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Natural Language Processing

por Sagar Joshi
Natural language processing is a technology that teaches computers to understand and process human communication. Learn about its benefits and techniques.

What is natural language processing?

Natural language processing (NLP) is a branch of artificial intelligence concerned with how computers understand and process large volumes of natural language data. It studies natural language as an input and breaks it down for easy processing.

NLP developments have led to the development of interactive smart devices and text-to-speech software. This type of software, also known as speech synthesis or speech generation, can add synthesized voices to websites or applications.

Over the past decade, a dramatic shift in NLP research has led to extensive use of statistical techniques like machine learning (ML) and data mining. NLP combines computer science, linguistics, and ML to study the method of communication between computers and humans in natural language.

Benefits of natural language processing

NLP has several benefits for businesses, including:

  • Helps analyze large data sets. Companies come across vast sets of unstructured data every day. It would take days or weeks to analyze it manually. NLP technology helps analyze and process such massive data accurately and faster. 
  • Provides unbiased analysis. Decision-makers can get influenced by external factors that could affect their analysis, or have cognitive biases, which may lead to errors in analysis. NLP provides unbiased and objective analysis, reducing any chances of errors. 
  • Enhances client experiences. NLP helps understand customers’ queries and respond to them for faster resolution. Examples include chatbots and virtual assistants. 

Natural language processing techniques

NLP has become increasingly crucial for businesses to gain a competitive advantage and provide personalized services to their customers. Below are some techniques that businesses use to leverage NLP. 

Below are some notable NLP techniques businesses may use.

  • Sentiment analysis is the dissection of data, like text or voice, to determine whether it’s positive, neutral, or negative. It transforms huge volumes of customer feedback or reviews into quantified results. 
  • Named entity recognition tags organization names, people, or proper nouns in text and extracts them for further study.
  • Text summary breaks down jargon into basic terms. 
  • Topic modeling uses artificial intelligence programs to tag and group clusters with common topics. 
  • Text classification organizes large volumes of unstructured data. 
  • Keyword extraction simplifies the task of locating the most relevant data within text.
  • Lemmatization and stemming illustrate how text data is divided, tagged, and organized based on either the root stem or definition.

Natural language processing use cases

In many real-world applications, machine intelligence is powered by natural language processing, some of which are discussed below.

  • Spam detection. NLP is the top spam detection tool. It examines emails for language that frequently denotes spam or phishing. The overuse of financial phrases, recognizable poor grammar, intimidating language, improper urgency, or misspelled corporate names are red flags. One of the few NLP issues experts believe to be "largely solved" is spam detection.
  • Machine translation. Google Translate is a readily accessible NLP technology. Rather than swapping out words from one language to another, machine translation must precisely capture the meaning and tone of the source language to produce material that has the same meaning and the desired effect in the target language. Text translated into one language and then back into the original is a fantastic approach to testing any machine translation software.
  • Chatbots and virtual assistants. Virtual assistants use speech recognition to find patterns in voice commands and natural language generation to respond appropriately. An example is Apple’s Siri.
  • Sentiment analysis in social media. NLP has emerged as a crucial commercial tool for revealing hidden data insights from social network platforms. Sentiment analysis can examine the language used in social media postings, comments, and reviews to extract attitudes and emotions in response to products, promotions, and events. Businesses can use this information to create new products and launch new marketing initiatives.
  • Text summarization. This uses natural language processing techniques to process massive amounts of digital text and provide summaries for indices, research databases, or busy users who don't have time to read the complete text. The best text summary software uses natural language generation (NLG) and semantic reasoning to summarize relevant context and conclusions.

Natural language processing vs. text mining

Natural language processing teaches machines to comprehend natural language. Although computers understand structured information, it becomes a challenge to understand human languages, texts, and voices that come under unstructured data. 

Text mining is a technique that extracts critical numerical indices from the text. As a result, it makes several algorithms capable of accessing the information in the textual content. The information can be extracted to create summaries from a document. Text mining is an artificial intelligence system that processes data from various text-based content pieces. Many deep learning algorithms are applied to accurately assess the text.

Learn more about deep learning and understand how intelligent machines learn and progress.

Sagar Joshi
SJ

Sagar Joshi

Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.

Software de Natural Language Processing

Esta lista mostra os principais softwares que mencionam natural language processing mais no G2.

NLTK é uma plataforma para construir programas em Python para trabalhar com dados de linguagem humana que fornece interfaces para corpora e recursos lexicais, como o WordNet, juntamente com um conjunto de bibliotecas de processamento de texto para classificação, tokenização, stemming, rotulagem, análise sintática e raciocínio semântico, invólucros para bibliotecas de PLN de força industrial e um fórum de discussão ativo.

UiPath capacita usuários de negócios sem habilidades de codificação a projetar e executar automação de processos robóticos.

Automation Anywhere Enterprise é uma plataforma RPA projetada para a empresa digital.

PyNLPl é uma biblioteca Python para Processamento de Linguagem Natural que contém vários módulos úteis para tarefas comuns, e menos comuns, de PLN. PyNLPl pode ser usado para tarefas básicas, como a extração de n-gramas e listas de frequência, e para construir modelos de linguagem simples.

Conheça Jasper, seu assistente de IA que cria conteúdo incrível rapidamente! Confiado por 100 mil empresas e avaliado com 4,9/5 estrelas.

Com o Todoist para Empresas, você e sua equipe estão mais focados, mais produtivos e mais sincronizados do que nunca.

O Watson Discovery Service da IBM é um conjunto de APIs que visa facilitar para as empresas a ingestão e análise de seus dados.

Treinamos um modelo chamado ChatGPT que interage de forma conversacional. O formato de diálogo possibilita que o ChatGPT responda a perguntas de acompanhamento, admita seus erros, desafie premissas incorretas e rejeite solicitações inadequadas. O ChatGPT é um modelo irmão do InstructGPT, que é treinado para seguir uma instrução em um prompt e fornecer uma resposta detalhada.

Notion é um espaço de trabalho unificado para equipes.

Amazon Comprehend é um serviço de processamento de linguagem natural (NLP) que utiliza aprendizado de máquina para encontrar insights e relacionamentos em texto. Amazon Comprehend identifica o idioma do texto; extrai frases-chave, lugares, pessoas, marcas ou eventos; entende quão positivo ou negativo é o texto; e organiza automaticamente uma coleção de arquivos de texto por tópico.

A API de Linguagem Natural do Google Cloud ajuda os desenvolvedores a desbloquear recursos de compreensão de linguagem natural, incluindo análise de sentimento, análise de entidades, análise de sentimento de entidades, classificação de conteúdo e análise de sintaxe. Incorporamos o melhor da tecnologia e pesquisa do Google em nossa API, incluindo os mais recentes avanços em Modelos de Linguagem de Grande Escala para ajudar desenvolvedores e profissionais a obter melhores insights, melhor direcionamento de anúncios e melhores recomendações para seus usuários. Através de nossa API de Linguagem Natural, os desenvolvedores podem acessar um modelo de classificação de conteúdo de ponta com mais de 1000 categorias que é escalável em tipos de conteúdo e idiomas e treinado com o conhecimento destilado da web mundial.

Explosion AI é um estúdio digital especializado em Inteligência Artificial e Processamento de Linguagem Natural.

Aiwozo é uma plataforma de Automação de Processos Inteligentes que integra as capacidades tradicionais de Automação de Processos Robóticos (RPA) com Inteligência Artificial (IA) para alcançar um grau mais elevado de automação. Sua facilidade de uso permite que as organizações adotem a nova tecnologia muito mais rapidamente com suporte técnico mínimo ou inexistente. A integração de IA com RPA capacita a automação com capacidades baseadas em julgamento, usando as Capacidades Cognitivas da IA, como Processamento de Linguagem Natural (NLP), Aprendizado de Máquina e Reconhecimento de Fala. A plataforma Aiwozo Enterprise consiste em três componentes principais: Aiwozo Studio: A natureza não intrusiva e confiável da Automação de Processos Robóticos (RPA) requer uma ferramenta que possa modelar processos de negócios independentemente da complexidade. O Aiwozo Studio é uma ferramenta poderosa e fácil de usar que permite a automação de processos de negócios usando capacidades de Inteligência Artificial (IA). Ele contém atividades pré-construídas, integra-se com várias linguagens de programação e promove facilidade de uso, simplicidade e eficiência. Ajuda no desenvolvimento de bots em um curto período devido às suas capacidades de arrastar e soltar. Aiwozo Workzone: Atua como um mecanismo de controle centralizado para o Aiwozo e todos os seus componentes. Ele fornece capacidades de monitoramento e relatórios de última geração, onde se pode supervisionar e controlar os bots e processos de qualquer lugar, usando o recurso baseado em nuvem do Workzone. O Workzone é uma interface única para iniciar, parar, adicionar, corrigir problemas e mudar prioridades dos bots. Aiwozo Bot: O Aiwozo Bot é um componente essencial da plataforma Aiwozo. Ele é responsável por executar os fluxos de trabalho de automação que são projetados no Aiwozo Studio, e controlados e gerenciados pelo Aiwozo Workzone. O software Aiwozo Bot é instalado no sistema alvo no qual o fluxo de trabalho deve ser executado. Ele atua como uma conexão entre o Workzone e o sistema alvo para executar o fluxo de trabalho.

Apache cTAKES é um sistema de processamento de linguagem natural para extração de informações de texto livre clínico de registros médicos eletrônicos.

Os poderosos modelos pré-treinados da API de Linguagem Natural permitem que os desenvolvedores trabalhem com recursos de compreensão de linguagem natural, incluindo análise de sentimento, análise de entidades, análise de sentimento de entidades, classificação de conteúdo e análise de sintaxe.

RapidMiner é uma interface gráfica de usuário poderosa, fácil de usar e intuitiva para o design de processos analíticos. A Sabedoria das Multidões e as recomendações da comunidade RapidMiner podem guiar seu caminho. E você pode reutilizar facilmente seu código R e Python.

O software combina métodos de aprendizado de máquina com uma abordagem baseada em regras que é essencial para compreender as sutis nuances da linguagem e inferir a intenção.

A Nuvem de Análise Moderna. A ThoughtSpot é a empresa de Análises impulsionadas por IA. Nossa missão é criar um mundo mais orientado por fatos com a plataforma de análises mais fácil de usar. Com a ThoughtSpot, qualquer pessoa pode aproveitar a busca em linguagem natural impulsionada por grandes modelos de linguagem para fazer e responder perguntas de dados com confiança. Os clientes podem aproveitar tanto as aplicações web quanto móveis da ThoughtSpot para melhorar a tomada de decisões para cada funcionário, onde e quando as decisões são tomadas. Com a plataforma de baixo código e amigável para desenvolvedores da ThoughtSpot, a ThoughtSpot Everywhere, os clientes também podem incorporar Análises impulsionadas por IA em seus produtos e serviços, monetizando seus dados e engajando os usuários para mantê-los voltando para mais.

Google Cloud Dialogflow é um conjunto de desenvolvimento completo para criar interfaces de conversação para sites, aplicativos móveis, plataformas de mensagens populares e dispositivos IoT.

Este é um modelo de Resposta a Perguntas Extrativas construído sobre um modelo de Embedding de Texto do [PyTorch Hub](https://pytorch.org/hub/huggingface_pytorch-transformers/). Ele recebe como entrada um par de strings de pergunta-contexto e retorna uma sub-string do contexto como resposta à pergunta. O modelo de Embedding de Texto, que é pré-treinado em texto em inglês, retorna um embedding do par de strings de pergunta-contexto de entrada.