Saiba como o processamento de linguagem natural

I would suggest using Retrival Augmented Generation RAG, in combination with a big LLM. So the whole report is part of the context and all relevant questions can be answered by the large language model.

Como você pode automatizar relatórios de negócios com processamento de linguagem natural?

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Os relatórios de negócios são um processo vital para qualquer organização que queira medir e melhorar seu desempenho, comunicar-se com as partes interessadas e cumprir as regulamentações. No entanto, criar e atualizar relatórios pode ser demorado, tedioso e propenso a erros, especialmente ao lidar com conjuntos de dados grandes e complexos. Como você pode automatizar relatórios de negócios com processamento de linguagem natural (PNL), um ramo da inteligência artificial que permite que as máquinas entendam e gerem a linguagem humana?

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Selecionados pela comunidade a partir de 4 contribuições. Saiba mais

Dr. Martin Schiele

AGI before 2027 seems totally possible - Advisor | Speaker | Founder

1 O que é PNL e como funciona?

A PNL é uma tecnologia que permite que computadores analisem, interpretem e produzam linguagem natural, como texto ou fala. A PNL usa várias técnicas, como aprendizado de máquina, aprendizado profundo, compreensão de linguagem natural, geração de linguagem natural e consulta de linguagem natural, para executar tarefas como análise de sentimento, resumo de texto, tradução, reconhecimento de fala e resposta a perguntas. A PNL pode ajudá-lo a automatizar relatórios de negócios extraindo insights de dados, gerando narrativas e respondendo a consultas em linguagem natural.

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2 Como a PNL pode extrair insights dos dados?

Um dos principais desafios dos relatórios de negócios é encontrar e apresentar as informações mais relevantes e significativas de grandes e diversas fontes de dados. A PNL pode ajudá-lo a automatizar esse processo aplicando técnicas como reconhecimento de entidade nomeada, modelagem de tópicos, extração de palavras-chave e análise de sentimento aos dados. Essas técnicas podem identificar e classificar as entidades, tópicos, palavras-chave e emoções nos dados e fornecer uma visão geral de alto nível do que são os dados e como eles se relacionam com seus objetivos de negócios.

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Dr. Martin Schiele

AGI before 2027 seems totally possible - Advisor | Speaker | Founder
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I would suggest using Retrival Augmented Generation RAG, in combination with a big LLM. So the whole report is part of the context and all relevant questions can be answered by the large language model.

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Ricardo L.

Linguist
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In my experience, the controlled vocabulary common to social services is ripe for exploitation (in the computing sense) for practitioners of NLP. During a stint as the sole IT support for an overwhelmed homeless outreach group, we used the fact that staff was already accustomed to using a certain set of vocabulary to describe care recipient interactions and began to benchmark the frequency of these terms as an indicator for meeting KPI’s. A combination of regular expressions and named entity extraction from libraries, like Spacy, helped this organization gain real time visibility. Their prior approach involved counting by hand and through less digitized means.

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Gostei
Dawn Ruby Nishimoto

Blue Team SecOps and DevOps Engineer with knowledge in SLP doing contract work in public and private sectors
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Using RAG methods in combination with LLM can help massively for things like Intent Classifications to extract data insights from given text. That allows things like few shot learning, multilingual predictions as well as faster training. In essence the LLM-based intent classifier relies on RAG, which combines benefits from retrieval-based and generation-based approaches.

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3 Como a PNL pode gerar narrativas a partir de dados?

Outro desafio dos relatórios de negócios é comunicar os insights dos dados de forma clara, concisa e envolvente. A PNL pode ajudá-lo a automatizar esse processo usando a geração de linguagem natural (NLG) técnicas para criar narrativas a partir de dados. NLG é uma técnica que converte dados em texto ou fala em linguagem natural, usando regras, modelos ou redes neurais. O NLG pode ajudá-lo a automatizar relatórios de negócios produzindo resumos, títulos, legendas, marcadores ou relatórios completos a partir de dados, em um estilo e tom adequados ao seu público e propósito.

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4 Como a PNL pode responder a consultas de dados?

Um terceiro desafio dos relatórios de negócios é fornecer respostas a perguntas específicas de usuários ou partes interessadas. A PNL pode ajudá-lo a automatizar esse processo usando consultas em linguagem natural (NLQ) técnicas para permitir que os usuários façam perguntas em linguagem natural e obtenham respostas a partir de dados. NLQ é uma técnica que converte perguntas de linguagem natural em consultas estruturadas, como SQL, e as executa em fontes de dados, como bancos de dados ou planilhas. O NLQ pode ajudá-lo a automatizar relatórios de negócios, permitindo que os usuários explorem dados, analisem detalhes e descubram novos insights sem codificação ou habilidades técnicas.

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5 Quais são os benefícios de automatizar relatórios de negócios com PNL?

A automatização de relatórios de negócios com PNL pode oferecer uma variedade de vantagens, como economia de tempo e recursos, reduzindo o trabalho manual e a complexidade da criação e atualização de relatórios. Ele também pode melhorar a precisão e a consistência, removendo erros humanos e vieses na análise de dados e relatórios. Além disso, a PNL pode melhorar a legibilidade e o engajamento, gerando narrativas fáceis de compreender e adaptadas ao público e ao contexto. Além disso, aumenta a interatividade e a flexibilidade, permitindo que os usuários façam perguntas e obtenham respostas de dados em linguagem natural.

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6 Quais são os desafios e limitações de automatizar relatórios de negócios com PNL?

Automatizar relatórios de negócios com PNL vem com alguns desafios e limitações. É importante garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados verificando as fontes, a validade e a integridade dos dados usados para análise e geração de relatórios. Além disso, o conhecimento e a experiência do domínio devem ser mantidos incorporando a terminologia, as regras e a lógica específicas do domínio de negócios nos modelos e resultados da PNL. Além disso, o desempenho da PNL deve ser avaliado e melhorado medindo e otimizando a precisão, relevância e coerência dos resultados e feedback da PNL. Por fim, as questões éticas e legais devem ser abordadas garantindo a privacidade, a segurança e a conformidade dos dados e dos resultados da PNL, respeitando os direitos humanos e a dignidade dos usuários e das partes interessadas.

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Dawn Ruby Nishimoto

Blue Team SecOps and DevOps Engineer with knowledge in SLP doing contract work in public and private sectors
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NLP is not perfect and you may run into false positives or wrong predictions. This can happen more or less often depending on model bias and domain knowledge. Especially things like domain level languages may throw off common NLP models if they weren't specifically trained for your business environment on existing data. Legal and Ethical issues may also arise if there is no human review and data generated from NLP is taken at face value / not reviewed.

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1 O que é PNL e como funciona?

2 Como a PNL pode extrair insights dos dados?

3 Como a PNL pode gerar narrativas a partir de dados?

4 Como a PNL pode responder a consultas de dados?

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