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Avalie a legibilidade de qualquer texto no seu fluxo de trabalho usando o componente Avaliador de Legibilidade. Analise instantaneamente a entrada com métricas estabelecidas como Flesch Kincaid, Dale Chall e outras para garantir que seu conteúdo esteja no nível de leitura desejado. Perfeito para criadores de conteúdo, educadores e qualquer pessoa que busque uma comunicação clara.
Desbloqueie a categorização automática de textos em seus fluxos de trabalho com o componente de Classificação de Texto do FlowHunt. Classifique facilmente textos de entrada em categorias definidas pelo usuário utilizando modelos de IA. Suporte ao histórico de conversas e configurações personalizadas permitem uma classificação contextual e precisa, tornando-o ideal para roteamento, marcação ou tarefas de moderação de conteúdo.
A Análise de Dependências é um método de análise sintática em PLN que identifica relações gramaticais entre palavras, formando estruturas em árvore essenciais para aplicações como tradução automática, análise de sentimentos e extração de informações.
Descubra a importância do avaliador de legibilidade de texto na avaliação da complexidade textual e na garantia da adequação do conteúdo para diferentes públicos. Explore as ferramentas do FlowHunt para melhorar a legibilidade e aprimorar a comunicação.
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Natural Language Toolkit (NLTK) é um conjunto abrangente de bibliotecas e programas em Python para processamento de linguagem natural (PLN) simbólico e estatístico. Amplamente utilizado na academia e na indústria, oferece ferramentas para tokenização, stemming, lematização, marcação gramatical (POS tagging) e muito mais.
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um subcampo da inteligência artificial (IA) que permite aos computadores compreenderem, interpretarem e gerarem linguagem humana. Descubra os principais aspectos, como funciona e suas aplicações em diversos setores.
O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) é um subcampo fundamental do Processamento de Linguagem Natural (PLN) na IA, focado na identificação e classificação de entidades em textos em categorias predefinidas como pessoas, organizações e locais, para aprimorar a análise de dados e automatizar a extração de informações.
A Rotulagem de Partes do Discurso (POS tagging) é uma tarefa fundamental na linguística computacional e no processamento de linguagem natural (PLN). Consiste em atribuir a cada palavra em um texto sua respectiva classe gramatical, com base em sua definição e contexto dentro de uma sentença. O principal objetivo é categorizar as palavras em classes gramaticais como substantivos, verbos, adjetivos, advérbios, etc., permitindo que as máquinas processem e compreendam a linguagem humana de forma mais eficaz.
spaCy é uma robusta biblioteca Python de código aberto para Processamento de Linguagem Natural (PLN) avançado, conhecida por sua velocidade, eficiência e recursos prontos para produção como tokenização, classificação gramatical e reconhecimento de entidades nomeadas.
