API NLP para resumen de texto (procesamiento de lenguaje natural)

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El procesamiento del lenguaje natural implica analizar el texto o el habla para extraer su significado y luego tomar medidas basadas en ese significado. Las técnicas de PNL se utilizan en muchas aplicaciones, como la traducción automática, el resumen automático, los sistemas de respuesta a preguntas, los sistemas de recuperación de información, la clasificación de textos y más. En este contexto, revisaremos de cerca nuestro punto final de resumen de texto dentro de nuestra API NLP.

Acerca de las API de procesamiento de lenguaje natural

Las API de procesamiento de lenguaje natural son herramientas de aprendizaje automático que han sido entrenadas previamente para evaluar el tono del texto, así como analizar la sintaxis, identificar entidades y clasificar contenido. Esta tecnología permite a los desarrolladores comprender y extraer información relevante de cualquier texto con el que estén trabajando para determinar el sentimiento del cliente u obtener información sobre las conversaciones en línea relacionadas con su producto o servicio. La PNL es un campo que combina el aprendizaje automático, la informática y la lingüística.

Breve historia del procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es el proceso de comprender, analizar y generar lenguaje natural. Ha existido desde la década de 1950 cuando los científicos informáticos comenzaron a explorar formas de hacer que las computadoras entiendan los lenguajes humanos. Desde entonces, la PNL ha evolucionado a pasos agigantados con el desarrollo de algoritmos más sofisticados y potentes recursos informáticos como las redes neuronales. Hoy en día, la PNL se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, como chatbots, motores de búsqueda, servicios de traducción automática y asistentes digitales como Alexa o Siri.

¿Cómo funcionan las API de procesamiento de lenguaje natural?

Las API de procesamiento de lenguaje natural (NLP) son un tipo de IA que permite a las computadoras comprender el lenguaje humano. Esto se realiza a través de varios enfoques como el análisis de texto, la categorización y la comprensión del lenguaje natural. En términos generales, las API de NLP toman texto como una oración o un párrafo y luego generan resultados que contienen el significado del texto, su sentimiento o emotividad, junto con otros datos.

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¿Por qué son importantes las API de NLP?

Las API de NLP son necesarias para la integración del software de procesamiento de lenguaje natural en los sistemas existentes. Este software permite a los desarrolladores analizar y clasificar texto de forma rápida y precisa, superando la capacidad humana. Una vez que se agrega a un sistema, se puede usar para una variedad de propósitos, como comprender el sentimiento del cliente, obtener información de UX y conectar solicitudes con comprobantes de pago.

API NLP de TextCortex para resumen de texto

¿Está buscando una API de procesamiento de lenguaje natural para resumen de texto que pueda integrar directamente en su arquitectura de software existente? Sea nuestro invitado, tómese un trago y consulte nuestra API de resumen de texto con tecnología de modelos Transformer.

Nuestra Documentación: https://docs.textcortex.com/api/paths/texts-summarizations/post

Descripción general de la API: https://textcortex.com/text-generation-api

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¿Cómo funciona la API de TextCortex?

El resumen de texto es simplemente el proceso de resumir un bloque de texto para acortarlo.

Digamos que tienes el siguiente bloque de texto:

Transformador preentrenado generativo 3 (GPT-3) es un modelo de lenguaje autorregresivo lanzado en 2020 que utiliza el aprendizaje profundo para producir texto similar al humano. Dado un texto inicial como aviso, producirá un texto que continúa el aviso. La arquitectura es una red de transformadores solo de decodificadores con un contexto de 2048 tokens de largo y un tamaño sin precedentes de 175 mil millones de parámetros, que requieren 800 GB para almacenar. El modelo fue entrenado mediante pre-entrenamiento generativo; está entrenado para predecir cuál es el próximo token basado en tokens anteriores. El modelo demostró un fuerte aprendizaje de disparos cero y pocos disparos en muchas tareas. El sucesor de GPT-2, GPT-3 es el modelo de predicción de lenguaje de tercera generación en una serie GPT creada por OpenAI, un laboratorio de investigación de inteligencia artificial con sede en San Francisco. GPT-3, que se presentó en mayo de 2020 y estaba en pruebas beta a partir de julio de 2020, es parte de una tendencia en los sistemas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de representaciones de lenguaje preentrenadas.

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Un modelo de resumen devolvería algo como esto:

GPT-3 es el modelo de predicción de lenguaje de tercera generación lanzado por OpenAI en 2020. Es un modelo de lenguaje autorregresivo con una red de transformador de solo decodificador, un contexto de 2048 tokens y 175 mil millones de parámetros que requieren 800 GB para almacenar. Se entrenó utilizando un preentrenamiento generativo para predecir cuál es el próximo token basado en tokens anteriores y ha demostrado un fuerte aprendizaje de disparos cero y pocos disparos en muchas tareas.

Puede integrar estos modelos en sus propios sistemas y hacer uso de las capacidades generativas de IA para brindar una experiencia perfecta a sus usuarios. Una vez que esté conectado a nuestra API, lo único que debe hacer es enviar una solicitud POST con la información necesaria para crear un resumen.

¿Por qué usar la API de resumen?

El resumen de texto se puede utilizar de manera útil en muchas situaciones. Vamos a darle un par de ejemplos para usos en la vida real.

Reseña de noticias

Los responsables de las funciones comerciales y de marketing a menudo tienen que dedicar una cantidad considerable de tiempo a leer las noticias. El uso de material resumido puede ayudarlos a conservar tanto su energía como sus preciosas horas.

Creación de contenido

Cuando las empresas producen varias piezas de contenido con regularidad, es probable que necesiten condensar cada artículo en un título o resumen para que pueda compartirse en los canales de las redes sociales.

Análisis de documentos legales

Automatizar el proceso de lectura y comprensión de documentos legales puede ser una excelente manera de ahorrar tiempo. En lugar de tener que leer todos los detalles, las personas podían obtener un resumen de lo que se incluía en el documento.

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Generación de Reportes

Además, el resumen puede ayudar a generar informes que pueden ser necesarios para los clientes, la gerencia o los compañeros de trabajo.

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