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Tradução e análise de palavras por inteligência artificial
Nesta página você pode obter uma análise detalhada de uma palavra ou frase, produzida usando a melhor tecnologia de inteligência artificial até o momento:
como a palavra é usada
frequência de uso
é usado com mais frequência na fala oral ou escrita
opções de tradução de palavras
exemplos de uso (várias frases com tradução)
etimologia
Tradução de texto usando inteligência artificial
Insira qualquer texto. A tradução será realizada por tecnologia de inteligência artificial.
Melhore o texto que você escreveu em um idioma estrangeiro
Esta ferramenta permite que você refine o texto que você compôs em um idioma não nativo.
Ela também produz excelentes resultados ao processar texto traduzido por inteligência artificial.
Criar um resumo do texto
Esta ferramenta permite que você crie um resumo de um texto em qualquer idioma.
Expandir texto
Digite um pequeno pedaço de texto e a inteligência artificial o expandirá.
Gerar fala a partir do texto
Digite qualquer texto. A fala será gerada por inteligência artificial.
Idiomas disponíveis
Inglês
Conjugação de verbos com a ajuda da inteligência artificial
Insira um verbo em qualquer idioma. O sistema exibirá uma tabela de conjugação do verbo em todos os tempos possíveis.
Fazer qualquer pergunta à inteligência artificial
Digite qualquer pergunta de forma livre e em qualquer idioma.
Você pode inserir consultas detalhadas que consistem em diversas frases. Por exemplo:
Forneça o máximo de informações possível sobre a história da domesticação de gatos domésticos. Como é que as pessoas começaram a domesticar gatos na Espanha? Quais figuras históricas famosas da história espanhola são donas de gatos domésticos? O papel dos gatos na sociedade espanhola moderna.
In telecommunication, a n-entity is an active element in the n-th layer of the Open Systems Interconnection--Reference Model (OSI-RM) that (a) interacts directly with elements, i.e.
THE TASK OF ASSIGNING A UNIQUE IDENTITY TO ENTITIES MENTIONED IN TEXT
Named entity disambiguation; Named entity normalization; Entity Linking
In natural language processing, entity linking, also referred to as named-entity linking (NEL), named-entity disambiguation (NED), named-entity recognition and disambiguation (NERD) or named-entity normalization (NEN) is the task of assigning a unique identity to entities (such as famous individuals, locations, or companies) mentioned in text. For example, given the sentence "Paris is the capital of France", the idea is to determine that "Paris" refers to the city of Paris and not to Paris Hilton or any other entity that could be referred to as "Paris".
EXTRACTION OF NAMED ENTITY MENTIONS IN UNSTRUCTURED TEXT INTO PRE-DEFINED CATEGORIES
Named Entity Recognition; Entity extraction; Named-entity detection; ENAMEX; Named Entities recognition; Named entity recognition; Named entities; Entity detection; Named entities recognition; Named-entity extraction; Entity chunking
Named-entity recognition (NER) (also known as (named) entity identification, entity chunking, and entity extraction) is a subtask of information extraction that seeks to locate and classify named entities mentioned in unstructured text into pre-defined categories such as person names, organizations, locations, medical codes, time expressions, quantities, monetary values, percentages, etc.