O que é a compreensão da linguagem natural (NLU)?

Já alguma vez se sentou em frente ao seu computador, sem saber que acções tomar para realizar o seu trabalho? Se alguma vez desejou poder falar com ele e que ele compreendesse o que dizia, então está com sorte. Graças à compreensão da linguagem natural, os computadores não só podem compreender o significado das nossas palavras, como também podem utilizar a linguagem para melhorar as nossas condições de vida e de trabalho de formas novas e interessantes.

O que é a compreensão da linguagem natural (NLU)?

Também conhecida como interpretação da linguagem natural (NLI), a compreensão da linguagem natural (NLU) é uma forma de inteligência artificial. A NLU é um subtópico do processamento da linguagem natural (PNL), que utiliza técnicas de aprendizagem automática para melhorar a capacidade da IA para compreender a linguagem humana.

Exemplos de tecnologia NLU em ação incluem:

• Tradução automática de línguas: Atualmente, é possível utilizar serviços como o Google Translate e o Microsoft Translator para traduzir textos para centenas de línguas sem problemas.
  

• Responder a perguntas: Quando o NLU é utilizado em conjunto com o software de reconhecimento de voz, a IA pode compreender a comunicação verbal. Por exemplo, uma pessoa pode perguntar à IA do seu telemóvel como vai estar o tempo amanhã e, através da NLU, esta recolhe a informação e transmite-a.
  

• Tecnologia de assistente virtual: Dispositivos como o Google Home e o Amazon Alexa implementam NLU para fornecer aos seus utilizadores uma solução abrangente de assistência digital.

Quais são as diferenças entre NLU, NLP e NLG?

A compreensão da linguagem natural (NLU) e a geração de linguagem natural (NLG) são ambos subconjuntos do processamento da linguagem natural (PNL). Enquanto que o principal objetivo da tecnologia NLU é dar aos computadores a capacidade de compreender a comunicação humana, a NLG permite à IA gerar automaticamente respostas de texto em linguagem natural.

Quando um computador gera uma resposta a uma pergunta, tende a utilizar uma linguagem sem rodeios, sem grande fluidez, emoção e personalidade. Em contrapartida, a geração de linguagem natural ajuda os computadores a gerar um discurso interessante e cativante, ajudando assim a reter a atenção das pessoas. O software pode ser ensinado a tomar decisões em tempo real, adaptando-se à forma mais adequada de comunicar com uma pessoa utilizando a sua língua materna.

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Como funciona a compreensão da linguagem natural?

A compreensão da linguagem natural implementa algoritmos que analisam o discurso humano e o decompõem em definições semânticas e pragmáticas. A tecnologia NLU tem como objetivo captar a intenção subjacente à comunicação e identificar entidades, como pessoas ou valores numéricos, mencionadas durante o discurso.

Reconhecimento da intenção

O software de compreensão da linguagem natural não se limita a compreender o significado das palavras individuais numa frase, mas também compreende o que significam quando estão juntas. Isto significa que as interfaces de conversação alimentadas por NLU podem compreender o significado por detrás do discurso e determinar os objectivos das palavras que utilizamos.

Uma das principais vantagens da adoção de software com algoritmos de aprendizagem automática é a possibilidade de realizar operações de análise de sentimentos. A análise de sentimentos permite que uma empresa ou organização tenha acesso a informação estruturada sobre as opiniões e desejos dos seus clientes relativamente a qualquer produto ou tópico.

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Reconhecimento das entidades

Este tipo específico de tecnologia NLU centra-se na identificação de entidades no discurso humano. Uma entidade pode representar uma pessoa, empresa, localização, produto ou qualquer outro substantivo relevante. Da mesma forma, o software também pode reconhecer entidades numéricas, como moedas, datas ou valores percentuais.

Porque é que a compreensão da linguagem natural é importante?

A compreensão da linguagem natural permite-nos colmatar o fosso comunicacional entre os seres humanos e os computadores. A NLU permite que a inteligência artificial ofereça assistência às pessoas e tem uma vasta gama de aplicações. Por exemplo, as operações de apoio ao cliente podem ser substancialmente melhoradas através do sítio Web inteligente chatbots.

Quais são as etapas da compreensão da linguagem natural?

Embora os processos de NLU possam parecer instantâneos para o observador casual, há muita coisa a acontecer nos bastidores. Os dados têm de ser recolhidos, organizados, analisados e entregues antes de se tornarem funcionais.

Um procedimento típico de compreensão de linguagem natural contém as seguintes etapas:

• Avaliação da qualidade dos dados: Os algoritmos de aprendizagem automática só aprenderão tanto quanto um conjunto de dados lhes permitir. É importante ter em conta a qualidade dos dados que estão a ser analisados e definir as expectativas em conformidade. Por exemplo, se apenas se executar uma análise de sentimentos em dados de um único local, seria insensato esperar que os resultados reflectissem as opiniões de todo um país.
  

• Limpar os dados: Quando os algoritmos interagem pela primeira vez com um conjunto de dados, são alimentados com uma confusão complicada de dados não estruturados. Não só uma quantidade considerável de dados é supérflua, como os algoritmos também têm de enfrentar palavras mal escritas, expressões idiomáticas e frases gramaticalmente incorrectas. Por exemplo, uma simples pergunta "sim ou não" pode conter muitas variações na forma como as pessoas respondem. A palavra sim pode ser substituída por "yeah", "ye" ou "yass". Para obter resultados óptimos, um algoritmo deve ser capaz de aprender a discernir a intenção do utilizador.
  

• Processamento: Quando os dados tiverem sido polidos tanto quanto possível, é altura de os processar. Isto significa retirar palavras que possam ser redundantes para análise, tais como artigos, preposições e outras palavras utilizadas frequentemente. Desta forma, o que resta pode ser tokenizado em elementos individuais que uma máquina pode ler e interpretar.
  

• Modelação: No processamento de linguagem natural, um modelo é uma estrutura organizacional que representa os padrões encontrados nos dados. Um modelo comum é o "saco de palavras", que quantifica o número de vezes que cada palavra é mencionada e representa esse valor como um vetor.
  

• Análise: Depois de os dados terem sido modelados, os resultados podem ser analisados para compreender a qualidade inicial da produção. Como mencionado anteriormente, a qualidade dos resultados dependerá do conjunto de dados que está a ser utilizado.
  

• Visualização: As representações visuais dos dados permitem que os utilizadores finais do software compreendam as conclusões recolhidas pela tecnologia NLU. Ao apresentar os dados sob a forma de gráficos, é possível garantir que serão fáceis de transmitir a indivíduos-chave que não estão familiarizados com as especificidades da NLU.
  

• Operacionalização: Este é o processo de obtenção de conhecimentos e conclusões valiosos a partir de um conjunto de dados. Há muitas formas de implementar esta etapa final. Os exemplos incluem levar os dados para uma análise mais aprofundada a montante ou utilizá-los para um fim específico, como um estudo de mercado. Através de procedimentos de operacionalização adicionais, é possível criar um método sem falhas para obter valor da tecnologia PNL. Por exemplo, gigantes da tecnologia como a Google e a Amazon utilizam a modelação de tópicos quando fornecem dados de produtos, fornecendo filtros automáticos e outras actualizações de QdV.

Que capacidades deve ter a sua tecnologia NLU?

A principal capacidade da tecnologia NLU é compreender a linguagem da mesma forma que os humanos, em vez de se basear em palavras-chave para apreender conceitos. Como software de reconhecimento de linguagem, os algoritmos NLU podem melhorar a interação entre os seres humanos e as organizações, melhorando também a recolha e a análise de dados.

As capacidades das soluções de compreensão da linguagem natural incluem:

• Resposta vocal interactiva (IVR) e encaminhamento de mensagens: A tecnologia IVR alimentada por NLU é capaz de processar a voz de uma pessoa, converter as palavras em texto e executar algoritmos na sua estrutura gramatical para compreender a intenção. Sonhado pela ficção científica e tornado real pela ciência, este avanço tecnológico permite que os computadores compreendam o que dizemos e quando o dizemos.
  

• Categorização e classificação de textos: Ao utilizar a tecnologia NLU, um sistema é capaz de analisar um grande volume de texto e recolher dados úteis com base em categorias predefinidas. Isto é útil para filtrar dados. Além disso, a NLU pode ser utilizada para resumir automaticamente o texto, pegando em grandes volumes e reduzindo-os a informações facilmente digeríveis.
  

• Apoio inteligente ao cliente: Uma das aplicações mais comuns da deteção automática de linguagem é a criação de chatbots. Enquanto a maioria dos chatbots mais comuns se limita a ler um guião, a tecnologia NLU pode dar a um chatbot a capacidade de saber realmente do que está a falar. Estes chatbots servem de assistentes digitais tanto para profissionais como para clientes.
  

• Tradução automática: Também conhecido como aprendizagem automática, este ramo do desenvolvimento da IA permite que os computadores aprendam e se adaptem com base em padrões que foram treinados para compreender. Além disso, a tradução automática permite aos computadores gerar texto em linguagem natural e até traduzir de e para outras línguas em tempo real. A tradução automática estatística (SMT) com base em NLU pode analisar o discurso humano através de sistemas de tradução baseados em regras. Existem muitos métodos para o fazer, como traduzir palavra por palavra, mapear frases de uma língua para outra ou utilizar a sintaxe como base para a tradução.
  

• Recolha de dados: Este é o processo de recolha de informações sobre objectos, pessoas e eventos. Combinado com a tecnologia IVR, permite que as pessoas comuniquem verbalmente informações críticas aos computadores.
  

• Interfaces de conversação: Os avanços na compreensão da linguagem de conversação levaram à criação de dispositivos, como o Google Home e o Amazon Alexa, que permitem que os humanos comuniquem com eles utilizando a forma natural como falam. A NLU permite que estas máquinas segmentem palavras e frases, reconheçam a gramática e utilizem o seu conhecimento das funções semânticas para compreender a intenção do utilizador.
  

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