O que é Natural Language Processing?

Você já se perguntou como a Siri entende suas perguntas ou como o Google Translate pode traduzir frases inteiras em um piscar de olhos?

A resposta está no Processamento de Linguagem Natural, ou NLP (Natural Language Processing).

Neste artigo, vamos explorar o que é NLP, como ele funciona e algumas de suas aplicações mais comuns, tudo de uma maneira fácil e didática para você que está começando no mundo da programação.

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O que é NLP?

Natural Language Processing é um campo da inteligência artificial que se concentra na interação entre computadores e humanos por meio da linguagem natural.

O objetivo do NLP é permitir que as máquinas compreendam, interpretem e respondam à linguagem humana de forma útil e significativa.

O que é Natural Language Processing?

Componentes Básicos do NLP

Para entender como o NLP funciona, vamos explorar alguns de seus principais componentes:

Análise Sintática (Parsing)

A análise sintática envolve a estrutura gramatical das frases.

É como ensinar o computador a identificar as partes do discurso (substantivos, verbos, adjetivos, etc.) e entender a hierarquia das palavras em uma frase.

Isso ajuda a máquina a entender a estrutura da frase e a função de cada palavra.

Análise Semântica

A análise semântica trata da interpretação do significado das palavras e frases.

Por exemplo, a palavra “banco” pode significar um lugar onde você guarda dinheiro ou um assento.

A análise semântica ajuda o computador a entender o significado correto com base no contexto.

Como funciona a INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL?

O que é Natural Language Processing?

Tokenização

Tokenização é o processo de dividir um texto em unidades menores, como palavras ou frases, chamadas tokens. Isso é essencial para muitas outras tarefas de NLP.

Por exemplo, a frase “O gato está no telhado” seria dividida em tokens: [“O”, “gato”, “está”, “no”, “telhado”].

Lematização e Stemização

O que é Natural Language Processing?

Essas técnicas reduzem palavras às suas formas base ou raiz.

A lematização considera o contexto e transforma palavras em suas formas base (por exemplo, “correção” para “corrigir”), enquanto a stemização simplesmente remove sufixos (por exemplo, “correções” para “correç”).

Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)

O reconhecimento de entidades nomeadas identifica e classifica entidades mencionadas no texto em categorias predefinidas, como nomes de pessoas, organizações, datas, etc.

O que é Natural Language Processing?

Por exemplo, na frase “Bill Gates fundou a Microsoft em 1975”, NER identificaria “Bill Gates” como uma pessoa, “Microsoft” como uma organização e “1975” como uma data.

Análise de Sentimento

A análise de sentimento avalia o sentimento ou opinião expressa em um texto, classificando-o como positivo, negativo ou neutro. Isso é muito usado em análises de redes sociais para entender a opinião do público sobre um produto ou evento.

Modelagem de Tópicos

A modelagem de tópicos identifica tópicos latentes em um conjunto de documentos.

Técnicas como Latent Dirichlet Allocation (LDA) são usadas para agrupar palavras em tópicos, facilitando a análise de grandes volumes de texto.

Tradução Automática

O que é Natural Language Processing?

A tradução automática converte texto ou fala de uma língua para outra, utilizando modelos que aprendem correspondências linguísticas entre pares de línguas.

Ferramentas como o Google Translate são exemplos de sistemas de tradução automática.

Geração de Linguagem Natural (NLG)

A geração de linguagem natural cria texto compreensível para humanos a partir de dados.

Isso é usado em aplicações como geração de relatórios automáticos ou respostas em chatbots.

Reconhecimento de Fala

O reconhecimento de fala transcreve áudio falado em texto, permitindo a interação por voz com sistemas computacionais.

Assistentes virtuais como Siri e Alexa utilizam essa tecnologia.

Aplicações do NLP

O que é Natural Language Processing?

Agora que entendemos os componentes básicos do NLP, vamos explorar algumas de suas aplicações mais comuns:

Assistentes Virtuais: Assistentes como Siri, Alexa e Google Assistant utilizam NLP para entender e responder a comandos de voz.
Chatbots: Chatbots suportam atendimento ao cliente e ajudam em tarefas automatizadas de suporte, usando NLP para entender e responder a perguntas.
Tradução de Idiomas: Ferramentas como Google Translate permitem a tradução automática de texto entre diferentes idiomas.
Análise de Textos: Ferramentas de análise de texto podem resumir documentos, extrair informações importantes ou classificar textos.
Detecção de Fraudes: Análise de textos em transações financeiras para identificar atividades suspeitas e prevenir fraudes.
Medicina: Processamento de notas clínicas e registros eletrônicos de saúde para obter insights clínicos e melhorar o atendimento ao paciente.

Desafios do NLP

Apesar dos avanços, o NLP enfrenta vários desafios:

Ambiguidade: A linguagem humana é repleta de ambiguidades, tanto léxicas quanto semânticas. Por exemplo, a palavra “manga” pode se referir à fruta ou à parte de uma camisa.
O que é Natural Language Processing?
Contexto: Entender o contexto é crucial para a correta interpretação da linguagem. O significado de uma palavra pode mudar dependendo da frase em que ela está inserida.
Variedade Linguística: Existem muitos idiomas e dialetos com estruturas gramaticais e vocabulários diferentes, tornando o processamento mais complexo.
Recursos Computacionais: Processar grandes volumes de texto requer recursos computacionais significativos, incluindo poder de processamento e armazenamento.

Conclusão

O que é Natural Language Processing?

O Processamento de Linguagem Natural é uma área fascinante da inteligência artificial que permite que máquinas compreendam e interajam com a linguagem humana.

Desde a análise sintática até a geração de linguagem natural, o NLP abrange uma ampla gama de técnicas e aplicações.

Embora ainda existam desafios a serem superados, os avanços contínuos nessa área prometem transformar a maneira como interagimos com a tecnologia.

Até a próxima! 🤓