A inteligência artificial tem ganhado mais espaço com as novas tecnologias. Mas um dos desafios que profissionais de desenvolvimento dessas ferramentas enfrentam é a tradução entre nossas linguagens e os dados estruturados.
Nesse sentido, a NLP (natural language processing, ou processamento de linguagem natural) é o segmento da inteligência artificial voltado à construção dessas pontes. Confira neste artigo o conceito, funções e principais aplicações da NPL!
O que é NLP?
Por meio de estratégias de machine learning, cientistas de dados e programadores alimentam os sistemas de recursos que possam auxiliar no processo de extração de sentido e interface com o usuário, baseando-se na linguagem humana.
A lógica de programação se baseia em uma sintaxe simples, com elementos conectivos e binários, que determinam a ordem dos processos que o sistema em questão seguirá. As linguagens em si, como Python e Ruby, têm suas particularidades, mas a ideia é que o software desenvolvido possa realizar suas tarefas de forma clara.
Uma questão que surge é quando essas tarefas estão ligadas à interpretação de texto. Os textos humanos não são codificados de forma clara para os sistemas, o que exige que exista uma metodologia para traduzir essas informações de forma confiável.
As linguagens funcionam com base em uma gramática, ou seja, em um conjunto de diretrizes que aplicam sentido e contexto às palavras.
Desse modo, em nossa linguagem verbal, temos a dimensão morfológica, sintática, semântica e pragmática. Cada uma dessas dimensões afeta o sentido da comunicação e a forma com que as palavras coexistem.
A morfologia é a análise das palavras por sua forma. Isso é, o significado é extraído pelos fonemas que as compõem. Essa dimensão é a responsável por classificar e organizar as palavras de acordo com sua função isolada. Por exemplo, a palavra “máquina” é um substantivo.
Já a sintaxe coloca a palavra em uma frase e conecta as ideias entre elas. A frase “A máquina está ligada” coloca o substantivo como sujeito do diálogo. Aqui, o foco é no que é dito.
A semântica, por outro lado, foca no como isso é dito. Figuras de linguagem e duplo sentido são vistos aqui. Por exemplo: “Um computador é uma máquina” usa o sentido óbvio, enquanto “Ele é uma máquina no trabalho” recorre a figuração.
Já a pragmática é a área da linguística que analisa a relação entre a linguagem e os interlocutores, contextualizando não apenas a forma e a função das palavras, mas entendendo-as em relação a outros processos linguísticos.
Aqui, a expressão “parem as máquinas!” mostra que as mesmas palavras podem ter uma carga de sentido diferente de acordo com quem as utiliza.
A linguagem humana exige detecção de tom e intenção, ela não funciona apenas de forma abstrata. Por ter essa flexibilidade, não é simples transformá-la em códigos simples que possam ser compreendidos pelos sistemas.
Assim, a inteligência artificial não lida bem com ambiguidades e incertezas, já que os sistemas neurais de informação funcionam em forma de cadeia. Justamente por isso, é preciso ensiná-la a perceber o sentido da comunicação, por meio de estratégias de NLP que incorporam a lógica da programação.
Para que serve a NLP?
O objetivo do processamento de linguagem natural é facilitar a extração de sentido do texto. Esse texto não está codificado para os sistemas, ou seja, faz parte da linguagem natural humana.
Pode ser um artigo jornalístico, uma busca online, um texto jurídico, posts em redes sociais, comentários em portais, atendimento ao cliente e muitas outras formas de comunicação verbal que exigem um maior conhecimento por parte dos softwares.
O mecanismo por trás dessa tradução é o deep learning. Deep learning é uma estratégia de alimentação de sistemas que visa estabelecer conexões e repetição de padrões, essencialmente ensinando o software a aprender com os próprios erros.
A ideia é que, conforme a tecnologia for usada, ela se tornará mais responsiva aos estímulos.
Os sistemas extraem conteúdo por meio da tokenização das palavras. Isso é, eles quebram a linguagem verbal humana em pedaços menores, aos quais podem ser atribuídos valores específicos.
Ao entrar em contato com um termo, a inteligência artificial o categoriza de acordo com tom, intenção e outras variáveis. Ao contrastar com o banco de dados e termos vistos anteriores, essa inteligência vai identificando os padrões necessários para interpretar os textos com menos erros.
Quais são as aplicações da NLP?
Existem diferentes contextos em que o usuário final e os profissionais da tecnologia se beneficiam da NLP. Ao transformar a linguagem humana na linguagem dos sistemas, as interfaces ficam mais claras e a tecnologia fica mais próxima do cotidiano.
De automatização de tarefas e dispositivos de segurança e personalização de conteúdos, a NLP está presente em diferentes aspectos da sociedade. Confira alguns exemplos:
Buscadores
Os buscadores e indexadores digitais agregam links para conteúdos relacionados ao que pesquisamos. Mas como eles chegam a essas conclusões? A NLP é parte do funcionamento desses mecanismos.
Ao buscar um vídeo no Youtube, por exemplo, você utiliza uma palavra-chave. A partir daí, a plataforma interpreta o que você digitou e oferece conteúdos mais relevantes.
Além disso, traz também conteúdos relacionados, que são ligados ao seu termo de busca, mas não necessariamente o que você de fato procurava.
Essa indexação de temas correlatos está diretamente ligada ao mecanismo que direciona anúncios online.
Por exemplo, ao lidar com dados em relação ao público-alvo, profissionais de marketing desenvolvem estratégias de divulgação de acordo com aquilo que você pesquisa, oferecendo produtos que sejam compatíveis com seu estilo de vida.
Texto preditivo
Outro exemplo de sistema alimentado pelos seus hábitos linguísticos são as ferramentas de texto preditivas. Comuns em dispositivos móveis e processadores de texto, elas oferecem sugestões da palavra seguinte de acordo com o que já foi digitado.
Ou seja, ao longo do tempo, a ferramenta vai se adaptando ao ritmo e ao tom de escrita do usuário, o que, por sua vez, permite que a comunicação seja mais fluida.
Ao repetir várias vezes o mesmo conjunto de termos, como por exemplo “oi, tudo bem?” quando você começa a frase, o software já sugere como continuar.
Isso tem sido cada vez mais comum também em emails. Com a inclusão de textos preditivos em clientes como Gmail e Outlook, os usuários podem manter formatações e regras de e-mails profissionais, alimentadas pela frequência com que são usadas na prática.
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Chatbots
As empresas se beneficiam – e muito – de um recurso com NLP chamado chatbot. Os chatbots são robôs de atendimento ao cliente na forma de chat.
Isso significa, então, que a empresa desenvolve respostas práticas de acordo com as dúvidas e pontuações mais comuns entre seus clientes e gera um atendimento automático que também é responsivo ao público.
Funciona, inclusive, como filtro: o primeiro ponto de contato do cliente é o chatbot, que, interpretando o que foi dito, tenta direcionar para soluções de problemas já estabelecidas.
Caso a questão não seja solucionada, aí sim a empresa faz uso de um atendimento personalizado.
Além de diminuir custos operacionais, os chatbots ajudam a organizar os serviços de atendimento. Como a NLP filtra e organiza o que é dito, os especialistas têm suas tarefas categorizadas e priorizadas, o que permite uma solução mais eficiente dos problemas.
Corretores automáticos
Além de contar com tecnologia de texto preditivo, os serviços de mensagem e processadores de texto incorporam corretores automáticos.
Esses corretores são alimentados pelos dicionários do idioma, mas também “aprendem” a processar os erros mais comuns e o tom da escrita do usuário, afunilando as recomendações.
Outro recurso derivado é o de checagem de coesão de textos. Muitas ferramentas online permitem que o usuário verifique não apenas erros ortográficos, mas também falhas sintáticas e semânticas que possam comprometer o sentido do texto em si.
Filtros de spam
As plataformas de e-mail são espaços digitais onde a NLP se destaca. Isso inclui filtros anti-spam, ferramentas automatizadas que interpretam e classificam as mensagens de acordo com fatores de risco linguístico.
Palavras que fazem parte de textos comuns de golpes online, links, números, pedidos de pagamento e outros itens fazem com que o sistema interprete a mensagem como spam e a remova da caixa de entrada.
Isso só é possível porque as plataformas aprenderam a extrair significado, seguindo o processamento da linguagem natural dos usuários.
Como a necessidade por essas ferramentas aumenta ao longo do tempo e a preocupação com segurança digital também, cada vez mais elas estão em sintonia com os critérios de filtragem e podem amenizar os riscos em sua caixa de entrada.
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Assistentes virtuais
“Ok google, acenda as luzes!”; “Siri, ligue para a recepção”; “Alexa, toque uma playlist no Spotify”: é inegável que os assistentes virtuais estão cada vez mais em alta, seja nos dispositivos já existentes e incorporados aos sistemas operacionais como Windows, Android e iOS ou por meio de dispositivos inteligentes que detectam os comandos verbais.
Aqui, o desafio não é apenas extrair significado de um texto, mas sim da voz do usuário, adicionando uma camada extra de interpretação.
Os assistentes virtuais precisam tornar a fala do usuário um conjunto de itens aos quais podem ser atribuídos valores, relacionados a comandos anteriores e bancos de dados ricos.
Com isso, ao longo do tempo, o sistema já está alinhado às necessidades reais antes mesmo de receber o comando, permitindo a facilitação da rotina e a criação de hábitos.
Tom do texto
Um recurso muito utilizado em pesquisas é o de filtragem do tom de textos. No contexto digital, analisar o nível de resposta positiva ou negativa a uma publicação ajuda a entender melhor quais as opiniões do público.
Um exemplo claro é o de resenhas de locais no Google Maps: quando o usuário busca um hotel ou restaurante, por exemplo, surgem tags automatizadas dos assuntos mais citados por outros clientes.
O mesmo pode ser dito por nuvens de palavras: quando um tema vira tendência nas redes sociais, pode ser em um tom positivo ou negativo, mas com a ciência da NLP e da análise de dados, é possível criar visualizações mais claras do contexto.
Esses insights podem ser aplicados posteriormente na tomada de decisões de negócios, o que mostra a importância do uso da tecnologia para criar bancos de informações confiáveis e bem estudados.
Outro ponto em que o tom é importante é na mediação de discurso online. As plataformas buscam filtros que mantenham os diálogos abertos, mas saudáveis, o que é um desafio linguístico.
Para isso, é preciso utilizar ferramentas que interpretem o tom das mensagens e as envie para moderação. Em sites de notícias e redes sociais, essas ferramentas se mostram cada vez mais essenciais para evitar spam, divulgação de dados pessoais e ofensas.
Resumos automáticos
Um texto longo exige resumos simplificados. E os repositórios de programação contam com bancos relevantes para facilitar esse processo por meio da NLP.
A ideia aqui é criar um algoritmo que elimine o excesso de informações e que traga em poucas palavras o que o texto robusto quer passar.
Revisão e análise
A revisão de textos longos ou documentos legais também é facilitada pela NLP. Por meio do processamento do texto, o usuário pode comparar documentos e trechos, facilitando a identificação de falhas.
Além disso, a tecnologia pode ser usada como detecção de plágio: os filtros buscam por inconsistência e cópias no texto, que apontem para um problema maior.
Transcrição e tradução
Assim como os assistentes virtuais interpretam os comandos na voz dos usuários, as ferramentas de transcrição escutam e anotam o que foi dito.
Isso é útil para a transformação de conteúdo em áudio e vídeo para conteúdo escrito (como as legendas automáticas, por exemplo), mas também como forma de facilitar a comunicação, já que a digitação por voz também é uma forma de acessibilidade.
A tradução automática, conhecida como machine learning, é uma derivação interessante da NLP. Aqui, a ideia é utilizar os conhecimentos gerados por meio do processamento de linguagem natural para traduzir elementos de um idioma a outro.
Ou seja, os softwares interpretam um termo, transformam em dados e buscam em sua base equivalentes em outros idiomas, baseando-se no contexto.
Um ponto marcante dessa técnica é que ela também cresce com o tempo: ou seja, quanto mais a ferramenta for usada para traduções e as traduções forem refinadas, mais ela aprende a detectar os pares. Um bom exemplo de deep learning.
A NLP transforma nossa linguagem em uma linguagem que pode ser interpretada pelos sistemas. Esses sistemas têm uma lógica própria e exigem conhecimento em programação para trazer mais resultados. Ainda não sabe como começar? Confira nosso guia de programação para iniciantes!
