Pular para o conteúdo principal
InicioBlogAprendizado de máquina

O que é processamento de linguagem natural (NLP)? Um guia abrangente para iniciantes

Explore o mundo transformador do Processamento de Linguagem Natural (PLN) com o guia abrangente do DataCamp para iniciantes. Mergulhe nos principais componentes, técnicas, aplicativos e desafios da PNL.
abr. de 2024  · 11 min leer

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma tecnologia fundamental no campo da inteligência artificial, preenchendo a lacuna entre a comunicação humana e a compreensão do computador. É um domínio multidisciplinar que capacita os computadores a interpretar, analisar e gerar linguagem humana, permitindo a interação perfeita entre humanos e máquinas. A importância da PNL é evidente em suas amplas aplicações, que vão desde o suporte automatizado ao cliente até a tradução de idiomas em tempo real.

Este artigo tem como objetivo oferecer aos recém-chegados uma visão geral abrangente da PNL, seu funcionamento, aplicações, desafios e perspectivas futuras.

O que é processamento de linguagem natural?

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um ramo da inteligência artificial que se concentra na interação entre computadores e seres humanos por meio da linguagem natural. O objetivo é programar computadores para processar e analisar grandes quantidades de dados de linguagem natural.

A PNL envolve permitir que as máquinas entendam, interpretem e produzam linguagem humana de uma forma que seja valiosa e significativa. A OpenAI, conhecida por desenvolver modelos avançados de linguagem como o ChatGPT, destaca a importância da PNL na criação de sistemas inteligentes que podem entender, responder e gerar texto, tornando a tecnologia mais fácil de usar e acessível.

Como a PNL funciona?

Vamos dar uma olhada em alguns dos mecanismos que estão por trás do processamento de linguagem natural. Fornecemos links para recursos que podem ajudá-lo a saber mais sobre algumas dessas áreas importantes. Para uma exploração detalhada, confira nossa trilha de habilidades Processamento de linguagem natural em Python.

Componentes da PNL

O processamento de linguagem natural não é uma abordagem monolítica e singular, mas é composto de vários componentes, cada um contribuindo para a compreensão geral da linguagem. Os principais componentes que a PNL se esforça para entender são a sintaxe, a semântica, a pragmática e o discurso.

Sintaxe

  • Definição: A sintaxe diz respeito à disposição de palavras e frases para criar sentenças bem estruturadas em um idioma.
  • Exemplo: Considere a frase "The cat sat on the mat" (O gato sentou-se no tapete). A sintaxe envolve a análise da estrutura gramatical dessa frase, garantindo que ela siga as regras gramaticais do inglês, como a concordância entre sujeito e verbo e a ordem correta das palavras

Semântica

  • Definição: A semântica se preocupa em entender o significado das palavras e como elas criam significado quando combinadas em frases.
  • Exemplo: Na frase "O panda come brotos e folhas", a semântica ajuda a distinguir se o panda come plantas (brotos e folhas) ou se está envolvido em um ato violento (brotos) e depois parte (folhas), com base no significado das palavras e no contexto.

Pragmática

  • Definição: A pragmática lida com a compreensão da linguagem em vários contextos, garantindo que o significado pretendido seja derivado com base na situação, na intenção do falante e no conhecimento compartilhado.
  • Exemplo: Se alguém disser: "Você pode passar o sal?" A pragmática envolve a compreensão de que se trata de um pedido, e não de uma pergunta sobre a capacidade de passar o sal, interpretando a intenção do orador com base no contexto do jantar.

Discurso

  • Definição: O discurso concentra-se na análise e interpretação da linguagem além do nível da frase, considerando como as frases se relacionam entre si em textos e conversas.
  • Exemplo: Em uma conversa em que uma pessoa diz: "Estou com frio" e outra responde: "Vou fechar a janela", o discurso envolve a compreensão da coerência entre as duas declarações, reconhecendo que a segunda declaração é uma resposta à solicitação implícita na primeira.

Entender esses componentes é fundamental para quem está se aprofundando em PNL, pois eles formam a espinha dorsal de como os modelos de PNL interpretam e geram a linguagem humana.

Técnicas e métodos de PNL

Para analisar e entender a linguagem humana, a PNL emprega uma variedade de técnicas e métodos. Aqui estão algumas técnicas fundamentais usadas na PNL:

  • Tokenização. Esse é o processo de dividir o texto em palavras, frases, símbolos ou outros elementos significativos, conhecidos como tokens.
  • Análise. A análise envolve a análise da estrutura gramatical de uma frase para extrair o significado.
  • Lemmatização. Essa técnica reduz as palavras à sua forma básica ou raiz, permitindo o agrupamento de diferentes formas da mesma palavra.
  • Reconhecimento de entidades nomeadas (NER). O NER é usado para identificar entidades, como pessoas, organizações, locais e outros itens nomeados no texto.
  • Análise de sentimento. Esse método é usado para obter uma compreensão do sentimento ou da emoção transmitida em um texto.

Cada uma dessas técnicas desempenha um papel fundamental para permitir que os computadores processem e entendam a linguagem humana, formando os blocos de construção de aplicativos de PNL mais avançados.

Para que é usada a PNL?

Agora que já definimos alguns dos conceitos básicos, vamos dar uma olhada em como o processamento de linguagem natural é usado no mundo moderno.

Aplicativos do setor

O Processamento de Linguagem Natural encontrou amplas aplicações em vários setores, revolucionando a maneira como as empresas operam e interagem com os usuários. Aqui estão algumas das principais aplicações da PNL no setor.

Assistência médica

O NLP auxilia na transcrição e organização de anotações clínicas, garantindo a documentação precisa e eficiente das informações do paciente. Por exemplo, um médico pode ditar suas anotações, que os sistemas de PNL transcrevem em texto. Os modelos avançados de PNL podem categorizar ainda mais as informações, identificando sintomas, diagnósticos e tratamentos prescritos, simplificando assim o processo de documentação, minimizando a entrada manual de dados e aumentando a precisão dos registros eletrônicos de saúde.

Finanças

As instituições financeiras utilizam a PNL para realizar análises de sentimento em vários dados de texto, como artigos de notícias, relatórios financeiros e publicações em mídias sociais, para avaliar o sentimento do mercado em relação a ações específicas ou ao mercado em geral. Os algoritmos analisam a frequência de palavras positivas ou negativas e, por meio de modelos de aprendizado de máquina, preveem os possíveis impactos nos preços das ações ou nos movimentos do mercado, ajudando os comerciantes e investidores a tomar decisões informadas.

Atendimento ao cliente

Os chatbots com tecnologia NLP revolucionaram o suporte ao cliente, fornecendo respostas instantâneas e 24 horas por dia, 7 dias por semana, às consultas dos clientes. Esses chatbots entendem as consultas dos clientes por meio de texto ou voz, interpretam a intenção subjacente e fornecem respostas ou soluções precisas. Por exemplo, um cliente pode perguntar sobre o status do pedido, e o chatbot, integrando-se ao sistema de gerenciamento de pedidos, recupera e fornece o status em tempo real, melhorando a experiência do cliente e reduzindo a carga de trabalho do suporte.

Comércio eletrônico

A PNL aprimora significativamente a funcionalidade de pesquisa no site em plataformas de comércio eletrônico, compreendendo e interpretando as consultas dos usuários, mesmo que elas sejam formuladas de forma coloquial ou contenham erros de digitação. Por exemplo, se um usuário pesquisar "blu jeens", os algoritmos de NLP corrigem os erros de digitação e entendem a intenção, fornecendo resultados relevantes para "blue jeans", garantindo assim que os usuários encontrem o que estão procurando, mesmo com consultas imprecisas.

No setor jurídico, a PNL é utilizada para automatizar os processos de revisão de documentos, reduzindo significativamente o esforço manual envolvido na análise de grandes volumes de documentos jurídicos. Por exemplo, durante um litígio, os profissionais da área jurídica precisam analisar vários documentos para identificar informações relevantes. Os algoritmos de PNL podem examinar esses documentos, identificar e destacar informações pertinentes, como termos, datas ou cláusulas específicas, agilizando assim o processo de revisão e garantindo que nenhuma informação crítica seja ignorada.

Aplicações cotidianas

Além das aplicações específicas do setor, a PNL está enraizada em nossa vida diária, tornando a tecnologia mais acessível e fácil de usar. Aqui estão algumas aplicações cotidianas da PNL:

  • Mecanismos de pesquisa. A PNL é fundamental para o funcionamento dos mecanismos de pesquisa, permitindo que eles entendam as consultas dos usuários e forneçam resultados relevantes.
  • Assistentes virtuais. Siri, Alexa e Google Assistant são exemplos de assistentes virtuais que usam a PNL para entender e responder aos comandos do usuário.
  • Serviços de tradução. Serviços como o Google Translate empregam a PNL para fornecer tradução de idiomas em tempo real, eliminando barreiras linguísticas e promovendo a comunicação.
  • Filtragem de e-mail. A PNL é usada em serviços de e-mail para filtrar spam e categorizar e-mails, ajudando os usuários a gerenciar suas caixas de entrada com mais eficiência.
  • Monitoramento de mídia social. A PNL permite a análise de conteúdo de mídia social para avaliar a opinião pública, rastrear tendências e gerenciar a reputação on-line.

As aplicações da PNL são diversas e abrangentes, afetando vários setores e nossas interações diárias com a tecnologia. A compreensão desses aplicativos oferece um vislumbre do potencial transformador da PNL para moldar o futuro da tecnologia e da interação humana.

Desafios e o futuro da PNL

Embora o processamento de linguagem natural seja uma ferramenta incrivelmente útil, ele não está isento de falhas. Aqui, analisamos alguns dos desafios que precisamos superar, bem como o que o futuro reserva para a PNL.

Superando os desafios da PNL

O Processamento de linguagem natural, apesar de seus avanços, enfrenta vários desafios devido às complexidades e nuances inerentes à linguagem humana. Aqui estão alguns dos desafios da PNL:

  • Ambiguidade. A linguagem humana costuma ser ambígua, com palavras que têm vários significados, o que torna desafiador para os modelos de PNL interpretar o significado correto em diferentes contextos.
  • Contexto. Entender o contexto em que as palavras são usadas é fundamental para uma interpretação precisa e continua sendo um desafio significativo para a PNL.
  • Sarcasmo e ironia. Detectar o sarcasmo e a ironia é particularmente desafiador, pois requer a compreensão do significado pretendido, que pode ser oposto ao significado literal.
  • Nuances culturais. O idioma está profundamente interligado à cultura, e compreender as nuances culturais e as expressões idiomáticas é essencial para uma PNL eficaz.

Pesquisadores e desenvolvedores trabalham continuamente para superar esses desafios, empregando técnicas avançadas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para aprimorar os recursos dos modelos de PNL e torná-los mais hábeis na compreensão da linguagem humana.

Confira nosso curso NLP avançado com spaCy para descobrir como criar sistemas avançados de compreensão de linguagem natural usando abordagens de aprendizado de máquina.

A folha de dicas do spaCy mostra algumas técnicas avançadas de PNL

A folha de dicas do spaCy mostra algumas técnicas avançadas de PNL

O futuro da PNL

O futuro do Processamento de Linguagem Natural é promissor, com pesquisas e desenvolvimentos contínuos prontos para aprimorar ainda mais seus recursos e aplicações. Aqui estão algumas tendências emergentes e desenvolvimentos futuros em PNL:

  • Aprendizagem por transferência. A aplicação da aprendizagem por transferência na PNL permite que os modelos apliquem o conhecimento aprendido em uma tarefa a outra, melhorando a eficiência e a capacidade de aprendizagem.
  • Multimodal NLP. A integração da PNL com entradas visuais e auditivas levará ao desenvolvimento de modelos mais versáteis e abrangentes, capazes de compreensão multimodal.
  • Processamento em tempo real. Os avanços na PNL permitirão o processamento de linguagem em tempo real, possibilitando aplicativos mais dinâmicos e interativos.
  • IA ética e responsável. O foco em considerações éticas e IA responsável moldará o desenvolvimento de modelos de PNL, garantindo justiça, transparência e responsabilidade.

A exploração dos desafios fornece insights sobre as complexidades do PLN, enquanto o vislumbre do futuro destaca os possíveis avanços e o cenário em evolução do Processamento de linguagem natural.

Primeiros passos com a PNL

Recursos de aprendizado

Para aqueles que desejam se aprofundar no Processamento de Linguagem Natural, o DataCamp oferece uma variedade de cursos e tutoriais projetados especificamente para fornecer conhecimento aprofundado e experiência prática em PNL. Aqui estão alguns exemplos:

Esses cursos, juntamente com outros tutoriais disponíveis no DataCamp, podem fornecer aos recém-chegados o conhecimento básico e as habilidades práticas necessárias para explorar e contribuir com o campo do Processamento de Linguagem Natural.

Considerações finais

O processamento de linguagem natural é um campo revolucionário da inteligência artificial, que permite que os computadores entendam, interpretem e gerem linguagem humana, promovendo assim interações perfeitas entre humanos e máquinas.

Este artigo percorreu os domínios da PNL, fornecendo insights sobre sua definição, componentes, técnicas, aplicativos, desafios e o cenário futuro. As aplicações da PNL são multifacetadas, abrangendo vários setores e incorporando-se às nossas interações tecnológicas diárias, o que a torna um aspecto crucial da IA moderna.

Para aqueles que estão intrigados com os recursos e o potencial da PNL, uma jornada de exploração e aprendizado os aguarda. A trilha Processamento de linguagem natural em Python do DataCamp é um excelente ponto de partida para se aprofundar nesse domínio transformador.

Perguntas frequentes

O que é Processamento de Linguagem Natural (NLP) em uma frase?

A PNL é um campo da inteligência artificial que se concentra em permitir que as máquinas entendam, interpretem e respondam à linguagem humana de uma forma valiosa.

Qual é a diferença entre PNL e IA?

A PNL é um subconjunto da IA voltado especificamente para permitir que os computadores entendam, interpretem e gerem a linguagem humana de forma significativa. Enquanto a IA abrange uma ampla gama de tecnologias que permitem que as máquinas simulem a inteligência humana, incluindo aprendizado, raciocínio e solução de problemas, a PNL lida com elementos linguísticos. A principal diferença está em seu escopo: A IA é a disciplina mais ampla que visa criar máquinas inteligentes, e a PNL é uma área especializada da IA dedicada a preencher a lacuna entre a comunicação humana e a compreensão do computador.

Os mecanismos de pesquisa como o Google usam PNL?

Sim, os mecanismos de pesquisa como o Google usam amplamente a PNL para entender e processar as consultas dos usuários, bem como para indexar e recuperar o conteúdo da Web com mais eficiência. A PNL permite que esses mecanismos de pesquisa compreendam o contexto das palavras nas consultas de pesquisa, melhorando a precisão dos resultados da pesquisa.

O ChatGPT usa PNL?

Sim, o ChatGPT usa tecnologias avançadas de PNL para entender e gerar respostas de texto semelhantes às humanas. Ele foi desenvolvido com base em modelos que analisam grandes quantidades de dados de texto, aprendendo padrões e nuances de linguagem para simular conversas naturais.

Quais são as considerações éticas no uso da PNL?

As questões éticas incluem a garantia da privacidade, a prevenção de preconceitos nos modelos de linguagem e a garantia de que os aplicativos de PNL não interpretem ou manipulem erroneamente a comunicação humana.

Como os desafios multilíngues e específicos de dialetos afetam a PNL?

O manuseio de vários idiomas e dialetos aumenta a complexidade das soluções de PNL, exigindo modelos mais sofisticados que possam entender e se adaptar à diversidade linguística.

Qual é a função da PNL na IA emocional ou na análise de sentimentos?

A PNL é fundamental para a IA emocional e a computação afetiva, permitindo que as máquinas entendam e respondam às emoções humanas transmitidas por meio de texto ou fala, o que é amplamente usado no atendimento ao cliente e no monitoramento de mídias sociais.

Temas

Comece sua jornada de PNL hoje mesmo!

Course

Introduction to Natural Language Processing in Python

4 hr
115.7K
Learn fundamental natural language processing techniques using Python and how to apply them to extract insights from real-world text data.
See DetailsRight Arrow
Start Course
Veja MaisRight Arrow
Relacionado

tutorial

Um guia introdutório para aperfeiçoar os LLMs

O ajuste fino dos modelos de linguagem ampla (LLMs) revolucionou o processamento de linguagem natural (PLN), oferecendo recursos sem precedentes em tarefas como tradução de idiomas, análise de sentimentos e geração de texto. Essa abordagem transformadora aproveita modelos pré-treinados como o GPT-2, aprimorando seu desempenho em domínios específicos por meio do processo de ajuste fino.
Josep Ferrer's photo

Josep Ferrer

12 min

tutorial

Stemming e lematização em Python

Este tutorial aborda o stemming e a lematização de um ponto de vista prático usando o pacote Python Natural Language ToolKit (NLTK).
Kurtis Pykes 's photo

Kurtis Pykes

12 min

tutorial

Guia para iniciantes no uso da API do ChatGPT

Este guia o orienta sobre os conceitos básicos da API ChatGPT, demonstrando seu potencial no processamento de linguagem natural e na comunicação orientada por IA.
Moez Ali's photo

Moez Ali

11 min

tutorial

Tutorial de análise de sentimento do NLTK para iniciantes

Tutorial de análise de sentimentos do Python NLTK (kit de ferramentas de linguagem natural). Aprenda a criar e desenvolver análises de sentimentos usando Python. Siga etapas específicas para extrair e analisar texto para processamento de linguagem natural.
Moez Ali's photo

Moez Ali

13 min

tutorial

Como treinar um LLM com o PyTorch

Domine o processo de treinamento de grandes modelos de linguagem usando o PyTorch, desde a configuração inicial até a implementação final.
Zoumana Keita 's photo

Zoumana Keita

8 min

tutorial

Perceptrons multicamadas em aprendizado de máquina: Um guia abrangente

Mergulhe nos Perceptrons de múltiplas camadas. Desvende os segredos dos MLPs no aprendizado de máquina para reconhecimento avançado de padrões, classificação e previsão.
Sejal Jaiswal's photo

Sejal Jaiswal

15 min

See MoreSee More