Explicação sobre a compreensão de linguagem natural (NLU)

O que é NLU?

A compreensão de linguagem natural (NLU) é um subcampo do processamento de linguagem natural (NLP) focado em permitir que as máquinas compreendam e interpretem a linguagem humana.

Diferentemente de outras tarefas de PNL que podem envolver geração ou tradução de textoa NLU se preocupa especificamente em entender o significado, o contexto e a intenção por trás das palavras e frases que as pessoas usam.

Criado com o Napkin.ai

Em sua essência, a NLU trata da transformação de dados linguísticos não estruturados em informações estruturadas com as quais as máquinas podem trabalhar. Isso envolve tarefas como a identificação de entidades em uma frase, a determinação do sentimento de uma declaração ou a classificação da intenção por trás da consulta de um usuário.

Por exemplo, quando alguém diz: "Reserve um voo para Nova York", um sistema NLU deve reconhecer "reservar" como uma ação, "voo" como o objeto e "Nova York" como o destino.

Como a NLU funciona

A compreensão de linguagem natural (NLU) se baseia em uma combinação de regras linguísticas, algoritmos de machine learninge modelos estatísticos para interpretar a linguagem humana com precisão.

Os sistemas NLU transformam dados de linguagem não estruturados em informações estruturadas que as máquinas podem usar para executar tarefas como análise de sentimentos, reconhecimento de entidades e classificação de intenções.

A NLU moderna se baseia principalmente na aprendizado profundoparticularmente em modelos como transformadores. Por exemplo, até mesmo modelos multiuso como o ChatGPT são capazes de analisar qualquer frase em inglês para extrair o significado.

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NLU vs. NLP

É importante esclarecer que a compreensão de linguagem natural (NLU) não está separada do processamento de linguagem natural (NLP), mas é um componente essencial dentro dele. Embora as pessoas usem com frequência o termo "NLU vs. NLU", você não pode usar o termo "NLU". NLP", esse enquadramento é enganoso porque NLU é um subconjunto de NLP.

A única comparação significativa entre esses dois envolve a discussão de tarefas de PNL que não se enquadram em NLU. No entanto, isso desviaria o foco da NLU, portanto, não prosseguiremos com essa linha de comparação.

A PNL abrange uma ampla gama de tarefas relacionadas ao processamento e à análise de texto, enquanto a NLU se concentra especificamente na compreensão. Por exemplo, enquanto a PNL pode envolver tarefas como reconhecimento de fala ou geração de texto, a NLU trata de entender o significado do texto de entrada - o que o usuário está tentando dizer e por quê.

A tabela abaixo destaca algumas das principais diferenças entre os dois:

Essa tabela demonstra que, embora a PNL abranja uma ampla gama de tarefas que envolvem tanto a compreensão quanto a geração de linguagem humana, a NLU se concentra especificamente na compreensão.

Aplicativos de NLU

A compreensão de linguagem natural (NLU) está no centro de muitos aplicativos orientados por IA. Ele permite que as máquinas (por exemplo, chatbots) interajam com os seres humanos de forma intuitiva e natural. Veja abaixo algumas áreas importantes em que a NLU está causando um impacto significativo, juntamente com alguns exemplos de ferramentas modernas para cada uma delas.

Chatbots

Uma das principais aplicações da NLU é em chatbots e assistentes virtuais. Esses sistemas dependem da NLU para interpretar e responder com precisão às solicitações dos usuários.

Por exemplo, quando um usuário pergunta: "Você pode me encontrar uma cafeteria próxima?", o componente NLU ajuda o sistema a entender que o usuário está procurando uma cafeteria próxima à sua localização atual, permitindo que o chatbot ou o assistente forneça uma resposta relevante.

Além de simplesmente entender as consultas individuais, a NLU é essencial para manter o fluxo da conversa. Ele permite que os chatbots e os assistentes virtuais acompanhem o contexto, possibilitando interações mais naturais e coerentes. Por exemplo, se um usuário ficar com raiva do chatbot, ele entenderá isso e responderá de acordo.

Uma ferramenta popular para criar chatbots com recursos avançados de NLU é o estrutura Rasa. Ela é uma biblioteca de código aberto usada para criar chatbots com recursos avançados de NLU.

Análise de sentimento

A análise de sentimentos é outra aplicação essencial da NLU e é amplamente usada para avaliar a opinião pública e o feedback dos clientes.

As empresas usam a NLU para analisar o sentimento expresso em avaliações de clientes, publicações em mídias sociais e outras formas de feedback para determinar se o sentimento geral é positivo ou negativo.

Uma ferramenta de análise de sentimentos comumente usada que eu gostaria de mencionar é o VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner). É uma ferramenta de código aberto baseada em regras, projetada especificamente para entender o sentimento nas mídias sociais.

Classificação de texto

A NLU desempenha um papel fundamental nas tarefas de classificação de texto, como a filtragem de spam. Ao analisar o conteúdo e a intenção por trás de e-mails ou mensagens, os sistemas de NLU podem distinguir com eficiência entre ham e spam.

Duas ferramentas populares para classificação de texto são SpaCy e o NLTK (Natural Language Toolkit).

SpaCy é uma biblioteca de código aberto projetada para NLP eficiente e rápida em Python, oferecendo modelos pré-treinados que podem ser ajustados para várias tarefas de classificação de texto.

NLTK é outra biblioteca Python poderosa que fornece ferramentas fáceis de usar para tarefas como tokenização, marcação de parte da fala e classificação de texto. Ambas as bibliotecas podem ser usadas para criar pipelines de classificação de texto.

Desafios da NLU

A NLU é frequentemente chamada de problema difícil de IA, o que significa que é uma das áreas mais complexas e desafiadoras da IA. A dificuldade está nas nuances da linguagem humana - ambiguidades, expressões idiomáticas, contexto e diferenças culturais contribuem para a complexidade.

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Ambiguidade

Um dos desafios mais significativos da NLU é lidar com a ambiguidade inerente aos idiomas humanos.

Uma única frase pode ser interpretada de várias maneiras. Por exemplo, considere a seguinte frase: "Eu vi um homem com binóculos". Essa frase pode significar que vimos o homem usando binóculos ou que o homem que vimos tinha binóculos.

A desambiguação de tais frases requer uma compreensão do contexto, algo que é relativamente simples para os seres humanos, mas continua sendo um desafio considerável para as máquinas.

Expressões idiomáticas e linguagem figurativa

As expressões idiomáticas e a linguagem figurada acrescentam outra camada de complexidade à NLU. Frases como "kick the bucket" ou "spill the beans" têm significados que não estão diretamente relacionados à interpretação literal das palavras.

Para que os sistemas de NLU interpretem com precisão essas expressões, eles devem ser treinados com muitos dados que incluam essas nuances culturais e linguísticas, que podem variar amplamente entre diferentes idiomas e regiões.

Diversidade cultural e linguística

O idioma não é uniforme. Ela varia significativamente entre diferentes culturas, regiões e até mesmo grupos sociais. Um sistema de NLU que funciona bem em um idioma ou contexto cultural pode falhar em outro.

Por exemplo, gírias, dialetos e expressões regionais podem ser um desafio para os sistemas de NLU interpretarem corretamente. A criação de sistemas que possam lidar com essa diversidade requer dados de treinamento extensos e diversificados, que geralmente são difíceis de obter.

Viés de dados

Viés nos dados de treinamento representa outro desafio significativo para os sistemas NLU. Se os dados usados para treinar um modelo NLU forem tendenciosos, as previsões e interpretações do modelo refletirão essa tendência.

Por exemplo, se um modelo for treinado em um texto de um determinado grupo demográfico, ele poderá não ter um bom desempenho ao interpretar a linguagem de diferentes grupos demográficos.

Conclusão

A compreensão de linguagem natural (NLU) é um subcampo importante da IA e da PNL que se concentra em permitir que as máquinas compreendam e interpretem com precisão a linguagem humana.

Ao entender os princípios e os desafios da NLU, incluindo sua função no contexto mais amplo da PNL, você poderá compreender a complexidade e a importância da compreensão da linguagem natural.