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Processamento de linguagem natural: qual é a importância e como funciona

5 minutos para ler

A comunicação é a maneira pela qual os seres vivos aprendem, transmitem conhecimentos e expressam o que sentem. Ela tem evoluído juntamente à raça humana e, à medida que a tecnologia de Inteligência Artificial avança, o processamento de linguagem natural (PLN) mostra cada vez mais a sua importância.

Presente em soluções do dia a dia, como em mecanismos de busca, chatbots, tradutores e muito mais, o processamento de linguagem natural é a peça mais importante para que a comunicação entre humanos e máquinas possa existir de maneira mais natural. Continue a leitura do artigo para entender mais!

O que é processamento de linguagem natural?

Por mais que pareça simples, a linguagem humana não se limita apenas ao entendimento das palavras expressas. Para um computador não é tão simples identificar quando há duplo sentido, perceber o tom de voz, notar que as palavras não estão organizadas na ordem correta e outras questões comuns para nós.

Para a máquina compreender o verdadeiro significado de uma frase é necessário que se realize análises que dependem do domínio de aplicação, em alguns casos é necessário ter informações sobre o contexto, em outros podemos precisar de uma análise sintática, morfológica ou semântica para conseguir realizar uma tarefa específica. É natural que, para tarefas de reconhecimento mais complexo, maior seja essa necessidade e “capacidade de abstração” que a técnica de Processamento de Linguagem Natural deve ter.

Podemos afirmar, então, que processamento de linguagem natural é uma vertente da Inteligência Artificial que tem como objetivo ajudar os computadores a realizar tarefas que envolvam o uso da linguagem naturalmente utilizada por humanos.

Como funciona o processamento de linguagem natural?

As técnicas de processamento de linguagem natural podem operar em diferentes níveis de linguagem. Essa divisão é fundamental para identificarmos qual tipo de dado é necessário dada a necessidade de desenvolver uma aplicação. Os níveis estão descritos a seguir:

  • interpretação dos sons das palavras — nível fonológico;
  • análise da composição das palavras e de sua natureza — nível morfológico;
  • interpretação do significado de cada palavra — nível lexical;
  • composição da frase — nível sintático;
  • compreensão do significado completo da frase — nível semântico;
  • entendimento do texto como um todo — nível discursivo;
  • busca por significados além das palavras (entrelinhas) — nível pragmático;

Nesse processo, existem várias técnicas que podem ser empregadas para auxiliar a representação de um texto, como o stemming (que contrai palavras como “consultant” e “consulting” em seu radical “consult”, diminuindo dessa forma o vocabulário que devemos ser capazes de identificar, além de agregar algumas palavras que possuem significado semelhante), a remoção de stopwords (que é a remoção de palavras que não carregam tanto sentido, como “e”, “para” e “desde”, reduzindo os ruídos presentes nos nossos dados), e muitas outras. Após esse processamento inicial, podemos codificar as palavras para alimentar uma técnica de Inteligência Artificial / Machine Learning para realizar alguma tarefa.

Como o PLN é usado no dia a dia?

Confira agora algumas das áreas em que o PLN é aplicado que podem ser encontradas em nosso cotidiano:

  • identificação de sentimentos — muito usada para descobrir se a opinião dos consumidores nas redes sociais, em relação a determinados produtos, é positiva ou negativa;
  • chatbots — a intenção é tornar a interação cada vez mais próxima de uma experiência humanizada, proporcionando um atendimento de qualidade aos clientes;
  • sumarização da máquina — muito aplicada na imprensa para transformar matérias complexas (grandes blocos de textos) em chamadas simples;
  • tradução de máquina — é a vertente do PLN que visa traduzir textos de um idioma para outro, como vemos no Google Translator, por exemplo.
  • modelagem de tópicos — identificação de tópicos em uma coletânea de documentos, que pode ser usado para separar e-mails por categoria, analisar assuntos em destaque em mídias sociais, entre outros.

Vale mencionar que, além das aplicações citadas, também podemos observar o uso de processamento de linguagem natural em corretores textuais (em smartphones e computadores), na recuperação de informações e até mesmo em tecnologias de reconhecimento de fala e em diversos aplicativo mobile.

Como começar nessa área?

Se isso tudo te deixa interessado em começar a aprender técnicas e ferramentas para atuar com processamento de linguagem natural, indicamos fortemente que utilize a linguagem de programação Python, muito utilizada na área, além de explorar as bibliotecas principais dessa área: SpaCy, NLTK e GenSim.

Com essas bibliotecas você conseguirá atuar com técnicas de processamento e análise de texto, e pode continuar seus estudos aprofundando nas técnicas de inteligência artificial para desenvolver aplicações mais específicas, utilizando bibliotecas como scikit-learn, pytorch e outras mais.

O Code Dojo também possui um curso de Ciência de Dados, no qual passamos tanto pelas técnicas de inteligência artificial quanto pelas técnicas de processamento de texto.

As informações abordadas neste conteúdo foram úteis para você? Tem alguma dúvida ou experiência sobre o assunto que gostaria de compartilhar com a gente? Então aproveite para deixar o seu comentário!

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