Processamento de linguagem natural é um dos grandes avanços da tecnologia nos últimos.
A tal da “linguagem robótica” ficou para trás e a diferença entre conversar com um humano ou uma máquina está cada vez mais imperceptível.
E isso ficou ainda mais evidente com o Chat GPT! O chatbot mais comentado atualmente tem uma comunicação extremamente avançada e personalizada para o usuário.
Quer entender melhor sobre como funciona o processamento de linguagem natural? Neste artigo, explicamos tudo! Continue lendo…
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O que é processamento de linguagem natural?
Processamento de linguagem natural é a programação que permite a capacidade de comunicação entre a máquina e a linguagem humana. Assim, a inteligência artificial consegue entender, interpretar e responder de forma natural e interativa.
Nesse sentido, o objetivo é capacitar a máquina a ter uma habilidade de interação semelhante à nossa, incluindo a interpretação do contexto da conversa, percepção de diferenças linguísticas e personalização do diálogo.
Como funciona o processamento de linguagem natural
Na prática, o processamento de linguagem natural passa por diferentes etapas até ser eficiente. Confira os principais:
Pré-processamento de texto
Ao mandar mensagem para um chatbot, por exemplo, seu texto passa por um pré-processamento, que envolve algumas tarefas, como:
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Normalização do texto: remoção de caracteres especiais, pontuações, stopwords, erros de ortografia, entre outros.
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Tokenização: divisão do conteúdo em unidades significativas, chamadas tokens. Se você escreveu “o que é inovação aberta”, esse processo converteria para "O” “que” “é” “inovação” “aberta”.
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Stemming e lematização: significa reduzir as palavras à forma raiz, removendo sufixos ou prefixos e/ou dicionários lexicais para identificar os termos.
Análise sintática e semântica
Em seguida, o processamento de linguagem natural passa por dois processos:
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Análise sintática: envolve a avaliação da estrutura gramatical da frase, identificando verbos, substantivos, adjetivos, entre outros. Além disso, essa etapa analisa a relação e dependência entre os termos.
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Análise semântica: procura identificar o contexto e compreender o sentido da sentença. Isso também envolve outras tecnologias, como o aprendizado de máquina, para poder reconhecer sentimentos, opiniões, circunstâncias, perfil da pessoa, entre outros fatores.
Modelos de linguagem e aprendizado de máquina
Além disso, o processamento de linguagem natural passa por um treinamento com grandes volumes de estruturas e padrões de textos de cada idioma para identificar nossos inúmeros modelos de linguagem. Com isso, é possível prever outras possíveis sentenças e criar classificações/sequências.
Como ainda assim não é o suficiente, o PNL também utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para ser capaz de aprender e se adaptar conforme as interações do usuário. Dessa maneira, a própria máquina aprende padrões e pode fazer previsões.
Aplicações do processamento de linguagem natural
Mesmo sem perceber, já temos diversas aplicações de processamento de linguagem natural em nosso cotidiano, como:
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chatbots;
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tradução de texto;
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corretores automáticos;
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pesquisa na web;
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filtros de spam;
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geradores de textos;
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reconhecimento de fala.
Recentemente, essa tecnologia ainda foi direcionada para novas aplicações ainda mais impressionantes, como foi o caso do Chat GPT e dos geradores de imagens. Eles possuem recursos avançados de interação e podem cumprir diversas funções.
Tendências do processamento de linguagem natural
O processamento de linguagem natural já avançou bastante, mas a tendência é um desenvolvimento ainda maior nos próximos anos — ou, quem sabe, alguns meses, considerando a velocidade de propagação dessa tecnologia.
Nesse contexto, alguns dos avanços que podemos esperar são:
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Modelos de linguagem pré-treinados com grandes volumes de dados, permitindo a integração com outras ferramentas.
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Aprendizado sem supervisão, de modo que o algoritmo consiga aprender com os dados e extrair informações sem precisar de intervenção humana.
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Integração multimodal, possibilitando o uso de diferentes formatos de mídias, como imagem, texto e áudio, para oferecer uma experiência mais completa.
Desafios do processamento de linguagem natural
Sem dúvidas, o processamento de linguagem natural foi uma das grandes criações da Indústria 4.0, mas ainda precisa enfrentar alguns desafios pela frente.
Alguns dos principais são:
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Ambiguidade e interpretação: nossa comunicação é altamente diversificada (às vezes, nem nós mesmos entendemos), então, como conseguir trazer mais assertividade e resultados eficientes para a máquina?
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Viés de opinião: a máquina é treinada com estruturas de linguagem humana e, em nossos padrões, temos preconceitos, opiniões e posicionamentos que não abrangem todo mundo. Dessa forma, como fazer para o algoritmo ser imparcial, ético e justo?
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Diversidade do contexto: a resposta precisa variar conforme o contexto anterior da conversa e o perfil do usuário, mas ainda é um desafio para a máquina gerar respostas realmente coerentes, personalizadas e relevantes.
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Privacidade e segurança: o que acontece com os dados que falamos para a plataforma? E se alguém conseguir o acesso? A questão da proteção dos dados ainda é uma questão para a tecnologia.
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Substituições de funções humanas: com o avanço das suas funções, dezenas de atividades humanas, como atendimento individual ou desenvolvimento de textos, são facilmente substituíveis com o tempo.
De maneira geral, a expectativa é que o processamento de linguagem natural, integrada com outras tecnologias, traga diversas funcionalidades para os usuários.
E você? O que achou? Já conhecia essa tecnologia? Compartilhe esse post com outras pessoas que ainda não conheçam!