O que é processamento de linguagem natural?
O processamento de linguagem natural (PLN) é um ramo da inteligência artificial que se preocupa com a forma como os computadores entendem e processam grandes volumes de dados de linguagem natural. Ele estuda a linguagem natural como entrada e a decompõe para facilitar o processamento.
Os desenvolvimentos em PLN levaram ao desenvolvimento de dispositivos inteligentes interativos e software de texto para fala. Este tipo de software, também conhecido como síntese de fala ou geração de fala, pode adicionar vozes sintetizadas a sites ou aplicativos.
Na última década, uma mudança dramática na pesquisa de PLN levou ao uso extensivo de técnicas estatísticas como aprendizado de máquina (ML) e mineração de dados. O PLN combina ciência da computação, linguística e ML para estudar o método de comunicação entre computadores e humanos em linguagem natural.
Benefícios do processamento de linguagem natural
O PLN tem vários benefícios para as empresas, incluindo:
- Ajuda a analisar grandes conjuntos de dados. As empresas se deparam com vastos conjuntos de dados não estruturados todos os dias. Levaria dias ou semanas para analisá-los manualmente. A tecnologia de PLN ajuda a analisar e processar esses dados massivos de forma precisa e rápida.
- Fornece análise imparcial. Os tomadores de decisão podem ser influenciados por fatores externos que podem afetar sua análise ou ter vieses cognitivos, o que pode levar a erros na análise. O PLN fornece uma análise imparcial e objetiva, reduzindo quaisquer chances de erros.
- Melhora as experiências dos clientes. O PLN ajuda a entender as consultas dos clientes e a respondê-las para uma resolução mais rápida. Exemplos incluem chatbots e assistentes virtuais.
Técnicas de processamento de linguagem natural
O PLN tornou-se cada vez mais crucial para as empresas ganharem uma vantagem competitiva e fornecerem serviços personalizados aos seus clientes. Abaixo estão algumas técnicas que as empresas usam para aproveitar o PLN.
Abaixo estão algumas técnicas notáveis de PLN que as empresas podem usar.
- Análise de sentimento é a dissecação de dados, como texto ou voz, para determinar se é positivo, neutro ou negativo. Transforma grandes volumes de feedback ou avaliações de clientes em resultados quantificados.
- Reconhecimento de entidades nomeadas marca nomes de organizações, pessoas ou substantivos próprios em texto e os extrai para estudo posterior.
- Resumo de texto decompõe jargões em termos básicos.
- Modelagem de tópicos usa programas de inteligência artificial para marcar e agrupar clusters com tópicos comuns.
- Classificação de texto organiza grandes volumes de dados não estruturados.
- Extração de palavras-chave simplifica a tarefa de localizar os dados mais relevantes dentro do texto.
- Lematização e stemming ilustram como os dados de texto são divididos, marcados e organizados com base no radical ou na definição.
Casos de uso de processamento de linguagem natural
Em muitas aplicações do mundo real, a inteligência de máquina é alimentada pelo processamento de linguagem natural, alguns dos quais são discutidos abaixo.
- Detecção de spam. O PLN é a principal ferramenta de detecção de spam. Ele examina e-mails em busca de linguagem que frequentemente denota spam ou phishing. O uso excessivo de frases financeiras, gramática pobre reconhecível, linguagem intimidadora, urgência inadequada ou nomes corporativos com erros de ortografia são sinais de alerta. Um dos poucos problemas de PLN que os especialistas acreditam estar "amplamente resolvido" é a detecção de spam.
- Tradução automática. O Google Tradutor é uma tecnologia de PLN facilmente acessível. Em vez de trocar palavras de um idioma para outro, a tradução automática deve capturar precisamente o significado e o tom do idioma de origem para produzir material que tenha o mesmo significado e o efeito desejado no idioma de destino. Traduzir um texto para um idioma e depois de volta para o original é uma abordagem fantástica para testar qualquer software de tradução automática.
- Chatbots e assistentes virtuais. Assistentes virtuais usam reconhecimento de fala para encontrar padrões em comandos de voz e geração de linguagem natural para responder adequadamente. Um exemplo é a Siri da Apple.
- Análise de sentimento em redes sociais. O PLN emergiu como uma ferramenta comercial crucial para revelar insights de dados ocultos de plataformas de redes sociais. A análise de sentimento pode examinar a linguagem usada em mídias sociais postagens, comentários e avaliações para extrair atitudes e emoções em resposta a produtos, promoções e eventos. As empresas podem usar essas informações para criar novos produtos e lançar novas iniciativas de marketing.
- Resumo de texto. Isso usa técnicas de processamento de linguagem natural para processar grandes quantidades de texto digital e fornecer resumos para índices, bancos de dados de pesquisa ou usuários ocupados que não têm tempo para ler o texto completo. O melhor software de resumo de texto usa geração de linguagem natural (NLG) e raciocínio semântico para resumir o contexto relevante e as conclusões.
Processamento de linguagem natural vs. mineração de texto
Processamento de linguagem natural ensina as máquinas a compreender a linguagem natural. Embora os computadores entendam informações estruturadas, torna-se um desafio entender as línguas humanas, textos e vozes que estão sob dados não estruturados.
Mineração de texto é uma técnica que extrai índices numéricos críticos do texto. Como resultado, torna vários algoritmos capazes de acessar as informações no conteúdo textual. As informações podem ser extraídas para criar resumos de um documento. Mineração de texto é um sistema de inteligência artificial que processa dados de várias peças de conteúdo baseadas em texto. Muitos algoritmos de aprendizado profundo são aplicados para avaliar o texto com precisão.
Saiba mais sobre aprendizado profundo e entenda como as máquinas inteligentes aprendem e progridem.
Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
