A comunicação humana, com sua complexidade inerente, representa um desafio para as máquinas. A riqueza de nuances, incluindo abreviações, múltiplas interpretações, regras gramaticais intrincadas, o peso do contexto, gírias e inúmeros outros fatores, dificulta a compreensão computacional.
Entretanto, muitos processos de negócios e operacionais dependem de máquinas, o que exige uma interação contínua entre elas e os seres humanos.
Este cenário impulsionou a necessidade de tecnologias que capacitassem as máquinas a decifrar a linguagem humana, facilitando seu aprendizado e interpretação.
Assim, surgiram os algoritmos de Processamento de Linguagem Natural (PNL), que transformaram computadores em entidades capazes de interpretar tanto a linguagem escrita quanto a falada.
A PNL emprega uma variedade de algoritmos para processar a linguagem, tornando-se um pilar fundamental da Inteligência Artificial (IA) na otimização de dados não estruturados.
Este artigo explorará o conceito da PNL e alguns dos seus algoritmos mais notáveis.
Vamos começar!
O que é PNL?
O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é um campo multidisciplinar que cruza ciência da computação, linguística e inteligência artificial, dedicado a facilitar a interação entre a linguagem humana e os computadores. O objetivo principal é capacitar as máquinas a analisar e processar grandes volumes de dados textuais ou verbais em linguagem natural.
Em essência, a PNL é um conjunto de tecnologias e métodos avançados que permite que as máquinas compreendam, analisem e interpretem a linguagem humana. Ela concede às máquinas a capacidade de decifrar tanto o texto escrito quanto a linguagem falada. Com a PNL, as máquinas podem realizar tarefas como tradução, reconhecimento de fala, resumo, segmentação de tópicos e muitas outras, otimizando o trabalho dos desenvolvedores.
A PNL realiza todas essas tarefas em tempo real, utilizando diversos algoritmos, o que a torna extremamente eficiente. É uma tecnologia que combina aprendizado de máquina, aprendizado profundo e modelos estatísticos com modelagem computacional baseada em regras linguísticas.
Os algoritmos de PNL permitem que os computadores processem a linguagem humana, seja através de textos ou dados de voz, e decodifiquem seu significado para diversos propósitos. A capacidade de interpretação dos computadores evoluiu a tal ponto que eles agora podem até mesmo entender as emoções humanas e a intenção por trás de um texto. A PNL também pode prever as próximas palavras ou frases que o usuário pretende usar ao escrever ou falar.
Essa tecnologia tem sido desenvolvida há décadas e, com o tempo, foi aprimorada para alcançar uma maior precisão. As raízes da PNL estão no campo da linguística, e ela até mesmo ajudou os desenvolvedores a criar mecanismos de busca para a Internet. Com o avanço tecnológico, o uso da PNL se expandiu consideravelmente.
Hoje, a PNL é aplicada em uma ampla gama de setores, incluindo finanças, mecanismos de busca, inteligência de negócios, saúde e robótica. Além disso, a PNL penetrou em sistemas modernos e é usada em muitos aplicativos populares, como GPS ativado por voz, chatbots de atendimento ao cliente, assistentes digitais e operação de fala para texto.
Como funciona a PNL?
A PNL é uma tecnologia dinâmica que utiliza diferentes metodologias para traduzir a complexa linguagem humana para as máquinas. Ela usa principalmente a inteligência artificial para processar e traduzir palavras escritas ou faladas, permitindo que elas sejam compreendidas por computadores.
Assim como os humanos usam o cérebro para processar entradas, os computadores utilizam programas especializados que ajudam a transformar a entrada em uma saída compreensível. A PNL opera em duas fases durante a conversão: o processamento de dados e o desenvolvimento do algoritmo.
O processamento de dados constitui a primeira fase, na qual os dados de texto de entrada são preparados e limpos para análise pela máquina. Os dados são processados de forma a identificar todas as características do texto de entrada, tornando-o adequado para algoritmos de computador. Essencialmente, o estágio de processamento de dados prepara os dados de maneira que a máquina possa entender.
As técnicas envolvidas nesta fase incluem:
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- Tokenização: O texto de entrada é dividido em pequenas unidades para facilitar o processamento pela PNL.
- Remoção de palavras de parada: Essa técnica remove todas as palavras comuns do texto, transformando-o em uma forma que retenha as informações essenciais.
- Lematização e stemming: A lematização e o stemming reduzem as palavras à sua estrutura raiz, tornando-as mais fáceis para as máquinas processar.
- Marcação de parte do discurso: As palavras de entrada são marcadas com base em suas funções gramaticais (substantivos, adjetivos, verbos) antes de serem processadas.
Após a primeira fase, a máquina desenvolve um algoritmo que processa os dados. Entre os algoritmos de PNL usados para processar palavras pré-processadas, os sistemas baseados em regras e baseados em aprendizado de máquina são amplamente usados:
- Sistemas Baseados em Regras: Estes sistemas utilizam regras linguísticas para o processamento final das palavras. É um algoritmo mais antigo, mas ainda muito utilizado.
- Sistemas baseados em aprendizado de máquina: Este é um algoritmo avançado que combina redes neurais, aprendizado profundo e aprendizado de máquina para decidir sua própria regra de processamento de palavras. Utilizando métodos estatísticos, o algoritmo decide o processamento de palavras com base nos dados de treinamento e faz alterações conforme avança.
Diferentes categorias de algoritmos de PNL
Os algoritmos de PNL são essencialmente algoritmos ou instruções baseadas em aprendizado de máquina (ML) que são utilizadas durante o processamento da linguagem natural. Eles estão focados no desenvolvimento de protocolos e modelos que permitem que as máquinas interpretem a linguagem humana.
Os algoritmos de PNL podem adaptar sua abordagem com base na estratégia da IA e nos dados de treinamento fornecidos. O principal objetivo desses algoritmos é usar diferentes técnicas para transformar entradas complexas ou não estruturadas em informações compreensíveis para a máquina aprender.
Além de técnicas variadas, os algoritmos de PNL empregam princípios da linguagem natural para facilitar a compreensão da máquina. Eles são fundamentais para ajudar a máquina a entender o valor contextual de uma entrada específica. Sem essa capacidade, a máquina não conseguiria realizar a solicitação.
Os algoritmos de PNL são divididos em três categorias principais, com a escolha do modelo de IA dependendo da abordagem do cientista de dados. As categorias são:
#1. Algoritmos Simbólicos
Os algoritmos simbólicos são um dos pilares da PNL. Eles são responsáveis por analisar o significado de cada texto de entrada e estabelecer uma relação entre diferentes conceitos.
Algoritmos simbólicos utilizam símbolos para representar o conhecimento e as relações entre os conceitos. Como esses algoritmos utilizam lógica e atribuem significados com base no contexto, eles podem atingir alta precisão.
Os gráficos de conhecimento também desempenham um papel crucial na definição de conceitos e relações dentro de uma linguagem de entrada. Essa capacidade de definir conceitos corretamente e entender o contexto das palavras auxilia na construção de modelos XAI (Inteligência Artificial Explicável).
Entretanto, algoritmos simbólicos enfrentam desafios para expandir conjuntos de regras devido a várias limitações.
#2. Algoritmos Estatísticos
Os algoritmos estatísticos simplificam o trabalho para as máquinas, permitindo que elas analisem textos, compreendam seu significado e recuperem informações. É um algoritmo de PNL altamente eficaz, pois ajuda as máquinas a aprender sobre a linguagem humana reconhecendo padrões e tendências nas entradas textuais. Essa análise capacita as máquinas a prever qual palavra provavelmente será usada após a palavra atual em tempo real.
Os algoritmos estatísticos são utilizados em diversas aplicações, desde reconhecimento de fala e análise de sentimentos até tradução automática e sugestão de texto. A principal razão para seu uso difundido é sua capacidade de funcionar com grandes conjuntos de dados.
Adicionalmente, os algoritmos estatísticos podem determinar se duas frases em um parágrafo têm significados semelhantes e qual deve ser usada. No entanto, uma desvantagem é a dependência parcial de uma complexa engenharia de recursos.
#3. Algoritmos Híbridos
Este tipo de algoritmo de PNL combina os pontos fortes dos algoritmos simbólicos e estatísticos para gerar resultados eficazes. Ao focar nos benefícios e recursos essenciais, ele pode neutralizar a principal fraqueza de qualquer uma das abordagens, o que é fundamental para obter alta precisão.
Existem várias maneiras pelas quais ambas as abordagens podem ser aproveitadas:
- Aprendizado de máquina com suporte simbólico
- Aprendizado simbólico com suporte de aprendizado de máquina
- Aprendizado simbólico e de máquina trabalhando em paralelo
Algoritmos simbólicos podem dar suporte ao aprendizado de máquina, ajudando a treinar o modelo para que ele precise de menos esforço para aprender a linguagem por conta própria. Por outro lado, o aprendizado de máquina pode dar suporte aos métodos simbólicos, onde o modelo ML cria um conjunto de regras inicial para o simbólico e poupa o cientista de dados de construí-lo manualmente.
Quando o aprendizado simbólico e de máquina trabalham em conjunto, eles alcançam melhores resultados, pois garantem que os modelos compreendam corretamente uma passagem específica.
Melhores algoritmos de PNL
Existem inúmeros algoritmos de PNL que ajudam um computador a imitar a linguagem humana para fins de compreensão. Aqui estão alguns dos principais algoritmos de PNL que você pode usar:
#1. Modelagem de Tópicos
Fonte da imagem: Scaler
A modelagem de tópicos é um algoritmo que utiliza técnicas estatísticas de PNL para identificar temas ou tópicos principais em uma grande quantidade de documentos de texto.
Ela ajuda as máquinas a determinar o assunto que define um conjunto de textos. Como cada corpo de documentos contém vários tópicos, o algoritmo usa técnicas adequadas para identificar cada um deles por meio da avaliação de conjuntos específicos de vocabulário.
A alocação latente de Dirichlet é uma técnica popular para modelagem de tópicos. Trata-se de um algoritmo de ML não supervisionado que facilita a acumulação e organização de arquivos de grandes volumes de dados que não seriam possíveis pela anotação humana.
#2. Resumo de Texto
O resumo de texto é uma técnica de PNL altamente relevante que permite que algoritmos resumam um texto de forma concisa e fluente. É um processo rápido que extrai informações valiosas sem precisar analisar cada palavra.
O resumo pode ser feito de duas maneiras:
- Resumo baseado em extração: A máquina extrai apenas as principais palavras e frases do documento sem alterar o original.
- Resumo baseado em abstração: Novas palavras e frases são criadas a partir do documento, descrevendo todas as informações e intenções.
#3. Análise de Sentimento
Este algoritmo de PNL permite que a máquina compreenda o significado ou a intenção por trás do texto do usuário. Ele é amplamente usado em modelos de negócios de IA para ajudar as empresas a entender o que os clientes pensam sobre seus produtos ou serviços.
Ao entender a intenção dos dados de texto ou voz de um cliente em várias plataformas, os modelos de IA podem identificar os sentimentos de um cliente e ajudar a abordá-los de forma adequada.
#4. Extração de Palavras-chave
A extração de palavras-chave é um algoritmo de PNL muito utilizado para extrair um grande número de palavras e frases relevantes de conjuntos de dados textuais.
Existem vários algoritmos de extração de palavras-chave, como TextRank, Term Frequency e RAKE. Alguns algoritmos podem usar palavras adicionais, enquanto outros se concentram na extração de palavras-chave com base no conteúdo de um determinado texto.
Cada algoritmo de extração de palavras-chave utiliza seus próprios métodos teóricos. É benéfico para várias organizações, pois ajuda a armazenar, pesquisar e recuperar conteúdo de grandes conjuntos de dados não estruturados.
#5. Gráficos de Conhecimento
Muitos consideram os algoritmos de gráficos de conhecimento os mais avançados. Eles utilizam triplos para armazenar informações.
Este algoritmo combina três elementos: sujeito, predicado e entidade. No entanto, criar um gráfico de conhecimento não é uma única técnica, mas envolve várias técnicas de PNL para torná-lo mais eficaz e detalhado. O algoritmo é utilizado para extrair informações ordenadas de grandes volumes de texto não estruturado.
#6. TF-IDF
TF-IDF é um algoritmo estatístico de PNL que avalia a importância de uma palavra para um determinado documento dentro de uma coleção massiva. Essa técnica envolve a multiplicação de dois valores distintos:
- Frequência do termo: Indica o número total de vezes que uma palavra aparece em um documento específico. Palavras de parada geralmente têm alta frequência em um documento.
- Frequência inversa de documentos: Destaca termos altamente específicos para um documento ou palavras que ocorrem com menos frequência em todo o conjunto de documentos.
#7. Nuvem de Palavras
A nuvem de palavras é um algoritmo de PNL único que envolve técnicas de visualização de dados. As palavras importantes são destacadas e apresentadas em um formato visual.
Palavras importantes no documento são exibidas com letras maiores, enquanto palavras menos importantes são mostradas com letras menores. Às vezes, as palavras menos importantes podem não aparecer na tabela.
Recursos de Aprendizagem
Além das informações acima, se você quiser saber mais sobre o processamento de linguagem natural (PNL), considere os seguintes cursos e livros.
#1. Ciência de Dados: Processamento de Linguagem Natural em Python
Este curso da Udemy é bem avaliado por alunos e foi meticulosamente criado pela Lazy Programmer Inc. Ele aborda tudo sobre PNL e algoritmos de PNL, e ensina como realizar análise de sentimentos. Com uma duração total de 11 horas e 52 minutos, o curso oferece acesso a 88 palestras.
#2. Processamento de Linguagem Natural: PNL com Transformers em Python
Com este curso popular da Udemy, você aprenderá sobre PNL com modelos de transformadores, além de poder criar seus próprios modelos ajustados. O curso oferece uma cobertura completa de PNL, com 11,5 horas de vídeo sob demanda e 5 artigos. Você também aprenderá sobre técnicas de construção de vetores e pré-processamento de dados de texto para PNL.
#3. Processamento de Linguagem Natural com Transformers
Este livro foi lançado em 2017 e busca auxiliar cientistas de dados e codificadores a aprender sobre PNL. Após a leitura, você poderá construir e otimizar modelos de transformadores para diversas tarefas de PNL. Você também entenderá como usar os transformadores para aprendizado de transferência multilíngue.
#4. Processamento Prático de Linguagem Natural
Neste livro, os autores explicam as tarefas, problemas e abordagens para solução na PNL. Ele também ensina como implementar e avaliar diferentes aplicações de PNL.
Conclusão
A PNL é uma parte essencial do mundo moderno da IA, permitindo que as máquinas compreendam e interpretem a linguagem humana. Os algoritmos de PNL são úteis em várias aplicações, desde mecanismos de pesquisa e TI até finanças, marketing e muito mais.
Além das informações acima, também listei alguns dos melhores cursos e livros de PNL que o ajudarão a aprofundar seu conhecimento sobre o assunto.