Introdução

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O processamento de linguagem natural (PNL) é um problema comum de IA no qual o software deve ser capaz de trabalhar com texto ou fala na forma de linguagem natural que um usuário humano escreveria ou falaria. Dentro da área mais ampla da PNL, a compreensão da linguagem natural (NLU) lida com o problema de determinar o significado semântico da linguagem natural - geralmente usando um modelo de linguagem treinada.

Um padrão de design comum para uma solução de compreensão de linguagem natural tem esta aparência:

Diagram showing an app accepts natural language input, and uses a model to determine semantic meaning before taking the appropriate action.

Neste padrão de design:

  1. Um aplicativo aceita a entrada em linguagem natural de um usuário.
  2. Um modelo de linguagem é usado para determinar o significado semântico (a intenção do usuário).
  3. O aplicativo executa uma ação apropriada.

A Linguagem de IA do Azure permite que os desenvolvedores criem aplicativos com base em modelos de linguagem que podem ser treinados com um número relativamente pequeno de amostras para discernir o significado pretendido por um usuário.

Neste módulo, você aprenderá como usar o serviço para criar um aplicativo de compreensão de linguagem natural usando a Linguagem de IA do Azure.

Depois de concluir este módulo, conseguirá:

  • Provisione um recurso da Linguagem de IA do Azure.
  • Defina intenções, entidades e enunciados.
  • Use padrões para diferenciar enunciados semelhantes.
  • Use componentes de entidade pré-criados.
  • Treine, teste, publique e revise um modelo.