O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma tecnologia que faz com que os computadores consigam entender e interpretar o que nós, humanos, falamos ou escrevemos.
Às vezes estamos impossibilitados de digitar e acionamos mecanismos de reconhecimento de voz para que a assistente virtual faça a pesquisa por nós. Por exemplo: “Siri, que horas são?” ou “Alexa, quais as notícias importantes do dia?”. Isso é possível por conta da PLN.
Apesar do idioma nativo dos computadores não ser as palavras e sim os numerais, especialmente 0 ou 1, também conhecido como código binário, existem técnicas de processamento de linguagem natural que fazem com que os computadores sejam capazes de compreender a linguagem humana.
Neste artigo vamos falar sobre o processamento de linguagem natural e suas técnicas, como funciona e para que serve. Além disso, traremos exemplos do processamento de linguagem natural na prática.
Continue a leitura deste artigo e tire todas as dúvidas sobre o tema!
O que é processamento de linguagem natural?
Natural Language Processing (NLP), traduzido para o português como Processamento de Linguagem Natural, é um componente da Inteligência Artificial que tem como objetivo criar tecnologias capazes de fazer com que as máquinas (computadores, tablets, smartphones) entendam a linguagem humana.
Evolução do processamento de linguagem natural
Apesar do PLN parecer uma novidade proporcionada pelos avanços tecnológicos na área de Machine Learning, o processamento de linguagem natural é um conceito que vem sendo desenvolvido e aplicado desde 1940.
A princípio, a PLN era utilizada para interpretar a comunicação dos inimigos na 2ª Guerra Mundial. Desenvolvida pelos cientistas Booth e Weaver, essa foi a primeira máquina de tradução do mundo.
Daí em diante, o PLN começou a ser aprimorado, a reconhecer a linguagem humana com maior precisão e a ser cada vez mais utilizada em diversas situações.
Objetivos do processamento de linguagem natural
O principal objetivo do processamento de linguagem natural é fazer com que máquinas sejam capazes de identificar e interpretar a linguagem humana. Dessa forma, é possível extrair insights de dados não estruturados que ajudam a melhorar a comunicação entre homem e máquina.
Como funciona o processamento de linguagem natural?
Assim como o processamento de dados, o processamento de linguagem natural também possui 5 etapas. Primeiramente, temos a análise simples da palavra, que evolui até a etapa final de interpretação do que está sendo dito.
Abaixo, falamos quais são e como é o funcionamento das 5 fases:
1. Análise lexical e morfológica
Considerada a primeira fase da PLN, a análise lexical e morfológica tem o papel de analisar as palavras e separá-las de acordo com a sua estrutura.
Primeiramente, é feita toda uma análise da estrutura da palavra, dividindo-a em morfemas, que são as menores unidades com significado de uma palavra e nem sempre representam uma palavra de fato. Por exemplo, na palavra comer o “com” é o morfema da palavra.
Logo em seguida, com a divisão feita, a PLN faz a análise lexical da palavra. Em suma, esse processo consiste em interpretar o significado de cada palavra dita pelo humano no momento de interação com a máquina.
2. Análise sintática
A sintaxe é o campo de estudo da língua que analisa a disposição das palavras numa frase e busca o sentido entre elas. Logo, a análise sintática na PLN busca encontrar o significado em cada frase dita ou escrita, além de garantir que a frase esteja gramaticalmente correta por meio das suas análises.
3. Análise semântica
Complementando a sintática, a análise semântica busca encontrar o significado da frase. Para isso, ela se concentra no significado literal das palavras e no mapeamento das estruturas de modo a encontrar o sentido.
Por exemplo, a frase “o gato roeu a roupa do rei de Roma”. Sintaticamente ela está correta, já que não há erros na disposição das palavras. Entretanto, semanticamente ela está errada porque gatos não são roedores.
4. Integração discursiva
Em contrapartida das análises anteriores, que buscam encontrar significados nas frases separadamente, a integração discursiva tem um sentido mais amplo. Nela, o objetivo é fazer uma análise completa do que foi falado ou escrito, buscando interpretar o texto de acordo com o contexto.
5. Análise pragmática
Por fim, na última fase do processamento de linguagem natural é onde acontece a interpretação do texto e a identificação do objetivo pretendido com a mensagem. Além disso, na análise pragmática também acontece a extração de informações importantes que podem ser úteis em outros momentos.
Como funciona o processamento de linguagem natural?
Para conseguir interpretar a linguagem natural, o computador tem duas técnicas de processamento que convertem a linguagem natural em código. Dessa forma, o computador consegue entender o que está sendo dito.
Saiba mais sobre as duas técnicas e como elas funcionam:
1. Pré-processamento de dados
Em resumo, de maneira bem simples, o pré-processamento de dados consiste em fazer uma limpeza dos dados, destacar alguns pontos importantes e prepará-los para serem analisados.
Para isso dar certo, existem algumas técnicas de pré-processamento de dados:
- Tokenização: quando o texto é dividido em pequenas unidades de palavras;
- Remoção de palavras: quando palavras são removidas do texto para que permaneçam apenas as palavras mais relevantes e que trazem mais informações;
- Lematização e stemming: quando as palavras são reduzidas a sua forma raiz, mais natural, para serem processadas;
- Marcação parcial do discurso: quando palavras são grafadas no texto de acordo com a sua classificação: adjetivos, substantivo, verbo, etc.
2. Desenvolvimento de algoritmos
Logo em seguida, com os dados já processados e categorizados, um algoritmo é desenvolvido para que eles possam ser enfim processados.
Apesar de existirem diversos algoritmos de Machine Learning que podem ser utilizados para fazer o processamento de linguagem natural, os dois mais comuns são:
- Sistema baseado em regras: essa abordagem utiliza regras linguísticas projetadas;
- Sistema baseado em aprendizado de máquina: essa abordagem combina diversas ferramentas, como métodos estatísticos, aprendizado de máquina e redes neurais artificiais, para aprimorar o aprendizado e a interpretação da linguagem.
Exemplos de aplicações do processamento de linguagem natural
Agora que você já sabe como o PLN funciona, veja alguns exemplos de como ela está presente no nosso dia a dia:
Chamadas telefônicas digitais
Utilizado para simular a voz humana e automatizar processos em ligações telefônicas. Por exemplo, os bancos usam muito isso para responder dúvidas frequentes dos clientes e não encaminhá-los para um atendente de telemarketing.
Filtros de e-mail
Uma das aplicações mais básicas e antigas do PLN, o filtro de e-mail identifica a qual categoria os e-mails pertencem dependendo do conteúdo deles. As categorias são: principal, social ou promoções.
Resultados de busca
O PLN procura trazer resultados interessantes de acordo com as interações do usuário e a análise do seu comportamento nas redes. Por conta disso é que o Google muitas vezes consegue prever o que você está procurando logo quando você começa a digitar.
Qual a importância do processamento de linguagem natural?
O processamento de linguagem natural é importante porque ele é uma solução de aprimoramento na relação entre pessoas e máquinas, fazendo com que ela seja cada vez mais rápida e intuitiva.
Dessa forma, é possível ter diversos benefícios, tais como:
- Aproximar a relação entre clientes e empresas;
- Fornecer insights para equipes;
- Melhorar a comunicação.
Não à toa o mercado de PLN foi avaliado em US$ 20,80 bilhões em 2021. Além disso, existe uma previsão de crescimento de US$ 25,42 bilhões em 2022 para US$ 161,81 bilhões até 2029 na área de processamento de linguagem natural.
Quais os desafios do processamento de linguagem natural?
Apesar do aperfeiçoamento constante, o PLN ainda encontra algumas dificuldades para se tornar uma ferramenta ainda mais completa e precisa.
Alguns dos desafios mais comuns são a dificuldade em acompanhar a evolução do idioma e a incapacidade de identificar o tom de voz usado pelo usuário no momento de interação com a máquina.
Considerações finais
Agora que você já sabe o básico sobre o processamento de linguagem natural, provavelmente você deve estar pensando em duas coisas: em primeiro lugar em como já é algo tão naturalizado nas nossas vidas e em segundo lugar o que você pode fazer para facilitar ainda mais a sua rotina com o uso do PLN.
O processamento de linguagem natural é um recurso que veio para ficar com grande tendência de crescimento e busca por profissionais qualificados no assunto nos próximos anos.
Por isso, se você quer aprofundar o seu conhecimento em PLN, conheça o MBA em Machine Learning da XP Educação. Com ele, você aprende as melhores técnicas para solucionar problemas através do aprendizado de máquina.
