As linguagens humanas são difíceis de entender para as máquinas, pois envolve muitas siglas, significados diferentes, sub-significados, regras gramaticais, contexto, gírias e muitos outros aspectos.
Mas muitos processos e operações de negócios utilizam máquinas e exigem interação entre máquinas e humanos.
Assim, os cientistas precisavam de uma tecnologia que ajudasse a máquina a decodificar as linguagens humanas e tornasse mais simples para as máquinas aprendê-las.
Foi quando surgiram os algoritmos de processamento de linguagem natural ou NLP. Tornou os programas de computador capazes de entender diferentes linguagens humanas, sejam as palavras escritas ou faladas.
O NLP faz uso de diferentes algoritmos para processar linguagens. E com a introdução dos algoritmos de NLP, a tecnologia tornou-se uma parte crucial da Inteligência Artificial (IA) para ajudar a otimizar dados não estruturados.
Neste artigo, discutirei a PNL e alguns dos algoritmos de PNL mais comentados.
Vamos começar!
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O que é PNL?
O processo de linguagem natural (NLP) é um campo da ciência da computação, lingüística e inteligência artificial que lida com a interação entre a linguagem humana e os computadores. Ele ajuda a programar máquinas para que possam analisar e processar grandes volumes de dados associados a linguagens naturais.
Em outras palavras, a PNL é uma tecnologia ou mecanismo moderno utilizado por máquinas para compreender, analisar e interpretar a linguagem humana. Dá às máquinas a capacidade de compreender textos e a linguagem falada pelos humanos. Com o NLP, as máquinas podem executar tradução, reconhecimento de fala, resumo, segmentação de tópicos e muitas outras tarefas em nome dos desenvolvedores.
A melhor parte é que o NLP faz todo o trabalho e tarefas em tempo real usando vários algoritmos, tornando-o muito mais eficaz. É uma daquelas tecnologias que combina aprendizado de máquina, aprendizado profundo e modelos estatísticos com modelagem computacional baseada em regras linguísticas.
Os algoritmos de NLP permitem que os computadores processem a linguagem humana por meio de textos ou dados de voz e decodifiquem seu significado para vários propósitos. A capacidade de interpretação dos computadores evoluiu tanto que as máquinas podem até entender os sentimentos humanos e a intenção por trás de um texto. A PNL também pode prever as próximas palavras ou frases que vêm à mente do usuário quando ele está escrevendo ou falando.
Essa tecnologia está presente há décadas e, com o tempo, foi avaliada e obteve melhor precisão no processo. A PNL tem suas raízes ligadas ao campo da linguística e até ajudou desenvolvedores a criar mecanismos de busca para a Internet. Como a tecnologia avançou com o tempo, o uso da PNL se expandiu.
Hoje, a PNL encontra aplicação em uma vasta gama de campos, desde finanças, mecanismos de busca e inteligência de negócios até saúde e robótica. Além disso, a PNL se aprofundou nos sistemas modernos; ele está sendo utilizado para muitos aplicativos populares, como GPS operado por voz, chatbots de atendimento ao cliente, assistência digital, operação de fala para texto e muito mais.
Como funciona a PNL?
A PNL é uma tecnologia dinâmica que utiliza diferentes metodologias para traduzir a complexa linguagem humana para máquinas. Ele utiliza principalmente inteligência artificial para processar e traduzir palavras escritas ou faladas para que possam ser compreendidas por computadores.
Como os humanos têm cérebros para processar todas as entradas, os computadores utilizam um programa especializado que os ajuda a processar a entrada em uma saída compreensível. O NLP opera em duas fases durante a conversão, onde uma é o processamento de dados e a outra é o desenvolvimento do algoritmo.
O processamento de dados serve como a primeira fase, onde os dados de texto de entrada são preparados e limpos para que a máquina possa analisá-los. Os dados são processados de forma a apontar todos os recursos no texto de entrada e torná-lo adequado para algoritmos de computador. Basicamente, o estágio de processamento de dados prepara os dados de uma forma que a máquina possa entender.
As técnicas envolvidas nesta fase são:
Fonte: Amazinum See More
- Tokenização: O texto de entrada é segregado em pequenos formulários para que seja adequado para o NLP trabalhar neles.
- Remoção de palavras de parada: A técnica de remoção de palavras de parada remove todas as palavras familiares do texto e as transforma em um formulário que retém todas as informações em um estado mínimo.
- Lematização e lematização: a lematização e a lematização fazem com que as palavras sejam diminuídas em sua estrutura raiz, de modo que seja fácil para as máquinas processá-las.
- Marcação de parte do discurso: Dessa forma, as palavras de entrada são marcadas com base em seus substantivos, adjetivos e verbos e, em seguida, são processadas.
Depois que os dados de entrada passaram pela primeira fase, em seguida, a máquina desenvolve um algoritmo onde pode finalmente processá-los. Entre todos os algoritmos de NLP usados para processar as palavras pré-processadas, os sistemas baseados em regras e baseados em aprendizado de máquina são amplamente usados:
- Sistemas Baseados em Regras: Aqui, o sistema utiliza regras lingüísticas para o processamento final das palavras. É um algoritmo antigo que ainda está sendo usado em larga escala.
- 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. Como utiliza métodos estatísticos, o algoritmo decide o processamento de palavras com base nos dados de treinamento e faz alterações à medida que avança.
Diferentes categorias de algoritmos de PNL
Os algoritmos NLP são algoritmos ou instruções baseados em ML que são usados durante o processamento de linguagens naturais. Eles estão preocupados com o desenvolvimento de protocolos e modelos que permitem que uma máquina interprete as linguagens humanas.
Os algoritmos de NLP podem modificar sua forma de acordo com a abordagem da IA e também com os dados de treinamento com os quais foram alimentados. O principal trabalho desses algoritmos é utilizar diferentes técnicas para transformar eficientemente entradas confusas ou não estruturadas em informações com base nas quais a máquina pode aprender.
Juntamente com todas as técnicas, os algoritmos de NLP utilizam princípios de linguagem natural para tornar as entradas mais compreensíveis para a máquina. Eles são responsáveis por auxiliar a máquina a entender o valor de contexto de uma determinada entrada; caso contrário, a máquina não conseguirá realizar o pedido.
Os algoritmos de NLP são segregados em três categorias principais diferentes, e os modelos de IA escolhem qualquer uma das categorias, dependendo da abordagem do cientista de dados. Essas categorias são:
#1. Algoritmos Simbólicos
Algoritmos simbólicos servem como um dos pilares dos algoritmos de PNL. Estes são responsáveis por analisar o significado de cada texto de entrada e, em seguida, utilizá-lo para estabelecer uma relação entre os diferentes conceitos.
Algoritmos simbólicos utilizam símbolos para representar conhecimento e também a relação entre conceitos. Como esses algoritmos utilizam lógica e atribuem significados às palavras com base no contexto, você pode obter alta precisão.
Os gráficos de conhecimento também desempenham um papel crucial na definição de conceitos de uma linguagem de entrada, juntamente com o relacionamento entre esses conceitos. Devido à sua capacidade de definir corretamente os conceitos e entender facilmente os contextos das palavras, esse algoritmo ajuda a construir o XAI.
No entanto, algoritmos simbólicos são desafiadores para expandir um conjunto de regras devido a várias limitações.
#2. Algoritmos Estatísticos
Os algoritmos estatísticos podem facilitar o trabalho para as máquinas, analisando os textos, compreendendo cada um deles e recuperando o significado. É um algoritmo NLP altamente eficiente porque ajuda as máquinas a aprender sobre a linguagem humana, reconhecendo padrões e tendências na matriz de textos de entrada. Essa análise ajuda as máquinas a prever qual palavra provavelmente será escrita após a palavra atual em tempo real.
Do reconhecimento de fala, análise de sentimento e tradução automática à sugestão de texto, os algoritmos estatísticos são usados para muitas aplicações. A principal razão por trás de seu uso generalizado é que ele pode funcionar em grandes conjuntos de dados.
Além disso, os algoritmos estatísticos podem detectar se duas frases em um parágrafo são semelhantes em significado e qual usar. No entanto, a principal desvantagem desse algoritmo é que ele depende parcialmente de uma complexa engenharia de recursos.
#3. Algoritmos Híbridos
Esse tipo de algoritmo de PNL combina o poder dos algoritmos simbólicos e estatísticos para produzir um resultado eficaz. Ao focar nos principais benefícios e recursos, ele pode facilmente anular a fraqueza máxima de qualquer uma das abordagens, o que é essencial para alta precisão.
Há muitas maneiras pelas quais ambas as abordagens podem ser aproveitadas:
- Aprendizado de máquina de apoio simbólico
- Aprendizado de máquina com suporte simbólico
- Aprendizado simbólico e de máquina trabalhando em paralelo
Os algoritmos simbólicos podem dar suporte ao aprendizado de máquina, ajudando-o a treinar o modelo de forma que ele tenha que fazer menos esforço para aprender o idioma por conta própria. Embora o aprendizado de máquina ofereça suporte a formas simbólicas, o modelo ML pode criar um conjunto de regras inicial para o simbólico e poupar o cientista de dados de construí-lo manualmente.
No entanto, quando o aprendizado simbólico e de máquina trabalham juntos, leva a melhores resultados, pois pode garantir que os modelos entendam corretamente uma passagem específica.
Melhores algoritmos de PNL
Existem inúmeros algoritmos de PNL que ajudam um computador a emular a linguagem humana para compreensão. Aqui estão os melhores algoritmos de PNL que você pode usar:
#1. Modelagem de tópicos
Fonte da imagem: Scaler
A modelagem de tópicos é um daqueles algoritmos que utilizam técnicas estatísticas de NLP para descobrir temas ou tópicos principais de um grande número de documentos de texto.
Basicamente, ajuda as máquinas a encontrar o assunto que pode ser utilizado para definir um determinado conjunto de texto. Como cada corpus de documentos de texto contém vários tópicos, esse algoritmo usa qualquer técnica adequada para descobrir cada tópico, avaliando conjuntos específicos do vocabulário de palavras.
A alocação latente de Dirichlet é uma escolha popular quando se trata de usar a melhor técnica para modelagem de tópicos. É um algoritmo de ML não supervisionado e ajuda a acumular e organizar arquivos de uma grande quantidade de dados que não são possíveis por anotação humana.
#2. Resumo de texto
É uma técnica de NLP altamente exigente, onde o algoritmo resume um texto brevemente e também de maneira fluente. É um processo rápido, pois o resumo ajuda a extrair todas as informações valiosas sem passar por cada palavra.
A sumarização pode ser feita de duas formas:
- Resumo baseado em extração: Faz com que a máquina extraia apenas as principais palavras e frases do documento sem modificar o original.
- Resumo baseado em abstração: Nesse processo, novas palavras e frases são criadas a partir do documento de texto, que descreve todas as informações e intenções.
#3. Análise Sentimental
É o algoritmo NLP que ajuda uma máquina a compreender o significado ou a intenção por trás de um texto do usuário. É amplamente popular e usado em diferentes modelos de negócios de IA porque ajuda 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 diferentes plataformas, os modelos de IA podem informar sobre os sentimentos de um cliente e ajudá-lo a abordá-los adequadamente.
#4. Extração de palavras-chave
A extração de palavras-chave é outro algoritmo NLP popular que ajuda na extração de um grande número de palavras e frases direcionadas de um enorme conjunto de dados baseados em texto.
Existem diferentes algoritmos de extração de palavras-chave disponíveis, que incluem nomes populares como TextRank, Term Frequency e RAKE. Alguns dos algoritmos podem usar palavras extras, enquanto outros podem ajudar na extração de palavras-chave com base no conteúdo de um determinado texto.
Cada um dos algoritmos de extração de palavras-chave utiliza seus próprios métodos teóricos e fundamentais. É benéfico para muitas organizações porque ajuda a armazenar, pesquisar e recuperar conteúdo de um conjunto substancial de dados não estruturados.
#5. Gráficos de conhecimento
Quando se trata de escolher o melhor algoritmo de PNL, muitos consideram algoritmos de gráfico de conhecimento. É uma excelente técnica que utiliza triplos para armazenar informações.
Esse algoritmo é basicamente uma mistura de três coisas – sujeito, predicado e entidade. No entanto, a criação de um gráfico de conhecimento não se restringe a uma técnica; em vez disso, requer várias técnicas de PNL para ser mais eficaz e detalhada. A abordagem do assunto é usada para extrair informações ordenadas de uma pilha de textos não estruturados.
#6. TF-IDF
TF-IDF é um algoritmo estatístico NLP que é importante para avaliar a importância de uma palavra para um determinado documento pertencente a uma coleção massiva. Essa técnica envolve a multiplicação de valores distintivos, que são:
- Frequência do termo: o valor da frequência do termo fornece o número total de vezes que uma palavra aparece em um determinado documento. As palavras de parada geralmente obtêm uma frequência de alto termo em um documento.
- Frequência inversa de documentos: Por outro lado, a frequência inversa de documentos destaca os termos altamente específicos de um documento ou palavras que ocorrem menos em todo um corpus de documentos.
#7. nuvem de palavras
Words Cloud é um algoritmo NLP exclusivo que envolve técnicas de visualização de dados. Nesse algoritmo, as palavras importantes são destacadas e, em seguida, exibidas em uma tabela.
As palavras essenciais no documento são impressas em letras maiores, enquanto as palavras menos importantes são mostradas em fontes pequenas. Às vezes, as coisas menos importantes nem estão visíveis na mesa.
Recursos de aprendizagem
Além das informações acima, se você quiser aprender mais sobre 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 altamente avaliado pelos alunos e meticulosamente criado pela Lazy Programmer Inc. Ele ensina tudo sobre NLP e algoritmos de NLP e ensina como escrever análises de sentimento. Com uma duração total de 11 horas e 52 minutos, este curso dá acesso a 88 palestras.
#2. Processamento de linguagem natural: NLP com Transformers em Python
Com este curso popular da Udemy, você não apenas aprenderá sobre NLP com modelos de transformadores, mas também terá a opção de criar modelos de transformadores ajustados. Este curso oferece cobertura completa de PNL com 11,5 horas de vídeo sob demanda e 5 artigos. Além disso, você aprenderá sobre técnicas de construção de vetores e pré-processamento de dados de texto para NLP.
#3. Processamento de linguagem natural com transformadores
Este livro foi lançado pela primeira vez em 2017 e teve como objetivo ajudar cientistas de dados e codificadores a aprender sobre PNL. Depois de começar a ler o livro, você poderá construir e otimizar modelos de transformadores para muitas tarefas de PNL. Você também saberá como pode utilizar transformadores para aprendizado de transferência multilíngue.
#4. Processamento prático de linguagem natural
Através deste livro, os autores explicaram as tarefas, problemas e abordagens de solução para a PNL. Este livro também ensina como implementar e avaliar diferentes aplicações de PNL.
Conclusão
A PNL é parte integrante do mundo moderno da IA que ajuda as máquinas a entender as linguagens humanas e interpretá-las. Os algoritmos de NLP são úteis para várias aplicações, desde mecanismos de pesquisa e TI até finanças, marketing e muito mais.
Além dos detalhes acima, também listei alguns dos melhores cursos e livros de PNL que ajudarão você a aprimorar seu conhecimento sobre PNL.