O que é a PNL?
PNL significa Natural Language Processing. É um subcampo ou ramo da inteligência artificial (IA) que permite aos computadores entender linguagens humanas e processá-las de uma maneira valiosa. Preocupa-se com as interações entre idiomas falados (naturais) humanos, como inglês e computadores.
Definição
O Processamento de linguagem natural ajuda os computadores a observar, analisar, entender e derivar um significado valioso de idiomas falados naturais ou humanos. Tarefas como tradução, resumo automático e extração de relacionamento, reconhecimento de fala, reconhecimento de entidade nomeada, segmentação de tópicos e análise de sentimentos podem ser executadas por desenvolvedores usando o processamento de linguagem natural (PNL). Os aplicativos de PNL são difíceis ou desafiadores, pois o computador exige que os humanos interajam com eles usando linguagens de programação como Java, Python, etc, que são estruturadas e não ambíguas. Porém, as línguas faladas humanas são ambíguas e mudam com as mudanças regionais ou sociais, portanto, torna-se difícil treinar computadores para entender as línguas naturais.
Compreensão
Existem muitas dificuldades enfrentadas no processamento de linguagem natural, portanto, é fortemente caracterizado na ciência da computação. Um grande problema enfrentado pela PNL é que muitas palavras têm múltiplos significados. Estes podem ser facilmente distinguidos pelos humanos, mas são difíceis para os computadores. Por exemplo, a palavra 'conselho' pode significar uma tábua de cortar, lousa ou conselho de administração. A diferença é entendida pela frase que a precede ou pelas palavras que rodeiam o 'quadro'.
- Ele é o chefe do conselho.
- Ela resolveu o problema no quadro.
Os seres humanos entenderiam facilmente que 'conselho' na primeira frase se refere ao conselho de administração e na segunda, se refere a um quadro negro, mas não é o caso dos computadores.
Apesar dessas dificuldades, os computadores estão aprimorando sua capacidade de entender as línguas humanas. O conhecimento de vários campos linguísticos ajuda a acelerar este processo:
- Morfologia : É o estudo da formação de palavras a partir de unidades básicas ou primitivas.
- Morfema : refere-se a uma unidade básica de significado em um idioma.
- Fonologia : É o estudo de sistemas de sons.
- Sintaxe : refere-se à maneira como as palavras e frases são organizadas para formar uma frase.
- Semântica: refere-se ao significado das palavras e frases.
- Pragmática : Refere-se à compreensão, interpretação e uso de sentenças em diferentes situações.
- Discurso : Refere-se a como a frase anterior afeta o significado ou a interpretação da próxima frase.
- Conhecimento Mundial : Refere-se ao conhecimento geral sobre o mundo.
Trabalhando com PNL
O processo de processamento de linguagem natural pode ser realizado em três etapas:
- Processo de fala em texto.
- Marcação de parte da fala
- Conversão de texto em fala.
Vamos entender cada passo, um por um:
1. Processo de conversão de texto em texto:
Refere-se à leitura do texto escrito em linguagem humana ou natural. É um processo de análise e compreensão da linguagem natural recebida pelo computador como entrada. O computador usa vários algoritmos ou modelo estatístico interno que executa o reconhecimento de fala, o que ajuda a converter a linguagem natural recebida em uma linguagem de programação. Isso é feito executando a Análise Lexical, que divide todos os dados recebidos em frases ou palavras pequenas.
2. Marcação de parte do discurso ou desambiguação da Categoria do Word:
Nesse processo, formas gramaticais como substantivos, adjetivos, verbos, tempos etc. são identificadas usando as regras do Lexicon, denominadas análise sintática . Também desenha o significado exato ou de dicionário do texto chamado análise semântica . Também realiza discurso Integração, que interpreta o significado de uma frase de acordo com a frase anterior.
3. Conversão de texto em fala:
Nesta etapa, o texto em uma linguagem de programação é convertido em um formato textual ou audível, valioso para o usuário.
Vantagens da PNL
- Resumo automático
- Resolução de Coreference
- Análise do discurso
- Alivia a carga do aprendizado de sintaxe
- Não é necessário treinamento
- Permite que não programadores interajam com sistemas de computação
- Sinónimos comuns de entrada podem ser interpretados
- Resultados melhores e eficientes
- O processamento de pesquisa informa o que exatamente o usuário quer dizer
- Mais mineração de dados significa mais dados para crescimento
- Pode executar pesquisas complexas
- Compreensão contextual
Habilidades necessárias
- Habilidades de programação
- Conhecimento sobre aprendizado de máquina
- Problemas comuns de PNL
- Ferramentas de PNL
- Capacidade de compreender trabalhos de pesquisa
- Construindo protótipos
- Capacidade de aprender coisas novas
- Habilidades de engenharia de software
- Probabilidade e estatística
- Conhecimento linguístico
- Redes neurais recursivas
Por que usamos a PNL?
- Para tradução automática
- Para resumo automático
- Para análise de sentimentos
- Para classificação de texto
- Para responder perguntas
- Para modelagem de linguagem
- Para reconhecimento de fala
- Para geração de legenda
- Para reconhecimento de entidade nomeada (NER)
- Para marcação de parte do discurso
- Para análise semântica
- Para detecção de paráfrase
- Para reconhecimento de caracteres
- Para verificação ortográfica
- Para Chatbots
- Para atendimento ao cliente
- Para inteligência de mercado
Como essa tecnologia o ajudará no crescimento da carreira?
As crescentes aplicações e interesse no campo do processamento de linguagem natural criaram várias oportunidades para profissionais especializados em Aprendizado de Máquina, Linguística Computacional e Ciência de Dados. Grandes empresas como Google, Facebook, grupo Forte, Sony Ericsson, Merrill Lynch, British Airways, Sainsbury, JP Morgan, Celtic, American Express e Ernst & Young e muitas outras contratam analistas e especialistas em processamento de linguagem natural.
Várias funções de trabalho relacionadas ao processamento de linguagem natural são cientistas da PNL, engenheiro da PNL, arquiteto da PNL, cientista de pesquisa aplicada da PNL, cientista de dados cognitivos, artista de voz e muito mais. O salário médio para trabalhos relacionados ao processamento de linguagem natural varia de US $ 76.343 por ano a US $ 142.912 por ano.
Conclusão
Se você está interessado em interagir com sistemas de computação e possui conhecimentos de programação e linguística, aprender o processamento de linguagem natural é muito valioso para você. Devido ao aumento de dados e à necessidade de interagir com os computadores, a necessidade de processamento de linguagem natural está aumentando dia a dia e várias oportunidades de trabalho estão chegando ao mercado com pacotes atraentes. Portanto, há um grande escopo de PNL no futuro.
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