O NLP (Natural language processing, processamento de linguagem natural) é um ramo da inteligência artificial que permite que os computadores entendam e gerem a linguagem humana. Essa tecnologia utiliza a linguística computacional e o aprendizado de máquina para analisar texto e fala, possibilitando interações eficazes entre humanos e computadores
Desde que o conceito da IA foi apresentado pela primeira vez, uma barreira natural para o desenvolvimento eficaz da inteligência artificial é a linguagem. Simplificando, as máquinas não se comunicam da mesma forma que as pessoas. A ambiguidade, as nuances e as camadas de conotação na linguagem humana não têm a estrutura rígida e a definição clara das quais as máquinas dependem. Essa é uma das razões pelas quais a programação de computadores incorpora linguagens de codificação especiais. Se você quiser dizer a um computador o que fazer, precisa falar com ele de uma forma muito específica. Ou melhor, era assim, até o desenvolvimento do NLP.
NLP é o acrônimo em inglês para “processamento de linguagem natural” e seu intuito é unir a comunicação humana e a compreensão de máquina. O NLP permite que os sistemas computacionais interpretem a linguagem natural da mesma forma que os seres humanos fazem, sendo assim uma tecnologia fundamental no crescente campo da inteligência artificial.
A origem do NLP remonta ao início do século XX, quando algumas das primeiras ideias da linguística desenvolvidas por Ferdinand de Saussure. Os avanços continuaram com o trabalho de Alan Turing na década de 1950, que abriu caminho para os sofisticados sistemas de NLP de hoje. À medida que o poder computacional e as técnicas de IA evoluíram, o NLP se transformou em um campo autônomo, caraterizado por sua capacidade de interpretar e recriar linguagem humana complexa, com nuances e tudo mais.
O resultado ideal do processamento de linguagem natural é possibilitar que pessoas e máquinas se comuniquem com a mesma facilidade que indivíduos conversam uns com os outros. As etapas necessárias para chegar lá exigem muitas tarefas menores, desde a análise e compreensão do texto até a geração de respostas semelhantes a respostas humanas. Cada uma das tarefas a seguir aborda um aspecto específico da linguagem, possibilitando que as máquinas lidem até mesmo com algumas das interações mais complexas da linguagem humana:
A análise de sentimento é uma técnica usada para detectar o tom emocional por trás das palavras. Ela é particularmente valiosa no monitoramento de redes sociais, marketing e atendimento ao cliente, pois ajuda as organizações a entender as opiniões e os sentimentos (muitas vezes não falados) dos consumidores por trás das respostas. Ao analisar dados de texto, as empresas podem avaliar o sentimento público em relação a produtos, marcas ou serviços e ajustar suas estratégias de acordo.
Capaz de converter a linguagem falada em texto, o reconhecimento de fala é fundamental para a criação de sistemas dinâmicos ativados por voz, como assistentes digitais e sistemas RVI (resposta de voz interativa). Essa tarefa envolve analisar as ondas sonoras da fala e usar algoritmos para interpretar o conteúdo e convertê-lo em forma escrita, tornando-o acessível para processamento posterior.
A marcação gramatical (também chamada de marcação de classe gramatical) envolve a rotulagem de cada palavra em uma frase de acordo com sua função gramatical: substantivo, verbo, adjetivo, etc. Isso ajuda o sistema a entender a estrutura das frases e melhora a precisão da análise linguística. A marcação é crucial para várias aplicações de processamento de linguagem que exigem uma compreensão profunda da gramática, como ferramentas de correção de texto e sistemas avançados de análise de conteúdo.
O NER (Named entity recognition, reconhecimento de entidade nomeada) identifica e classifica os elementos-chave no texto em categorias predefinidas, como nomes de pessoas, organizações, locais, expressões de tempo, quantidades, valores monetários e outros. O NER é usado em sistemas de recomendação de conteúdo, recuperação de informações de grandes bancos de dados e sistemas automatizados de suporte ao cliente para extrair detalhes relevantes de dados não estruturados.
A resolução de correferência é responsável por encontrar todas as expressões que se referem à mesma entidade dentro de um texto, possibilitando a construção de uma compreensão completa e inequívoca do que está sendo discutido. Isso é essencial para atividades como resumo de documentos, resposta a perguntas e manutenção do contexto em sistemas de diálogo.
A geração de linguagem natural transforma dados estruturados em linguagem natural em aplicações como geração de relatórios, criação automatizada de conteúdo e conversão em tempo real de dados em texto legível. Esta tarefa espelha o processo de produção da linguagem humana, dando às máquinas a capacidade de criar respostas que muitas vezes são indistinguíveis daquelas dadas pelos seres humanos.
Embora o conceito básico de máquinas entendendo e gerando linguagem natural possa parecer relativamente simples, ele abre uma gama ilimitada de possibilidades em vários campos. Aqui estão alguns dos casos de uso mais significativos para NLP:
- Tradução automática
O NLP não se restringe a nenhum idioma; a tradução automática permite que os sistemas digitais traduzam texto ou fala de um idioma para outro automaticamente, facilitando a comunicação nos mercados globais e entre populações diversas. - Agentes virtuais e chatbots
Esses programas simulam conversas com usuários humanos para fornecer suporte ao cliente, coletar informações ou automatizar tarefas. Os sistemas digitais capazes de interagir diretamente com os usuários permitem uma resolução mais rápida de problemas e maior acessibilidade. - Análise de sentimento do cliente
Empregando uma análise detalhada de sentimento, essa abordagem analisa profundamente o contexto e o significado ocultos no conteúdo de redes sociais, gravações de call center, informações valiosas sobre as percepções dos clientes e as condições de mercado. - Detecção de spam
A detecção de spam identifica e filtra e-mails indesejados analisando padrões de texto e sinalizando conteúdo suspeito ou não solicitado, o que é crucial para manter a usabilidade e a segurança do e-mail. - Resumo e classificação de texto
O resumo de texto usa a tecnologia NLP para gerar automaticamente versões condensadas de documentos longos ou complexos, facilitando para os leitores humanos a compreensão rápida de pontos-chave e a categorização de textos sem a necessidade de ler todo o conteúdo.
Os casos de uso listados acima são apenas uma pequena fração do que o NLP pode fazer. O processamento de linguagem natural tem potencial para transformar vários setores, impulsionando avanços na forma como as empresas operam e engajam seus compradores. À medida que as empresas coletam cada vez mais dados não estruturados de várias fontes, o NLP está desempenhando uma função cada vez mais importante na extração de informações acionáveis e na automação de processos essenciais. Isso está criando oportunidades para que as organizações aprimorem sua abordagem à tomada de decisões e melhorem significativamente as experiências do cliente.
Ao mesmo tempo, as tecnologias de NLP ajudam as empresas a superar as barreiras linguísticas e estender seu alcance a clientes e mercados fora de sua região geográfica imediata. Ao automatizar a tradução e facilitar o suporte ao cliente multilíngue, a expansão das empresas não precisa ser limitada pela fluência em idiomas.
Como um todo, a familiaridade com o NLP pode oferecer às empresas uma vantagem competitiva, permitindo que elas aproveitem todo o potencial de seus dados e melhorem suas ofertas de serviços para atender melhor às expectativas de seus clientes.
A importância do NLP não pode ser subestimada, especialmente porque a IA continua evoluindo e se integrando à vida cotidiana. Mas isso não quer dizer que o processamento de linguagem natural seja perfeito; há várias considerações e preocupações importantes que devem ser reconhecidas:
O contexto é o rei do NLP. O significado de palavras e frases pode mudar de acordo com o seu uso em uma frase, o que requer algoritmos para interpretar o contexto e entender corretamente a intenção e o significado. Uma solução é implementar algoritmos contextuais que vão além e levam em consideração o texto ao redor para ajudar a IA a entender com mais precisão o uso e o significado das palavras.
Detectar ironia e sarcasmo no texto já é desafiador o suficiente para os seres humanos, e pode ser quase impossível para as máquinas. Isso ocorre porque esses elementos envolvem nuances que muitas vezes são compreendidas por meio do tom ou contexto, não apenas pelo significado literal das palavras. Os sistemas de NLP devem discernir essas sutilezas para interpretar sentimentos e intenções com precisão. Técnicas avançadas de análise de sentimento, incluindo modelos de aprendizado profundo treinados em conjuntos de dados grandes e anotados, que incluem exemplos de ironia e sarcasmo, podem ajudar a melhorar esse reconhecimento.
Desenvolver e manter sistemas avançados de NLP pode ser caro. Eles exigem investimento substancial em aquisição de dados, recursos de computação e pessoal qualificado, o que pode ser proibitivo para algumas organizações ou pesquisadores subfinanciados. A utilização de serviços de NLP baseados na nuvem pode reduzir custos, graças a recursos e manutenção escaláveis. Ferramentas e estruturas de código aberto também reduzem as barreiras, fornecendo modelos pré-criados com o suporte de comunidades on-line úteis e solidárias.
Os sistemas de NLP precisam lidar com erros nos dados de entrada, como erros de digitação no texto ou pronúncias incorretas na fala, o que pode complicar a compreensão e o processamento. Etapas abrangentes de pré-processamento (como verificação ortográfica, correção gramatical e redução de ruído nas entradas de voz) podem melhorar a precisão dos dados antes do processamento pelo NLP.
Nem todos se comunicam na linguagem padrão dos livros escolares. A natureza informal da fala coloquial e das gírias varia amplamente de acordo com a cultura e a comunidade, apresentando desafios para que os NLPs permaneçam atualizados e relevantes e interajam com o público na mesma forma como esse público se comunica. Atualizar continuamente os modelos de linguagem com conjuntos de dados atualizados e incorporar as redes sociais e outras fontes de uso de linguagem em tempo real pode ajudar os sistemas a se manterem atualizados com as dinâmicas tendências da linguagem.
Muitos modelos de NLP, especialmente aqueles baseados em aprendizado profundo, não revelam facilmente como chegam a conclusões específicas. Isso pode dificultar que os usuários entendam ou confiem nos processos de tomada de decisões do sistema. Costumamos chamar isso de problema da “caixa preta”. Técnicas como LRP (layer-wise relevance propagation, propagação de relevância em camadas) ou SHAP (Shapley additive explanations, Explicações aditivas de Shapley) podem oferecer informações sobre quais entradas mais influenciam as saídas, aumentando a transparência e a confiabilidade gerais.
A criação de sistemas de NLP capazes de processar com eficácia vários idiomas envolve a compreensão e a integração das nuances sintáticas, semânticas e pragmáticas de cada idioma, o que requer dados extensos e técnicas de modelagem sofisticadas. Modelos multilíngues capazes de transferir o aprendizado entre idiomas podem resolver esse problema aproveitando as semelhanças entre idiomas para melhorar a eficiência do processamento, mesmo ao interagir com variados vernáculos.
Apesar dos desafios inerentes ao processamento de linguagem natural, também há alguns benefícios inegáveis, especialmente para as empresas. Entre as vantagens mais interessantes estão:
- Análise de grandes conjuntos de dados
O NLP pode processar e analisar rapidamente grandes quantidades de dados de texto não estruturados, o que seria impraticável para humanos analisarem por conta própria. Esse recurso capacita as organizações a descobrir informações valiosas de feedback do cliente, conversas em redes sociais e outras fontes. - Simplificação dos processos diários e aumento da produtividade
Ao automatizar tarefas rotineiras, como entrada de dados, suporte ao cliente e recuperação de informações, o NLP pode simplificar as operações diárias, liberando os recursos humanos para tarefas mais complexas. - Realização de análise objetiva
O NLP fornece ferramentas para análise imparcial e consistente de dados de texto. Essa objetividade é crucial em campos como pesquisa de mercado e revisão de documentos jurídicos, onde o viés humano pode distorcer os resultados. - Disponibilidade de informações úteis
Da análise de sentimento à detecção de tendências, o NLP ajuda as empresas a entender padrões e sentimentos subjacentes nos dados de texto, fornecendo conclusões claras que podem fundamentar a tomada de decisões e o planejamento estratégico. - Melhoria da experiência do cliente
O NLP aprimora a interação do cliente com as empresas por meio de chatbots e assistentes virtuais que podem entender e responder à linguagem humana de forma natural. Isso melhora o engajamento e aumenta a satisfação e a fidelidade do cliente.
O processamento de linguagem natural envolve uma série de etapas para interpretar e gerar a linguagem humana automaticamente, reunindo vários aspectos de aprendizado de máquina, aprendizado profundo, linguística computacional e várias outras ciências da computação. Embora o processo em si seja extremamente complexo, ele geralmente apresenta as seguintes etapas:
- Coleta de dados
Para que o NLP possa começar a analisar e entender a linguagem, ele precisa ser treinado na linguagem. Isso envolve a coleta de uma grande variedade de dados de texto e fala não estruturados, de várias fontes. - Pré-processamento
Os dados são limpos e organizados, um processo que inclui tokenização, remoção de palavras irrelevantes, enraizamento e lematização para simplificar o texto. - Treinamento de modelos
Os sistemas de NLP empregam técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para treinar nos dados pré-processados e localizar padrões e estruturas linguísticas. - Extração de características
Características específicas dos dados são identificadas e extraídas. Essas características são usadas para criar conjuntos de dados altamente detalhados para uso em previsão, classificação e agrupamento. - Desenvolvimento de algoritmos
Os algoritmos são desenvolvidos e refinados para ajudar o sistema a interpretar e gerar linguagem com precisão, com base nos dados de treinamento. - Testes e validação
O desempenho do modelo é avaliado em dados novos e não vistos para garantir sua precisão e eficácia. - Implantação
O modelo NLP é integrado a aplicações para uso final. - Aprendizado contínuo
À medida que novos dados são disponibilizados, o modelo é atualizado para melhorar e adaptar o sistema às dinâmicas tendências linguísticas.
A forma como humanos e máquinas se comunicam está mudando e, à medida que a aplicação do processamento de linguagem natural se expande, sua importância nos negócios está se tornando evidente. No entanto, para colher todos os benefícios do NLP enquanto navegam pelas suas complexidades, muitas vezes as empresas precisam de uma parceria com um provedor de serviços experiente. A ServiceNow, líder em automação aprimorada por IA, oferece a solução: a Now Platform®.
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