O que é processamento de linguagem natural e como funciona?

Você já se perguntou como os assistentes virtuais como Siri e Cortana funcionam? Como eles entendem o que você está dizendo?

Bem, parte da resposta é o processamento de linguagem natural . Esse campo interessante da inteligência artificial levou a grandes avanços nos últimos anos, mas como exatamente funciona?

Continue lendo para aprender mais sobre o processamento de linguagem natural, como funciona e como está sendo usado para tornar nossas vidas mais convenientes.

O que é processamento de linguagem natural?

Processamento de linguagem natural, ou PNL, é como os computadores podem entender as linguagens humanas. Por exemplo, quando você fala com assistentes virtuais ativados por voz, como Alexa ou Siri , eles ouvem, entendem sua fala e executam uma ação com base no que você disse.

Tradicionalmente, os humanos só podiam se comunicar com computadores por meio da linguagem de programação em que foram codificados por meio de comandos específicos. O código é inerentemente estruturado e lógico, e os mesmos comandos sempre produzirão a mesma saída.

Em contraste, a linguagem humana é desestruturada e muito mais complexa. A mesma palavra ou frase pode ter vários significados com base em inflexões e contexto. E, existem muitos idiomas diferentes.

Então, como a IA é capaz de entender o que estamos dizendo?

Como funciona a PNL?

A PNL é treinada com aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial que leva grandes quantidades de dados em um algoritmo que se treina para produzir previsões precisas. Quanto mais dados e tempo o algoritmo tiver, melhor ele ficará. É por isso que as máquinas de PNL são muito melhores hoje do que há dez anos.

A PNL funciona por meio do pré-processamento do texto e, em seguida, executando-o por meio do algoritmo treinado para aprendizado de máquina.

Etapas de pré-processamento

Aqui estão quatro das etapas de pré-processamento comuns que uma máquina de PNL usará.

• Tokenização: a tokenização é o processo de quebrar a fala ou texto em unidades menores (chamadas de tokens). Estas são palavras ou cláusulas individuais. A tokenização é importante porque permite que o software determine quais palavras estão presentes, o que leva aos próximos estágios do processamento da PNL.
• Lematização e lematização : Lematização e lematização são processos simplificadores que reduzem cada palavra à sua palavra raiz. Por exemplo, “correndo” para “rodar”. Isso permite que a PNL processe texto mais rapidamente.

O stemming é um processo mais simples e envolve a remoção de quaisquer afixos de uma palavra. Afixos são adições ao início e ao final da palavra, o que lhe confere um significado ligeiramente diferente. No entanto, a lematização pode resultar em erros quando palavras semelhantes têm raízes diferentes. Considere as palavras "camelo" e "veio". O caule pode reduzir “camelo” a “veio”, apesar de ter significados completamente diferentes.

A lematização é muito mais complicada e precisa. Envolve a redução de uma palavra ao seu lema, que é a forma básica de uma palavra (conforme encontrada no dicionário). A lematização leva em consideração o contexto e é baseada no vocabulário e na análise morfológica das palavras. Um bom exemplo é “cuidar”. O stemming pode reduzir o "cuidado" a "carro", enquanto a lematização irá reduzi-lo precisamente a "cuidado".

Outra técnica funciona junto com os dois processos, conhecida como Stop Word Removal. Esta é a simples remoção de palavras que não adicionam nenhuma informação relevante ao significado do discurso, como “em” e “a”.

Tarefas de algoritmo de aprendizado de máquina

Uma vez que o texto tenha sido pré-processado, uma máquina de PNL é capaz de fazer várias coisas dependendo de sua intenção.

• Análise de sentimento: o processo de classificação do sentimento do texto. Por exemplo, se uma avaliação de produto é positiva, neutra ou negativa.
• Classificação do tópico: aqui é onde o tópico principal do texto é identificado. Uma máquina de PNL pode marcar documentos, parágrafos e frases com o tópico que eles dizem respeito.
• Detecção de intenção: Este é o processo de determinar qual é a intenção por trás de um determinado texto. Por exemplo, pode ajudar as empresas a determinar se os clientes desejam cancelar a assinatura ou estão interessados ​​em um produto.
• Part-of-Speech-Tagging: Após a tokenização, uma máquina NLP marcará cada palavra com um identificador. Isso inclui marcar palavras como substantivos, verbos, adjetivos e assim por diante.
• Reconhecimento de fala: Esta é a tarefa de converter a fala em texto e é particularmente desafiadora por causa das diferenças de sotaque, entonação, gramática e inflexão entre as pessoas.
• Reconhecimento de entidade nomeada: o processo de identificação de nomes úteis como “Inglaterra” ou “Google”. Isso é combinado com a resolução de co-referência, determinando se duas palavras se referem à mesma coisa, como “Alice” e depois “ela”.
• Geração de linguagem natural: Este é o oposto da fala para texto e é como as máquinas de PNL podem gerar fala ou texto para se comunicar de volta.

Por que a PNL é tão importante?

O Processamento de Linguagem Natural é um campo enorme e em constante crescimento que abrange muitas funções. Alguns dos principais usos da PNL são:

• Analisando informações online: empresas e pesquisadores podem usar a PNL para analisar faixas de dados baseados em texto em informações úteis. Por exemplo, comentários de mídia social, análises, tíquetes de suporte ao cliente e até mesmo artigos. A PNL pode analisá-los em busca de tendências e percepções de valor para o negócio.
• Tradução de idiomas: aplicativos como o Google Translate usam máquinas de PNL para converter um idioma em outro.
• Verificação ortográfica e gramatical: processadores de texto e aplicativos como verificação gramatical em seu texto quanto a erros ortográficos e gramaticais, legibilidade, voz passiva e assim por diante, para melhorar sua escrita.
• Resposta de voz interativa (IVR): bots de telefone permitem que humanos se comuniquem com um sistema telefônico operado por computador para realizar redirecionamentos e outras tarefas.
• Assistentes virtuais: assistentes pessoais como Siri, Cortana, Bixby, Google Assistant e Alexa usam a PNL para ouvir suas perguntas e produzir respostas ou realizar ações com base no que você diz.
• Texto preditivo : seu smartphone fornece palavras previstas automaticamente com base em algumas letras ou no que você já escreveu na frase. O smartphone aprende com base nas frases que você costuma digitar e oferece as palavras que você provavelmente usará. Na verdade, o Microsoft Word em breve implementará isso como um recurso .
• Bots de bate-papo: muitos sites agora têm bots virtuais de atendimento ao cliente que tentarão ajudar os clientes antes de serem encaminhados a um operador humano.

Conversadores de robôs

O Processamento de Linguagem Natural está mudando a maneira como nos comunicamos com os robôs e como eles se comunicam conosco. A Bloomberg News usa um sistema de IA chamado Cyborg para produzir quase um terço de seu conteúdo. Enquanto isso, Forbes, The Guardian e The Washington Post usam IA para escrever artigos de notícias.

E tudo isso só é possível graças à PNL!