Redes neurais e como elas funcionam no processamento de linguagem natural

A estrutura de uma rede neural funciona por meio de um processo de treinamento, conhecido como aprendizagem profunda, um subcampo da aprendizagem de máquina. Essa é uma tecnologia de inteligência artificial (IA) aplicada à programação neurolinguística.

Você deve estar se perguntando o que são exatamente as redes neurais e como elas são usadas no processamento de linguagem natural (NLP).

O que é uma rede neural?

Basicamente, uma rede neural é a modelagem de como o cérebro humano funciona ao processar informações. É um sistema adaptativo que, por meio de treinamento, aprende e melhora continuamente para modelar relações e padrões entre dados, fornecer soluções para problemas complexos e simular o processamento de linguagem natural.

Essa rede contém neurônios ou nós (unidades básicas) interconectados e organizados em camadas. Há uma camada de entrada, que recebe os dados de entrada; uma ou mais camadas ocultas, que propagam os dados, e uma camada de saída, que envia o resultado da análise ou PNL.

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Como funciona uma rede neural?

Para imitar o cérebro humano, uma rede neural examina os valores ou dados que recebe em sua camada de entrada, prevendo e propagando um resultado. A camada de entrada envia os dados para a segunda camada, que os transmite para as sucessivas camadas ocultas.

Na segunda camada, os neurônios ou nós detectam e filtram padrões de alta relevância e combinam os dados. A cada valor de entrada é atribuído um peso que modifica o peso de entrada. Esses valores resultantes são somados e definidos por uma função logística ou sigmoide.

Nas camadas ocultas subsequentes, a saída da camada anterior é analisada e processada para ser transferida para a próxima camada. Em seguida, na camada de saída, os valores são recombinados para obter e propagar o resultado.

Esse sistema se baseia na premissa de que, em cada conjunto de parâmetros, há uma maneira de combiná-los para prever um determinado resultado. É a rede neural que é responsável por obter a melhor combinação possível de parâmetros para um determinado problema e aplicá-la, ou seja, fazer a previsão e fornecer um resultado.

Tipos de redes neurais

Dependendo de como os dados fluem ou são transmitidos dos nós de entrada para os nós de saída, existem os seguintes tipos de redes neurais:

• Redes neurais feedforward: nessa estrutura de rede, os dados são processados em apenas uma direção, do nó de entrada para o nó de saída.

• Redes neurais de retropropagação: nesse caso, os valores também são transferidos do nó de entrada para o nó de saída, mas seguem vários caminhos na rede. Apenas um desses caminhos está correto e a rede o detecta por meio da operação de um loop de feedback.

• Redes neurais convolucionais: esse tipo de rede tem várias camadas ocultas treinadas para executar tarefas matemáticas diferentes e específicas, como filtragem ou síntese. Elas são muito úteis na classificação e no reconhecimento de imagens.

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Como uma rede neural é treinada?

Uma rede neural é treinada por meio do ajuste dos pesos dos valores de entrada em cada nó de sua estrutura, a fim de oferecer a resposta mais adequada ao problema. Ou seja, uma rede neural é treinada por meio de um processo de aprendizado.

Tipos de aprendizado de rede neural

Durante o treinamento, a rede neural pode empregar diferentes métodos de aprendizado:

• Aprendizagem monitorada ou controlada: um agente externo mostra ao sistema os padrões e o resultado a ser gerado. Dessa forma, a rede executará cálculos e combinações para que seu resultado se ajuste ao que é esperado.

• Aprendizado não supervisionado (sem influência externa): nesse processo, o resultado é desconhecido. A rede se baseia apenas nas observações feitas sobre os valores de entrada.

• Aprendizagem aprimorada: nesse mecanismo de aprendizagem, a rede executa a própria análise, mas os resultados são avaliados posteriormente. Cada saída correta é reforçada positivamente, enquanto as saídas erradas são rejeitadas.

• Aprendizagem híbrida: esse método de aprendizagem combina os mecanismos acima.

Usos comuns de redes neurais

As redes neurais são usadas no reconhecimento e na classificação de padrões, no monitoramento de sistemas de computadores e robôs, na previsão de eventos, na análise de sentimentos e na análise de dados. Os usos mais comuns são:

 Visão computacional

As redes neurais são usadas para dar aos computadores "visão artificial", ou seja, a capacidade de distinguir imagens, de maneira semelhante ao processo humano. Por exemplo, sistemas em veículos que reconhecem sinais de trânsito ou outros usuários da estrada.

Reconhecimento de fala

Vários sistemas, como software de transcrição automática, assistentes virtuais ou programas de legendagem de vídeo, usam redes neurais para analisar a voz humana, independentemente do idioma, do tom ou do sotaque em que a pessoa está falando.

Processamento de linguagem natural

As redes neurais também são empregadas na tecnologia de linguagem natural para permitir que os computadores executem com êxito o processo de PLN. Dessa forma, os textos ou documentos podem ser processados, as informações extraídas e o significado dos dados determinado.

Por exemplo, chatbots ou análise de sentimento para comentários em mídias sociais.

Como as redes neurais funcionam na PNL

As redes neurais deram aos modelos de PNL uma enorme capacidade de compreender e simular a linguagem humana. Elas permitiram que as máquinas previssem palavras e abordassem tópicos que não faziam parte do processo de aprendizado.

Para obter esse desempenho nos processos de PNL, as redes neurais devem ser treinadas com grandes quantidades de documentos (corpora) de acordo com o tipo de texto ou idioma a ser processado.

Nos modelos de linguagem da PNL, as redes neurais atuam nos estágios iniciais, transformando palavras do vocabulário em vetores. Elas agem com base no princípio de que, em um texto, o significado de uma determinada palavra está associado às palavras encontradas ao redor dela.

Esses vetores são usados em operações simples para fornecer resultados razoáveis no nível semântico.

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Os benefícios do uso de redes neurais em relação a outros métodos

Usar redes neurais significa empregar uma estrutura semelhante à do cérebro humano, o que oferece benefícios como:

• O método de aprendizado: as redes neurais aprendem com o treinamento inicial, por meio de exemplos que ilustram as tarefas a serem executadas.

• Auto-organização: as redes organizam o que aprendem.

• Tolerância a falhas: em caso de danos parciais, eles podem continuar a responder.

• Operação em tempo real: eles têm altas velocidades de transmissão.

• Flexibilidade: eles podem processar várias alterações na entrada de informações.

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