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O processamento de linguagem natural é uma importante técnica da inteligência artificial que mistura a computação com a linguística para tornar os computadores mais humanos. É uma tendência da transformação digital. Busca melhorar a relação entre máquinas e pessoas ao permitir que os sistemas entendam os humanos e consigam processar os nossos idiomas.
Para isso, é preciso usar estatística, matemática, linguística e processamento robusto.
Chamada também pela sigla, PLN, a área tem crescido bastante ultimamente com a explosão dos bots e das interfaces de conversação. Vemos aplicações de PLN em todo lugar praticamente, com diferentes níveis de complexidade. Assim, vale aprender mais sobre como esse subcampo da IA se estrutura e como funciona de fato.
Neste artigo, nosso objetivo é discutir esse universo e tentar dissecar como a computação já é capaz de se comunicar diretamente com humanos. Acompanhe.
O que é PLN?
Em suma, a PLN é a área da inteligência computacional que busca interpretar códigos de linguagens humanas e compreender o que dizemos e escrevemos. Afinal, os computadores não entendem naturalmente esses códigos, pois apenas compreendem linguagem binária, matemática, reduzida a dois símbolos. A PLN permite expandir isso.
Para entender nossa linguagem, os algoritmos quebram as frases e palavras em elementos menores e realizam cálculos e operações para buscar o significado geral. São feitas diversas ações e diversos tipos de processamentos para chegar a uma compreensão.
Essa subárea surgiu com o intuito de trazer as máquinas para tarefas comuns aos humanos, como a tradução de um texto de um idioma para outro. Como sempre, o foco era automatizar essas atividades para liberar as pessoas para outras funções mais estratégicas. Nos anos 40, começaram-se as primeiras iniciativas, com a finalidade de interceptar mensagens inimigas na guerra.
Depois, as contribuições de Noam Chomsky ajudaram a reforçar a subárea. Ele trouxe importantíssimos conceitos da linguística que se tornaram base da computação teórica, como na teoria de autômatos. Ademais, se tornaram base para o campo de processamento de linguagem natural, especialmente na parte de decodificar uma mensagem.
Hoje, esse mundo se expandiu tanto que vemos aplicações em todos os lugares. Uma delas é a análise de sentimentos, que tenta compreender a emoção em um texto, se é positiva ou negativa; há a recuperação de informação, lógica usada em buscadores para achar um site que combina com uma informação buscada; a sumarização de textos transforma textos maiores em resumos; há a tradução também.
Outro uso de PLN que vem se destacando cada vez mais é o uso para diálogos e conversação. Nesse caso, a tecnologia serve como base para que sistemas entendam os humanos e consigam conversar de forma direta, sem grandes problemas. Desse modo, o robô pode ajudar as pessoas com dúvidas, resolver transtornos e até mesmo coletar dados para uma ação, como uma solicitação de empréstimo.
Com os bots, temos também o crescimento do reconhecimento de caracteres, que se baseia em leitura de documentos físicos e interpretação de imagens. Assim, cria uma interface entre o mundo físico e o digital, viabilizando automação para reduzir custos e agilizar processos.
Como o Processamento de Linguagem Natural funciona na prática?
Chegou a hora de entender então como o PLN funciona na prática. O sistema faz diversas análises para chegar ao seu resultado, de modo a verificar a fonologia, a sintaxe, a semântica e outras. Em cada uma dessas etapas, é possível aprender algo para entender completamente uma frase.
Na fonologia, a análise é do som das palavras, pensando em como são faladas; na morfologia, o sistema se preocupa com as unidades dentro de uma palavra; na análise sintática, o sistema verifica a função das palavras em um contexto; na análise léxica, estuda as palavras individualmente; na análise semântica, tenta entender o significado geral de uma frase.
Uma das principais fases é a tokenização, que consiste em dividir uma frase em pequenos tokens ou unidades. Há também a remoção de stopwords, que é um processo para buscar apenas termos relevantes em uma frase, sem palavras gerais que sempre se repetem em todas as frases, como artigos.
Outro subprocesso é a stemização, que é a busca do radical de cada palavra, um elemento fundamental que é comum em outras palavras. Também temos a lematização, que busca uma versão em infinitivo de cada palavra.
Dentre as abordagens, temos três principais: simbólica, estatística e conexionista. Simbólica é baseada em regras mais simples; a estatística coloca métodos estatísticos no meio; a conexionista envolve também teorias do conhecimento.
Em uma abordagem de análises de sentimentos, o sistema divide as palavras da frase em uma matriz e tenta aplicar estratégias matemáticas para estudar as relações entre elas.
É muito comum que as técnicas citadas sejam seguidas de abordagens mais comuns de Machine Learning ou Deep Learning. Os treinamentos para aprendizagem supervisionada, por exemplo, fazem parte do processo e permitem que um sistema consiga entender como uma frase gera uma emoção positiva ou negativa em uma análise de sentimentos.
Quais são os desafios dessa tecnologia?
Um dos grandes desafios dessa área é a própria complexidade das linguagens humanas. As linguagens evoluem e mudam rapidamente, o que cria uma demanda para que os sistemas sejam sempre reavaliados e alterados. Mesmo com a grande capacidade de aprendizado do sistema de IA, ela precisa de novos dados e de constantes treinamentos para continuar a par da evolução.
Isso inclui, por exemplo, o surgimento de gírias e de construções especiais, muitas que fogem das regras básicas da língua. Em termos semânticos, os computadores podem ter dificuldade para compreender regionalismos e conceitos que sofrem variações muito específicas. Isso se dá porque a língua é também uma marca de um povo, variando a depender desse povo.
Desenvolver uma interface que consiga compreender certas nuances humanas é difícil. Por exemplo, conseguir captar marcas de expressão e sons que não chegam a ser palavras, mas que indicam humor.
Outro desafio é ser capaz de conversar com alguém sem oferecer uma conversação artificial demais. O avanço dos bots permitiu que muito fosse feito nesse quesito, porém ainda há muito espaço para evolução.
O processamento de linguagem natural é um campo da IA que busca interpretar termos e palavras humanas para automatizar a conversação e as tarefas como a tradução de textos. Tem diversas aplicações, como recuperação de informação, tradução, sumarização, bots conversacionais, reconhecimento de fala e outros.
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