O que é NLP? Saiba como funciona o Processamento de Linguagem Natural

O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é uma área da Inteligência Artificial que ensina um computador a entender e gerar conteúdos na linguagem humana. A tecnologia permite que a máquina analise e traduza textos, além de responder a perguntas e conversar com humanos.

Os chatbots e assistentes virtuais inteligentes são alguns exemplos do uso da tecnologia NLP de forma natural na nossa rotina. Os recursos de tradução automática em redes sociais e as ferramentas de extração de dados também se enquadram nessa categoria.

A seguir, conheça mais sobre NLP, seu funcionamento e aplicações.

O que é NLP (Processamento de Linguagem Natural)?

NLP, sigla para Natural Language Processing (Processamento de Linguagem Natural), é um ramo da Inteligência Artificial que permite que computadores compreendam e gerem linguagem humana. Essa tecnologia, baseada em Machine Learning, possibilita que máquinas aprendam a reconhecer padrões em textos e falas, criando interações mais naturais com humanos.

Qual é a origem do NLP?

O NLP teve suas raízes na década de 1950, com os primeiros sistemas de tradução automática. Os projetos usavam regras gramaticais complexas para traduzir entre idiomas, mas eram limitados pela incapacidade de lidar com a ambiguidade e nuances da linguagem natural.

O surgimento do Machine Learning, a partir dos anos 1980, trouxe novas possibilidades para o NLP. A tecnologia permitiu que os sistemas aprendessem com grande volume de dados, gerando resultados mais precisos e ferramentas para classificação de textos.

Contudo, a verdadeira revolução no NLP ocorreu com o surgimento do Deep Learning, na década de 2000. As redes neurais artificiais, inspiradas no cérebro humano, são capazes de aprender representações da linguagem humana e realizar tarefas complexas.

Para que serve o NLP?

O NLP pode ser usado para uma ampla variedade de tarefas relacionadas à interpretação da linguagem humana. Isso inclui tecnologias de classificação de dados, interações com usuários e geração de conteúdos.

Os algoritmos de NLP estão por trás de mecanismos de busca, plataformas de análise de mídia social e extração de dados. Bem como, eles são aplicados em chatbots, assistentes de voz, ferramentas de reconhecimento de fala, tradução automática e geração de linguagem natural.

Como o NLP funciona?

O funcionamento do NLP pode ser dividido em 8 etapas:

1. Coleta e preparação dos dados: coleta de dados de texto a partir de diferentes fontes (sites, livros, mídias sociais ou bancos de dados). Em seguida, os dados são limpos e organizados para facilitar o processamento;
2. Tokenização e representação: o texto é dividido em unidades menores, chamadas tokens (palavras ou frases). Depois, esses tokens são transformados em representações numéricas que os computadores podem entender;
3. Extração de características: nessa etapa, são identificadas as características do texto, como as palavras mais frequentes, as relações entre elas e outras formas de análise semântica;
4. Escolha do modelo: seleção do modelo de Machine Learning mais adequada para a tarefa que será executada, como classificar textos em categorias e gerar texto automaticamente;
5. Treinamento do modelo: o modelo é treinado com os dados preparados, aprendendo a identificar padrões, entidades e relações entre as palavras;
6. Avaliação do modelo: após o treinamento, é feito um teste do desempenho do modelo para verificar se ele está fazendo as previsões corretas;
7. Uso do modelo em novas tarefas: o modelo treinado pode ser usado para realizar diversas tarefas, como responder a perguntas, traduzir textos ou gerar resumos;
8. Melhoria contínua: o modelo é constantemente aprimorado com adição de novos dados e a utilização de técnicas mais avançadas.

Quais são as aplicações de NLP?

O NLP está presente em diversas áreas do nosso dia a dia, transformando como interagimos com a tecnologia. Algumas das principais aplicações incluem:

• Reconhecimento de fala e texto: assistentes virtuais inteligentes e chatbots convertem dados de voz ou áudio em textos, combinando com a entrada apropriada em um banco de dados e formulando uma resposta ao usuário;
• Pesquisa na internet: os mecanismos de busca usam o NLP para entender o significado das nossas palavras-chave e apresentar resultados mais relevantes;
• Análise de sentimentos: empresas utilizam o NLP para entender a opinião de clientes sobre seus produtos e serviços, através da análise de comentários em redes sociais e avaliações;
• Tradução automática: ferramentas de tradução online usam o NLP para traduzir textos de um idioma para outro, facilitando a comunicação entre pessoas de diferentes países;
• Geração de conteúdo: a Inteligência Artificial pode gerar textos criativos, como poemas e roteiros, a partir de comandos específicos;
• Moderação de conteúdo: plataformas online usam o NLP para identificar e remover conteúdos ofensivos ou inadequados, garantindo um ambiente seguro para os usuários;
• Otimização para mecanismos de busca: ao entender como os mecanismos de busca funcionam, redatores e jornalistas podem criar conteúdos relevantes e atrair mais visitantes para os sites.

Quais são as vantagens do NLP?

O NLP vem alterando como interagimos com a tecnologia, oferecendo uma série de vantagens para empresas e usuários:

• Automação de tarefas repetitivas: através da análise de grandes volumes de dados textuais, o NLP automatiza tarefas como classificação de e-mails, extração de informações e resumo de artigos, liberando os profissionais para outras atividades;
• Análise de dados avançados: o NLP permite identificar padrões, tendências e insights valiosos em dados textuais, possibilitando a otimização de processos, a tomada de decisões mais assertivas e o desenvolvimento de novos produtos e serviços;
• Geração de conteúdo: a Inteligência Artificial pode gerar diversos tipos de conteúdos, como relatórios e até mesmo scripts, a partir de dados estruturados e não estruturados;
• Melhoria da experiência do usuário: chatbots e assistentes virtuais baseados em NLP proporcionam interações mais naturais e personalizadas com os usuários, agilizando o atendimento e aumentando a satisfação dos clientes.

Quais são as desvantagens do NLP?

As ferramentas de NLP ainda apresentam algumas limitações. Entre elas, podemos destacar:

• Imprecisão na geração de conteúdo: os modelos de NLP podem gerar textos com erros gramaticais, semânticos ou factuais, especialmente em tópicos complexos ou que exigem muita criatividade;
• Interpretações equivocadas: a linguagem natural é ambígua e cheia de nuances, o que pode levar os modelos a fazerem interpretações incorretas. Um chatbot pode confundir um pedido de informação com reclamação, gerando uma resposta inadequada;
• Dependência de dados de treinamento: a qualidade e a quantidade dos dados usados para treinar os modelos têm impacto direto no desempenho. Modelos treinados com dados tendenciosos ou incompletos podem gerar resultados enviesados;
• Viés algorítmico: os algoritmos de NLP podem perpetuar e ampliar vieses presentes nos dados de treinamento. Isso pode levar a resultados e ações imprecisas ou falsas.

Qual é a diferença entre NLP e LLM?

O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é um campo da Inteligência Artificial que atua para que os computadores compreendam, interpretem e gerem linguagem humana. Isso contribui com uma interação mais natural entre máquinas e humanos.

Os Grandes Modelos de Linguagem (LLM) são uma evolução do NLP. Os modelos de Machine Learning treinados com vastas quantidades de texto são capazes de gerar textos coerentes e contextualmente relevantes, similar aos conteúdos escritos por humanos.

Qual é a diferença entre NLP e Machine Learning?

O NLP é um ramo da Inteligência Artificial que se concentra em ensinar máquinas a entender, interpretar e gerar linguagem humana. A tecnologia usa Machine Learning para analisar grandes volumes de dados textuais e criar interações entre computadores e humanos.

Machine Learning é um subcampo da IA que capacita sistemas a aprender com dados e realizar tarefas sem serem explicitamente programados. O NLP se beneficia dos seus recursos, como algoritmos de classificação e redes neurais, para modelar a complexidade da linguagem humana.

Qual é a diferença entre NLP e Deep Learning?

O NLP é um campo da Inteligência Artificial que se dedica a ensinar máquinas a entender, interpretar e gerar linguagem humana. Isso permite que computadores realizem tarefas como traduzir textos, responder a perguntas e até mesmo escrever artigos.

Deep Learning é uma subárea do Machine Learning que usa redes neurais artificiais para aprender padrões complexos em grande volume de dados. Essas redes, inspiradas no funcionamento do cérebro humano, são capazes de aprender representações hierárquicas de dados, o que as torna ideais para tarefas como reconhecimento de imagem e voz.

Quais são as principais linguagens de programação usadas no desenvolvimento de uma NLP?

A linguagem de programação Python é a mais utilizada em projetos de NLP. Seu ecossistema rico em bibliotecas como NLTK e spaCy, o torna uma escolha popular para tarefas como tradução automática e geração de texto. Bem como, o ambiente interativo facilita o desenvolvimento rápido de modelos.

O C++ e o Java são linguagens frequentemente usadas em projetos de grande escala ou que exigem alto desempenho. Embora mais complexos, essas linguagens oferecem maior controle sobre a memória e recursos do sistema, sendo essenciais em aplicações em tempo real ou com grandes volumes de dados.

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