5 curiosidades sobre o processamento de linguagem natural

Processamento de linguagem natural ganha cada vez mais espaço na sociedade moderna

O processamento de linguagem natural (PLN) consiste em uma vertente da inteligência artificial (IA) desenvolvida com o objetivo de permitir que computadores consigam entender, interpretar e criar a partir da linguagem humana.

Para que a área de PLN fosse possível, foi preciso reunir conhecimentos de diferentes disciplinas, como ciência da computação e linguística computacional, viabilizando o entendimento da comunicação humana pelos computadores.

Como funciona o PLN

O processamento de linguagem natural utiliza técnicas como estatística, algoritmos, regras e machine learning para entender a linguagem humana.

Por muito tempo o processamento computacional era restrito ao texto escrito, uma vez que a linguagem tem nuances que a torna mais complexa e sua interpretação mais difícil pelas máquinas.

Atualmente, o processamento de linguagem natural é viável uma vez que são usadas diferentes abordagens para alcançar esse resultado, além de uma capacidade de processamento maior por parte dos computadores.

Para que o PLN fosse possível, diversas tarefas básicas realizadas em uma aula de português ou gramática foram traduzidas para versões digitais como: verificação do idioma, análise sintática, relações semânticas, tokenização, sistematização das informações e rotulagem dos elementos do discurso.

No PLN as diferentes partes da construção e compreensão de uma sentença são divididas para obter funções menores para então agregá-las ao explorar as possibilidades de junção dos diferentes elementos, como em um quebra-cabeça.

Portanto, algumas tarefas menores viabilizam o entendimento da sentença completa e a obtenção de complexos usos do PLN como:

  • identificação das categorias que compõem o conteúdo;

  • mapeamento e definição dos tópicos para definir o significado;

  • extração do contexto, obtendo informações estruturadas do conteúdo;

  • reconhecimento dos sentimentos, identificando opiniões ou sensações expressas no conteúdo;

  • conversão de texto em fala e de fala em texto, permitindo, por exemplo, os comandos de voz;

  • mapeamento do sumário, ou tópicos, do conteúdo;

  • tradução para diferentes idiomas.

Atualmente, o processamento natural de linguagem permite a comunicação mais fluída entre computadores e humanos, inclusive por meio de novas interfaces, como os assistentes virtuais.

É por meio do PNL que a máquina consegue compreender o que é falado, mas também entregar respostas, fazer pesquisas, interpretar conteúdos, extrair informações mais importantes e, até mesmo, identificar sentimentos.

A tecnologia também viabiliza a estruturação de grandes dados não-estruturados, como conteúdos de vídeo e áudio.

A linguagem humana é muito complexa e, antes do PNL, as máquinas não conseguiam identificar o conteúdo desses formatos de forma automatizada, uma vez que existem diversas variáveis na linguagem, como idiomas, dialetos, sotaques etc.

Com o PNL esses dados tornaram-se analisáveis, juntamente com os conteúdos de textos e outros formatos estruturados e já reconhecidos.

Curiosidades sobre o PLN

A flexibilidade das aplicações do processamento natural de linguagem, tanto para conteúdos de texto como de áudio, faz com que a solução tenha usos cada vez mais diversos e criativos. Conheça alguns deles a seguir!

1. Filtro de e-mail

É por meio do PNL que o serviço de spam tem ficado mais assertivo nos últimos anos, pois a tecnologia consegue fazer a análise de termos e frases mais comuns em spams e avaliar essa recorrência em todas as mensagens recebidas, fazendo a classificação.

2. Traduções

Se você já usou serviços online de tradução para descobrir a letra de uma música, uma demanda de trabalho ou estudo, você também já usou PNL.

Atualmente, os tradutores online estão mais confiáveis e é graças ao processamento natural de linguagem que permite a tradução não apenas de cada palavra, mas considerando também o sentido da frase.

3. Assistentes virtuais

Seja nos celulares ou com aparelhos específicos, os assistentes virtuais só são possíveis atualmente devido ao PNL, pois é essa tecnologia que viabiliza que haja o reconhecimento de voz, interpretação do conteúdo e uma resposta útil.

Além disso, atualmente, os assistentes virtuais também podem responder às questões usando recursos de linguagem como o humor.

Outro aspecto relevante é que, por meio do machine learning, os assistentes virtuais tornam-se mais inteligentes e personalizados às necessidades individuais, pois passam a reconhecer padrões.

4. Preenchimento automático

A correção e preenchimento automático são recursos já comuns do dia a dia que também utilizam processamento natural de linguagem para conseguir sugerir termos e construções de acordo com o contexto.

A solução torna-se cada vez mais personalizada conforme o uso, pois com o machine learning também é possível identificar padrões.

5. Software médico

O processamento de linguagem natural também é usado na área da saúde, mais especificamente na telemedicina com o software de voz para laudo.

A tecnologia permite que o médico dite seus achados em um exame radiológico, por exemplo, e a ferramenta transcreve para permitir a emissão do laudo. A solução também utiliza machine learning para tornar-se mais inteligente e personalizada conforme o uso.

Outro aspecto importante é que para funcionar adequadamente na medicina, o software de laudo precisa ser ensinado com um dicionário médico específico, permitindo compreender e contextualizar termos técnicos da área, melhorando sua acurácia.

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