Processamento de linguagem natural e compreensão de linguagem natural: Guia detalhado em 2024

Os computadores destacam-se na resposta a instruções de programação e comandos em linguagem simples pré-determinados, mas estamos apenas nas fases iniciais da sua compreensão da linguagem natural.

Um simples comando como "Desligar o telefone", por exemplo, tem contextos históricos e coloquiais que moldam o seu significado. A mente humana compreende esta frase rapidamente, mas os computadores talvez não.

Felizmente, os avanços no processamento da linguagem natural (PNL) dão aos computadores uma perna na sua compreensão das formas como os seres humanos comunicam naturalmente através da linguagem.

O sucesso nesta área cria inúmeras novas oportunidades de negócio no serviço ao cliente, gestão do conhecimento e recolha de dados, entre outros. De facto, a compreensão da linguagem natural está no centro do que Botpress procura alcançar como máquinas de ajuda à empresa para melhor compreender os seres humanos é o objectivo que inspira o nosso desenvolvimento da IA conversacional.

Embora a implementação de capacidades de linguagem natural se tenha tornado mais acessível, os seus algoritmos continuam a ser uma "caixa negra" para muitos programadores, impedindo que essas equipas consigam uma utilização óptima destas funções. Agarrar o básico de como funciona é essencial para determinar que tipo de dados de treino, eles irão utilizar para treinar estas máquinas inteligentes. Seleccionar e aplicar os dados de formação correctos é fundamental para o sucesso.

Neste artigo, revemos as noções básicas da linguagem natural e as suas capacidades. Também examinamos vários casos chave de utilização e fornecemos recomendações sobre como começar com as suas próprias soluções de linguagem natural.

O que é processamento de linguagem natural?

Natural Language Processing é um subcampo de inteligência artificial que estuda as interacções entre um computador e a linguagem humana. É um campo de estudo que combina as ciências linguísticas e informáticas. O objectivo da PNL é transformar uma entrada de linguagem natural em dados estruturados. Para tal, utiliza uma multiplicidade de tarefas, tais como: etiquetagem de parte da linguagem, reconhecimento de entidade nomeada, análise sintáctica, e muito mais.

O que é a Compreensão da Linguagem Natural (NLU)?

A compreensão da linguagem natural tem a ver com a compreensão da língua. À nossa semelhança, a tecnologia pode ouvir ou ler algo sem o compreender. A NLU é a tecnologia que potencia as interfaces de conversação. Sem a parte da compreensão, a conversação é quase impossível ou, na melhor das hipóteses, embaraçosa.

Como funciona a NLU?

Tal como outras soluções de IA, esta tecnologia requer formação. A detecção da intenção depende dos dados de formação fornecidos pelo desenvolvedor do chatbot e da escolha de tecnologias pelos engenheiros da plataforma. Estes especialistas devem fornecer dados de formação para assegurar que a ferramenta compreenda os utilizadores no contexto da sua função - quer essa função esteja a servir clientes externos ou a assistir os utilizadores internos na gestão do conhecimento. Mesmo com formação, a NLU irá perder-se à medida que as conversas se afastam das suas funções principais e se tornam mais gerais.

Felizmente, estas tecnologias podem ser altamente eficazes em casos de uso específico. A optimização e execução da formação não está fora do alcance da maioria dos criadores e mesmo dos utilizadores não-técnicos. Os recentes avanços na IA, emergentes em parte devido ao crescimento exponencial da disponibilidade de poder computacional, tornam a aplicação destas soluções mais fácil, mais acessível, e mais acessível do que nunca.

"Para obter essa compreensão, as máquinas precisam de ser capazes de compreender e gerar partes da fala, extrair e compreender entidades, determinar significados de palavras, e utilizar actividades de processamento muito mais complicadas para ligar conceitos, frases, conceitos e gramática no quadro mais amplo da intenção e do significado". Forbes, "Máquinas Que Podem Compreender o Discurso Humano": The Conversational Pattern Of AI", Junho de 2020

A linguagem é mais complexa - mais do que podemos perceber - por isso, a criação de um software que contabiliza todas as suas nuances e determina com sucesso a intenção humana por detrás dessa linguagem é também complexa. Mas, tal como com a inteligência humana, um treino suficiente de IA permite a uma máquina ultrapassar estas complexidades (se os dados de treino forem suficientemente bem moldados).

A IA de formação tem requisitos específicos únicos para o uso e contexto de cada IA. Por exemplo, vamos supor que pretendemos formar um chatbot que emprega a NLU para trabalhar numa função de serviço ao cliente para viagens aéreas. O chatbot irá processar a linguagem natural dos clientes para os ajudar a reservar voos e a ajustar os seus itinerários.

Neste caso, um programador de chatbot deve fornecer o algoritmo de linguagem natural da máquina com dados de intenção. Estes dados consistem em frases comuns que os clientes de viagens podem utilizar para criar ou alterar as suas reservas. O algoritmo de linguagem natural - uma função de aprendizagem da máquina - treina-se sobre os dados para que o assistente de conversação possa reconhecer frases com significados semelhantes mas com palavras diferentes.

Idealmente, esta formação irá equipar o assistente de conversação para lidar com a maioria dos cenários dos clientes, libertando os agentes humanos de chamadas enfadonhas onde não são necessárias capacidades humanas mais profundas. Entretanto, o assistente de conversação pode adiar cenários mais complexos para agentes humanos (por exemplo, conversas que exijam empatia humana). Mesmo com estas capacidades em vigor, os programadores devem continuar a fornecer o algoritmo com dados diversos para que este possa calibrar o seu modelo interno para acompanhar as mudanças nos comportamentos dos clientes e nas necessidades comerciais.

Para este fim, um método chamado vectorização de palavras mapeia palavras ou frases a "vectores" correspondentes - números reais que as máquinas podem utilizar para prever resultados, identificar semelhanças de palavras, e compreender melhor a semântica. A vectorização de palavras expande grandemente a capacidade de uma máquina para compreender a linguagem natural, o que exemplifica a natureza progressiva e o potencial futuro destas tecnologias.

Dicas para construir o seu conjunto de dados

• Cinge-se a um conceito por intenção (uma intenção contém múltiplas afirmações)
  
• Tente misturar sinónimos nas afirmações
• Escreva as suas afirmações com a linguagem que a sua pessoa usaria
• Entidades de utilização
• Evitar erros ortográficos e gramaticais

Aqui está o nosso guia completo para construir um conjunto de dados de formação para o seu chatbot.