O que é processamento de linguagem natural?
Os humanos anteriores costumavam aprender linguagens de computador para trabalhar com computadores. Agora, os computadores são inteligentes o suficiente para aprender e entender a linguagem humana (natural).
O processamento de linguagem natural é um subcampo da inteligência artificial que trata do processamento da linguagem falada pelos seres humanos. Assim, facilitando a interação entre Computador e Humano.
Entendendo o Processamento de Linguagem Natural:
Inteligência artificial significa tornar os computadores tão inteligentes quanto os humanos. O processamento de linguagem natural é um componente da IA. O processamento de linguagem natural permite que os computadores entendam, executem uma ação e interajam com seres humanos usando sua linguagem. Pode ser usado em muitas áreas, como passar comandos para executar alguma ação, converter fala em texto e documentá-lo, informar instruções em automóveis, etc.
Mas a PNL (Processamento de Linguagem Natural) não é fácil de implementar. Os computadores são projetados para trabalhar com dados estruturados, seguir comandos bem definidos e usar linguagem padronizada. Eles são muito sistemáticos em termos de processamento. Mas a linguagem natural não está estruturada. Existem muitos fatores que podem influenciar o idioma falado por uma pessoa como região, localidade, gíria, pronúncia etc. Até a mesma palavra pode ter um significado diferente, dependendo do contexto. Portanto, para tornar o computador inteligente o suficiente para entender e trabalhar com um humano em seu idioma, ele precisa ser projetado de maneira a entender a flexibilidade da linguagem natural. Deve ser capaz de decifrar o que exatamente uma pessoa quer dizer em um determinado contexto.
Com o poder do aprendizado de máquina, os computadores podem aprender idiomas naturais. Vários conjuntos de texto serão enviados aos computadores e os processarão usando algoritmos do analisador de texto para ensinar ao computador como funciona a linguagem natural.
Técnicas usadas no processamento de linguagem natural:
O processamento de linguagem natural ajuda a extrair informações valiosas de um texto e a aprender com ele. Considere o parágrafo abaixo como um exemplo
A empresa xtz airlines oferece um serviço decente. Todos os funcionários são muito cooperativos, especialmente a comissária de bordo Nora, James e Liya. O único problema com os voos é que ele se atrasava com muita frequência. Mesmo às vezes os vôos também são cancelados.
Abaixo estão algumas das técnicas usadas na PNL:
- Indução gramatical: ajuda a escrever a gramática correta. Dada no exemplo acima, a palavra 'gets' não é usada corretamente, será destacada quando usada no mecanismo da PNL.
- Análise de conteúdo: A PNL é usada para analisar a natureza positiva e negativa da sentença. Por exemplo, no parágrafo acima, 'a companhia aérea presta um serviço decente' e 'os funcionários são muito cooperativos' são comentários positivos, enquanto 'se atrasa com muita frequência' é um comentário negativo.
- Mineração de aspecto: a PNL usa a mineração de aspecto para determinar qual aspecto é positivo e qual é negativo. No exemplo acima, a equipe é um aspecto positivo, enquanto o serviço de vôo é um aspecto negativo.
- Reconhecimento de entidade de nome: É usado para reconhecer os nomes de pessoas importantes, organização, localidade, datas, etc. Exemplo, xyz airlines, Nora, James e Liya .
- Resumo: A PNL também pode ser usada para resumir o texto e fornecer um ponto crucial do texto. Ele classifica as sentenças de acordo com sua similaridade com outras sentenças. Assim, a sentença com a classificação mais alta é incluída no resumo.
- Reconhecimento de tópicos: a PNL analisa o texto e localiza o tópico ao qual o texto está relacionado principalmente. Ele extrairá algumas palavras-chave e as categorizará em algum tópico. Por exemplo, no texto acima, os dois tópicos principais são "Membro da equipe" e "Voos".
- Conversão de texto em texto: se o parágrafo acima tiver sido uma resposta à chamada de feedback, ele poderá ser gravado e convertido em texto. Depois disso, ele pode ser analisado em busca de melhorias no serviço.
Trabalho de Processamento de Linguagem Natural:
A PNL, embora uma parte da IA use técnicas de aprendizado de máquina para extrair informações e aprender com isso. O algoritmo de aprendizado de máquina funciona sobre o fundamental do aprendizado durante a execução. A PNL também continua aprendendo com base nas informações fornecidas. É por isso que, apesar dos erros e dos estilos de linguagem comuns, a PNL tende a prever corretamente o que o usuário deseja dizer. Abaixo estão as etapas da PNL:
- Análise lexical: análise lexical significa dividir o segmento de texto inteiro em frases, palavras e analisar seu significado.
- Análise sintática: Este método envolve a associação de palavras com outras palavras, sua disposição na sentença e seu significado relativo.
- Análise Semântica: Nesta análise, a significância da sentença é verificada.
- Integração de Discurso: Este método analisa o significado relativo de sentenças e sua associação com outras sentenças.
- Análise Pragmática: Este método lida com o significado da frase no mundo real.
Importância do processamento de idiomas naturais:
A quantidade de dados disponíveis online está aumentando dia a dia. A maior parte disso é texto não estruturado. Obter informações valiosas desses dados é uma tarefa desafiadora. A PNL pode ser usada neste caso.
As técnicas de PNL podem ser usadas para conversão de fala em texto; para quem não pode digitar, pode usar a PNL para documentar as coisas. A análise da PNL pode ser usada para analisar sentimentos e, assim, ajuda as empresas a obter satisfação do cliente. A TI ajuda os usuários que não estão familiarizados com a tecnologia a trabalharem com facilidade.
Usos do processamento de linguagem natural:
Abaixo estão alguns dos usos da PNL:
- Analisador de sentimentos
- Fala em texto
- Reconhecimento de voz
- Classificação do texto
- Resumo de documentos
- Resposta da questão
- Verificação ortográfica
- Verificação gramatical
Exemplos de PNL:
Nos últimos anos, tendências de tecnologia como a inteligência artificial se tornaram populares. Esforços foram feitos para tornar um computador tão inteligente quanto um humano. Isso ganhou um sucesso até certo ponto. A PNL faz parte de tais esforços. Abaixo estão alguns dos exemplos em que a PNL é usada:
- Amazon Alexa (tradução automática)
- Assistente do Google (reconhecimento de voz)
- Gramática (para verificar erro gramatical)
- Chatbot (pergunta / resposta)
- Preenchimento automático da pesquisa
- Verificação ortográfica (verificação ortográfica)
- Chatbot de Atendimento ao Cliente
- Robôs executando ações sob comando
- Assistente de automóveis
Conclusão
A PNL desempenha um papel vital na interação máquina-humano. No futuro, podemos ver cada vez mais desenvolvimento nesse campo. Pode tornar a vida cotidiana mais fácil e inteligente.
Artigos recomendados
Este foi um guia para o que é processamento de linguagem natural. Aqui discutimos o trabalho do Processamento de linguagem natural, sua aplicação em várias áreas, técnicas e alguns exemplos. Você também pode consultar nossos outros artigos sugeridos para saber mais -
- Introdução à PNL
- Perguntas da entrevista da PNL com respostas
- O que é mineração de texto?
- PNL em Python