O que é processamento de linguagem natural?

• Jamerson Rodrigues
• 0

Nos últimos anos, o processamento de linguagem natural (PLN, ou NLP em inglês) tem se tornado cada vez mais sofisticado, alimentando assistentes virtuais, tradução automática, chatbots e muito mais.

Embora a PNL seja um campo desafiador, ela tem o potencial de melhorar muito a forma como interagimos com a tecnologia e nos beneficiamos dela. 

Portanto, continue lendo para descobrir como funciona o processamento de linguagem natural e algumas das aplicações promissoras desse campo em rápido avanço.

Leia também: O que é Proof of Stake: guia completo

O que é processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural (PLN) é um ramo da inteligência artificial que permite que os computadores analisem, entendam e gerem linguagem humana. 

O PLN potencializa tecnologias como assistentes virtuais, tradução automática e análise de sentimentos (neutro, negativo ou positivo). Assim, a PNL envolve:

1. 1. Utilizar palavras e dados da linguagem humana como entrada (dados que serão analisados).
2. 2. Converter essa entrada em uma representação matemática que um computador possa manipular.
3. 3. Analisar e compreender o significado e a intenção por trás da entrada.

A PNL tornou-se fundamental para que as empresas entendam os clientes, otimizem as comunicações e aprimorem as experiências.

Conforme a tecnologia continua a evoluir, o processamento de linguagem natural desempenhará um papel ainda maior na forma como interagimos com a inteligência artificial e nos beneficiamos dela.

Como o PLN funciona

No processamento de linguagem natural, a linguagem humana é dividida em partes para que a estrutura gramatical das frases e o significado das palavras possam ser analisados e compreendidos no contexto. Isso ajuda os computadores a ler e entender o texto falado ou escrito da mesma forma que os humanos.

Aqui estão algumas tarefas fundamentais de pré-processamento de PLN que os cientistas de dados precisam realizar antes que as ferramentas de PLN possam dar sentido à linguagem humana:

• Tokenização: quebra o texto em unidades semânticas menores ou partes individuais.
• Marcação de partes do discurso: classificação de palavras como substantivos, verbos, adjetivos, advérbios, pronomes, etc.
• Radicalização: padronização de palavras, reduzindo-as às suas formas radicais.
• Remoção de palavras: eliminação de palavras comuns que adicionam pouca ou nenhuma informação única, como preposições e artigos (em, para, um, o).

Somente depois disso as ferramentas de PLN podem transformar o texto em algo que uma máquina pode entender.

De fato, o próximo passo é construir um algoritmo de PLN, que consistem em dois tipos principais. A abordagem baseada em regras depende de regras gramaticais criadas manualmente, enquanto os algoritmos de aprendizado de máquina se baseiam em métodos estatísticos e aprendem com exemplos. 

Leia também: O que é Web 3.0? Guia completo sobre essa iteração da Internet

Exemplos de PLN

O processamento de linguagem natural tem diversas aplicações práticas no mundo real. Por exemplo: chatbots utilizados por empresas para lidar com perguntas de atendimento ao cliente usam o PLN para compreender e responder adequadamente. 

Também temos ferramentas como o Google Translate, que dependem de PLN para traduzir entre idiomas, analisando exemplos extensos para determinar traduções corretas de palavras, frases e sentenças. 

De fato, uma outra utilização importante do PLN é no reconhecimento da fala, pois o PLN consegue transcrever e compreender a voz humana, analisando os sons que compõem as palavras e a forma como são pronunciadas para interpretar o significado.

Desse modo, o PLN impulsiona tecnologias utilizadas diariamente para compreender e aproveitar os vastos dados que estão disponíveis na internet. 

Benefícios do PLN

Quando utilizado corretamente, o processamento de linguagem natural traz consigo diversos benefícios para as empresas e para a sociedade. 

• Democratização da inteligência artificial: Conforme utilizamos PLN, ferramentas incríveis surgem, como chatbots, geradores de slides, ferramentas administrativas, geradores de vídeo.
• Tradutores e acessibilidade: Um outro exemplo interessante são as ferramentas de tradução, como dito anteriormente, pois que ajudam a superar barreiras linguísticas.
• Motores de busca: Há um crescente uso de PLN e IA nos motores de busca. Por exemplo: o BING está utilizando IA generativa ao realizar buscas.
• Personalização de conteúdo: O PLN ajuda a entender os padrões de comportamento, desse modo, ele auxilia na criação de conteúdo personalizado com base no interesse dos usuários.

Assim, o PLN permite que os sistemas adquiram um entendimento semelhante ao humano da linguagem, para que possam interpretar, processar e gerar fala e texto de maneira natural e útil.

Leia também: 8 opções de IA que cria imagens grátis

Conclusão

Agora que você compreende os fundamentos do Processamento de Linguagem Natural (PLN), mesmo que de modo simples, pode apreciar melhor a evolução dessa área da inteligência artificial em muitas tecnologias que usamos diariamente. 

O PLN impulsiona muitas inovações que tornam as informações mais acessíveis e os fluxos de trabalho mais eficientes. O futuro é promissor e está afetando outras áreas e tecnologias, como o metaverso.

O metaverso traz consigo diversos ambientes virtuais, como o Agrispace, desenvolvido para o agronegócio brasileiro.

Entenda como a sua empresa pode entrar no metaverso, clique aqui.

INFORMAÇÕES SOBRE AGRISPACE – O METAVERSO DO AGRO [email protected] ou pelo WhatsApp clicando Aqui!!

Quer ficar por dentro de nossas postagens e notícias, entre em nosso canal no WhatsApp e venha conosco, descobrir o mundo do metaverso