Solucionado
Boa tarde gente,
Estou fazendo um projeto no qual uso o Watson Conversation, porém eu preciso dissertar no trabalho como a API consegue realizar esse processamento de linguagem natural, o que ela usa, como ela consegue fazer o que faz e tudo mais. Vocês saberiam me informar ou teria algum material, links para me enviar?
Obrigada :)
Oi Leticia, boa tarde, :)
é isso mesmo, a base da API vão ser esses diversos algoritmos, mas a IBM, até creio que por vantagem competitiva, não chegou a divulgar exatamente qual o algoritmo ou modelo que usam.
Há esses artigos em inglês que explicam bastante sobre como é a "composição" do Watson, mas poucos especificam qual a técnica usada. Vou deixar os link abaixo:
Eu aconselho você a lê-los, já dá uma boa base e, se precisar de mais, ir atrás também dos artigos que estão na bibliografia.
Sobre os modelos, eu gosto muito dessa visualização de um pacote chamado Scikit Learn, dá para ter uma boa noção das "áreas" de Machine Learning:
Aí você pode estimar por exclusão, por exemplo, se no Conversation temos várias perguntas e o Watson vai entender a qual intenção elas pertencem, deve ter por trás um algoritmo de argupe, ou de clusterização, pesquisando sobre isso, vemos que pode ser o de k-means, e assim por diante.
Espero ter ajudado! Qualquer outra questão, só postar aqui. o/
Muito obrigada Cássia, ajudou bastante! :)