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Processamento de Linguagem Natural (PNL): O que é e como funciona?

Atualizado: 3 de abr. de 2023

Você já se perguntou como alguns robôs soam tão 'humanos'? Como é que eles nos entendem? Tudo isso se deve à magia do Processamento de Linguagem Natural ou PNL. Usando a PNL você pode fazer as máquinas parecerem humanas e até mesmo 'entender' o que você está dizendo!


Neste post você aprenderá tudo o que você precisa saber sobre PNL:


O que é PNL?


Os humanos se comunicam uns com os outros usando palavras e texto. A forma como os humanos transmitem informações uns aos outros é chamada de Linguagem Natural. Todos os dias os seres humanos compartilham uma grande quantidade de informação uns com os outros em várias linguagens, como discurso ou texto.


Entretanto, os computadores não podem interpretar estes dados, que estão em linguagem natural, pois se comunicam em 0 e 1. Os dados produzidos são preciosos e podem oferecer valiosos insights. Portanto, é necessário que os computadores sejam capazes de entender, emular e responder à fala humana de forma inteligente.


Processamento de Linguagem Natural ou PNL, refere-se ao ramo da Inteligência Artificial que dá às máquinas a capacidade de ler, compreender e derivar significado da linguagem natural humana.


A PNL combina o campo da linguística e da informática para decifrar a estrutura e as diretrizes da linguagem, e produzir modelos que possam compreender, quebrar e separar detalhes significativos do texto e da fala.


O que constitui a PNL? Ciência da Computação + Inteligência Artificial + Linguagem Natural = PNL
O que constitui a PNL? Ciência da Computação + Inteligência Artificial + Linguagem Natural = PNL

Como funciona a PNL?


As etapas para realizar o pré-processamento de dados em PNL incluem:


Segmentação


Primeiro é necessário dividir o documento inteiro em sentenças constituintes. Você pode fazer isso segmentando o artigo, com pontuações, como pontos e vírgulas.

Segmentação no Processamento de Linguagem Natural ou PNL.
Segmentação no Processamento de Linguagem Natural ou PNL.

Tokenizing


Para que o algoritmo entenda estas frases, você precisa obter as palavras em uma frase e explicá-las individualmente ao nosso algoritmo. Assim, você divide sua frase em palavras constituintes e as armazena. Isto é chamado de tokenizing, e cada palavra é chamada de token.

Tokenizing no Processamento de Linguagem Natural ou PNL.
Tokenizing no Processamento de Linguagem Natural ou PNL.

Removendo as 'stop words'


Você pode tornar o processo de aprendizagem mais rápido livrando-se de palavras não essenciais, que acrescentam pouco significado e estão lá apenas para fazer com que nossa declaração soe mais coesa. Palavras como mas, em, está, para, e, o, a, um, uma, são exemplos de 'palavras de parada' e podem ser removidas.

Removendo as 'stop words'.
Removendo as 'stop words'.

Stemming


É o processo de obtenção da 'haste' ou o núcleo da palavra. O núcleo da palavra é o que permite criar novas palavras a partir dele, apenas adicionando prefixos e sufixos.

Stemming Tokenizing no Processamento de Linguagem Natural ou PNL.
Stemming no Processamento de Linguagem Natural ou PNL.

Lemmatization


O processo de obtenção do núcleo da palavra permite dar uma nova forma a uma palavra base que está presente no dicionário e da qual a palavra é derivada, o que seria o 'lema' daquela sentença, ou seja, o sentido central dela. Você também pode identificar as palavras com base no tempo, humor, gênero, etc.


Tagging do discurso


Agora, você deve explicar o conceito de substantivos, verbos, artigos e outras partes da fala à máquina, acrescentando estas tags às nossas palavras. Isto é chamado de tagging, e auxilia a máquina a compreender a estrutura da nossa linguagem.

Tagging do discurso.
Tagging do discurso.

Nomeação de Entidade Tagging


Em seguida, apresentamos à máquina referências de cultura pop e nomes do cotidiano, sinalizando nomes de filmes, personalidades ou locais importantes que possam ocorrer no discurso. Isso pode ser feito classificando as palavras em subcategorias. Isto ajuda a máquina a encontrar quaisquer palavras-chave em uma frase e contextualizar os conceitos que ela ouve. As subcategorias são pessoas, localização, valor monetário, quantidade, organização, filmes, etc.


Depois de executar as etapas de pré-processamento, você então passa seus dados resultantes a um algoritmo de aprendizado de máquina, que irá criar e executar a aplicação de PNL propriamente.


Aplicações da PNL


A PNL é uma das formas que as pessoas têm utilizado para 'humanizar' as máquinas e reduzir a necessidade de mão-de-obra. Ela levou à automatização das tarefas relacionadas à fala e à interação humana. Algumas aplicações da PNL incluem :


  • Ferramentas de tradução: Ferramentas como Google Translate, Amazon Translate, etc. traduzem sentenças de um idioma para outro usando PNL.

  • Chatbots: Os Chatbots podem ser encontrados em websites e são uma forma de as empresas lidarem rapidamente com dúvidas comuns.

  • Assistentes Virtuais: Assistentes virtuais como Siri, Cortana, Google Home, Alexa, etc. podem não apenas falar com você, mas entender e responder aos comandos dados a eles.

  • Publicidade direcionada: Você já falou sobre um produto ou serviço ou apenas pesquisou algo no Google e depois começou a ver vários anúncios sobre ele? Isto é chamado de publicidade direcionada, e ajuda a gerar receita para os vendedores, pois eles podem alcançar nichos de audiência na hora e local certos.

  • Autocorretor: O autocorretor, como o nome já diz, corrige automaticamente qualquer erro ortográfico que você comete ao digitar, o que nos ajuda a escrever sem falhas.


Quer saber mais sobre PNL e suas aplicações? Acesse já o nosso site:


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Fonte: https://www.simplilearn.com


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