Chapitre 7. Caractéristiques des charges de travail de traitement du langage naturel sur Azure.
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Sur ce chapitre, nous allons nous pencher sur la PNL, un sujet clé qui représente environ 15 à 20 % de l'examen AI-900. Nous commencerons par explorer les principaux scénarios de la PNL. Ensuite, nous aborderons les services Microsoft Azure pour le NLP, en commençant par l'extraction d'expressions clés et la façon dont la reconnaissance d'entités tire un contexte important du texte. Ensuite, nous aborderons l'analyse des sentiments, un outil essentiel pour lire les émotions dans le langage écrit, et nous couvrirons les bases de la modélisation du langage. Tu trouveras également une introduction à la reconnaissance et à la synthèse vocales. C'est ici que les machines apprennent à comprendre et à produire un discours semblable à celui des humains. Enfin, nous terminerons par la façon d'utiliser le NLP avec la compréhension du langage conversationnel (CLU) et l'IA conversationnelle.
Introduction à la PNL
Imagine essayant de faire en sorte que ton ordinateur ne se contente pas de lire mais comprenne réellement ce que tu dis - c'est là que la PNL entre en jeu. La PNL est une partie de l'IA qui donne aux machines le pouvoir d'interpréter et de générer le langage humain. Il s'agit de décomposer les complexités du texte et de la parole et de les transformer en ...
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