Processamento de linguagem natural ganha cada vez mais espaço na sociedade moderna
O processamento de linguagem natural (PLN) consiste em uma vertente da inteligência artificial (IA) desenvolvida com o objetivo de permitir que computadores consigam entender, interpretar e criar a partir da linguagem humana.
Para que a área de PLN fosse possível, foi preciso reunir conhecimentos de diferentes disciplinas, como ciência da computação e linguística computacional, viabilizando o entendimento da comunicação humana pelos computadores.
Como funciona o PLN
O processamento de linguagem natural utiliza técnicas como estatística, algoritmos, regras e machine learning para entender a linguagem humana.
Por muito tempo o processamento computacional era restrito ao texto escrito, uma vez que a linguagem tem nuances que a torna mais complexa e sua interpretação mais difícil pelas máquinas.
Atualmente, o processamento de linguagem natural é viável uma vez que são usadas diferentes abordagens para alcançar esse resultado, além de uma capacidade de processamento maior por parte dos computadores.
Para que o PLN fosse possível, diversas tarefas básicas realizadas em uma aula de português ou gramática foram traduzidas para versões digitais como: verificação do idioma, análise sintática, relações semânticas, tokenização, sistematização das informações e rotulagem dos elementos do discurso.
No PLN as diferentes partes da construção e compreensão de uma sentença são divididas para obter funções menores para então agregá-las ao explorar as possibilidades de junção dos diferentes elementos, como em um quebra-cabeça.
Portanto, algumas tarefas menores viabilizam o entendimento da sentença completa e a obtenção de complexos usos do PLN como:
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identificação das categorias que compõem o conteúdo;
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mapeamento e definição dos tópicos para definir o significado;
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extração do contexto, obtendo informações estruturadas do conteúdo;
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reconhecimento dos sentimentos, identificando opiniões ou sensações expressas no conteúdo;
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conversão de texto em fala e de fala em texto, permitindo, por exemplo, os comandos de voz;
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mapeamento do sumário, ou tópicos, do conteúdo;
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tradução para diferentes idiomas.
Atualmente, o processamento natural de linguagem permite a comunicação mais fluída entre computadores e humanos, inclusive por meio de novas interfaces, como os assistentes virtuais.
É por meio do PNL que a máquina consegue compreender o que é falado, mas também entregar respostas, fazer pesquisas, interpretar conteúdos, extrair informações mais importantes e, até mesmo, identificar sentimentos.
A tecnologia também viabiliza a estruturação de grandes dados não-estruturados, como conteúdos de vídeo e áudio.
A linguagem humana é muito complexa e, antes do PNL, as máquinas não conseguiam identificar o conteúdo desses formatos de forma automatizada, uma vez que existem diversas variáveis na linguagem, como idiomas, dialetos, sotaques etc.
Com o PNL esses dados tornaram-se analisáveis, juntamente com os conteúdos de textos e outros formatos estruturados e já reconhecidos.
Curiosidades sobre o PLN
A flexibilidade das aplicações do processamento natural de linguagem, tanto para conteúdos de texto como de áudio, faz com que a solução tenha usos cada vez mais diversos e criativos. Conheça alguns deles a seguir!
1. Filtro de e-mail
É por meio do PNL que o serviço de spam tem ficado mais assertivo nos últimos anos, pois a tecnologia consegue fazer a análise de termos e frases mais comuns em spams e avaliar essa recorrência em todas as mensagens recebidas, fazendo a classificação.
2. Traduções
Se você já usou serviços online de tradução para descobrir a letra de uma música, uma demanda de trabalho ou estudo, você também já usou PNL.
Atualmente, os tradutores online estão mais confiáveis e é graças ao processamento natural de linguagem que permite a tradução não apenas de cada palavra, mas considerando também o sentido da frase.
3. Assistentes virtuais
Seja nos celulares ou com aparelhos específicos, os assistentes virtuais só são possíveis atualmente devido ao PNL, pois é essa tecnologia que viabiliza que haja o reconhecimento de voz, interpretação do conteúdo e uma resposta útil.
Além disso, atualmente, os assistentes virtuais também podem responder às questões usando recursos de linguagem como o humor.
Outro aspecto relevante é que, por meio do machine learning, os assistentes virtuais tornam-se mais inteligentes e personalizados às necessidades individuais, pois passam a reconhecer padrões.
4. Preenchimento automático
A correção e preenchimento automático são recursos já comuns do dia a dia que também utilizam processamento natural de linguagem para conseguir sugerir termos e construções de acordo com o contexto.
A solução torna-se cada vez mais personalizada conforme o uso, pois com o machine learning também é possível identificar padrões.
5. Software médico
O processamento de linguagem natural também é usado na área da saúde, mais especificamente na telemedicina com o software de voz para laudo.
A tecnologia permite que o médico dite seus achados em um exame radiológico, por exemplo, e a ferramenta transcreve para permitir a emissão do laudo. A solução também utiliza machine learning para tornar-se mais inteligente e personalizada conforme o uso.
Outro aspecto importante é que para funcionar adequadamente na medicina, o software de laudo precisa ser ensinado com um dicionário médico específico, permitindo compreender e contextualizar termos técnicos da área, melhorando sua acurácia.
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