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

Automação económica

Os sistemas de PNL são frequentemente utilizados para automatizar tarefas como o apoio ao cliente, a filtragem de correio eletrónico e a classificação de documentos. Tal como qualquer outro tipo de automatização, permite às organizações poupar tempo e recursos.

Informações sobre os dados

Os sistemas de PNL podem ser utilizados pelas empresas para fornecer informações ou identificar tendências. Ao analisar grandes volumes de dados de texto obtidos por chatbots empresariais - como comentários de clientes, críticas ou publicações em redes sociais - um sistema de PNL pode ajudar a melhorar produtos ou serviços.

Otimização da pesquisa

A pesquisa tem-se tornado cada vez melhor ao longo dos anos - em parte, graças à PNL. 

A PNL permite resultados de pesquisa mais precisos, quer por voz quer por texto, permitindo aos utilizadores encontrar informações mais rapidamente. Podemos ver estes benefícios em ação sempre que fazemos uma pesquisa no Google, pedimos à Siri para chamar um táxi ou descrevemos o tipo de produto que queremos ao chatbot de IA de uma loja. 

Personalização

Uma vez que os sistemas de PNL analisam os padrões e preferências linguísticas individuais, as suas respostas podem ser adaptadas a cada interação individual. 

Por exemplo, um chatbot de apoio ao cliente pode oferecer um pedido de desculpas ou um desconto a um cliente perturbado, ou um assistente de IA pode sugerir uma marca de roupa que corresponda às preferências anteriores do utilizador.

Compreensão de linguagem natural (NLU)

A NLU é necessária para extrair o significado subjacente às entradas do utilizador.

Como subconjunto da PNL, a NLU centra-se no aspeto da compreensão do processamento da linguagem. O seu principal objetivo é permitir que as máquinas compreendam e interpretem a linguagem humana de uma forma significativa. 

A NLU envolve a análise de texto para determinar a intenção por detrás das palavras, reconhecer entidades e compreender o significado contextual da linguagem. 

Por exemplo, quando um utilizador diz "Reservar uma mesa no restaurante", o NLU é responsável por compreender que a intenção é fazer uma reserva e que "restaurante" é a entidade onde a ação deve ocorrer. 

Geração de linguagem natural (NLG)

O NLG, por outro lado, preocupa-se com o aspeto de produção do processamento da linguagem. Depois de uma máquina compreender a entrada do utilizador (graças à NLU), a NLG assume o comando para gerar uma resposta coerente e contextualmente adequada. 

Por exemplo, um utilizador pergunta a um chatbot: "Como vai estar o tempo amanhã?". O sistema NLG formulará uma resposta do género: "O tempo amanhã estará soalheiro com uma temperatura máxima de 75°F". 

A NLG envolve a seleção das palavras certas, a estruturação correta das frases e a garantia de que o resultado é natural e semelhante ao humano. É uma componente crítica da PNL que transforma a compreensão da máquina em linguagem comunicativa.

1. Expressões

O enunciado é a frase exacta dita ou escrita pelo utilizador. Neste caso, é: "Marcar uma reunião com a equipa de marketing para amanhã às 15 horas".

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

2. Entidades

As entidades nesta frase fornecem pormenores específicos relacionados com a intenção. 

Por exemplo, uma entidade aqui é "equipa de marketing", porque especifica com quem é a reunião. Outra entidade é "3 PM tomorrow" (15 horas de amanhã), porque indica a hora e a data da reunião.

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

3. Intenções

Na nossa frase de exemplo acima, a intenção é o objetivo do utilizador: marcar uma reunião. 

Uma interface de conversação, como um chatbot com IA, reconhecerá que a intenção por detrás da mensagem do utilizador é marcar uma reunião.

4. Tokenização

A tokenização é uma etapa do processo de PNL. Descreve a decomposição de uma frase em partes mais pequenas, chamadas tokens, que podem ser palavras individuais, frases ou mesmo sinais de pontuação. 

Por exemplo, o nosso enunciado pode ser dividido em tokens como "Schedule", "a", "meeting", "marketing team", "3 PM" e "tomorrow". 

Isto ajuda o sistema PNL a analisar cada parte da frase de forma mais eficaz, facilitando a compreensão do significado global e a resposta correta.

5. Decomposição de hastes e lematização

Stemming e lemmatization são técnicas que podem ser utilizadas pelos sistemas de PNL para simplificar as palavras até à sua base ou raiz. A stemização reduz uma palavra à sua base - como marcar a palavra 'scheduling' como 'schedule'.

A lematização converte as palavras em versões normalizadas e existentes encontradas num dicionário. Assim, em vez de remover apenas os sufixos, a lematização pode marcar 'wowza' ou 'tight' como a palavra 'good'.

Estas técnicas ajudam o sistema PNL a reconhecer que palavras com diferentes terminações ou formas podem ter o mesmo significado.

6. Marcação de parte do discurso

Nesta etapa, o sistema de PLN marca cada palavra da frase com a sua função gramatical:

• Programar (verbo)
• a (determinante)
• reunião (substantivo)
• com (preposição)
• o (determinante)
• marketing (adjetivo)
• equipa (substantivo)
• em (preposição)
• 3 (número)
• PM (substantivo)
• amanhã (substantivo)

A etiquetagem de partes do discurso (PoS) ajuda o sistema de PLN a compreender melhor a estrutura da frase e as relações entre as palavras.

7. Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)

O sistema identifica entidades específicas na frase, tais como "equipa de marketing" (uma organização ou grupo) e "3 PM tomorrow" (uma expressão temporal). O NER ajuda o sistema a perceber com quem é a reunião e quando deve ser marcada.

8. Análise do sentimento

A análise de sentimentos avalia o tom da entrada. 

Se o CMO dissesse: "Marque outra reunião com a equipa de marketing antes que me arranque os cabelos", o sistema PNL reconheceria o sentimento negativo.

Uma vez identificado um sentimento, o sistema de PLN pode atuar em conformidade - pode tranquilizar o CMO ou pedir desculpa. A análise de sentimentos é particularmente útil quando uma interface de conversação está a interagir com os clientes, uma vez que pode medir quantos estão satisfeitos e quantos estão frustrados.

9. Compreensão contextual

Os sistemas de PNL utilizam a compreensão contextual para interpretar o significado das palavras e frases com base no texto que as rodeia. Isto implica analisar não só palavras individuais, mas também a forma como se relacionam entre si numa frase ou numa conversa. 

10. Aprendizagem de máquinas 

Os sistemas de PNL melhoram a sua capacidade de compreender e gerar linguagem através da utilização de um modelo de aprendizagem automática (ML). 

O modelo ML é treinado num grande conjunto de dados de frases, o que lhe permite interpretar corretamente a intenção ("Marcar uma reunião"), identificar entidades (como "equipa de marketing" e "3 PM amanhã") e gerar uma resposta adequada.

11. Gestor de diálogo

A gestão do diálogo nos sistemas de PNL segue o contexto de uma conversa, assegurando respostas coerentes com base em contributos anteriores.

Se o CMO mencionasse de manhã que precisava de se reunir com a equipa de marketing, poderia dizer: "Marque essa reunião para mim às 15 horas". O sistema lembrava-se e confirmava que ele queria marcar a reunião com a equipa de marketing.

Assistentes virtuais

Provavelmente está no seu bolso neste momento: assistentes inteligentes como a Siri, a Alexa e o Google Assistant utilizam a PNL para compreender e responder a comandos de voz. 

Quando pergunta "Como está o tempo hoje?", um assistente de IA processa o seu discurso, compreende a intenção, obtém os dados meteorológicos e responde com a informação relevante.

Chatbots com IA

Muitas empresas utilizam chatbots alimentados por PNL para responder a questões de clientes. Por exemplo, se perguntar a um chatbot num site de comércio eletrónico: "Onde está a minha encomenda?", o bot pode interpretar a sua consulta, aceder a informações de acompanhamento da encomenda e fornecer-lhe uma atualização.

Tradução de línguas

A PNL está no centro dos serviços de tradução, permitindo aos utilizadores traduzir texto ou voz de uma língua para outra. 

Estes sistemas analisam a estrutura e o significado da língua original e geram um texto equivalente na língua de destino. Isto significa que, sempre que utiliza o Google Translate, tem de agradecer à PNL.

Aplicações de voz para texto

As aplicações de voz para texto, como a Siri ou as ferramentas de ditado, convertem a linguagem falada em texto escrito utilizando a PNL. 

Quando utiliza a escrita por voz no seu telefone ou transcreve uma gravação de uma reunião, a PNL decompõe os sons em palavras, reconhece padrões no discurso e produz um texto preciso. 

Filtragem de spam de correio eletrónico

Embora não pensemos nisso como algo adjacente à IA, a filtragem de spam por correio eletrónico é uma aplicação comum da PNL. 

Os sistemas PNL podem analisar o conteúdo das mensagens de correio eletrónico, procurando determinados padrões, frases ou comportamentos que indiquem spam ou phishing - como palavras-chave específicas, ligações estranhas ou formatação estranha.

Sumarização e geração de texto

Estes tipos de ferramentas condensam artigos, relatórios ou documentos longos em resumos mais curtos e fáceis de digerir - e fazem-no com PNL. 

E todos os estudantes da era do ChatGPT utilizaram um gerador de texto. Estes geradores de PNL podem muitas vezes criar conteúdos coerentes e significativos, desde uma estrofe rimada, a um ensaio em inglês, a descrições de produtos.

Em que é que a PNL difere do processamento linguístico tradicional baseado em regras?

Os sistemas tradicionais baseados em regras dependem de regras linguísticas escritas manualmente, o que torna a sua manutenção rígida e morosa. Em contrapartida, a PNL utiliza métodos estatísticos e de aprendizagem automática para aprender padrões linguísticos a partir dos dados, permitindo uma maior adaptabilidade e escalabilidade.

Em que é que a PNL é diferente da aprendizagem automática geral?

A PNL é um ramo especializado da IA que aplica a aprendizagem automática para compreender e gerar linguagem humana, enquanto a aprendizagem automática geral abrange uma gama mais vasta de tipos de dados, como imagens, números ou sinais.

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

Um modelo de PNL específico de um domínio é treinado em texto de um determinado domínio, como o direito ou a medicina, permitindo-lhe compreender o vocabulário especializado e o contexto com maior precisão. Os modelos de uso geral, embora mais versáteis em todos os tópicos, podem carecer de precisão quando aplicados a domínios técnicos ou de nicho.

Como é que as pequenas empresas podem beneficiar das tecnologias de PNL?

As pequenas empresas podem utilizar a PNL para automatizar o serviço de apoio ao cliente com chatbots, melhorar a funcionalidade de pesquisa no sítio Web, analisar o feedback dos clientes em termos de sentimento e ajudar na criação de conteúdos, ajudando a simplificar as operações mesmo sem uma grande equipa técnica.

Existem preocupações éticas ou preconceitos conhecidos nos modelos de PNL?

Sim, os modelos de PNL podem aprender e amplificar involuntariamente os preconceitos presentes nos seus dados de formação, conduzindo a resultados injustos ou prejudiciais, razão pela qual a formação responsável e as auditorias regulares são importantes.