O que é processamento de linguagem natural e como é usado?

Processamento de linguagem natural (PLN, ou Natural Language Processing — NLP — na sigla em inglês) é uma importante subárea da Ciência da Computação, da Inteligência Artificial (IA) e da Linguística. Nela, são estudadas a compreensão e a geração de linguagem natural humana e é nesses estudos que muitas tecnologias que fazem parte do nosso dia a dia se baseiam. 

Mas você sabe como essa ferramenta é usada e como ela pode melhorar e alterar a sociedade?

PLN: o que é

Como dito anteriormente, o processamento de linguagem natural é uma importante ferramenta que utiliza três principais campos de estudos: ciência da computação, inteligência artificial e linguística.

Segundo a plataforma Alura, o PLN estuda meios de computadores serem capazes de processar, interpretar e gerar linguagens humanas ou naturais em formato de texto ou áudio. Para algumas tarefas, como fazer predição a partir dos dados fornecidos pelo texto, é possível utilizar machine learning e combinações de outras ferramentas da área de IA.  

O PLN teve início na década de 1950 com a publicação do artigo “Computing Machinery and Intelligence“, escrito por Alan Turing, que propunha o teste de Turing para testar a capacidade de um computador apresentar inteligência equivalente à humana ou indistinguível desta. Depois dessa importante publicação, os estudos na área de inteligência artificial não pararam, assim como a busca por uma compreensão comunicativa entre humano e máquina.

Essa área é importante devido às diferenças existentes entre linguagens naturais e linguagens de máquina. As linguagens de programação são bastante literais, de modo a evitar ambiguidades, por exemplo, algo que pode prejudicar códigos e gerar erros. Contudo, a linguagem humana apresenta nuances específicas e contextuais, além de ser regada de ambiguidades e duplos sentidos. 

Isso significa que, ao processar uma linguagem humana de qualquer tipo, a máquina precisa garantir que as especificidades da linguagem analisada sejam respeitadas para que a interpretação ocorra de modo adequado. Caso um programa computacional leve um determinado texto em linguagem natural exatamente literalmente e ignore tais nuances, é possível que o conteúdo escrito (ou falado) não seja compreendido ou bem interpretado.

Além da questão da ambiguidade, línguas humanas mudam com o passar do tempo e sofrem influências de diversos meios, como o contato com outros idiomas ou o avanço da internet. Também é importante considerar que região geográfica, idade e gênero podem fazer variar um mesmo idioma e que tais especificidades são de extrema relevância para que um texto seja compreendido.

Por esses motivos, o PLN precisa do conjunto IA e linguística para funcionar adequadamente, o que o torna diferente do processamento de linguagens de programação.

Como o PLN funciona?

Segundo a AWS (Amazon Web Services), o processamento de linguagem natural ocorre em etapas interconectadas, são elas:

• Pré-processamento

Nesta primeira etapa, o software de PLN aplica técnicas para preparar os dados, como: tokenização — divisão das frases em unidades individuais —, derivação e lematização — simplificação das palavras para a sua forma raiz, como colocar verbos no infinitivo — e remoção de stop words (palavras de paradas), como artigos e preposições, consideradas irrelevantes para o significado de uma frase. 

• Treinamento

Aqui, o software de PLN é alimentado com grandes amostras de dados para que ele seja treinado para executar tarefas específicas a partir das informações fornecidas. São usados os dados pré-processados e técnicas que unem machine learning, deep learning e redes neurais para isso.

• Implantação e interferência

Nesta etapa, o modelo é implantado ou integrado a um ambiente de produção existente para ser efetivamente usado em tarefas específicas. Assim, o modelo PLN recebe a entrada e prevê a saída para determinada tarefa.

Quais os usos do PLN?

O PLN pode ser usado em diversas tarefas e está presente diariamente na sociedade. Tradução de idiomas, chatbots, legendas automáticas em vídeos, transformação de escrita em fala e fala em escrita são apenas alguns exemplos dos variados usos desse processamento.

Assistentes virtuais como Alexa e Google Assistant são exemplos bastante conhecidos de aplicação de processamento de linguagem natural combinado com outras ferramentas de IA para realizar a tarefa requisitada pelo usuário.

Em usos acadêmicos, o PLN aparece em ferramentas de resumo e fichamento de textos, em correções gramaticais ou até mesmo em aprimoramento de escritas, em que são indicadas trocas vocabulares possíveis em um texto indicado pelo usuário.

Usos do PLN em empresas

Já para empresas, as aplicações de PLN são ainda mais abrangentes, como:

1. Chatbots: o uso de chatbots em empresas é uma realidade crescente. Até mesmo negócios de pequeno porte estão aderindo a essa ferramenta devido à sua praticidade para atender clientes e resolver possíveis problemas. Para que o chatbot empregado pela empresa funcione de modo adequado, ele precisa compreender e interpretar adequadamente o que o cliente ou usuário disser e, para isso, é empregado o processamento de linguagem natural. Você pode ler mais sobre chatbots aqui.
2. Análise de redes sociais: o marketing digital se tornou uma das ferramentas mais relevantes para o sucesso de empresas no século XXI. O uso das redes sociais cresce a cada ano e, consequentemente, o fluxo de informações e comentários sobre assuntos diversos, também. Nesse sentido, é possível empregar ferramentas que combinam machine learning e PLN para analisar comentários em redes sociais, ou outros tipos de dados, referentes a um produto ou a uma marca.
3. Automatização de processos: uma das tarefas mais importantes para o desenvolvimento de uma empresa é analisar dados relevantes referentes à companhia e ao mercado para garantir o seu funcionamento adequado. Grande parte desses dados é contida em relatórios, e-mails e documentos escritos diversos. A partir de ferramentas que empregam PLN, é possível extrair informações relevantes de forma automatizada, tornando o processo mais rápido, prático e eficiente.

Em todos os casos, o PLN nasceu para aprimorar e otimizar tarefas, diminuindo a complexidade destas e auxiliando não apenas grandes empresas, mas também indivíduos em usos casuais de ferramentas que utilizam PLN.

PLN: otimização e praticidade

São muitos os objetivos de se estudar e desenvolver ferramentas de inteligência artificial. Contudo, desde o início dessa jornada científica, o auxílio à vida humana é um objetivo que se intensifica cada vez mais.

Técnicas de processamento de linguagem natural combinadas com ferramentas de IA mudaram a vida de empresas e consumidores ao oferecer praticidade e otimização de processos mecânicos.

Além dos chatbots, ferramenta muito conhecida e popular atualmente, diversas empresas têm aderido também a softwares que facilitam a pesquisa em base de dados, como o NeuralSearchX, desenvolvido pela NeuralMind. 

NeuralSearchX é um motor de busca sofisticado que permite ao usuário encontrar informações específicas em um grande volume de dados de modo rápido e automatizado a partir de uma pergunta feita para a ferramenta. Feita a pergunta, o NeuralSearchX procura a informação-alvo em todos os documentos aos quais ele tem acesso. Isso permite relacionar diferentes documentos e encontrar informações que estejam em mais de um arquivo.

Utilizando uma ferramenta sofisticada de busca, o tempo gasto para realizar uma pesquisa de dados, por exemplo, é reduzido, o trabalho é otimizado e a própria organização da empresa pode ser impactada positivamente devido à eficiência para realizar determinadas tarefas.

Adotar uma ferramenta de busca sofisticada como o NeuralSearchX em uma empresa pode ser uma importante forma de otimizar processos internos e dar um impulso rumo ao sucesso. Acesse nosso site e saiba mais.