O que é Processamento de Linguagem Natural, sua importância e usos?

Se até pouco mais de duas décadas atrás “conversar” com máquinas e dar comandos vocais para elas parecia só coisa de filme de ficção científica, atualmente é uma realidade cada vez mais presente em uma série de situações quotidianas, muito em parte graças ao Processamento de Linguagem Natural ou apenas PLN.

O que é PLN, como funciona e sua relevância nas mais diversas áreas, é o que trataremos nesse post.

O que é PLN (Processamento de Linguagem Natural)?

Resumidamente o Processamento de Linguagem Natural resulta de uma combinação de tecnologias com o objetivo de possibilitar a um sistema captar, interpretar, compreender e manipular a linguagem humana.

No seu atual estágio evolutivo, o PLN está intimamente relacionado com a Inteligência Artificial (IA) e por consequência a outros conceitos nos quais a IA se apoia, como Machine Learning (Aprendizado de Máquina), Deep Learning (Aprendizado Profundo) e Big Data, só para citar os mais conhecidos atualmente.

Em outras palavras, o processamento de linguagem natural tem por objetivo que uma variedade de dispositivos reconheçam o que dizemos e reajam ao que foi dito e que pode ser a simples execução de um comando, ou quem sabe a transcrição de um ditado.

Como veremos logo mais, já há atualmente uma série de situações nas quais essa conjunção de tecnologias está presente, conferindo facilidades e benefícios diversos.

Mas se para quem já usufrui do PLN pode parecer algo simples, na prática há uma série de desafios que um sistema de PLN precisa superar.

Quais os desafios do Processamento de Linguagem Natural?

Pense nas várias situações que nós podemos nos deparar diante de um simples texto ou uma mensagem.

Pode ser aquelas 3 ou 4 linhas de um SMS, ou talvez uma dúvida de cliente recebida por e-mail ou até um áudio gravado às pressas e enviado por um amigo pelo Whats.

Às vezes temos que ler ou ouvir novamente, porque não compreendemos na primeira vez. Em outras, até temos que pedir mais informações, ou fazer perguntas, porque ainda não temos certeza ou não compreendemos claramente o conteúdo.

Ele pode estar incompleto, sem sentido, com erros ou até com “correções” erradas sugeridas pelo programa do nosso interlocutor.

Ou seja, típicos problemas e falhas de comunicação nas empresas ou mesmo na vida pessoal.

Agora imagine ensinar a uma máquina essa capacidade de identificar corretamente esse conteúdo e superar as dificuldades que nós temos, mesmo habituados há tantos anos com o idioma e a linguagem.

A linguagem natural, que é a que utilizamos na comunicação diária, mas mais diversas situações, é constituída por várias situações:

• Regionalismos – um mesmo idioma pode ter inúmeras palavras e expressões de acordo com as regiões de um país. Assim, mandioca pode ser também macaxeira ou aipim dependendo da região, isso sem contar que o termo ainda pode assumir um sentido figurado a depender do contexto que é usado;

• Figuras de linguagem – as figuras de linguagem representam outro desafio importante, uma vez que a interpretação rígida e sem considerá-las, pode levar a um erro importante, se não for considerado o uso de figuras como ironia ou metáfora, por exemplo;

• Ambiguidades – certas palavras e expressões podem assumir dois ou mais significados diferentes, seja porque é uma condição própria da língua, seja por conta de um regionalismo, seja ainda porque foi usada uma figura de linguagem;

• Dicção e pronúncia – no caso da linguagem falada, ainda há um outro desafio que envolve os vícios da fala, como problemas de dicção e pronúncia, falando muito rapidamente, juntando as palavras, adotando ênfase e entonação variadas, ou com diferentes sotaques;

• Erros gramaticais – erros gramaticais e ortográficos também constituem um elemento complicador no processo de interpretação do conteúdo, que requer abordagens para identificação e correção.

Como funciona o PLN?

Conforme mencionamos anteriormente, o processamento de linguagem natural (PLN) combina diversos elementos, como linguística computacional, machine learning, modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo e até reconhecimento vocal, para processar a linguagem humana.

Inicialmente, o processamento de linguagem natural envolve em dividir um conteúdo em avaliá-lo segundo diferentes etapas, incluindo pré-processamento de texto, como a transformação das maiúsculas em minúsculas para a padronização, remoção de palavras desnecessárias, como artigos e preposições, remoção de pontuações, tokenização (divisão do texto em unidades menores, que podem ser frases ou até palavras-chave) e a realização de análises morfológicas, sintáticas e semânticas do conteúdo.

Na linguística computacional, são usadas extensivamente a análise sintática e semântica, a partir dos quais são criados frameworks que ajudam as máquinas a compreender a linguagem humana conversacional e o sentido geral do conteúdo.

Já o machine learning, serve para a partir de um conjunto suficiente de amostras, treinar o sistema e melhorar sua eficiência no reconhecimento de variações na estrutura da frase, de exceções gramaticais e de outras das possibilidades que listamos como desafios a serem superados pela PLN.

O deep learning – ou aprendizado profundo – é aplicado para ensinar as muitas sutilezas do pensamento humano e que se refletem na linguagem, de modo que os computadores se tornam capazes de reconhecer, classificar e correlacionar padrões complexos nas informações contidas na linguagem.

É com o aprendizado profundo que se dá a capacidade da máquina de identificar intenções e interpretar de acordo com contextos, como no caso da atualização Bert do Google.

Por fim, mas não menos importante, há ainda outra tecnologia para os casos da linguagem falada, que é o reconhecimento de voz, é usado nas pesquisas por voz, por exemplo e que também vem alcançando um amadurecimento importante na última década.

Qual a importância do PLN?

O processamento de linguagem natural desempenha um papel crucial para viabilizar a eficácia da comunicação entre humanos e máquinas.

Mas para além disso, o PLN é também importante para:

• Processamento de dados – o volume de dados, de informação e de conhecimento avança a ritmos cada vez maiores e muito disso tudo está em fontes em formatos dos mais diversos, como livros, vídeos ou áudios. Colher essa informação, interpretá-la e torná-la apta a gerenciamento e utilização, é tarefa do PLN;

• Otimização de processos – dotar as máquinas da capacidade de reconhecer a linguagem natural, é um importante meio de tornar processos dos quais as máquinas fazem parte, mais fáceis, mais rápidos, mais eficientes;

• Interação homem / máquina – visa tornar a interação entre homem e máquina, mais natural, mais fluida, mais dinâmica e mais eficiente;

• Melhoria do ecossistema – se a inteligência artificial, o aprendizado de máquina e o profundo, bem como outras tecnologias servem para o desenvolvimento do PLN, ele também serve a elas, na medida que um sistema de IA, pode interagir melhor com as pessoas, quando é capaz de compreender de modo eficaz suas intenções, como também pode se fazer compreender de modo melhor. Em outras palavras, o ecossistema se retroalimenta.

Quais os usos do Processamento de Linguagem Natural?

Há atualmente uma série de usos práticos do Processamento de Linguagem Natural, sendo que muitos deles já fazem parte do nosso dia a dia:

• Assistentes Virtuais Inteligentes – ao telefonar para a central do seu banco, da sua operadora de telefonia ou de uma centena de outros serviços, implica em receber atendimento de um assistente virtual inteligente, que já incorpora PLN;

• Chatbots – os chatbots são os robôs que automatizam o procedimento de prestar um atendimento preliminar nos chats de atendimento e que cada vez são mais completos no que fazem;

• Filtros de e-mail – muitas das melhores e mais populares ferramentas para identificar e barrar SPAM, utilizam recursos de PLN, para interpretar o conteúdo das mensagens e definir a probabilidade de serem lixo eletrônico ou conteúdo legítimo. Seu uso também tem se expandido para categorizar e ajudar a organizar as mensagens recebidas usando filtros de e-mail;

• Sites de busca – os sites de busca, como Google e Bing, usam cada vez mais o PLN, tanto para identificar a intenção dos usuários nas buscas, como para tornar a interação mais dinâmica e os resultados apresentados, melhores;

• Apps e programas – o número de apps e programas que usam PLN para tornar a experiência do utilizador mais dinâmica e fácil, cresce sem parar. Se inicialmente a interação vocal se resumia ao apps de GPS, hoje a gama é imensa;

• Inteligências artificiais – os serviços baseados em IA crescem dia a dia e boa parte deles têm incorporado o processamento de linguagem natural às suas interfaces com o usuário, tornando a experiência de uso melhor;

• Tradução de idiomas – a barreira dos diferentes idiomas tem se tornado mais fácil de transpor, a medida que os tradutores se tornam mais eficientes e mais precisos quanto ao significado do idioma de entrada e a correspondente fidelidade no idioma de saída;

• Síntese de conteúdos – conteúdos extensos e complexos podem se tornar mais fáceis, resumidos e assimiláveis, aplicando PLN.

Conclusão

O Processamento de Linguagem Natural é resultado de várias tecnologias para tornar a comunicação entre homem e máquina mais fácil, dinâmica e eficiente.