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http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/13413
Tipo: | Dissertação |
Título: | Evaluating the resilience of cloud NLP services across Amazon, Microsoft, and Google |
Título(s) alternativo(s): | Avaliando a resiliência de serviços NLP na Amazon, Microsoft e Google |
Autor(es): | Barbosa, Juliano Rocha |
Primeiro Orientador: | Santos Neto, Baldoino Fonseca dos |
metadata.dc.contributor.advisor-co1: | Ribeiro, Márcio de Medeiros |
metadata.dc.contributor.referee1: | Oliveira, Marcelo Costa |
metadata.dc.contributor.referee2: | Teixeira, Leopoldo Motta |
Resumo: | O Processamento de Linguagem Natural (PLN) revolucionou indústrias, agilizando o atendimento ao cliente por meio de aplicações na área de saúde, finanças, direito, recursos humanos e simplificando tarefas como pesquisa médica, análise financeira e análise de sentimentos. Para evitar os altos custos de construção e manutenção da infraestrutura de PLN, as empresas recorrem aos serviços de PLN em nuvem oferecidos por grandes provedores de nuvem como Amazon, Google e Microsoft. No entanto, há pouco conhecimento sobre o quão resilientes esses serviços são quando sujeitos a ruídos. Este artigo apresenta um estudo que analisa a resiliência dos serviços de PLN em nuvem, avaliando a eficácia dos serviços de análise de sentimentos fornecidos pela Amazon, Google e Microsoft quando submetidos a 12 tipos de ruído, incluindo ruídos sintáticos e semânticos. Os resultados indicam que o Google é o mais resiliente a ruídos sintáticos, e a Microsoft é a mais resiliente a ruídos semânticos. Essas descobertas podem ajudar desenvolvedores e empresas na escolha do provedor de serviços mais adequado e lançar luz sobre a melhoria das técnicas de ponta para serviços de PLN em nuvem eficazes. |
Abstract: | Natural Language Processing (NLP) has revolutionized industries, streamlining customer service through applications in healthcare, finance, legal, and human resources domains, and simplifying tasks like medical research, financial analysis, and sentiment analysis. To avoid the high costs of building and maintaining NLP infrastructure, companies turn to Cloud NLP services offered by major cloud providers like Amazon, Google, and Microsoft. However, there is little knowledge about how resilient these services are when subjected to noise. This paper presents a study that analyzes the resilience of Cloud NLP services by evaluating the effectiveness of sentiment analysis services provided by Amazon, Google, and Microsoft when subjected to 12 types of noise, including syntactic and semantic noises. The findings indicate that Google is the most resilient to syntactic noises, and Microsoft is the most resilient to semantic noises. These findings may help developers and companies in selecting the most suitable service provider and shed light towards improving state-of-the-art techniques for effective cloud NLP services. |
Palavras-chave: | Processamento de Linguagem Natural Serviço de nuvem Ruídos (Informática) Natural Language Processing Cloud Services Noise (Computing) |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
Idioma: | eng |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Alagoas |
Sigla da Instituição: | UFAL |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Informática |
Citação: | BARBOSA, Juliano Rocha. Evaluating the resilience of cloud NLP services across Amazon, Microsoft, and Google. 2024. 38 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Instituto de Computação, Programa de Pós-Graduação em Informática, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2023. |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/13413 |
Data do documento: | 30-ago-2023 |
Aparece nas coleções: | Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC |
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