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O que é o PLN (processamento de linguagem natural)?

Saiba como funciona o processamento de linguagem natural, para que ele é usado e para onde está indo.
Introdução ao Azure Explorar a Linguagem de IA do Azure

Significado de PLN

O processamento de linguagem natural é um campo da IA que permite que computadores entendam e respondam à linguagem humana. Ele preenche a lacuna entre a comunicação humana e o processamento computacional, combinando técnicas de linguística computacional, aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

 

O PLN analisa grandes volumes de texto ou fala para ajudar os computadores a reconhecer padrões, extrair informações relevantes e gerar respostas semelhantes às humanas. É usado em aplicações do mundo real, como motores de busca, ferramentas de tradução de idiomas, suporte ao cliente automatizado e assistentes digitais pessoais como Siri, Alexa e Cortana.

Principais conclusões

  • Especialistas em tecnologia definem o PLN como um subcampo da IA que permite que computadores entendam, interpretem, gerem e respondam à linguagem humana.
  • O PLN combina aprendizado de máquina, linguística computacional e técnicas de aprendizado profundo. 
  • O PLN analisa grandes volumes de texto para ajudar os computadores a reconhecer padrões, extrair informações e criar respostas semelhantes às humanas.
  • O PLN envolve tarefas como entender a estrutura e o significado das frases, identificar classes gramaticais, detectar sentimentos e reconhecer nomes, datas e locais. 
  • O PLN é usado em aplicativos do mundo real, como motores de busca, ferramentas de tradução de idiomas, suporte ao cliente automatizado e assistentes pessoais digitais.
  • Os sistemas modernos de PLN aprendem continuamente com novos dados, o que melhora sua capacidade de entender nuances como sarcasmo, emoção e contexto.
  • Modelos avançados de PLN podem realizar tarefas sofisticadas, como tradução automática, resumo de texto e IA conversacional. 
  • LLMs (grandes modelos de linguagem) como o ChatGPT melhoraram significativamente a compreensão e geração de linguagem assistida por IA. 

Como o PLN funciona

Breve história do PLN

O processamento de linguagem natural surgiu em meados do século XX, quando pesquisadores começaram a explorar como os computadores poderiam processar a linguagem humana. Os primeiros esforços nas décadas de 1950 e 1960, como o experimento Georgetown-IBM, que automatizou a tradução de idiomas, dependiam da programação manual de regras linguísticas. Esses sistemas frequentemente enfrentavam dificuldades com a complexidade e ambiguidade da linguagem.   

Na década de 1980, métodos estatísticos que usavam grandes conjuntos de dados de texto substituíram a programação baseada em regras. Isso ajudou a melhorar a precisão do PLN. O surgimento do aprendizado de máquina nas décadas de 1990 e 2000 impulsionou novamente o campo. Agora, os modelos de PLN estavam usando algoritmos para aprender com a experiência e impulsionar mecanismos de busca.

Na década de 2010, o surgimento do aprendizado profundo e das redes neurais foi um marco para o PLN. Técnicas como Word2Vec, algoritmos como GloVe e arquiteturas baseadas em transformadores como BERT e GPT melhoraram significativamente a compreensão e geração de linguagem. 

Tecnologia por trás do PLN

Hoje, o PLN é alimentado por conjuntos de dados massivos e técnicas avançadas de IA. Os sistemas modernos de PLN usam modelos estatísticos e de redes neurais que aprendem continuamente com novos dados. Isso melhora sua capacidade de entender nuances como sarcasmo, sentimento e contexto. Isso também os torna mais eficazes em aplicativos do mundo real.  

Em sua essência, o PLN envolve várias tarefas que permitem que computadores processem a linguagem de forma eficaz. Essas incluem entender a estrutura e o significado das frases, identificar classes gramaticais, determinar sentimento ou emoção e reconhecer nomes, datas e locais. Modelos avançados de PLN, como aqueles baseados em aprendizado profundo, podem realizar tarefas sofisticadas. Essas incluem tradução automática, resumo de texto e IA conversacional.  

O desenvolvimento de LLMs (grandes modelos de linguagem), como o ChatGPT, tem sido um grande avanço para o processamento de linguagem natural. Esses modelos melhoraram significativamente a compreensão e a geração de linguagem assistida por IA, tornando as interações entre computadores e pessoas mais fluidas e intuitivas.

O processo de PLN

O PLN decompõe a linguagem humana em componentes que um computador pode processar, analisar e gerar. Isso geralmente começa com o pré-processamento, que inclui:

  • Geração de tokens, que extrai frases em palavras individuais.
  • Stemming e lematização, que reduzem as palavras à forma raiz.
  • Remoção de palavras irrelevantes, que elimina palavras comuns como "é", "um" e "o."

Uma vez pré-processados, modelos de aprendizado de máquina ou aprendizado profundo extraem significado da linguagem humana, reconhecem padrões e geram respostas apropriadas. 

Os modelos de PLN mais avançados usam aprendizado profundo, particularmente arquiteturas baseadas em transformadores como BERT e GPT. Esses modelos usam mecanismos de autoatenção para determinar a importância de cada parte de uma sequência de entrada ao prever resultados e avaliar dependências de palavras.

Abordagens de PLN

O PLN usa várias abordagens para ajudar os computadores a entender a linguagem humana, incluindo estas:

  1. O reconhecimento de fala converte palavras faladas em texto. Isso permite que você dite uma mensagem em seu telefone em vez de digitá-la.
  2. A análise sintática examina a estrutura de frases para identificar como as palavras se relacionam entre si. Por exemplo, o PLN pode decompor a instrução "Definir um alarme para 7 AM" para entender "definir" como a ação e "alarme" como o objeto.
  3. A análise semântica interpreta o significado por trás das palavras. Por exemplo, o PLN pode distinguir entre "manga," a fruta, e uma "manga" de camisa a partir do contexto.
  4. A análise pragmática considera o contexto para entender a intenção. Por exemplo, o PLN pode reconhecer que, ao dizer "Está frio aqui," você pode estar insinuando para fechar uma janela. 

Casos de uso do PLN

O processamento de linguagem natural pode ser usado em aplicativos do mundo real em diversos setores. Veja alguns dos usos mais populares do PLN:

  • Assistentes digitais pessoais e chatbots. O PLN alimenta assistentes digitais pessoais como Siri, Alexa e Cortana e permite que eles entendam comandos de voz, respondam perguntas e automatizem tarefas. Além disso, as empresas usam chatbots para suporte ao cliente. Esses agentes de IA ajudam a reduzir os tempos de resposta e melhorar a experiência do usuário.
  • Mecanismos de pesquisa e recuperação de informações. Os mecanismos de pesquisa, como o Google e o Bing, dependem de PLN para interpretar consultas de pesquisa e entregar resultados relevantes. As ferramentas de pesquisa corporativa também usam PLN para recuperar informações críticas de grandes repositórios de documentos.
  • Análise de sentimento e insights do cliente. As empresas usam PLN para analisar redes sociais, avaliações e comentários de clientes em busca de padrões e insights. Isso permite que elas avaliem o sentimento público, identifiquem tendências e tomem decisões baseadas em dados.
  • Tradução automática. Serviços como o Google Tradutor e o Tradutor de IA do Azure usam PLN para fornecer tradução de texto e fala em tempo real. Isso ajuda os usuários a superar barreiras linguísticas em ambientes multilíngues e durante viagens. 
  • Resumo de texto e geração de conteúdo. O PLN automatiza a sumarização de longos artigos, relatórios e documentos legais. Isso economiza tempo para profissionais em setores como direito, saúde e finanças. Ele também dá suporte à criação de conteúdo assistida por IA para iniciativas de marketing.
  • Detecção e conformidade de fraudes. Instituições financeiras usam o PLN para analisar registros de transações, emails e logs de chat em busca de atividades suspeitas. O PLN também ajuda essas instituições a automatizar a conformidade regulatória, extraindo detalhes importantes de documentos legais.
  • Saúde e pesquisa médica. O PLN extrai informações críticas de registros médicos e anotações clínicas. Isso ajuda a dar suporte a diagnósticos e pesquisas médicas.
  • Filtragem de email e respostas automatizadas. O PLN ajuda a filtrar emails de spam, categorizar mensagens e sugerir respostas rápidas em aplicativos e serviços de email como Outlook e Gmail. Isso ajuda os trabalhadores a melhorarem sua produtividade. 
  • Análise legal e de contrato. Escritórios de advocacia e empresas usam PLN para automatizar revisões de contratos, identificar riscos e agilizar pesquisas jurídicas. Isso pode reduzir a carga de trabalho manual e melhorar a precisão.
  • Voz em texto e acessibilidade. O reconhecimento de fala controlado por PLN converte o idioma falado em texto. Isso permite a transcrição em tempo real, melhora a acessibilidade e aumenta a produtividade em reuniões e anotações.

Tendências futuras em PLN

O PLN continua a melhorar à medida que novas inovações em IA se tornam disponíveis. As principais tendências em processamento de linguagem natural incluem:  

  • IA de conversação mais humana. À medida que o PLN avança, os agentes de IA se tornarão mais conscientes do contexto e mais emocionalmente inteligentes. Isso melhorará o suporte ao cliente e a automação empresarial.
  • PLN multimodal. Os futuros sistemas de PLN integrarão texto, voz, imagens e vídeo. Esses modelos de IA multimodal aproveitarão as tecnologias de IA de ponta, como a pesquisa visual computacional. Isso criará experiências de IA mais avançadas para reuniões virtuais, desenvolvimento de conteúdo e assistentes digitais pessoais.
  • IA personalizada e adaptável. O PLN se tornará mais personalizado. Espere que ele aprenda com as interações dos usuários para fornecer respostas, recomendações e experiências personalizadas em áreas como comércio eletrônico, educação e entrega de conteúdo.
  • Modelos de IA mais eficientes e menores. Pesquisadores estão desenvolvendo modelos de PLN menores, mais eficientes e de alto desempenho que exigem menos poder computacional. Isso avançará no processamento de IA em dispositivos menores, melhorará a privacidade e a economia e reduzirá a dependência da computação em nuvem em locais de borda. 
  • IA ética e redução de desvios. Pesquisadores estão trabalhando para tornar o PLN mais justo e transparente, abordando desvios em modelos de IA e melhorando a explicabilidade.
  • Tradução em tempo real e IA em qualquer idioma. O PLN continuará avançando na tradução de idiomas em tempo real. Isso ajudará a facilitar interações comerciais e pessoais multilíngues.
  • Aplicativos PLN específicos do domínio. Modelos de PLN mais especializados surgirão para os setores de saúde, finanças e jurídico. Isso melhorará a precisão e fornecerá insights específicos do setor.
  • Automação de negócios baseada em PLN. Processamento de documentos, análise de contratos e automação de fluxos de trabalho impulsionados por IA se tornarão mais sofisticados. Isso ajudará as organizações a agilizar operações e reduzir o trabalho manual. 
  • Integração com realidade aumentada e virtual. O PLN aprimorará assistentes digitais acionados por voz em ambientes de realidade aumentada e virtual. Isso melhorará as interações dos usuários e simulações de treinamento.
  • IA orientada para regulamentação e conformidade. À medida que a adoção de IA cresce, regulamentações mais rigorosas serão desenvolvidas para sistemas baseados em PLN. Serão focadas no uso ético da IA, privacidade de dados e responsabilidade.

Conclusão

O PLN está transformando a forma como pessoas e empresas interagem com a tecnologia. Aplicações no mundo real, como assistentes digitais pessoais, agentes de IA e análises avançadas de texto, aumentam a eficiência, melhoram a experiência do cliente e fornecem insights valiosos em diversos setores.

O PLN continua a se tornar mais sofisticado, personalizado e integrado aos aplicativos de negócios. Ele promete moldar o futuro da comunicação, impulsionado por avanços em aprendizado profundo, IA ética e processamento em tempo real. Tudo isso tornará as interações assistidas por IA mais naturais, úteis e acessíveis tanto para consumidores quanto para empresas.

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Perguntas frequentes

  • O processamento de linguagem natural na IA permite que os computadores entendam e gerem a linguagem humana. Ele alimenta aplicativos como chatbots, reconhecimento de fala, análise de texto e assistentes digitais pessoais. O uso de PLN ajuda a tornar as interações entre humanos e computadores mais naturais e eficientes.
  • Os quatro tipos de PLN são reconhecimento de fala para converter linguagem falada em texto, análise sintática para entender a estrutura gramatical, análise semântica para interpretar o significado e análise pragmática para considerar contexto e intenção.
  • O PLN é usado em assistentes digitais pessoais como Siri e Cortana, chatbots, filtragem automática de emails, texto preditivo, análise de sentimentos e ferramentas de tradução automática como Google Translate e Tradutor de IA do Azure. As empresas também usam PLN para resumir documentos e obter insights sobre os clientes.
  • Para aprender PLN, comece com o básico de linguística e programação, especialmente Python, e explore bibliotecas como NLTK, spaCy e TensorFlow. Cursos online sobre PLN, como aqueles oferecidos pelo Microsoft Learn podem aprofundar sua compreensão sobre o tema. Além disso, experimentar com modelos e conjuntos de dados de PLN ajudará a desenvolver suas habilidades práticas.