O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é um campo da inteligência artificial que permite aos computadores analisar e compreender a linguagem humana. Ele foi formulado para construir software que gere e compreenda linguagens naturais para que um usuário possa ter conversas naturais com seu computador, em vez de por meio de programação ou linguagens artificiais como Java ou C.
Quebrando o processamento de linguagem natural (PNL)
O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é um passo em uma missão maior para o setor de tecnologia – ou seja, usar inteligência artificial (IA) para simplificar a maneira como o mundo funciona. O mundo digital provou ser um divisor de águas para muitas empresas, à medida que uma população cada vez mais experiente em tecnologia encontra novas maneiras de interagir online entre si e com as empresas. A mídia social redefiniu o significado de comunidade; a criptomoeda mudou a norma de pagamento digital; O e-commerce criou um novo significado para a palavra conveniência e o armazenamento em nuvem introduziu outro nível de retenção de dados para as massas.
Por meio da IA, campos como aprendizado de máquina e aprendizado profundo estão abrindo os olhos para um mundo de todas as possibilidades. O aprendizado de máquina é cada vez mais usado na análise de dados para dar sentido ao big data. Ele também é usado para programar chatbots para simular conversas humanas com clientes. No entanto, essas aplicações avançadas de aprendizado de máquina não seriam possíveis sem a improvisação do Processamento de Linguagem Natural (PNL).
Como a PNL realmente funciona?
A PNL combina IA com linguística computacional e ciência da computação para processar línguas e fala humanas ou naturais. O processo pode ser dividido em três partes. A primeira tarefa da PNL é entender a linguagem natural recebida pelo computador. O computador usa um modelo estatístico integrado para realizar uma rotina de reconhecimento de fala que converte a linguagem natural em uma linguagem de programação. Ele faz isso dividindo um discurso recente que ouve em unidades minúsculas e, em seguida, compara essas unidades às unidades anteriores de um discurso anterior. A saída ou resultado em formato de texto determina estatisticamente as palavras e frases mais provavelmente ditas. Essa primeira tarefa é chamada de processo de fala para texto.
A próxima tarefa é chamada de marcação de classe gramatical (POS) ou desambiguação de categorias de palavras. Este processo identifica elementarmente palavras em suas formas gramaticais como substantivos, verbos, adjetivos, pretérito, etc. usando um conjunto de regras de léxico codificadas no computador. Após esses dois processos, o computador provavelmente agora entende o significado do discurso que foi feito.
O terceiro passo dado por um PNL é a conversão de texto em fala. Nesta fase, a linguagem de programação do computador é convertida em um formato audível ou textual para o usuário. Um chatbot de notícias financeiras, por exemplo, que recebe uma pergunta como “Como está o Google hoje?” provavelmente fará a varredura em sites de finanças online em busca de ações do Google e poderá decidir selecionar apenas informações como preço e volume como resposta.
A PNL tenta tornar os computadores inteligentes, fazendo os humanos acreditarem que estão interagindo com outro humano. O teste de Turing, proposto por Alan Turing em 1950, afirma que um computador pode ser totalmente inteligente se puder pensar e fazer uma conversa como um humano, sem que o humano saiba que está conversando com uma máquina. Até agora, apenas um computador passou no teste – um chatbot com a persona de um menino de 13 anos. Isso não quer dizer que seja impossível construir uma máquina inteligente, mas delineia as dificuldades inerentes a fazer um computador pensar ou conversar como um ser humano. Uma vez que as palavras podem ser usadas em diferentes contextos e as máquinas não têm a experiência da vida real que os humanos têm para transmitir e descrever entidades em palavras,