Processamento de linguagem natural: o que é e por que é importante

A capacidade de processar e gerar linguagens humanas dá a qualquer computador o poder de ser mais do que apenas uma máquina – porque quebra barreiras, simplifica as interações humano-computador, oferece inúmeras oportunidades para novos conjuntos de computação sistemas e impulsiona produtividade.

Esta blog post explora o processamento de linguagem natural para entender como ele pode ser útil para você e sua empresa.

O que é processamento de linguagem natural?

O Processamento de Linguagem Natural, também chamado de PNL, é um subcampo da ciência da computação e da linguística. Seu objetivo é fornecer aos computadores a capacidade de compreender, interpretar e gerar linguagens humanas.

A linguagem está no centro das interações humanas e a PNL é a ponte que conecta os humanos aos computadores da maneira mais natural, inclusive por meio de texto, fala e até mesmo linguagem de sinais.

O processamento de linguagem natural remonta ao início da década de 1950, com o Experimento Georgetown-IBM em 1954, que traduziu automaticamente mais de 60 frases em russo para o inglês. Os desenvolvimentos continuaram durante a última parte do século, mas a maioria desses sistemas empregava regras escritas à mão.

A partir do final da década de 1980, porém, PNL Estatística nasceu do poder de processamento cada vez maior e mais barato. Empregou modelos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina, como corpus paralelo para descobrir padrões, relacionamentos e probabilidades de grandes conjuntos de dados. No início dos anos 2000, entretanto, as redes neurais tornaram-se os métodos de máquina preferidos por seu desempenho muito melhor.

Hoje, diferentes tipos de redes neurais são usados para processamento de linguagem natural. Eles incluem:

Modelos de transformadores
BERT (representações codificadoras bidirecionais de transformadores)
CNN (redes neurais convolucionais)
RNNs (redes neurais recorrentes)
Redes LSTMs (Long Short-Term Memory).

Os modelos aplicam várias tarefas e subtarefas aos dados de entrada para produzir os resultados necessários, como geração de texto, compreensão do idioma, reconhecimento de fala, tradução e assim por diante.

Por que a PNL é importante?

As aplicações da PNL são vastas e continuam a evoluir. Isso a torna uma tecnologia importante para muitas indústrias e usos. Aqui estão alguns exemplos:

Maquina de tradução: A PNL está sendo aplicada para traduzir de um idioma para outro com incrível precisão e integridade gramatical.
Assistentes virtuais: Desde o atendimento ao cliente até a resposta a uma série de perguntas, a oferta de companhia e a execução de tarefas por meio de comandos de voz, a PNL está ajudando a aumentar a produtividade dos trabalhadores e a melhorar a qualidade de vida de muitos.
Análise de texto e resumos: A PNL torna mais fácil extrair informações importantes de documentos grandes com uma velocidade impressionante. Ajuda a resumir documentos, textos, e-mails ou páginas da web mais rápido do que qualquer ser humano.
Análise de sentimentos: Ao compreender as emoções e opiniões expressas num texto ou documento, as empresas podem extrair informações valiosas para pesquisas de mercado, meios de comunicação social monitoramento e futuras campanhas de marketing.

Como funciona o processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural se concentra em permitir que os computadores entendam e interpretem a linguagem humana, combinando o poder da linguística e da ciência da computação usando várias técnicas que podem variar desde abordagens baseadas em regras que dependem de regras predefinidas, até modelos estatísticos que aprendem seus padrões a partir de dados de treinamento rotulados. e os modelos mais modernos de aprendizagem profunda que empregam redes neurais para identificar e categorizar padrões ainda mais complexos de texto.

Embora diferentes sistemas variem em suas implementações de PNL, um processo geral que envolve diferentes etapas é o seguinte:

Pré-processamento de texto: Este é o estágio inicial antes que todos os outros trabalhos possam começar. Primeiro, o corpo do texto é dividido em palavras individuais ou unidades menores, como frases chamadas tokens. Este processo em si é chamado de tokenização e ajuda na organização e processamento eficazes. Outras tarefas de pré-processamento incluem letras minúsculas, onde todo o texto é convertido em letras minúsculas para uniformidade e a remoção de palavras irrelevantes que pouco contribuem para o significado.
Marcação de parte do discurso: Esta etapa envolve a atribuição de tags gramaticais a cada um dos tokens derivados na etapa 1 acima. Tags gramaticais incluem substantivos, verbos, adjetivos e advérbios. Esta etapa ajuda a compreender a estrutura sintática do texto de entrada.
Reconhecimento de entidade nomeada (NER): uma entidade nomeada inclui coisas como nomes de pessoas ou de um lugar, o endereço de uma organização, o modelo de um carro e assim por diante. Esta etapa envolve a identificação e categorização das entidades nomeadas no texto. O objetivo aqui é extrair informações possivelmente importantes que ajudarão a compreender melhor o texto.
Análise e análise de sintaxe: aqui, você analisa a estrutura gramatical das frases dentro do texto para tentar compreender as relações entre palavras e frases. O objetivo desta etapa é compreender o significado e o contexto do texto.
Análise de Sentimentos: Com a análise de sentimento, você busca compreender a(s) ideia(s) expressa(s) no texto. Os sentimentos podem ser positivos, negativos ou neutros e ajudam a traçar um quadro melhor da atitude geral ou das opiniões em relação a um determinado tópico.
Modelagem de linguagem: esse processo envolve a construção de modelos estatísticos ou de aprendizado de máquina que capturam os padrões e relacionamentos nos dados de linguagem. Esses modelos permitem tarefas como geração de linguagem, tradução automática ou resumo de texto.
Geração de resultados: A parte final é a geração de uma saída para o usuário. Isso é necessário para tarefas como tradução de idiomas e resumo de textos.

Mais tarefas de processamento de linguagem natural

Além das etapas do processo listadas acima, muitas outras tarefas são frequentemente empregadas no processamento de linguagem natural para atingir os resultados desejados. Aqui estão alguns dos mais populares.

OCR: OCR significa Optical Character Recognition e é uma tecnologia usada para transformar imagens em dados digitais. Por exemplo, quando você precisar digitalizar uma fatura ou recibo para extrair os valores e salvá-lo no banco de dados da sua empresa, você usará um programa de software com capacidade de OCR. No entanto, a tecnologia OCR tem seus limites, como precisão de palavras, contexto e compreensão semântica. Mas com a adição da PNL, os programas de OCR podem produzir melhores resultados com mais compreensão contextual, insights acionáveis, maior precisão e categorizações.
Reconhecimento de Voz: De serviços de transcrição digital a assistentes de voz e dispositivos ativados por voz, os usos do reconhecimento de fala são muitos. No entanto, o simples reconhecimento da fala em áudio não é muito útil sem as informações adicionais da análise de contexto e sentimento. A PNL torna ainda mais a tecnologia de reconhecimento de fala muito útil, fornecendo uma saída de texto a partir de entradas de áudio que pode ser alimentada em outras máquinas para maior produtividade.
Texto a Voz: A transformação de texto escrito em fala audível, frequentemente usada para dar aos chatbots e assistentes virtuais uma voz audível semelhante à humana. Embora as implementações iniciais tivessem vozes monótonas, versões mais modernas Texto-a-fala sistemas como Onzelabs ficaram tão bons que você mal consegue diferenciar seus resultados de uma voz original.
Compreensão da Linguagem Natural: este é o processo de dar sentido razoável a qualquer conjunto de dados. A compreensão da linguagem natural envolve qualquer tarefa que possa melhorar a compreensão e interpretação do texto, desde o reconhecimento de entidades nomeadas até análise de sintaxe e gramática, análise semântica e diferentes algoritmos de aprendizado de máquina.
Geração de linguagem natural: Uma das tarefas mais conhecidas. Aqui, os dados são transformados em palavras que qualquer ser humano pode entender, seja contando uma história ou explicando coisas. É isso que os chatbots usam para gerar conversas interessantes. Outro tipo de geração de linguagem natural é a geração de texto para texto, onde um texto de entrada é transformado em um texto totalmente diferente. Este método é encontrado em bots de resumos, traduções e reformulações.
Reconhecimento de entidade nomeada: NER ou Named Entity Recognition é uma subtarefa de extração de informações que envolve a identificação e classificação de itens ou entidades em categorias previamente definidas. Conseqüentemente, o NER ajuda a máquina a reconhecer entidades específicas, como uma pessoa, um carro ou um local, a partir de um texto ou documento, melhorando assim a extração de informações significativas.
Análise de sentimentos: Este é outro subcampo do processamento de linguagem natural que tenta extrair e compreender emoções e opiniões pessoais a partir de dados de texto. Esta capacidade permite que as máquinas naveguem melhor na complexidade da comunicação humana, avaliando sentimentos como sarcasmo, diferenças culturais e sentimentos positivos, negativos e neutros. As empresas o utilizam para pesquisa de mercado, monitoramento de marca, suporte ao cliente e análise de mídia social.
Classificação de toxicidade: Quando você publica discurso de ódio em um fórum ou mídia social e o bot moderador o sinaliza automaticamente, você foi pego por uma classificação de toxicidade AI modelo. Esses sistemas são treinados com aprendizado de máquina e vários algoritmos que usam PNL para identificar e classificar automaticamente conteúdo prejudicial, como insultos, ameaças e discurso de ódio em dados de texto.
Resumo: A PNL possibilita que os modelos de IA leiam rapidamente grandes quantidades de informações que levariam muito mais tempo para um ser humano. Em seguida, identifique as partes mais importantes desse texto e apresente-o de forma coerente. Isso economiza tempo e esforço do usuário, aumenta a compreensão e melhora a tomada de decisões.
Stemming: Um método de pré-processamento para reduzir palavras à sua base raiz. Ajuda a criar uma melhor compreensão do texto.

Aplicativos de PNL do mundo real

Aqui está uma lista de diferentes aplicações reais de processamento de linguagem natural e tecnologias relacionadas.

Chatbots como ChatGPT.
Tradutores como tradutores de IA de inglês para alemão ou de russo para francês.
Assistentes virtuais como o Siri da Apple, Alexa da Amazone ChatGPT da OpenAI.
Sistemas de correção automática como Grammarly.
Mecanismos de busca como Com você.
Resumo de texto como você pode obter no ChatGPT.

Desafios na PNL

Embora o processamento de linguagem natural tenha feito avanços significativos em muitas áreas, ainda existem problemas enfrentados pela tecnologia. Aqui estão alguns dos principais:

Ambiguidade e Contexto: As línguas humanas são complexas e inerentemente ambíguas. Portanto, continua sendo uma tarefa árdua para as máquinas compreenderem completamente a comunicação humana em todas as situações.
Viés de dados e modelo: Os sistemas de IA são frequentemente tendenciosos, com base nos dados em que foram treinados. Portanto, por melhor que seja um modelo, há sempre algum preconceito, o que cria preocupações éticas.
Falta de Razão: As máquinas também não têm o bom senso e o raciocínio que são naturais aos humanos, e implementá-los num sistema pode ser igualmente uma tarefa difícil.

Recursos para aprender PNL

Grupo de PNL de Stanford: https://nlp.stanford.edu/
Coursera: https://www.coursera.org/
DeepLearning.AI: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
pomposidade Ciência dados: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
Kaggle: https://www.kaggle.com/
Ciência de dados rápida: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
Kit de ferramentas de linguagem natural: https://www.nltk.org/
Abraçando o rosto: https://huggingface.co/
Wikipedia: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
Domínio do aprendizado de máquina: https://machinelearningmastery.com/
PNL incrível: https://github.com/keon/awesome-nlp
Amazon Compreender: https://aws.amazon.com/comprehend/
Linguagem natural do Google Cloud: https://cloud.google.com/natural-language
SpaCy: https://spacy.io/

Conclusão

O processamento de linguagem natural é um campo fascinante da inteligência artificial que permite às máquinas fazer coisas que eram impensáveis décadas atrás. Esta tecnologia expandiu o domínio das aplicações informáticas e está a criar novos mercados.

Você viu muitos recursos diferentes, aplicativos do mundo real e ferramentas disponíveis para ajudá-lo a começar a usar a PNL. No entanto, cabe a você encontrar maneiras de aproveitá-los no desenvolvimento de sistemas inteligentes que irão desbloquear o seu potencial e o do seu negócio.