Saiba como documentar fluxos de trabalho de PNL usando algumas práticas recomendadas. Documentar fluxos de trabalho de PNL é essencial para qualidade, reprodutibilidade e colaboração.

Worth mentioning NLP workflows for our readers. Standard NLP workflow includes: - Text pre-processing - Exploratory analysis and text parcing - Feature engineering - NLP modelling - NLP evaluation

Como você documenta fluxos de trabalho de PNL?

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O processamento de linguagem natural (NLP) é um ramo da inteligência artificial (AI) que lida com a interação entre a linguagem humana e os computadores. Os fluxos de trabalho de PNL são as etapas e ferramentas envolvidas na criação, teste e implantação de aplicativos de PNL, como chatbots, análise de sentimento ou resumo de texto. Documentar fluxos de trabalho de PNL é essencial para garantir qualidade, reprodutibilidade e colaboração em projetos de PNL. Neste artigo, você aprenderá a documentar fluxos de trabalho de PNL usando algumas práticas recomendadas e exemplos.

Principais especialistas neste artigo

Selecionados pela comunidade a partir de 4 contribuições. Saiba mais

1 Definir o problema

A primeira etapa na documentação de fluxos de trabalho de PNL é definir o problema que você está tentando resolver com a PNL. Isso inclui identificar os dados de entrada e saída, o público-alvo e o caso de uso, as métricas de desempenho e os critérios de avaliação e as implicações éticas e legais de sua solução. Você também deve fornecer um resumo claro e conciso de sua declaração de problema e objetivos em sua documentação.

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Sugandha Sahay

Award-winning Technology Strategy Leader | Helping program managers to apply hyperautomation in business operations
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One additional item to include in the first step is non-goals i.e. what we won't include in the MVP. While we work hard defining the problem, use cases, target audience, we often forget where do we draw the line for the MVP. In my experience, documenting non-goals early on becomes a key prioritization input during event of scope creep.

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2 Escolha os métodos

A próxima etapa é escolher os métodos e técnicas que você usará para implementar sua solução de PNL. Isso pode envolver a seleção das tarefas de PNL apropriadas, como tokenização, derivação, lemmatização, marcação de parte da fala, reconhecimento de entidade nomeada, análise de sentimento, etc. Você também deve decidir sobre o tipo e a fonte de dados que usará, como texto, fala ou imagens, e se usará modelos pré-treinados, modelos personalizados ou uma combinação dos dois. Documente a lógica e as suposições por trás de suas escolhas, bem como as vantagens e limitações de cada método.

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Aldo Segnini

Especialista em Adoção de IA e Transformação Digital | Impulsionando Empresas com Soluções Escaláveis de IA | +25 Anos Liderando Inovação Baseada em Dados | Consultor de Startups | Habilitando IA como Serviço (EaaS)
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When documenting NLP workflows, it's crucial to outline the methods and techniques you plan to use to implement your NLP solution. This includes selecting the appropriate NLP tasks like tokenization, stemming, part-of-speech tagging, and sentiment analysis. Additionally, you should specify the type and source of data you'll be working with, whether it's text, speech, or images, and clarify whether you'll be utilizing pre-trained models, custom models, or a combination of both. Make sure to document the reasoning behind your choices and highlight the advantages and limitations of each method to ensure clarity and reproducibility in your NLP project.

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3 Projetar a arquitetura

Em seguida, projete a arquitetura da sua solução de PNL, que é a estrutura e os componentes do seu sistema. Isso pode incluir o pipeline de dados, a arquitetura do modelo, a interface do usuário e o ambiente de implantação. Documente a arquitetura usando diagramas, fluxogramas ou pseudocódigo e explique como cada componente funciona e interage com outros. Você também deve documentar as dependências, os requisitos e as especificações do seu sistema, como as bibliotecas, estruturas, ferramentas e hardware que você usará.

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4 Implementar o código

A quarta etapa é implementar o código para sua solução de PNL, que é a programação e codificação reais do seu sistema. Documente o código usando comentários, docstrings e anotações e siga os padrões e convenções de codificação de sua linguagem e estrutura. Você também deve documentar os processos de teste e depuração, como os testes de unidade, testes de integração e métodos de tratamento de erros que você usará para garantir a qualidade e a funcionalidade do seu código.

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5 Avalie os resultados

Avalie os resultados da sua solução de PNL, que é a avaliação e análise do desempenho e dos resultados do seu sistema. Documente os resultados usando tabelas, gráficos, gráficos ou relatórios e compare-os com as métricas e critérios predefinidos definidos na primeira etapa. Você também deve documentar as limitações, desafios e erros encontrados, bem como as possíveis melhorias e extensões que você pode fazer em sua solução.

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6 Compartilhe os insights

Finalmente, compartilhe os insights que você obteve com sua solução de PNL, que é a comunicação e disseminação de suas descobertas e aprendizados para seus stakeholders e colegas. Documente os insights usando resumos, apresentações ou artigos e destaque as principais conclusões, implicações e recomendações derivadas de sua solução. Você também deve observar o feedback, comentários e sugestões que recebeu do seu público e como planeja incorporá-los ao seu trabalho futuro.

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7 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?

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Dr Djamila Amimer

Helping Businesses Unlock AI Potential | CEO & Founder | Top 10 Global Thought Leaders on AI, Predictive Analysis and Emerging Tech. | AI Speaker | AI Author| LinkedIn Top AI Voice
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Ira Whiteside

Owner | Information AI Strategy/Strategist/Data Quality
(editado)
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In addition, another point would be added to Dr. DJamila Excellent suggestions regarding Unemp wi. With the advent of LLM and Chat LLM. LLlM Acquire knowledge of chain of the thought, decision trees, and forest of thought there are many things in AI and LLM and BI That are that’s also termed AI, as well as NLP, that require different roles and skills again analogous to BI that have to be considered

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