O que é o processamento de linguagem natural (PLN)?

Processamento de linguagem natural (PLN) é uma forma de inteligência artificial (IA) que se concentra nas formas como os computadores e as pessoas podem interagir usando a linguagem humana. As técnicas de PLN ajudam os computadores a analisar, entender e responder a nós usando nossos modos naturais de comunicação: fala e texto escrito.

O processamento de linguagem natural é uma subespecialidade da linguística computacional. A linguística computacional é um campo interdisciplinar que combina ciência da computação, linguística e inteligência artificial para estudar os aspectos computacionais da linguagem humana.

A história do processamento de linguagem natural remonta à década de 1950, quando os cientistas da computação começaram a explorar maneiras de ensinar as máquinas a entender e produzir linguagem humana. Em 1950, o matemático Alan Turing propôs seu famoso Teste de Turing, que compara a fala humana com a fala gerada por máquina para ver qual soa mais realista. Foi também aí que os pesquisadores começaram a explorar a possibilidade de usar computadores para traduzir idiomas.

Em sua primeira década de pesquisa, o PLN dependia do processamento baseado em regras. Na década de 60, os cientistas desenvolveram novas maneiras de analisar a linguagem humana usando análise semântica, marcação de partes da fala e parsing. Eles também desenvolveram os primeiros corpora, que são grandes documentos legíveis por máquina anotados com informações linguísticas usadas para treinar algoritmos de PLN.

Na década de 70, os cientistas começaram a usar o PLN estatístico, que analisa e gera texto em linguagem natural usando modelos estatísticos, como uma alternativa às abordagens baseadas em regras.

A década de 80 viu um foco no desenvolvimento de algoritmos mais eficientes para treinar modelos e melhorar sua precisão. Isso levou ao surgimento dos algoritmos de machine learning em PLN. Machine learning é o processo de usar grandes quantidades de dados para identificar padrões, que geralmente são usados para fazer previsões.

O aprendizado profundo, as redes neurais e os modelos transformadores mudaram fundamentalmente a pesquisa de PLN. O surgimento das redes neurais profundas combinado com a invenção dos modelos transformadores e o “mecanismo de atenção” criaram tecnologias como BERT e ChatGPT. O mecanismo de atenção vai além de encontrar palavras-chave semelhantes às suas consultas, por exemplo. Ele pesa cada termo conectado com base em sua relevância. Essa é a tecnologia por trás de algumas das mais interessantes tecnologias de PLN em uso no momento.

O processamento de linguagem natural funciona de várias maneiras diferentes. O PLN baseado em IA envolve o uso de algoritmos e técnicas de machine learning para processar, entender e gerar linguagem humana. O PLN baseado em regras envolve a criação de um conjunto de regras ou padrões que podem ser usados para analisar e gerar dados de linguagem. O PLN estatístico envolve o uso de modelos estatísticos derivados de grandes conjuntos de dados para analisar e fazer previsões sobre a linguagem. O PLN híbrido combina essas três abordagens.

A abordagem baseada em IA para o PLN é a mais popular hoje. Como em qualquer outra abordagem de aprendizado orientado por dados, o desenvolvimento de um modelo de PLN requer o pré-processamento dos dados de texto e a cuidadosa seleção do algoritmo de aprendizado.

Etapa 1: pré-processamento dos dados
Esse é o processo de limpeza e preparação do texto para que um algoritmo de PLN possa analisá-lo. Entre as técnicas comuns de pré-processamento de dados incluem-se a mineração de texto, que pega grandes quantidades de texto e o divide em dados, e a tokenização, que divide o texto em unidades individuais. Essas unidades podem ser pontuação, palavras ou frases. A remoção de stop words é feita com uma ferramenta que elimina palavras comuns e artigos que não são muito úteis na análise. A stemização e a lematização dividem as palavras em sua forma básica de radical, facilitando a identificação de seu significado. A marcação de parte do discurso identifica substantivos, verbos, adjetivos e outras partes do discurso em uma frase. O parsing analisa a estrutura de uma frase e como as diferentes palavras se relacionam entre si.

Etapa 2: desenvolvimento do algoritmo
Esse é o processo de aplicação dos algoritmos de PLN aos dados pré-processados. Ele extrai informações úteis do texto. Estas são algumas das tarefas de processamento de linguagem natural mais comuns:

• A análise de sentimentos determina o tom emocional ou o sentimento de um texto. A análise de sentimentos rotula palavras, frases e expressões como positivas, negativas ou neutras.
• O reconhecimento de entidades nomeadas identifica e categoriza entidades nomeadas como pessoas, locais, datas e organizações.
• A modelagem de tópicos agrupa palavras e frases semelhantes para identificar os principais tópicos ou temas em uma coleção de documentos ou texto.
• A tradução por máquina usa machine learning para traduzir texto automaticamente de um idioma para outro. A modelagem de linguagem prevê a probabilidade de uma sequência de palavras em um determinado contexto.
• A modelagem de linguagem é usada para preenchimento automático, aplicações de correção automática e sistemas de conversão de fala em texto.

Dois ramos do PLN a serem observados são a compreensão de linguagem natural (NLU) e a geração de linguagem natural (NLG). A NLU se concentra em permitir que os computadores entendam a linguagem humana usando ferramentas semelhantes que os humanos usam. O objetivo é possibilitar que os computadores entendam as nuances da linguagem humana, incluindo contexto, intenção, sentimento e ambiguidade. A NLG se concentra na criação de linguagem semelhante à humana a partir de um banco de dados ou de um conjunto de regras. O objetivo da NLG é produzir texto que possa ser facilmente compreendido por humanos.

Estes são alguns dos benefícios do processamento de linguagem natural:

• Elevação da comunicação. O PLN permite uma comunicação mais natural com apps de busca. O PLN pode se adaptar a diferentes estilos e sentimentos, criando experiências mais convenientes para os clientes.
• Eficiência. O PLN pode automatizar muitas tarefas que normalmente exigem o trabalho de pessoas para serem concluídas. Como exemplos, podemos citar resumo de texto, monitoramento de redes sociais e email, detecção de spam e tradução de idiomas.
• Curadoria de conteúdo. O PLN pode identificar as informações mais relevantes para usuários individuais com base em suas preferências. A compreensão do contexto e das palavras-chave leva a uma maior satisfação do cliente. Tornar os dados mais buscáveis pode melhorar a eficácia das ferramentas de busca.

O PLN ainda enfrenta muitos desafios. A fala humana é irregular e muitas vezes ambígua, com múltiplos significados dependendo do contexto. No entanto, os programadores precisam ensinar às aplicações essas complexidades desde o início.

Homônimos e sintaxe podem confundir os conjuntos de dados. E mesmo a melhor análise de sentimentos nem sempre consegue identificar sarcasmo e ironia. Os seres humanos levam anos para aprender essas nuances — e mesmo assim, é difícil ler o tom de uma mensagem de texto ou email, por exemplo.

O texto é publicado em vários idiomas, enquanto os modelos de PLN são treinados em idiomas específicos. Antes de alimentar o NLP, você precisa aplicar a identificação de idioma para classificar os dados por idioma.

Dados inespecíficos e excessivamente gerais limitarão a capacidade do PLN de entender e expressar com precisão o significado do texto. Para domínios específicos, seriam necessários mais dados para fazer declarações substanciais do que a maioria dos sistemas de PLN têm disponíveis. Especialmente para setores que dependem de informações atualizadas e altamente específicas. Novos estudos, como o ELSER (Elastic Learned Sparse Encoder), estão trabalhando para resolver esse problema e produzir resultados mais relevantes.

O processamento de dados pessoais também levanta algumas questões de privacidade. Em setores como o de assistência médica, o PLN pode extrair informações de arquivos de pacientes para preencher formulários e identificar problemas de saúde. Esses tipos de preocupações relacionadas à privacidade, problemas de segurança de dados e possíveis vieses tornam o PLN difícil de implementar em campos sensíveis.

O PLN tem uma ampla variedade de aplicações comerciais:

• Chatbots e assistentes virtuais. Os usuários podem conversar com seu sistema. Essas são ferramentas comuns de atendimento ao cliente. Eles também podem orientar os usuários em fluxos de trabalho complicados ou ajudá-los a navegar em um site ou solução.
• Busca semântica. Frequentemente usada em e-commerce para gerar recomendações de produtos, a busca semântica decodifica o contexto das palavras-chave analisando os mecanismos de busca e usando a busca baseada em conhecimento. Ela interpreta a intenção do usuário para fornecer recomendações mais relevantes.
• Reconhecimento de entidades nomeadas (NER). Identifica informações no texto para preencher formulários ou torná-las mais buscáveis. Instituições educacionais podem usá-lo para analisar a escrita do aluno e automatizar a avaliação. Além disso, as funcionalidades de conversão de texto em fala e de fala em texto tornam as informações mais acessíveis e a comunicação mais fácil para pessoas com deficiências.
• Sumarização de textos. Pesquisadores de todos os setores podem sumarizar rapidamente grandes documentos e convertê-los em texto conciso e digerível. O setor financeiro aproveita isso para analisar as notícias, e as redes sociais usam para ajudar a prever as tendências do mercado. O governo e o setor jurídico usa a sumarização de textos para extrair informações importantes de documentos.

O ChatGPT e a IA generativa trazem consigo a promessa da transformação. Com tecnologias como o ChatGPT entrando no mercado, novas aplicações de PLN podem surgir no horizonte. Provavelmente veremos integrações com outras tecnologias como reconhecimento de fala, visão computacional e robótica, que resultarão em sistemas mais avançados e sofisticados.

O PLN também se tornará mais personalizado, permitindo que as máquinas entendam melhor os usuários individuais e adaptem suas respostas e recomendações. Os sistemas de NLP que podem entender e gerar vários idiomas são uma área de grande crescimento para negócios internacionais. Mais importante ainda, os sistemas de PLN estão melhorando constantemente na geração de uma linguagem que soe natural: eles estão soando cada vez mais humanos a cada dia que passa.

O lançamento do Elastic Stack 8.0 apresentou a capacidade de carregar modelos PyTorch no Elasticsearch para fornecer um PLN moderno no Elastic Stack, incluindo recursos como reconhecimento de entidades nomeadas e análise de sentimentos.

Atualmente, o Elastic Stack oferece suporte para modelos transformadores que estão em conformidade com a interface de modelo BERT padrão e usam o algoritmo de tokenização WordPiece.

Esta é a arquitetura atualmente compatível com o Elastic:

• BERT
• BART
• Bicodificadores de DPR
• DistilBERT
• ELECTRA
• MobileBERT
• RoBERTa
• RetriBERT
• MPNet
• Bicodificadores SentenceTransformers com as arquiteturas transformadoras acima

A Elastic possibilita que você utilize o PLN para extrair informações, classificar texto e fornecer melhor relevância de busca para seus negócios. Comece a usar o PLN com a Elastic.

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