O que é processamento de linguagem natural (PLN) em IA?

O processamento de linguagem natural (PLN) está em toda parte – é usado em filtros de e-mail, assistentes de voz, agentes de IA, mecanismos de busca, previsão de texto e chatbots de IA.

Empresas utilizam sistemas de PLN para melhorar suas operações, e as pessoas usam esses sistemas diariamente em casa.

Mas, apesar de estar em todos os lugares, o PLN é um processo complexo que poucos consideram ao usar um serviço de tradução de idiomas ou quando o celular prevê a próxima palavra que vamos digitar.

O primeiro passo para entender o PLN é definir o que ele é. Vamos começar!

O que é processamento de linguagem natural?

Processamento de linguagem natural (PLN) é um ramo da inteligência artificial que foca na interação entre computadores e humanos por meio da linguagem natural.

Ele permite que máquinas compreendam, interpretem e gerem linguagem humana de forma significativa e útil.

Por que usar PLN?

A popularidade do PLN veio por bons motivos – tanto para organizações quanto para pessoas. Alguns dos motivos mais comuns para adotar o PLN incluem:

Automação econômica

Sistemas de PLN são frequentemente usados para automatizar tarefas como suporte ao cliente, filtragem de e-mails e classificação de documentos. Assim como outros tipos de automação, isso economiza tempo e recursos para as organizações.

Insights de dados

Empresas podem usar sistemas de PLN para obter insights ou identificar tendências. Ao analisar grandes volumes de dados de texto coletados por chatbots corporativos – como feedback de clientes, avaliações ou postagens em redes sociais – um sistema de PLN pode ajudar a melhorar produtos ou serviços.

Otimização de busca

As buscas vêm melhorando cada vez mais ao longo dos anos – em parte, graças ao PLN.

O PLN permite resultados de busca mais precisos, seja por voz ou texto, ajudando usuários a encontrar informações mais rapidamente. Podemos ver esses benefícios toda vez que digitamos uma busca no Google, pedimos para a Siri chamar um táxi ou descrevemos o produto que queremos para o chatbot de uma loja.

Personalização

Como sistemas de PLN analisam padrões e preferências individuais de linguagem, as respostas podem ser adaptadas para cada interação.

Por exemplo, um chatbot de suporte ao cliente pode oferecer um pedido de desculpas ou um desconto para um cliente irritado, ou um assistente de IA pode sugerir uma marca de roupa de acordo com preferências anteriores do usuário.

Diferença entre NLU, PLN e NLG

O PLN é um campo amplo que abrange várias subdisciplinas, incluindo compreensão de linguagem natural (NLU) e geração de linguagem natural (NLG).

PLN é o domínio principal, enquanto NLU e NLG são áreas especializadas dentro dele. Isso porque o processamento de linguagem natural envolve tanto a compreensão quanto a geração durante uma conversa.

Compreensão de Linguagem Natural (NLU)

A NLU é necessária para extrair o significado das entradas dos usuários.

Como um subconjunto do PLN, a NLU foca no aspecto de compreensão do processamento de linguagem. Seu principal objetivo é permitir que máquinas entendam e interpretem a linguagem humana de forma significativa.

A NLU envolve analisar o texto para determinar a intenção por trás das palavras, reconhecer entidades e captar o significado contextual da linguagem.

Por exemplo, quando um usuário diz: "Reserve uma mesa no restaurante", a NLU é responsável por entender que a intenção é fazer uma reserva e que "restaurante" é a entidade onde a ação deve ocorrer.

Geração de Linguagem Natural (NLG)

A NLG, por outro lado, está relacionada à produção no processamento de linguagem. Depois que a máquina entende a entrada do usuário (graças à NLU), a NLG entra em ação para gerar uma resposta coerente e adequada ao contexto.

Por exemplo, se um usuário pergunta a um chatbot: "Como estará o tempo amanhã?" O sistema de NLG formulará uma resposta como: "O tempo amanhã será ensolarado, com máxima de 24°C (75°F)."

A NLG envolve escolher as palavras certas, estruturar as frases corretamente e garantir que a resposta soe natural e humana. É um componente essencial do PLN que transforma o entendimento da máquina em linguagem comunicativa.

11 Componentes do PLN

O processamento de linguagem natural é um processo complexo com vários componentes interligados.

Se você quer entender melhor como o PLN funciona, aqui estão 11 componentes que ilustram as complexidades desse processo.

Para explicar esses componentes, vou usar o exemplo de um diretor de marketing fazendo o seguinte pedido a um chatbot interno: Por favor, agende uma reunião com o time de marketing às 15h de amanhã.

1. Enunciados

O enunciado é a frase exata falada ou digitada pelo usuário. Neste caso, é: "Agende uma reunião com o time de marketing às 15h de amanhã."

O enunciado é a entrada que o sistema de PLN irá analisar para determinar a intenção e extrair as entidades relevantes.

2. Entidades

As entidades nesta frase fornecem detalhes específicos relacionados à intenção.

Por exemplo, uma entidade aqui é “time de marketing”, pois especifica com quem será a reunião. Outra entidade é "15h de amanhã", já que indica o horário e a data da reunião.

As entidades dão ao chatbot as informações necessárias para agendar a reunião corretamente.

3. Intenções

No exemplo acima, a intenção é o objetivo do usuário: agendar uma reunião.

Uma interface conversacional, como um chatbot de IA, reconhecerá que a intenção por trás da mensagem do usuário é marcar uma reunião.

4. Tokenização

A tokenização é uma etapa do processo de PLN. Ela consiste em dividir uma frase em partes menores, chamadas tokens, que podem ser palavras individuais, frases ou até sinais de pontuação.

Por exemplo, nosso enunciado pode ser dividido em tokens como "Agende", "uma", "reunião", "time de marketing", "15h" e "amanhã".

Isso ajuda o sistema de PLN a analisar cada parte da frase de forma mais eficaz, facilitando a compreensão do significado geral e permitindo uma resposta precisa.

5. Stemming e Lematização

Stemming e lematização são técnicas que podem ser usadas por sistemas de PLN para simplificar palavras até sua forma base ou raiz. O stemming reduz uma palavra à sua base – como marcar a palavra ‘agendando’ como ‘agendar’.

A lematização converte palavras para versões normalizadas, existentes em um dicionário. Assim, em vez de apenas remover sufixos, a lematização pode marcar ‘wowza’ ou ‘tight’ como a palavra ‘bom’.

Essas técnicas ajudam o sistema de PLN a reconhecer que palavras com terminações ou formas diferentes podem ter o mesmo significado.

6. Marcação de Classe Gramatical

Nesta etapa, o sistema de PLN atribui a cada palavra da frase o seu papel gramatical:

• Agende (verbo)
• uma (artigo)
• reunião (substantivo)
• com (preposição)
• o (artigo)
• marketing (adjetivo)
• time (substantivo)
• às (preposição)
• 3 (número)
• PM (substantivo)
• amanhã (substantivo)

A marcação de classe gramatical (PoS) ajuda o sistema de PLN a entender melhor a estrutura da frase e as relações entre as palavras.

7. Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)

O sistema identifica entidades específicas na frase, como "time de marketing" (uma organização ou grupo) e "15h de amanhã" (uma expressão de tempo). O NER ajuda o sistema a entender com quem será a reunião e quando ela deve ser marcada.

8. Análise de Sentimento

A análise de sentimento avalia o tom da entrada.

Se o diretor de marketing dissesse: "Agende outra reunião com o time de marketing antes que eu arranque meus cabelos", o sistema de PLN reconheceria o sentimento negativo.

Depois que um sentimento é identificado, o sistema de PLN pode agir de acordo – tranquilizando o CMO ou pedindo desculpas. A análise de sentimentos é especialmente útil quando uma interface conversacional interage com clientes, pois permite medir quantos estão satisfeitos e quantos estão frustrados.

9. Compreensão Contextual

Sistemas de PLN utilizam compreensão contextual para interpretar o significado de palavras e frases com base no texto ao redor. Isso envolve analisar não apenas palavras isoladas, mas também como elas se relacionam em uma frase ou conversa.

10. Aprendizado de Máquina

Sistemas de PLN aprimoram sua capacidade de entender e gerar linguagem utilizando um modelo de aprendizado de máquina (ML).

O modelo de ML é treinado com um grande conjunto de frases, permitindo interpretar corretamente a intenção ("Agendar uma reunião"), identificar entidades (como "time de marketing" e "3h da tarde amanhã") e gerar uma resposta adequada.

11. Gerenciador de Diálogo

O gerenciamento de diálogo em sistemas de PLN acompanha o contexto da conversa, garantindo respostas coerentes com base nas interações anteriores.

Se o CMO mencionou de manhã que precisava se reunir com a equipe de marketing, ele pode dizer: ‘Agende aquela reunião para mim às 15h.’ O sistema lembraria e confirmaria que ele queria marcar com a equipe de marketing.

Exemplos Reais de PLN

Se você usa tecnologia todos os dias, provavelmente interage com sistemas de PLN diariamente. Estes são apenas alguns exemplos comuns de como você pode se relacionar com programas de processamento de linguagem natural.

Assistentes Virtuais

Provavelmente está no seu bolso agora: assistentes inteligentes como Siri, Alexa e Google Assistente usam PLN para entender e responder a comandos de voz.

Quando você pergunta "Como está o tempo hoje?", um assistente de IA processa sua fala, entende a intenção, busca os dados meteorológicos e responde com a informação relevante.

Chatbots de IA

Muitas empresas utilizam chatbots com PLN para atender dúvidas de clientes. Por exemplo, se você perguntar a um chatbot em um site de e-commerce, "Onde está meu pedido?", o bot pode interpretar sua pergunta, acessar as informações de rastreamento e te atualizar sobre o status.

Tradução de Idiomas

O PLN está no centro dos serviços de tradução, permitindo que usuários traduzam textos ou falas de um idioma para outro.

Esses sistemas analisam a estrutura e o significado do idioma original e geram um texto equivalente no idioma de destino. Ou seja, toda vez que você usa o Google Tradutor, pode agradecer ao PLN.

Aplicativos de Voz para Texto

Aplicativos de voz para texto, como Siri ou ferramentas de ditado, convertem fala em texto escrito usando PLN.

Quando você usa digitação por voz no celular ou transcreve uma gravação de reunião, o PLN transforma os sons em palavras, reconhece padrões na fala e produz um texto preciso.

Filtro de Spam em E-mails

Embora não pareça relacionado à IA, o filtro de spam em e-mails é uma aplicação comum de PLN.

Sistemas de PLN analisam o conteúdo dos e-mails, procurando certos padrões, frases ou comportamentos que indicam spam ou phishing – como palavras-chave específicas, links estranhos ou formatação incomum.

Sumarização e Geração de Texto

Essas ferramentas condensam artigos, relatórios ou documentos longos em resumos curtos e fáceis de entender – e fazem isso com PLN.

E todo estudante na era do ChatGPT já usou um gerador de texto. Esses geradores de PLN conseguem criar conteúdos coerentes e relevantes, desde uma estrofe rimada até uma redação em inglês ou descrições de produtos.

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Perguntas frequentes

Como o PLN difere do processamento de linguagem baseado em regras tradicionais?

Sistemas tradicionais baseados em regras dependem de regras linguísticas escritas manualmente, tornando-os rígidos e difíceis de manter. Já o PLN utiliza métodos estatísticos e aprendizado de máquina para aprender padrões de linguagem a partir de dados, permitindo maior adaptabilidade e escalabilidade.

Como o PLN é diferente do aprendizado de máquina geral?

O PLN é um ramo especializado da IA que aplica aprendizado de máquina para entender e gerar linguagem humana, enquanto o aprendizado de máquina geral abrange uma variedade maior de tipos de dados, como imagens, números ou sinais.

Qual a diferença entre um modelo de PLN específico de domínio e um modelo de uso geral?

Um modelo de PLN específico de domínio é treinado com textos de uma área particular, como direito ou medicina, permitindo compreender vocabulário e contexto especializados com mais precisão. Modelos de uso geral, embora mais versáteis, podem ser menos precisos em áreas técnicas ou de nicho.

Como pequenas empresas podem se beneficiar de tecnologias de PLN?

Pequenas empresas podem usar PLN para automatizar o atendimento ao cliente com chatbots, melhorar a busca em sites, analisar o feedback dos clientes para identificar sentimentos e ajudar na criação de conteúdo, otimizando operações mesmo sem uma grande equipe técnica.

Existem preocupações éticas ou vieses conhecidos em modelos de PLN?

Sim, modelos de PLN podem aprender e amplificar vieses presentes nos dados de treinamento, levando a resultados injustos ou prejudiciais, por isso é importante treinar de forma responsável e realizar auditorias regulares.