O processamento de linguagem natural (PNL) é uma combinação poderosa de linguística e ciência da computação que, por meio do estudo da linguagem e da criação de sistemas inteligentes, torna a linguagem humana tão inteligível para as máquinas quanto seria para um ser humano, seja em formato de texto ou de fala.
Como um ramo da inteligência artificial (IA), a PNL permite que computadores e máquinas entendam, interpretem, processem e manipulem a linguagem humana usando linguística computacional e modelos estatísticos, métodos de aprendizado de máquina e processos de aprendizado profundo.
O conhecimento extraído por essas tecnologias é convertido em algoritmos que ensinam as máquinas a executar uma infinidade de tarefas que são infinitamente valiosas para as empresas. Quanto mais dados os algoritmos de PLN recebem, mais precisos se tornam os modelos de análise de texto.
A PNL inclui uma imensa diversidade de técnicas, desde métodos estatísticos e de aprendizado de máquina até abordagens algorítmicas e baseadas em regras. Há uma ampla gama de abordagens devido à variedade de dados baseados em texto e fala e de acordo com suas aplicações práticas.
Antes de analisar as técnicas de PNL mais relevantes, é importante entender que existem ferramentas específicas projetadas para executar essas tarefas automaticamente, sem a necessidade de investir muito tempo e esforço para programá-las manualmente.
As análises sintática e semântica são duas das principais técnicas usadas na PNL. A sintaxe se refere ao uso de regras gramaticais para organizar as palavras em uma frase para que façam sentido gramatical. A semântica, por outro lado, envolve o uso e o significado das palavras por meio da aplicação de algoritmos que esclarecem o significado dos conceitos.
A PNL combina sistemas tradicionais baseados em regras com sistemas mais complexos baseados em métodos de aprendizado de máquina. Ela usa métodos estatísticos capazes de entender e dar sentido ao significado do idioma em questão. À medida que aprendem a executar tarefas com base nos dados de treinamento que recebem, eles ajustam e refinam seus métodos à medida que mais dados são processados.
O processamento de dados é um método para traduzir dados em informações úteis. Sendo uma das técnicas mais amplamente usadas no processamento semântico, a tokenização converte sequências de caracteres, palavras ou parágrafos em entradas para a máquina, segmentando grandes quantidades de texto para processá-lo de forma mais eficiente e significativa.
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Para entender a estrutura e o significado da linguagem humana, a PNL analisa diferentes aspectos da fonte, como sintaxe, semântica, pragmática e morfologia, a fim de executar tarefas que decompõem os dados baseados em texto e fala de uma forma que dê sentido ao que as máquinas estão recebendo. Alguns dos destaques incluem:
A análise de sentimento é uma tarefa de PLN para a qual os modelos de aprendizado de máquina são treinados para classificar o texto por polaridade de opinião (positiva, negativa ou neutra). Ao extrair as qualidades subjetivas do texto, como atitudes e emoções, o PLN é capaz de identificar opiniões subjetivas em grandes quantidades de texto. Isso é muito útil quando se trata de entender a reação de um grupo de consumidores ou clientes em potencial em relação a um evento específico.
Ao extrair as informações mais relevantes de um grande número de fontes, a NLP simplifica o processo de resumo de dados para criar uma versão resumida de um documento sem perder seus pontos principais. Isso pode se basear na extração (extração contextual de frases e sentenças de um texto existente) ou na abstração (criação de um resumo a partir do zero que renderiza todo o valor da fonte original).
Essa função envolve a tradução automática de conteúdo baseado em texto ou fala de um idioma para outro. Ela usa software e tecnologia inteligentes para traduzir textos sem a necessidade de intervenção humana. A tradução automática (MT) é cada vez mais capaz de entender o contexto e preservar o significado de frases completas, graças às novas redes neurais e a um número maior de fontes disponíveis de big data.
A PNL oferece uma infinidade de tarefas, além das mencionadas acima, incluindo conversão de fala em texto e vice-versa, anonimização de texto, classificação de documentos, marcação gramatical, desambiguação de sentido de palavras ou modelagem de tópicos.
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O reconhecimento de padrões e a estatística aplicada da PNL abriram as portas para um novo nível de comunicação global. Ela desempenha um papel importante nos ambientes jurídico e econômico-financeiro, entre outros, ao traduzir documentos, identificar e vincular partes interessadas e entidades em grandes quantidades de dados para ajudar a cumprir o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) por meio da anonimização ou criar dados paralelos para treinar sistemas de IA.
Além disso, a PNL é particularmente útil em setores como seguros, saúde ou indústria, ajudando a acelerar a eficiência e os processos de transformação digital. Com o reconhecimento e a síntese de fala, por exemplo, podem ser criados chatbots capazes de manter conversas fluentes com usuários internacionais e responder a perguntas automaticamente. .
Na verdade, os aplicativos de PNL incluem todos os setores e constituem o núcleo das ferramentas diárias, desde softwares de tradução, chatbots, filtros de spam e mecanismos de pesquisa até softwares de correção gramatical, assistentes de voz e ferramentas de monitoramento de mídias sociais.
Que benefícios a PNL trará para sua empresa? Aqui estão alguns benefícios que conduzirão sua empresa a um uso mais eficiente das informações e a vantagens competitivas.
A PNL ajuda as máquinas a entender e analisar automaticamente grandes quantidades de dados não estruturados, como tíquetes de atendimento ao cliente, avaliações on-line e relatórios de notícias. Ao realizar análises rápidas e em larga escala, ela permite a aquisição de informações detalhadas em todos os idiomas, aumentando assim os recursos de tomada de decisões.
De previsões de mercado a investimentos financeiros anuais, a NLP extrai informações de notícias, relatórios e documentos com a capacidade de transformá-las em decisões algorítmicas. Dessa forma, as informações extraídas são convertidas em uma fonte de determinação estratégica.
A PNL está mais próxima do que nunca da tradução automática com qualidade humana. Ela permite compreender e interpretar estruturas de linguagem e fala, possibilitando conversas naturais ao incluir um significado fundamental que converte a saída em um resultado infinitamente mais coerente e preciso.
Eliminar as barreiras linguísticas para ajudar as pessoas a se comunicarem é, portanto, um dos principais objetivos da PNL. Por meio de métodos de aprendizado de máquina alimentados por big data disponíveis, a ciência de dados é cada vez mais capaz de imitar a maneira como as pessoas corrigem textos traduzidos por máquina.
A NLP usa tecnologia adaptativa inteligente e profunda para acelerar o processamento de conteúdo multilíngue e a aquisição de conhecimento. Os algoritmos de NLP se adaptam para atender às necessidades e aos critérios individuais, como a linguagem complexa e específica de cada setor.
Ao combinar o uso de recursos humanos exclusivos com os mais recentes desenvolvimentos em software de PNL, é possível oferecer soluções personalizadas em diferentes campos linguísticos.
A inteligência artificial exige uma grande quantidade de dados e, portanto, a ciência de dados é necessária para armazenar, gerenciar e limpar todas essas informações. A PNL pode organizar as tarefas a serem executadas automaticamente, realizando pesquisas, classificações e análises muito mais rápidas e exaustivas.
Ao reduzir drasticamente o esforço humano necessário para tarefas tradicionalmente manuais e repetitivas, a eficiência operacional é aprimorada, permitindo que sua empresa cresça de forma escalonável, alocando recursos da maneira mais eficaz para reduzir custos e ineficiências.
A Pangeanic e sua plataforma ECO permitem que você atenda às necessidades dos seus clientes, independentemente do idioma, com serviços como tradução automática, anonimização, classificação de dados ou análise de sentimentos, entre outros.
Uma ferramenta totalmente personalizável com a qual você pode traduzir documentos e extrair conhecimento profundo de textos, sem barreiras de idioma ou tempo.