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 uma área de PLN fosse possível, foi preciso reunir conhecimentos de diferentes disciplinas, como ciência da ciência e linguística computacional, viabilizando o entendimento da comunicação humana pelos computadores.
Como funciona o PLN
O processamento de linguagem natural utiliza técnicas como estatísticas, algoritmos, regras e machine learning para entender a linguagem humana.
Por muito tempo o processamento computacional era restrito ao texto escrito, uma vez que uma 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 utilizadas 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 como diferentes partes da construção e compreensão de uma sentença são divididas para obter funções menores para então agregá-las ao explorar como possibilidades de junção dos diferentes elementos, como em um quebra-cabeça.
Portanto, algumas tarefas menores viabilizam o entendimento da sentença completa e algumas formas de uso do PLN como:
- identificação das categorias que compõe o conteúdo;
- mapeamento e definição dos conceitos para definir o significado;
- extração do contexto, obtendo informações estruturadas do conteúdo;
- reconhecimento dos sentimentos, identificando percepções ou sensações expressas no conteúdo;
- conversão de texto em fala e de fala em texto, permitindo, por exemplo, os comandos de voz;
- mapeamento do sumário, ou clássico, do conteúdo;
- 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 uma máquina consegue compreender o que é falado, mas também dar respostas, fazer pesquisas, interpretar conteúdo, informações extrair mais importantes e, até mesmo, identificar personalidades.
A tecnologia também viabiliza a estruturação de grandes dados não-estruturados, como conteúdo de vídeo e áudio.
A linguagem humana é muito complexa e, antes do PNL, as máquinas não conseguiam identificar os conteúdos formatos formatos de forma automatizada, uma vez que existem diversas variáveis na linguagem, como idiomas, dialetos, sotaques etc.
Com o PNL esses dados forma-se analisáveis, juntamente com os conteúdos de textos e outros formatos estruturados e já elaborados.
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 uma análise de termos e frases mais comuns em spams e avaliar essa recorrência em todas as mensagens recebidas, fazendo uma classificação.
2. Traduções
Se você já serviços online de tradução para descobrir a letra de uma música, uma demanda de trabalho ou estudo, você também já existe em PNL.
Atualmente, os tradutores online são mais considerados e 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 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 os recursos de linguagem como o humor.
Outro aspecto relevante é que, por meio do aprendizado de máquina, 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 personalizado conforme o uso.
Outro aspecto importante é que funcione 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. Por // Gabriel Almeida
