O que é PLN?
O processamento de linguagem natural (PLN) é uma tecnologia de machine learning que oferece aos computadores a capacidade de interpretar, manipular e compreender a linguagem humana. Atualmente, as organizações têm grandes volumes de dados de voz e texto de vários canais de comunicação, como e-mails, mensagens de texto, feeds de notícias de mídia social, vídeo, áudio e muito mais. Eles usam software de PLN para processar automaticamente esses dados, analisar a intenção ou sentimento na mensagem e responder em tempo real à comunicação humana.
Por que o PLN é importante?
O processamento de linguagem natural (PLN) é fundamental para analisar dados de texto e fala de forma completa e eficiente. Ele pode trabalhar com as diferenças de dialetos, gírias e irregularidades gramaticais típicas nas conversas do dia a dia.
As empresas o usam para várias tarefas automatizadas, como:
• Processar, analisar e arquivar documentos grandes
• Analisar o feedback dos clientes ou as gravações do call center
• Executar chatbots para atendimento automatizado ao cliente
• Responder a perguntas sobre quem, o quê, quando e onde
• Classificar e extrair texto
Você também pode integrar o PLN em aplicações voltadas para o cliente para se comunicar de forma mais eficaz com os clientes. Por exemplo, um chatbot analisa e classifica as consultas dos clientes, respondendo automaticamente a perguntas comuns e redirecionando consultas complexas para o suporte ao cliente. Essa automação ajuda a reduzir custos, evitar que os agentes gastem tempo com consultas redundantes e melhora a satisfação do cliente.
Quais são os casos de uso de PLN para empresas?
As empresas usam software e ferramentas de processamento de linguagem natural (PLN) para simplificar, automatizar e agilizar as operações com eficiência e precisão. Veja abaixo alguns exemplos de casos de uso.
Remoção de dados sigilosos
As empresas dos setores de seguros, jurídico e de saúde processam, classificam e recuperam grandes volumes de documentos confidenciais, como registros médicos, dados financeiros e dados privados. Em vez de revisar manualmente, as empresas usam a tecnologia de PLN para redigir informações de identificação pessoal e proteger dados confidenciais. Por exemplo, a Chisel AI ajuda as seguradoras a extrair números de apólices, datas de vencimento e outros atributos pessoais do cliente de documentos não estruturados com o Amazon Comprehend.
Envolvimento com os clientes
As tecnologias de PLN permitem que os bots de chat e voz sejam mais parecidos com humanos ao conversar com os clientes. As empresas usam chatbots para dimensionar a capacidade e a qualidade do atendimento ao cliente, mantendo os custos operacionais ao mínimo. A PubNub, que cria software de chatbot, usa o Amazon Comprehend para introduzir a funcionalidade de chat localizada para seus clientes globais. A T-Mobile usa o PLN para identificar palavras-chave específicas nas mensagens de texto dos clientes e oferecer recomendações personalizadas. A Oklahoma State University implanta uma solução de chatbot de perguntas e respostas para responder às perguntas dos alunos usando a tecnologia de machine learning.
Análise de negócios
Os profissionais de marketing usam ferramentas de PLN, como Amazon Comprehend e Amazon Lex, para obter uma percepção informada do que os clientes sentem em relação aos produtos ou serviços de uma empresa. Ao escanear frases específicas, eles podem avaliar o humor e as emoções do cliente por meio de feedback por escrito. Por exemplo, o Success KPI fornece soluções de processamento de linguagem natural que ajudam as empresas a se concentrarem em áreas específicas na análise de sentimentos e ajudam as centrais de atendimento a obter insights acionáveis da análise de chamadas.
Como funciona o PLN?
O processamento de linguagem natural (PLN) combina linguística computacional, machine learning e modelos de aprendizado profundo para processar a linguagem humana.
Linguística computacional
A linguística computacional é a ciência da compreensão e construção de modelos de linguagem humana com computadores e ferramentas de software. Os pesquisadores usam métodos de linguística computacional, como análise sintática e semântica, para criar frameworks que ajudam as máquinas a entender a linguagem humana conversacional. Ferramentas como tradutores de idiomas, sintetizadores de conversão de texto em fala e software de reconhecimento de fala são baseadas em linguística computacional.
Machine learning
Machine learning é uma tecnologia que treina um computador com dados de amostra para melhorar sua eficiência. A linguagem humana tem vários atributos, como sarcasmo, metáforas, variações na estrutura da frase, além de exceções gramaticais e de uso que levam anos para os humanos aprenderem. Os programadores usam métodos de machine learning para ensinar aplicações de PLN a reconhecer e entender com precisão esses recursos desde o início.
Aprendizado profundo
O aprendizado profundo é um campo específico do machine learning que ensina os computadores a aprender e pensar como humanos. Envolve uma rede neural que consiste em nós de processamento de dados estruturados para se assemelhar ao cérebro humano. Com o aprendizado profundo, os computadores reconhecem, classificam e correlacionam padrões complexos nos dados de entrada.
Etapas de implementação do PLN
Normalmente, a implementação da PLN começa reunindo e preparando dados de texto ou fala não estruturados de fontes como data warehouses em nuvem, pesquisas, e-mails ou aplicações internas de processos de negócios.
Pré-processamento
O software de PLN usa técnicas de pré-processamento, como tokenização, derivação, lematização e remoção de palavras de parada para preparar os dados para várias aplicações.
Aqui está uma descrição dessas técnicas:
- A tokenização divide uma frase em unidades individuais de palavras ou frases.
- A derivação e a lematização simplificam as palavras em sua forma raiz. Por exemplo, esses processos transformam “iniciando” em “iniciar”.
- Interromper a remoção de palavras garante que as palavras que não adicionam significado significativo a uma frase, como “para” e “com”, sejam removidas.
Treinamento
Os pesquisadores usam os dados pré-processados e machine learning para treinar modelos de PLN para executar aplicações específicas com base nas informações textuais fornecidas. O treinamento de algoritmos de PLN requer alimentar o software com grandes amostras de dados para aumentar a precisão dos algoritmos.
Implantação e inferência
Os especialistas em machine learning implantam o modelo ou o integram a um ambiente de produção existente. O modelo de PLN recebe entrada e prevê uma saída para o caso de uso específico para o qual foi projetado. Você pode executar a aplicação de PLN em dados ao vivo e obter a saída necessária.
O que são tarefas de PLN?
As técnicas de processamento de linguagem natural (PLN), ou tarefas de PLN, dividem o texto ou a fala humana em partes menores que os programas de computador podem entender facilmente. Os recursos comuns de processamento e análise de texto no PLN são fornecidos abaixo.
Marcação de parte do discurso
Esse é um processo em que o software de PLN marca palavras individuais em uma frase de acordo com usos contextuais, como substantivos, verbos, adjetivos ou advérbios. Isso ajuda o computador a entender como as palavras formam relacionamentos significativos entre si.
Desambiguação do sentido da palavra
Algumas palavras podem ter significados diferentes quando usadas em cenários diferentes. Por exemplo, a palavra “pena” significa coisas diferentes nestas frases:
- É uma pena que ela não tenha vindo.
- Encontrei uma pena perto das árvores.
Com a desambiguação do sentido das palavras, o software de PLN identifica o significado pretendido de uma palavra, seja treinando seu modelo de idioma ou referindo-se às definições do dicionário.
Reconhecimento de voz
O reconhecimento de fala transforma dados de voz em texto. O processo envolve dividir as palavras em partes menores e entender sotaques, insultos, entonação e uso não padrão da gramática nas conversas diárias. Uma das principais aplicações do reconhecimento de fala é a transcrição, que pode ser feita usando serviços de fala para texto, como o Amazon Transcribe.
Machine translation
O software de machine translation usa processamento de linguagem natural para converter texto ou fala de um idioma para outro, mantendo a precisão contextual. O serviço da AWS que oferece suporte à tradução automática é o Amazon Translate.
Reconhecimento de entidade nomeada
Esse processo identifica nomes exclusivos para pessoas, lugares, eventos, empresas e muito mais. O software de PLN usa o reconhecimento de entidade nomeada para determinar a relação entre diferentes entidades em uma frase.
Considere o seguinte exemplo: “Jane foi de férias para a França e se deliciou com a culinária local”.
O software da PLN escolherá “Jane” e “França” como entidades especiais na frase. Isso pode ser expandido ainda mais pela resolução de correferência, determinando se palavras diferentes são usadas para descrever a mesma entidade. No exemplo acima, tanto “Jane” quanto “ela” apontaram para a mesma pessoa.
Análise de sentimento
A análise de sentimentos é uma abordagem baseada em inteligência artificial para interpretar a emoção transmitida pelos dados textuais. O software de PLN analisa o texto em busca de palavras ou frases que mostrem insatisfação, felicidade, dúvida, arrependimento e outras emoções ocultas.
Quais são as abordagens para o processamento de linguagem natural?
Apresentamos abaixo algumas abordagens comuns para o processamento de linguagem natural (PLN).
PLN supervisionado
Os métodos supervisionados de PLN treinam o software com um conjunto de entradas e saídas rotuladas ou conhecidas. O programa primeiro processa grandes volumes de dados conhecidos e aprende como produzir a saída correta a partir de qualquer entrada desconhecida. Por exemplo, as empresas treinam ferramentas de PLN para categorizar documentos de acordo com rótulos específicos.
PLN não supervisionado
O PLN não supervisionado usa um modelo de linguagem estatística para prever o padrão que ocorre quando é alimentado por uma entrada não rotulada. Por exemplo, o recurso de preenchimento automático nas mensagens de texto sugere palavras relevantes que fazem sentido para a frase, monitorando a resposta do usuário.
Compreensão da linguagem natural
A compreensão da linguagem natural (CLN) é um subconjunto do PLN que se concentra na análise do significado por trás das frases. A CLN permite que o software encontre significados semelhantes em frases diferentes ou processe palavras com significados diferentes.
Geração de linguagem natural
A geração de linguagem natural (GLN) se concentra na produção de texto conversacional como os humanos fazem com base em palavras-chave ou tópicos específicos. Por exemplo, um chatbot inteligente com recursos de GLN pode conversar com os clientes da mesma forma que a equipe de suporte ao cliente.
Como a AWS pode ajudar com suas tarefas de PLN?
A AWS fornece o conjunto mais amplo e completo de serviços de inteligência artificial e machine learning (IA/ML) para clientes de todos os níveis de especialização. Esses serviços estão conectados a um conjunto abrangente de fontes de dados.
Para clientes que não possuem habilidades de ML, precisam de um tempo de lançamento no mercado mais rápido ou desejam adicionar inteligência a um processo ou aplicação existente, a AWS oferece uma variedade de serviços de linguagem baseados em ML. Eles permitem que as empresas adicionem facilmente inteligência aos seus aplicativos de IA por meio de APIs pré-treinadas para fala, transcrição, tradução, análise de texto e funcionalidade de chatbot.
Aqui está uma lista dos serviços linguísticos baseados em ML da AWS:
- O Amazon Comprehend ajuda a descobrir insights e relacionamentos em textos
- O Amazon Transcribe realiza reconhecimento automático de fala
- O Amazon Translate traduz textos com fluência
- O Amazon Polly transforma texto em fala com uma voz natural
- O Amazon Lex ajuda a criar chatbots para interagir com clientes
- O Amazon Kendra faz uma pesquisa inteligente de sistemas corporativos para encontrar rapidamente o conteúdo que você está procurando
Para clientes que desejam criar uma solução padrão de processamento de linguagem natural (PLN) em toda a empresa, considere o Amazon SageMaker. O SageMaker facilita a preparação de dados e a criação, o treinamento e a implantação de modelos de ML para qualquer caso de uso com infraestrutura, ferramentas e fluxos de trabalho totalmente gerenciados, incluindo ofertas sem código para analistas de negócios.
Com o Hugging Face no Amazon SageMaker, é possível implantar e fazer ajuste fino em modelos pré-treinados da Hugging Face, um fornecedor de código aberto de modelos de PLN conhecido como Transformers. Isso reduz o tempo necessário para configurar e usar esses modelos de PLN de semanas para minutos.
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