Chatbot com Rede Neural Artificial

Description

  Implementação de modelo de Processamento de Linguagem Natural usando técnicas modernas de Deep Learning!
  Dentro da área de Machine Learning existe uma sub-área que é o Processamento de Linguagem Natural, 
  que tem o objetivo de reproduzir em computadores a compreensão automática de línguas humanas naturais. 
  Alguns exemplos clássicos dessa área incluem:  tradução de voz para texto, texto para voz, sumarização 
  automática de documentos, adição automática de legendas em vídeos, detecção de entidades em textos, 
  geração de linguagens, reconhecimento óptico de caracteres (OCR), dentre várias outras. E uma das 
  aplicações mais famosas e relevantes atualmente são os chatbots (robôs de conversa), que consistem em 
  sistemas de Inteligência Artificial que são capazes de entender a linguagem humana e darem respostas, 
  tanto em texto quanto em voz! Esse tipo de tecnologia vem sendo cada vez mais utilizado por grandes 
  empresas para acelerarem o atendimento ao cliente, ou seja, ao invés de você conversar com uma pessoa 
  você conversa com um chatbot. Várias empresas de tecnologia tem investido grande capital no desenvolvimento 
  de chatbots, como por exemplo: a Apple (Siri), a Microsoft (Cortana), o Google (Google Assitant) e a 
  Amazon (Alexa).

Technology:

Here are the technologies used in this project.

Services Used

• Github
• heroku

Features

• Processamento de linguagem natural (PLN) é uma vertente da inteligência artificial que ajuda computadores a entender, interpretar e manipular a linguagem humana. O PLN resulta de diversas disciplinas, incluindo ciência da computação e linguística computacional, que buscam preencher a lacuna entre a comunicação humana e o entendimento dos computadores.

  O Natural Language Toolkit (NLTK) é uma plataforma usada para construir programas Python que trabalham com dados de linguagem humana para aplicação em processamento estatístico de linguagem natural (PNL).

  Ele contém bibliotecas de processamento de texto para tokenização, análise, classificação, lematização, marcação e raciocínio semântico. Ele também inclui demonstrações gráficas e conjuntos de dados de amostra, bem como acompanhado por um livro de receitas e um livro que explica os princípios por trás das tarefas de processamento de linguagem subjacentes que o NLTK oferece.

Links

• Link of deployed application: (if has been deployed)
• Repository: https://github.com/Jg-Nascimento/chatbot-redeNeural/
  • In case of sensitive bugs like security vulnerabilities, please contact YOUR EMAIL directly instead of using issue tracker. We value your effort to improve the security and privacy of this project!

Versioning

Authors

@jg-nascimento

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