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O que é Natural Language Processing?

NLP (natural language processing) ou processamento de linguagem natural (PLN em português) é a tecnologia usada para ajudar dispositivos tecnológicos a entenderem a linguagem do ser humano de maneira a responder suas demandas.

Esse processo pode parecer simples para você que está acostumado a mexer no seu smartphone e nos aplicativos que o compõem, bem como realizar uma pesquisa no Google e receber uma resposta de qualidade, mas a verdade é que você e a tecnologia usam linguagens diferentes e é preciso um “tradutor automático” para permitir que vocês se entendam.

O que é NLP?

O NLP serve como um tradutor que permite que a tecnologia entenda o usuário mesmo ele usando a linguagem natural.

Além de entender essa linguagem, o NLP também se concentra em capacitar o dispositivo tecnológico para criar respostas, seja por meio de textos ou áudios, para as nossas interações. Dois exemplos da aplicação desse processo são:

  • os sistemas de inteligência artificial de nosso smartphone (a SIRI do IOS, por exemplo);
  • o chatbot de uma empresa com a qual nos relacionamos

Por exemplo, a análise de sentimento, também conhecida como mineração de opinião, é um subcampo do NLP que tenta identificar e extrair opiniões de um determinado texto. O objetivo da análise de sentimento é avaliar as atitudes, sentimentos e emoções de um locutor/ escritor com base no tratamento computacional da subjetividade em um texto. Isso pode ser na forma de classificação binária de gostar / não gostar ou na forma de classificações numéricas de 1 a 5.

Um intermédio entre máquina e humanos

Com esse sistema complexo, o NLP é capaz de extrair informações a partir do contato com usuários.

Visto que a inteligência artificial visa simular a estrutura de pensamento dos seres humanos, bem como permitir diálogos complexos entre máquina e humano, o NLP é indispensável para permitir que a máquina compreenda o que está sendo dito e possa estruturar a melhor resposta.

Em suma, a inteligência artificial usa o processamento de linguagem natural (NLP) para entender a linguagem humana e simulá-la.

Além do NLP, alguns outros conceitos estão incluídos no processamento da Inteligência Artificial, entre eles machine learning e deep learning NLP.

O deep learning é um tipo de machine learning (ML), ou, em português, aprendizado de máquina. Quando o assunto é NLP, o deep learning costuma se “encaixar” melhor, pois, este ramo na ML se propõe a desenvolver um tipo de aprendizagem profunda, que utiliza redes neurais artificiais para melhorar a compreensão da máquina acerca de elementos como reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural.

Como funciona o NLP?

Os sistemas de NLP permitem que a tecnologia usada não apenas entenda o significado literal de cada palavra que está sendo dita, como também considere aspectos como:

  • contexto da conversa;
  • significados sintáticos e semânticos;
  • interprete os textos;
  • análise sentimentos e mais.

Para lidar com toda essa complexidade de interpretação e diálogo, a Inteligência Artificial e seus sistemas utilizam a tecnologia de aprendizado de máquina, ou deep learning. Por meio dessa funcionalidade, os sistemas aprendem a cada interação e refinam sua capacidade de resposta.

Um modelo de NLP aplicado a inteligência artificial precisa dominar dois elementos básicos de uma interação:

  • a intenção;
  • entidade.

A intenção é o elemento principal desse fluxo. No caso de um chabot, ela é a razão que levou um usuário mandar uma mensagem, como “receber segunda via de boleto”.

Antes de serem lançados no mercado, as ferramentas de inteligência artificial são treinadas por equipes especializadas, que fornecem os dados iniciais para que o sistema possa identificar intenções.

A partir disso, e com o início da utilização dos sistemas pelos usuários, as máquinas continuam aprendendo, o que permite que elas ofereçam mais qualidade e exatidão a cada interação.

Natural Language Understanding e generation

Natural Language Understanding (NLU) e Natural Language Generation (NLG) são ambos tópicos importantes de pesquisa no campo de NLP. Natural Language Understanding é extrair o significado semântico central de um dado enunciado captado de um usuário, enquanto Natural Language Generation é o oposto, da qual seu objetivo é construir frases correspondentes com base em uma semântica dada. Ou seja, esses dois processos se complementam e são a base para o processamento de linguagem natural(NLP).

16 de Setembro de 2020

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