Descubra tudo o que você precisa saber sobre Processamento de Linguagem Natural (NLP)!

O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é uma das principais áreas da inteligência artificial que tem se destacado nos últimos anos. Afinal, é uma tecnologia que pode compreender melhor a linguagem humana e lidar com dados não estruturados, como registros médicos, mídias sociais e outros tipos de textos.

Desenvolvido a partir das técnicas de programação neurolinguística criadas por John Grinder e Richard Bandler, o PLN utiliza o machine learning para criar sistemas de computador capazes de compreender e gerar linguagem natural cada vez mais avançados.

Sendo assim, PLN pode ser aplicado em uma variedade de áreas, incluindo assistentes virtuais, tradução automática, análise de sentimento e geração de linguagem natural. Se interessou e quer aprender mais sobre esse assunto? Confira este conteúdo até o final de descubra:

• O que é Processamento de Linguagem Natural (NLP)?;
• Como funciona o Processamento de Linguagem Natural?;
• Qual a importância do PLN?;
• Principais usos do PLN;
• Tipos de Linguagem Natural;
• Desafios do Processamento de Linguagem Natural.

O que é Processamento de Linguagem Natural (NLP)?

Processamento de Linguagem Natural (NLP) é um campo da inteligência artificial (IA) que se concentra na interação entre humanos e computadores usando linguagem natural.

Em outras palavras, isso significa que o PLN tem como objetivo criar maneiras para que as máquinas sejam capazes de compreender, interpretar e gerar meios de comunicação, seja em texto ou em fala, de forma semelhante aos seres humanos fazem naturalmente.

Por isso, como você já deve imaginar, esse não é um processo fácil! Sendo assim, é necessário o uso de algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina. Dessa forma, torna-se possível analisar e entender a linguagem natural em várias formas.

Essas técnicas permitem que as máquinas extraiam informações de grandes conjuntos de dados não estruturados e interpretem e respondam às perguntas dos usuários de forma eficaz.

Mas, para que isso seja possível, alguns passos devem ser utilizados. Confira detalhes sobre eles a seguir!

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Como funciona o Processamento de Linguagem Natural?

Usar as técnicas de PLN é uma maneira de criar programas de computador capazes de atuar no entendimento e na geração de linguagem natural. Isso significa ter a possibilidade de criar conexões mais reais, o que em muitos casos aumenta a fidelização dos clientes.

No entanto, esse processamento nem sempre é simples. Afinal, exige que diversas etapas complexas sejam executadas para que as máquinas entendam e processem a linguagem humana.

Por isso, é fundamental entender quais são os principais passos para compreender a fundo o funcionamento do PLN. Confira detalhes de cada uma das etapas a seguir!

Pré-processamento de texto

A primeira etapa do PLN é o pré-processamento. Dentro dela existem diversas tarefas a serem cumpridas, como por exemplo:

• Remoção de pontuação, caracteres especiais e stop words;
• Normalização de palavras, ou seja, padronização do texto. Por exemplo deixar todas as letras minúsculas; 
• Divisão do texto em unidades menores, como palavras ou frases.

Essas são algumas das tarefas que podem ser consideradas como o processo de limpar o texto. Ou seja, remover tudo aquilo que não é essencial para que as análises possam ser realizadas.

Análise sintática

Uma dessas análises feitas é a sintática. Ela possui o foco em avaliar a estrutura gramatical do texto para entender a função de cada palavra na frase e como elas se relacionam.

Para tanto, algumas técnicas são utilizadas, como por exemplo a análise de dependência, a análise de árvore de sintaxe e gramáticas formais.

Análise semântica 

Outra análise feita é a semântica. Essa por sua vez pode ser descrita como o processo de compreender o significado do texto. Para tanto, é possível utilizar:

• Análise de sentimento; 
• Reconhecimento de entidades nomeadas; 
• Extração de informações;
• Destaque de conceitos-chave;
• Modelagem de tópicos.

Processamento de discurso

O processamento de discurso envolve a análise de texto falado, incluindo:

• Reconhecimento de fala: conversão de áudio em texto; 
• Geração de fala: síntese de áudio a partir de texto.

Tradução automática

A tradução automática é a tarefa de traduzir automaticamente o texto de uma língua para outra. Para isso, geralmente, envolve-se o uso de modelos de linguagem e técnicas de aprendizado de máquina para aprender a associar palavras e frases em diferentes idiomas.

Dado todo esse desenvolvimento para realizar o Processamento de Linguagem Natural é fácil identificar que ele não seria feito se não fosse de extrema importância para os avanços tecnológicos e a relação de empresas com os seus clientes. Por isso, confira a seguir mais a fundo quais os impactos positivos que o PLN pode ter!

Qual a importância do PLN?

Apesar de ser um processo relativamente novo, o PLN já se mostra extremamente importante em diversos âmbitos da vida humana. Afinal, ele é capaz de melhorar aspectos como:

Comunicação

Com a ajuda do PLN, é possível criar assistentes virtuais, chatbots e sistemas de reconhecimento de fala que podem interagir com os usuários de maneira mais natural e intuitiva, permitindo uma comunicação mais eficiente.

Essas são ferramentas fundamentais para o atendimento mais ágil ao usuário em aplicativos, lojas virtuais e softwares, potencializando assim a fidelização de clientes.

Análise de dados

Além disso, o PLN também é muito importante quando o assunto é análise e construção de informações relevantes. Com o uso desses mecanismos, as organizações podem captar grandes volumes de dados não estruturados para obter insights valiosos para o processo de tomada de decisões.

Esses dados podem ser coletados em procedimentos como: e-mails, transcrições de atendimento ao cliente e publicações em redes sociais.

Experiência do cliente

Com a importância do uso do PLN nos aspectos citados anteriormente, já é fácil entender o quanto ele também é fundamental para melhorar a experiência do cliente.

Com a ajuda dessa metodologia, as empresas podem usar mais formas de comunicação para responder às perguntas dos clientes e resolver problemas de forma rápida e eficiente. E, além disso, incrementar melhorias com os feedbacks coletados.

Personalização

Pelo acesso a grandes volumes de informações a respeito dos clientes, o PLN também permite que as empresas segmentem os seus clientes em profundos níveis de detalhes. Tornando possível podem personalizar suas mensagens de marketing e publicidade para se adequar aos interesses e preferências, aumentando a eficácia das estratégias.

Acesso a informações

Se o mundo digital tem como uma das suas principais vantagens o fato de ultrapassar as barreiras geográficas, é possível afirmar que o PLN também potencializa ainda mais esse benefício.

Ele pode ser usado para criar sistemas de tradução automática, permitindo que as pessoas acessem informações em diferentes idiomas.

Automatização

Com o uso do PLN, é possível automatizar tarefas de rotina. Como por exemplo: triagem de e-mails e classificação de documentos. Sendo assim, ele é importantíssimo para o aumento da produtividade e para a redução das possibilidades de erros devido a processos manuais.

Com todos esses benefícios, o PLN tem sido peça-chave cada vez em mais processos. Por isso, confira a seguir os seus principais usos!

Principais usos do PLN

O NLP é usado em muitos setores para automatizar tarefas, extrair informações, entender o sentimento do usuário, traduzir texto, resumir grandes volumes de texto e muito mais. Por isso, conheça algumas das suas aplicações mais comuns:

• Assistência Virtual: o PLN é um dos pontos principais para que assistentes virtuais como Siri, Alexa e Google Assistant, consigam entender comandos de voz e responder a perguntas de forma natural e intuitiva;
• Chatbots: cada vez mais comuns, os chatbots são mecanismos utilizados que determinado sistema ou aplicativo seja capaz de interagir com os usuários e responder perguntas em tempo real; 
• Análise de Sentimento: de forma mais humanizada, o PLN pode ser aplicado para avaliar sentimentos em redes sociais, comentários em blogs e outras fontes de dados. Essa técnica ajuda as empresas a entender como os consumidores se sentem sobre seus produtos e serviços;
• Tradução Automática: o PLN pode ser usado para traduzir automaticamente documentos, e-mails, mensagens de texto e outros textos de um idioma para outro;
• Resumo Automático: assim como há a possibilidade de tradução, o PLN também é capaz de produzir sínteses de grandes volumes de texto. Além disso, ele pode criar formatos mais simples e objetivos que facilitam o entendimento; 
• Reconhecimento de Entidades Nomeadas: essa técnica pode ser usada para identificar nomes próprios, lugares, organizações e outras informações importantes em um texto;
• Automação de tarefas: o Processamento de Linguagem Natural é usado para automatizar tarefas repetitivas em machine learning. Como por exemplo: triagem de e-mails e classificação de documentos.

Existem muitos tipos de análise para que o PLN seja capaz de impactar positivamente e trazer resultados eficazes em todos esses processos em que pode ser utilizado. Por isso, é preciso que ele seja desenvolvido tendo como base os tipos de linguagem natural. Sendo assim, veja mais a fundo sobre essa relação no próximo tópico.

Tipos de Linguagem Natural

Todas as aplicações do deep learning são consideradas como desafiadoras. Afinal, elas envolvem sistemas complexos que permitem o entendimento da atividade humana em diversos ângulos.

Com o PLN não é diferente. Para que seja feito o processamento da linguagem utilizada por seres humanos para se comunicar entre si, é preciso conhecer a fundo todas essas formas de transmitir informações.

Por isso, é preciso que esse processo seja embasado em vários tipos de linguagem natural, como por exemplo:

• Linguagem oral: é a forma mais comum de linguagem natural, que envolve a produção e a compreensão de sons vocais;
• Linguagem escrita: realizada através dos textos escritos, tais como livros, jornais e e-mails;
• Linguagem gestual: é uma forma de comunicação não-verbal que utiliza gestos, expressões faciais e corporais para transmitir uma mensagem;
• Linguagem visual: comunicação por meio de imagens, como por exemplo fotografias, desenhos e vídeos;
• Linguagem tátil: forma de se comunicar por meio do toque, como no caso do sistema Braille para pessoas cegas;
• Linguagem simbólica: envolve o uso de símbolos, como letras, números e emojis;
• Linguagem de programação: utilizada para escrever programas de computador em geral;
• Linguagem artificial: linguagem criada artificialmente para uma finalidade específica, como a linguagem dos chatbots ou robôs.

Diante das inúmeras possibilidades de compreensão através dos tipos de linguagem natural, o processamento dessa forma humana de se comunicar pode ser um desafio para as máquinas. Por isso, confira pontos de atenção que ainda precisam ser superados para que o PLN seja mais eficaz e assertivo.

Desafios do Processamento de Linguagem Natural

Com tudo o que você aprendeu até agora sobre o PLN, já deu para perceber que essa é uma técnica muito complexa e que exige constantes evoluções.

Diante disso, o Processamento de Linguagem Natural ainda enfrenta alguns desafios. Como por exemplo:

Ambiguidade

A linguagem natural tem como característica ser muitas vezes ambígua. Essa situação torna difícil para as máquinas entenderem o verdadeiro significado de uma frase ou palavra.

Além disso, esse desafio também se expande para situações de ironia, por exemplo.

Variação linguística

Para entender o desafio da variação linguística, é fácil pensar no próprio Brasil. Um país tão grande possui dialetos regionais, gírias e jargões.

Com isso, é preciso treinar e fazer com que as máquinas compreendam a linguagem natural em diferentes contextos.

Reconhecimento de entidades

As máquinas têm dificuldade em reconhecer entidades nomeadas, como nomes de pessoas, lugares e organizações, e diferenciá-los de outras palavras comuns na linguagem.

Análise de sentimento

Muitas vezes o que é escrito também transmite sentimento. Afinal, aquela combinação de expressões e palavras remete a alguma emoção. Compreender esse contexto também é um dos desafios que o PLN enfrenta.

Aprendizado com dados limitados

As máquinas de Processamento de Linguagem Natural geralmente precisam de grandes conjuntos de dados para aprenderem a entender a linguagem natural. Esse é um dos pontos que podem ser entendidos como um desafio a depender da linguagem e/ou domínios utilizados.

Resolução de co-referência e sintaxe completa

Muitas vezes associar pronomes a seus referentes também é uma dificuldade nesse contexto. Sendo assim, pode ser um processo muitas vezes falho o entendimento do significado completo de uma frase.

Além disso, a linguagem natural pode ter estruturas sintáticas complexas, como períodos longos, o que torna mais complicado para as máquinas entenderem a hierarquia das partes da frase.

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