Chatbot

En detalle Reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural y técnico

Tabla de contenido ocultar 1 Introducción al procesamiento del lenguaje técnico 2 Analicemos el procesamiento del lenguaje técnico 3 Introducción al lenguaje técnico...

Escrito por Daniel Roncaglia · Lectura de 3 min >
Procesamiento del lenguaje técnico

Introducción al procesamiento técnico del lenguaje

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el procesamiento del lenguaje técnico (TLP) son dos términos relacionados del bot moderno que nos ayudan a interpretar y clasificar mejor las palabras de búsqueda. Estas tecnologías son bastante beneficiosas y brindan a las empresas capacidades de análisis mejoradas. Analizaremos la PNL y la TLP para ver para qué sirven y cómo podrían usarse en las empresas.

Analicemos el procesamiento del lenguaje técnico.

Antes de analizar el procesamiento del habla y del lenguaje natural, veamos la diferencia entre el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural. Estamos aquí para contarle la diferencia entre el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural.

#Reconocimiento de vozProcesamiento natural del lenguaje
1El reconocimiento de voz es un programa para identificar palabras habladas y convertirlas en texto legible por humanos.PNL es la última tecnología para el reconocimiento de voz que acelera el proceso.
2El reconocimiento de voz es simplemente la capacidad del software para reconocer el habla. El software debe reconocer todo lo que una persona dice en el idioma de su elección.PNL significa que la computadora debe determinar con precisión las intenciones del usuario a partir del lenguaje escrito normalmente.
3El reconocimiento de voz procesa la voz para convertirla en texto.La PNL procesa el texto para comprender el significado del texto.
4El reconocimiento de voz se utiliza para tareas de dictado, aplicaciones de voz a texto, asistentes virtuales y biometría de voz.La PNL se utiliza para realizar resúmenes automáticos, segmentación de temas, extracción de relaciones y áreas de recuperación de información.
5El reconocimiento de voz utilizó nuestra área de procesamiento de señales, fonética y reconocimiento de palabras.La PNL se utiliza en morfología, gramática y pragmática semántica, diálogo discursivo y comprensión del lenguaje hablado.

Introducción del procesamiento técnico del lenguaje.

El lenguaje técnico es un subconjunto del lenguaje natural. El procesamiento técnico del lenguaje es un enfoque iterativo e integrado por humanos para adaptar PNL herramientas para la ingeniería de datos. El procesamiento técnico del lenguaje (TLP) se basa en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) mediante el empleo de un proceso iterativo para personalizar las herramientas de PNL para una determinada empresa o industria. Utiliza extensas taxonomías basadas en dominios y diccionarios de datos para garantizar que el sistema reconozca todos los términos técnicos, abreviaturas y acrónimos importantes que puedan aparecer en un documento o término de búsqueda. TLP puede descubrir conocimientos técnicos "ocultos", que luego pueden proporcionar información valiosa mediante el uso de los activos de datos de su empresa.

TLP es simplemente lenguaje natural con un enfoque o sesgo en aspectos o conceptos técnicos; El lenguaje y el código técnicos están en todas partes.

API de detección de código puede automatizar el etiquetado, la búsqueda manual, la búsqueda de texto o código, etc. La API hace que sea buscable, indexable y visualmente estética. Y ya sabes, es simplemente una mejor experiencia que hacerlo todo manualmente hoy. Hoy en día, los programadores de todo el mundo pueden beneficiarse de esta API en la nube.

TLP puede ayudar a determinar el lenguaje de programación

procesamiento del habla y el lenguaje

TLP puede detectar fácilmente si el texto que tiene es un poco normal, ¿simplemente una especie de código? ¿Es esto sólo una conversación normal? ¿O es este lenguaje técnico? Y si es lenguaje técnico, está su código dentro. No sólo determina sino que también explica las siguientes cosas. ¿Qué idioma es y qué etiquetas y rótulos se le pueden asociar? Entonces, una vez que determine el idioma, ya sea Dart, Angular, PHP o cualquier idioma. Y TLP puede formatearlo y resaltar la sintaxis según el lenguaje de programación. Y luego, por supuesto, la API de la nube intenta describirlo mediante un par de palabras clave.

Fuente: https://codetectionapi.runtime.dev/

Caso de uso de procesamiento de lenguaje técnico

reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural
  • Un método simple para detectar código de manera confiable en el texto
  • Mejore los resultados de búsqueda en su aplicación etiquetando e indexando fragmentos como código en lugar de texto
  • Limpie los canales de datos para identificar el código de forma distinta del texto
  • Grandes conjuntos de datos con el lenguaje de código más probable y otra metainformación.

Cómo CodeDetectionAPI puede ayudar a las empresas

Detección de código es la API de procesamiento de lenguaje técnico libre de errores que proporciona la industria. Son un proveedor de API de datos y microservicios. CodeDetectionAPI es un mercado de API que proporciona 70 API diferentes y agregan nuevas API todos los días, incluida esta API de detección de código.

La API de detección de código determina si una determinada cadena de texto es código y, de ser así, devuelve información como el idioma de la cadena, las etiquetas relevantes y una versión preprocesada. La API funciona con los propios modelos de aprendizaje automático de Pieces, que mejoran constantemente a medida que crece el uso de la API.

La naturaleza del trabajo se ha alejado de los cubículos reales y se ha orientado hacia un empleo más virtual. Quizás todavía no vayamos a la oficina o simplemente estemos regresando a ella. Sin embargo, en términos de equipos y desarrollo, estamos más distribuidos geográficamente. El desarrollo y la cooperación se facilitan considerablemente gracias a las tecnologías y las API.

Usando la detección de código API, los desarrolladores pueden utilizar la API de detección de código para mejorar la comunicación entre los desarrolladores que trabajan de forma remota dentro de un equipo. Por ejemplo, a menudo necesitan intercambiar mensajes con fragmentos de código. Cómo los desarrolladores y los equipos interactúan con ese código, lo describen, lo desarrollan y luego lo convierten en algo automático. Entonces, ya sabes, la búsqueda, la sugerencia, la reutilización, en colaboración, serán capacidades masivas a nivel de API que terminarán en experiencias que no tenemos hoy, pero que deberíamos tener mañana.

Cómo funciona la tecnología de reconocimiento de voz

La API será ampliamente aplicable a:

  • Desarrolladores que trabajan en aplicaciones de publicación, chat/mensajería, productividad, diseño y codificación liviana que desean formatear, representar y etiquetar de manera inteligente texto que se ha determinado que es código de la forma en que un usuario esperaría que se representara el código.
  • Equipos en IA, Aprendizaje automático (Machine learning & LLM), Data sciencey Analytics necesitan procesar, etiquetar, mejorar y organizar grandes flujos de datos con código y lenguaje sencillo.
  • "Todos sabemos que el software está devorando el mundo y, como resultado, el volumen de código en el mundo está aumentando enormemente", comentó Tsavo Knott, cofundador y director ejecutivo de Pieces. Si bien el procesamiento del lenguaje natural existe desde hace mucho tiempo, no hay muchas API que procesen 'lenguaje técnico' o código.

Necesidad de procesamiento del lenguaje natural. y procesamiento del lenguaje técnico Juntos

Hoy en día, la tecnología impulsada por IA emplea PNL y TLP para lograr dos objetivos principales:

  • Descifrar y comprender la intención de las frases de búsqueda de un usuario
  • Clasificar con precisión los datos ingeridos.

Estos dos objetivos garantizan que los usuarios obtengan los resultados de búsqueda más relevantes posibles, incluso si no tienen acceso a términos o frases técnicas. Esto puede mejorar la eficiencia, el análisis y otras funciones corporativas.

Deje un comentario

Translate »