O que é processamento de linguagem natural (PLN)?
O que é processamento de linguagem natural (PLN)?
O processamento de linguagem natural (PLN) é uma tecnologia que permite que os computadores interpretem, manipulem e compreendam 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. O processamento de linguagem natural é fundamental para analisar esses dados e obter insights comerciais acionáveis. As organizações podem classificar, ordenar, filtrar e entender a intenção ou o sentimento oculto nos dados linguísticos. O processamento de linguagem natural é um recurso fundamental da automação baseada em IA e oferece suporte à comunicação em tempo real entre máquinas e seres humanos.
Por que o PLN é importante?
O processamento de linguagem natural está integrado em quase todos os fluxos de trabalho de automação modernos relacionados à comunicação humana. Todo chatbot com o qual você interage é alimentado por processamento de linguagem natural, assim como a maioria das ferramentas de IA. Como o mundo gera mais dados não estruturados de texto e voz do que nunca, o PLN permite que as empresas transformem a comunicação em uma vantagem competitiva.
História
O PLN teve origem na década de 1950, quando os pesquisadores fizeram os primeiros experimentos com tradução automática. Um dos primeiros marcos foi o experimento Georgetown-IBM em 1954, que traduziu automaticamente 60 frases russas para o inglês.
As tecnologias de PLN ganharam popularidade na década de 1990 e no início dos anos 2000 com aplicações como filtragem de spam, classificação de documentos e chatbots básicos. No entanto, o ponto de virada ocorreu na década de 2010 com o surgimento dos modelos de aprendizado profundo. Eles usaram a arquitetura de rede neural para analisar sequências de dados, possibilitando a análise de blocos maiores de texto. As organizações podem usar o PLN para desvendar insights ocultos em e-mails, feedback de clientes, tíquetes de suporte e publicações em mídias sociais.
PLN em IA
A tecnologia de IA generativa marcou um grande avanço no processamento de linguagem natural. O software agora pode responder de forma criativa, indo além do processamento para a geração de linguagem natural. Os agentes de IA com recursos de PLN podem resumir reuniões, redigir e-mails e traduzir conversas em tempo real.
Quais são os casos de uso de PLN para empresas?
As empresas usam o processamento de linguagem natural para várias tarefas automatizadas, como:
- Processe, analise e arquive 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
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.
Analytics 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, a KPI de sucesso fornece soluções de processamento de linguagem natural que ajudam as empresas a se concentrarem em áreas específicas em analytics de sentimentos e ajudam as centrais de atendimento a obter insights acionáveis da analytics de chamadas.
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 de PLN supervisionados 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 de forma semelhante à equipe de suporte ao cliente.
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 a quebra de palavras em partes menores e a compreensão de sotaques, insultos, entonação e uso de gramática não padrão em conversas cotidianas. 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 de PLN identifica "Jane" e "France" como as 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 tecnologias do PLN?
O processamento de linguagem natural (PLN) combina linguística computacional, inteligência artificial preditiva 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.
IA preditiva
A IA preditiva, também chamada de machine learning ou aprendizado profundo, é uma tecnologia que treina um computador com dados de amostra para realizar tarefas específicas. 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.
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 preditivos para ensinar os aplicações de PLN a reconhecer e entender com precisão esses recursos desde o início.
As redes neurais tradicionais lidam com sequências de dados usando um padrão de arquitetura de codificador/decodificador. O codificador lê e processa toda a sequência de dados de entrada, como uma frase em inglês, e a transforma em uma representação matemática compacta. Essa representação é um resumo, que captura a essência da entrada. Em seguida, o decodificador pega esse resumo e, passo a passo, gera a sequência de saída. Pode ser a mesma frase em outro idioma ou informações sobre a intenção e o sentimento da frase.
IA generativa
A tecnologia de IA generativa usa transformadores - redes neurais que incorporam um mecanismo de autoatenção. Em vez de processar os dados em ordem, o mecanismo permite que o modelo examine diferentes partes da sequência de uma só vez e determine quais partes são mais importantes.
Devido à autoatenção, os transformadores podem aprender com conjuntos de dados maiores e processar textos muito grandes, nos quais o contexto anterior influencia o significado do que está por vir.
Como funciona o PLN?
Normalmente, a implementação do 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
Em seguida, os especialistas em IA implementam o modelo ou o integram em um ambiente de produção existente. O modelo de PLN recebe entrada e prevê uma saída para o caso de uso específico para o qual o modelo foi projetado. Você pode executar a aplicação de PLN em dados ao vivo e obter a saída necessária.
Como a AWS pode ajudar com suas tarefas de PLN?
A AWS oferece o mais amplo e completo conjunto de serviços de inteligência artificial para clientes de todos os níveis de especialização. Esses serviços estão conectados a um conjunto abrangente de fontes de dados.
- 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, oferecendo suporte a dezenas de pares de idiomas
- 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
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