PLN ou NLP: o que é Processamento de Linguagem Natural e suas aplicações?

Entre os principais objetivos do NLP estão: recuperar informações de textos, traduzir automaticamente, interpretar e fazer inferências a partir de conteúdos em linguagem natural. Esses objetivos podem ser agrupados em três grandes áreas:  

• Entendimento da linguagem humana; 
• Geração de linguagem humana; 
• Processamento de linguagem humana. 

É importante destacar que, do ponto de vista linguístico, as pesquisas em NLP podem focar em diferentes níveis de análise: fonético/fonológico, morfológico, sintático, semântico ou pragmático.

Assim, as aplicações de NLP variam de acordo com as necessidades, utilizando níveis específicos de análise para reduzir a complexidade do tratamento. 

Como funciona o NLP? Principais etapas

No processamento de linguagem natural, algumas etapas fundamentais são realizadas: 

• Pré-processamento: preparação do texto, como remoção de pontuações, padronização de maiúsculas para minúsculas e eliminação de palavras consideradas irrelevantes (stop words), como artigos e preposições. 
• Tokenização: divisão do texto em partes menores chamadas “tokens” (palavras, frases ou subpalavras), facilitando a análise e a compreensão. 
• Análise morfológica, sintática e semântica: examinar a estrutura e o significado das palavras e frases. Técnicas de Machine Learning podem ser aplicadas para realizar predições baseadas nesses dados. 

Quais os 3 níveis de reconhecimento na técnica do NLP? 

As análises realizadas no NLP envolvem três principais níveis de reconhecimento: morfológico, sintático e semântico. 

• Na análise morfológica as palavras são examinadas para identificar sua forma básica (lematização) e suas características gramaticais como a parte do discurso, gênero, número, tempo verbal, etc. 
• Na análise sintática a estrutura gramatical é utilizada para entender o relacionamento entre as palavras e a organização das frases. 
• Já na análise semântica a ideia é tentar compreender o significado das palavras e frases, além do contexto em que elas são utilizadas. 

A ambiguidade é uma característica comum da linguagem natural. Por isso, existe uma etapa de desambiguação, que busca resolver ambiguidades e determinar o significado apropriado de acordo com o contexto.

Assim, é possível extrair informações específicas, como nomes, datas, localidades e eventos. 

Após essas análises, muitos sistemas de NLP aplicam técnicas de Machine Learning para ajustar modelos matemáticos e realizar tarefas como classificação de texto, análise de sentimentos e tradução automática.  

Para que serve o NLP na prática? 

É provável que você já tenha interagido com chatbots para atendimento em empresas. Exemplos como ChatGPT e outros modelos de linguagem modernos também usam NLP integrando Machine Learning.

Assistentes virtuais, como Alexa e Google Assistant, combinam transcrição de áudio e interpretação de texto para executar tarefas.  

Embora esses temas possam parecer complexos, o objetivo principal do NLP é simplificar tarefas do cotidiano. Por exemplo, quem precisa ler muitos textos pode usar ferramentas de NLP para resumir conteúdos, corrigir a gramática ou classificar textos por temas.

Em mídias sociais, o NLP permite analisar conversas, possibilitando que empresas compreendam melhor a percepção pública sobre suas marcas. 

Exemplos de aplicações do NLP no dia a dia 

Quantas mensagens de texto você leu hoje? Quantos áudios foram enviados por apps de mensagens? Quantos e-mails foram recebidos? Quantos posts em redes sociais foram enviados? 

Para todas as perguntas acima, a provável resposta é que foram muitos. O webfx mostra em tempo real o quanto de dados está sendo trafegado na internet a cada instante, se você entrar, repare que é um volume gigantesco, e grande parte desses dados são textos, áudios ou vídeos. 

A disponibilidade de dados em linguagem natural nunca foi tão grande. Segundo dados recentes, aproximadamente 24.000 gigabytes de dados são enviados para a internet a cada segundo.

Por isso, tratar e desenvolver algoritmos que possibilitem o desenvolvimento de aplicações úteis em nosso dia a dia com toda essa informação, é parte fundamental do processamento de linguagem natural. 

Mas uma dúvida que fica é: de onde veio esta ideia de misturar computação com linguística? 

Qual a origem do NLP (Processamento de Linguagem Natural)? 

Em 1950 Alan Turing publicou o artigo Computing Machinery and Intelligence, considerado um marco na área de inteligência artificial. Foi nessa obra que Turing propôs o teste que ficou conhecido como Teste de Turing. 

Esse desafio, que busca identificar se uma conversa está sendo realizada com uma máquina ou uma pessoa apenas analisando perguntas e respostas, deu origem ao conceito de processamento de linguagem natural como conhecemos hoje. 

Surge, então, entre 1964 e 1966, o primeiro sistema bem sucedido de destaque: a ELIZA, desenvolvida por Joseph Weizenbaum no MIT, que simulava uma psicoterapeuta rogeriana. 

Utilizando informações sobre pensamento e emoções, ELIZA gerava interações notavelmente naturais. Quando a pessoa usuária ia além da base de conhecimento do programa, o sistema fornecia respostas genéricas para manter o diálogo.  

Até os anos 80, a maioria dos sistemas de NLP se baseava em regras complexas. No final dessa década, algoritmos de Machine Learning como árvores de decisão marcaram uma nova fase, sendo capazes de criar sistemas tão bons ou melhores que as regras desenvolvidas manualmente. 

Evolução dos modelos NLP 

Desde então, técnicas como modelos estatísticos, Machine Learning e, mais recentemente, Deep Learning vêm dominando a área, criando sistemas cada vez mais próximos de superar o Teste de Turing.  

Novos modelos proporcionam tradutores mais precisos, chatbots humanizados e classificadores capazes de identificar sentimentos em avaliações textuais sobre produtos. 

Um caso muito interessante ocorreu em Setembro de 2019, quando o Allen Instituto Para Inteligência Artificial (AI2) revelou ao mundo o programa chamado Aristo.

Ele conseguiu resolver corretamente mais de 90% das questões de múltipla escolha (excluindo questões com diagramas) de um teste de ciências do 8º ano (8th grade) do sistema escolar americano 

Para encontrar as respostas corretas a cada uma das perguntas, foi necessário analisar bilhões e bilhões de documentos. Retirar informações úteis desses bilhões de documentos só foi possível com a intersecção de áreas como computação, linguística e inteligência computacional. 

O NLP é justamente essa área interdisciplinar do conhecimento que trabalha com a interação entre computadores e humanos usando a linguagem natural.

A partir de modelos linguísticos como a teoria da gramática generativa de Noam Chomsky e modelos estatísticos, o NLP processa, analisa e gera valor tendo como input dados em linguagem natural, sejam textos ou áudios. 

Benefícios e vantagens do NLP nas empresas

O NLP pode ser usado para acelerar e automatizar diversos processos numa empresa. Muitas informações importantes estão em formato de texto em e-mails, relatórios, postagens em redes sociais e comentários de clientes. O NLP permite extrair insights valiosos a partir desses documentos. 

Chatbots também são amplamente adotados por empresas de diversos tamanhos. O NLP pode torná-los ainda mais direcionados e inteligentes.

Mas não para por aí, essas ferramentas permitem que empresas ofereçam suporte 24 horas por dia por um baixo custo. Além disso, o NLP permite a personalização de conteúdo através da análise das preferências de clientes, permitindo a construção de recomendadores de conteúdo. 

De forma resumida, o NLP oferece benefícios que podem impulsionar o crescimento e o sucesso das empresas, melhorando a experiência do cliente, otimizando processos internos e facilitando a análise de dados textuais. 

Quais são os principais desafios do NLP?  

O processamento de linguagem natural não é um problema solucionado, principalmente quando tratamos de análise semântica.

No contexto da linguística, a semântica é o estudo do significado usado por seres humanos para se expressar através da linguagem. Para compreender ironia ou sarcasmo, por exemplo, não são analisadas apenas as palavras utilizadas na frase, mas o contexto em que elas estão aplicadas. 

A generalização dos modelos de NLP também é um problema, embora venha avançando significativamente com técnicas modernas de Deep Learning.

Modelos como BERT (para compreensão) e GPT (para geração) representam uma evolução importante, capazes de realizar múltiplas tarefas de PLN sem treinamento específico para cada tarefa.

No entanto, desafios persistem com idiomas de baixo recurso e domínios específicos que requerem grandes volumes de dados especializados 

A especificidade de cada língua dificulta o trabalho com linguagem natural, o que o torna cheio de desafios que após serem superados, abrirão caminho para o desenvolvimento de muitas aplicações com potencial de transformar a maneira como lidamos com tecnologia. 

Resumo: NLP (Processamento de Linguagem Natural) e próximos passos 

O processamento de linguagem natural (NLP) é essa área que mescla computação, inteligência artificial e linguística, cheia de desafios, com aplicações que fazem parte do nosso dia a dia.

Seja na análise de sentimento, tradução automática, assistentes virtuais ou chatbots, o NLP (Processamento de Linguagem Natural) está presente em diversos recursos digitais modernos.  

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• Análise de sentimento; 
• Explorando LLM para aplicação de chatbots; 
• Resumindo textos com Hugging Face e Gradio.