O que é PNL?
O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é um subcampo da inteligência artificial (IA). Ele permite que os robôs analisem e compreendam a linguagem humana, permitindo-lhes realizar atividades repetitivas sem intervenção humana. Os exemplos incluem tradução automática, resumo, classificação de tickets e verificação ortográfica.
Processamento de linguagem natural (NLP) é a capacidade de um computador para analisar e compreender a linguagem humana. A PNL é um subconjunto da inteligência artificial focada na linguagem humana e está intimamente relacionada à linguística computacional, que se concentra mais em abordagens estatísticas e formais para entender a linguagem.
O NLP é normalmente usado para resumo de documentos, classificação de texto, detecção e rastreamento de tópicos, tradução automática, reconhecimento de fala e muito mais.
Como funciona a PNL?
Os sistemas NLP usam algoritmos de aprendizado de máquina para analisar grandes quantidades de dados não estruturados e extrair informações relevantes. Os algoritmos são treinados para reconhecer padrões e fazer inferências com base nesses padrões. Veja como funciona:
- O usuário deve inserir uma frase no sistema de Processamento de Linguagem Natural (NLP).
- O sistema NLP divide a frase em partes menores de palavras, chamadas de tokens, e converte o áudio em texto.
- Em seguida, a máquina processa os dados de texto e cria um arquivo de áudio com base nos dados processados.
- A máquina responde com um arquivo de áudio baseado em dados de texto processados.
Tamanho e crescimento do mercado de PNL
A inteligência artificial será a próxima grande novidade no mundo da tecnologia. Com sua capacidade de entender o comportamento humano e agir de acordo, a IA já se tornou parte integrante de nossas vidas diárias. O uso da IA evoluiu, com a onda mais recente sendo o processamento de linguagem natural (NLP).
O tamanho do mercado global de PNL está avaliado em US$ 15.7 bilhões em 2022 e deve crescer a uma CAGR de mais de 25% durante o período de previsão 2022-2027. O mercado está projetado para atingir 49.4 bilhões de dólares até 2027 com um CAGR de 25.7%.
Benefícios da PNL
Maior eficiência e precisão da documentação
Um documento gerado pelo NLP resume com precisão qualquer texto original que os humanos não possam gerar automaticamente. Além disso, pode realizar tarefas repetitivas, como analisar grandes blocos de dados para melhorar a eficiência humana.
Capacidade de criar automaticamente um resumo de conteúdo textual grande e complexo
A linguagem de processamento natural pode ser usada para tarefas simples de mineração de texto, como extrair fatos de documentos, analisar sentimentos ou identificar entidades nomeadas. O processamento natural também pode ser usado para tarefas mais complexas, como entender comportamentos e emoções humanas.
Permite que assistentes pessoais como Alexa interpretem palavras faladas
A PNL é útil para assistentes pessoais como Alexa, permitindo que o assistente virtual entenda comandos de palavras faladas. Também ajuda a encontrar rapidamente informações relevantes de bancos de dados contendo milhões de documentos em segundos.
Possibilita o uso de chatbots para atendimento ao cliente
O NLP pode ser usado em chatbots e programas de computador que usam inteligência artificial para se comunicar com as pessoas por meio de texto ou voz. O chatbot usa o NLP para entender o que a pessoa está digitando e responder adequadamente. Eles também permitem que uma organização forneça suporte ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, em vários canais.
A realização da análise de sentimento é mais simples
A Análise de Sentimentos é um processo que envolve a análise de um conjunto de documentos (como críticas ou tweets) relativos à sua atitude ou estado emocional (por exemplo, alegria, raiva). A análise de sentimento pode ser usada para categorizar e classificar postagens de mídia social ou outro texto em várias categorias: positivo, negativo ou neutro.
Insights analíticos avançados que antes estavam fora de alcance
A recente proliferação de sensores e dispositivos conectados à Internet levou a uma explosão no volume e na variedade de dados gerados. Como resultado, muitas organizações aproveitam o NLP para dar sentido a seus dados para conduzir melhores decisões de negócios.
Desafios da PNL
Erros ortográficos
As linguagens naturais estão cheias de erros ortográficos, erros de digitação e inconsistências de estilo. Por exemplo, a palavra “processo” pode ser escrita como “processo” ou “processamento”. O problema é agravado quando você adiciona acentos ou outros caracteres que não estão no seu dicionário.
Diferenças de idioma
Um falante de inglês pode dizer: “Vou trabalhar amanhã de manhã”, enquanto um falante de italiano diria: “Domani Mattina vado al lavoro”. Mesmo que essas duas frases signifiquem a mesma coisa, a PNL não entenderá a última, a menos que você a traduza para o inglês primeiro.
Tendências inatas
Linguagens de processamento natural são baseadas em lógica humana e conjuntos de dados. Em algumas situações, os sistemas de PNL podem realizar os vieses de seus programadores ou dos conjuntos de dados que usam. Às vezes, também pode interpretar o contexto de maneira diferente devido a preconceitos inatos, levando a resultados imprecisos.
Palavras com múltiplos significados
A PNL é baseada na suposição de que a linguagem é precisa e inequívoca. Na realidade, a linguagem não é nem precisa nem inequívoca. Muitas palavras têm vários significados e podem ser usadas de maneiras diferentes. Por exemplo, quando dizemos “latido”, pode ser um latido de cachorro ou de uma árvore.
Incerteza e falsos positivos
Falsos positivos ocorrem quando o NLP detecta um termo que deveria ser compreensível, mas não pode ser respondido adequadamente. O objetivo é criar um sistema de PNL que possa identificar suas limitações e esclarecer confusões usando perguntas ou dicas.
Dados de treinamento
Um dos maiores desafios da linguagem de processamento natural são os dados de treinamento imprecisos. Quanto mais dados de treinamento você tiver, melhores serão seus resultados. Se você der ao sistema dados incorretos ou tendenciosos, ele aprenderá as coisas erradas ou aprenderá de forma ineficiente.
Exemplo de PNL
Tradução de linguagem natural, ou seja, Google Tradutor
O Google Tradutor é um serviço de tradução gratuito baseado na web que oferece suporte a mais de 100 idiomas e pode traduzir seu conteúdo automaticamente para esses idiomas. O serviço tem dois modos: tradução e sugestões de tradução.
Processadores de texto, ou seja, MS Word e Grammarly usam NLP para verificar erros gramaticais
Processadores de texto como MS Word e Grammarly usam NLP para verificar se há erros gramaticais no texto. Eles fazem isso observando o contexto da sua frase em vez de apenas as próprias palavras.
Sistemas de reconhecimento de fala/IVR usados em call centers
O reconhecimento de fala é um excelente exemplo de como o NLP pode ser usado para melhorar a experiência do cliente. É um requisito muito comum que as empresas tenham sistemas IVR instalados para que os clientes possam interagir com seus produtos e serviços sem precisar falar com uma pessoa ao vivo. Isso lhes permite lidar com mais chamadas, mas também ajuda a reduzir custos.
Assistentes pessoais digitais, ou seja, Google Home, Siri, Cortana e Alexa
O uso da PNL tornou-se mais prevalente nos últimos anos, à medida que a tecnologia avançou. Os aplicativos do Personal Digital Assistant, como Google Home, Siri, Cortana e Alexa, foram todos atualizados com recursos de NLP. Esses dispositivos usam NLP para entender a fala humana e responder adequadamente.
Casos de uso
Processamento inteligente de documentos
Este caso de uso envolve a extração de informações de dados não estruturados, como texto e imagens. O NLP pode ser usado para identificar as partes mais relevantes desses documentos e apresentá-los de maneira organizada.
Análise de Sentimentos
A análise de sentimento é outra maneira pela qual as empresas podem usar a PNL em suas operações. O software analisaria postagens de mídia social sobre uma empresa ou produto para determinar se as pessoas pensam positivamente ou negativamente sobre isso.
Detecção de fraude
O NLP também pode ser usado para detecção de fraude, analisando dados não estruturados, como e-mails, telefonemas, etc., e bancos de dados de seguros para identificar padrões ou atividades fraudulentas com base em palavras-chave.
Detecção de idioma
O NLP é usado para detectar o idioma de documentos de texto ou tweets. Isso pode ser útil para empresas de moderação e tradução de conteúdo.
IA conversacional / Chatbot
Uma IA conversacional (geralmente chamada de chatbot) é um aplicativo que entende a entrada de linguagem natural, falada ou escrita, e executa uma ação especificada. Uma interface de conversação pode ser usada para fins de atendimento ao cliente, vendas ou entretenimento.
Resumo de texto
Um sistema de PNL pode ser treinado para resumir o texto de forma mais legível do que o texto original. Isso é útil para artigos e outros textos longos em que os usuários podem não querer gastar tempo lendo todo o artigo ou documento.
Tradução do texto
O NLP é usado para traduzir automaticamente o texto de um idioma para outro usando métodos de aprendizado profundo, como redes neurais recorrentes ou redes neurais convolucionais.
Pergunta-Resposta
A resposta a perguntas (QA) é uma tarefa no processamento de linguagem natural (NLP) que recebe uma pergunta como entrada e retorna sua resposta. A forma mais simples de responder a perguntas é encontrar uma entrada correspondente na base de conhecimento e retornar seu conteúdo, conhecida como “recuperação de documentos” ou “recuperação de informações”.
Reconhecimento de entidade nomeada
O reconhecimento de entidade nomeada é um recurso central no Processamento de Linguagem Natural (NLP). É um processo de extração de entidades nomeadas de texto não estruturado em categorias predefinidas. Exemplos de entidades nomeadas incluem pessoas, organizações e locais.
Monitoramento de Mídia Sociais
As ferramentas de monitoramento de mídia social podem usar técnicas de PNL para extrair menções de uma marca, produto ou serviço de postagens de mídia social. Uma vez detectadas, essas menções podem ser analisadas quanto a sentimento, engajamento e outras métricas. Essas informações podem informar as estratégias de marketing ou avaliar sua eficácia.
Texto Preditivo
O texto preditivo usa NLP para prever qual palavra os usuários digitarão a seguir com base no que digitaram em sua mensagem. Isso reduz o número de pressionamentos de tecla necessários para que os usuários concluam suas mensagens e melhora a experiência do usuário, aumentando a velocidade com que eles podem digitar e enviar mensagens.
