O processamento de linguagem natural (PLN) é a chave que permite aos computadores interpretar e responder às nossas instruções verbais, transformando-as em comandos executáveis. Este campo da inteligência artificial está revolucionando a forma como interagimos com a tecnologia, tornando nossos dispositivos mais intuitivos e responsivos.
O Que Exatamente é Processamento de Linguagem Natural?
Seja através da Alexa, Siri, Google Assistente, Bixby ou Cortana, a maioria das pessoas com um smartphone ou alto-falante inteligente possui um assistente virtual ativado por voz. A cada nova versão, esses assistentes se tornam mais eficazes em reconhecer e executar nossas solicitações. Mas como eles compreendem o que falamos? A resposta está no Processamento de Linguagem Natural (PLN).
Tradicionalmente, os softwares respondiam apenas a comandos específicos e predefinidos. Por exemplo, um arquivo era aberto ao clicar em “Abrir”, ou uma planilha realizava cálculos baseados em fórmulas com símbolos e nomes padronizados. O programa se comunica usando a linguagem de programação em que foi desenvolvido, gerando uma resposta quando recebe uma entrada que reconhece. Nesse cenário, as palavras funcionavam como alavancas mecânicas, sempre gerando o mesmo resultado.
As línguas humanas, por outro lado, são complexas e cheias de nuances, com diversos significados dependendo da estrutura da frase, tom de voz, sotaque, tempo, pontuação e contexto. O PLN, um ramo da inteligência artificial, procura eliminar a lacuna entre a linguagem humana e a forma como as máquinas processam informações. Assim, quando falamos ou digitamos naturalmente, a máquina entende nossa intenção e produz a saída desejada.
Isso é possível através da análise de uma grande quantidade de dados, que permite derivar o significado dos vários elementos da linguagem, indo além do sentido literal das palavras. Esse processo está intimamente ligado ao aprendizado de máquina, que capacita os computadores a aprender com a experiência. É por isso que as máquinas com capacidades de PLN frequentemente melhoram seu desempenho com o tempo.
Para ilustrar melhor, vamos examinar duas das técnicas fundamentais usadas no PLN para processar linguagem e informação:
Tokenização: Dividindo a Linguagem em Partes
A tokenização é o processo de quebrar o discurso em palavras ou frases. Cada pedaço de texto é considerado um token, e são esses tokens que surgem quando sua fala é processada. Parece simples, mas na prática é um processo complexo.
Imagine que você esteja usando um software de texto para voz, como o teclado do Google, para enviar uma mensagem a um amigo: “Encontre-me no parque”. Seu telefone, ao gravar e processar essa mensagem com o algoritmo de texto para fala, divide o que você disse em tokens. Esses tokens seriam “encontrar”, “me”, “em”, “o” e “parque”.
As pessoas fazem pausas de diferentes durações entre as palavras, e alguns idiomas podem ter pouquíssimas ou nenhuma pausa audível entre elas. O processo de tokenização varia muito dependendo do idioma e do dialeto.
Derivação e Lematização: Simplificando a Interpretação
A derivação e a lematização são processos que envolvem a remoção de acréscimos ou variações de uma palavra raiz, o que ajuda a máquina a reconhecer diferentes formas da mesma palavra. Isso visa tornar a interpretação da fala consistente, unificando palavras que têm significados semelhantes, e assim acelerar o processamento da PLN.
A derivação (stemming) é um processo rápido e simples, que envolve a remoção de afixos (adições antes ou depois da raiz) de uma palavra. Isso transforma a palavra em sua forma básica, apenas removendo letras. Por exemplo:
| “Caminhando” se transforma em “caminhar” |
| “Mais rápido” se transforma em “rápido” |
| “Severidade” se transforma em “sever” |
Como podemos ver, a derivação pode levar à alteração total do significado de uma palavra. “Severidade” e “sever” não significam a mesma coisa, mas o sufixo “idade” foi removido no processo.
A lematização, por sua vez, é um processo mais sofisticado, que envolve a redução de uma palavra à sua base (lema). Considera o contexto em que a palavra é usada em uma frase e também a consulta a um banco de dados de palavras e seus respectivos lemas. Por exemplo:
| “São” se transforma em “ser” |
| “Operação” se transforma em “operar” |
| “Severidade” se transforma em “severa” |
Nesse exemplo, a lematização transforma “severidade” em “severa”, que é a sua forma lema, preservando o significado original da palavra.
Aplicações e o Futuro do PLN
Os exemplos acima apenas arranham a superfície do potencial do Processamento de Linguagem Natural. As aplicações do PLN abrangem uma variedade de práticas e cenários, muitos dos quais fazem parte de nossas vidas diárias. Aqui estão alguns exemplos:
- Texto preditivo: ao digitar uma mensagem em seu smartphone, o sistema sugere palavras que se encaixam na frase ou que você já usou antes.
- Tradução automática: serviços como o Google Tradutor utilizam formas avançadas de PLN para processar e traduzir idiomas.
- Chatbots: o PLN é a base para chatbots inteligentes, utilizados no atendimento ao cliente para auxiliar os usuários e processar suas solicitações antes de envolver um atendente humano.
O futuro do PLN reserva ainda mais avanços. Sua aplicação está sendo expandida para áreas como mídia noticiosa, tecnologia médica, gerenciamento de locais de trabalho e finanças. É possível que, em breve, tenhamos conversas sofisticadas com robôs.
Se você deseja saber mais sobre o PLN, o blog Towards Data Science e o Stanford National Language Processing Group oferecem uma vasta gama de recursos.