O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma vertente da Inteligência Artificial (IA) que ajuda computadores a processar e manipular a linguagem humana. O propósito da PLN é servir de ponte entre a forma com que os humanos se comunicam e o entendimento das máquinas.
Por mais que as aplicações atuais do PLN deem a entender que é uma nova tecnologia, os estudos começaram na década de 40, através da criação da Machine Translation, que pretendia diferenciar idiomas e adequar a sintaxe. Na década seguinte, Noam Chomsky publicou uma teoria sobre a capacidade gerativa das línguas que aproximou os estudos computacionais e linguísticos.
A partir daí e até meados da década de 90, os estudos visavam adequar sistemas que realizassem tarefas orientados por diálogos, solucionassem problemas e tratassem ambiguidades linguísticas.
Para nós, que estamos acostumados a utilizar o Google e obter respostas bastante assertivas e coerentes, a PLN já se tornou corriqueira, mas existe uma grande estrutura de redes de IA por trás, garantindo que o algoritmo processe a informação e encontre a melhor resposta. O PLN utiliza, também, de técnicas de deep learning, principalmente no que tange a um desenvolvimento de redes neurais artificiais, visando uma maior compreensão da máquina sobre a linguagem natural.
A complexidade de formas com as quais um ser humano consegue se comunicar, os diferentes sentidos que podem cercar uma mesma palavra ou expressão e a versatilidade dos contextos de comunicação, exige que qualquer tecnologia de reconhecimento de linguagem faça essa diferenciação.
Em PLN, fala-se muito sobre níveis de processamento e tipos de abordagem. Os níveis de processamento são níveis de linguagem que todo e qualquer idioma pode apresentar. Eles são: fonológico, morfológico, lexical, sintático, semântico, discurso e programático. Já os tipos de abordagem são os tratamentos que os softwares dão aos níveis de processamento, como por exemplo: simbólico, estatístico, conexionista e híbrido.
Hoje, os principais usos do PLN são nas plataformas de buscas online, previsão de pesquisas em plataformas de busca, assistentes virtuais e chatbots.
Num mundo cada vez mais interconectado, aproximar distâncias através de mecanismos de tradução e adaptação linguística é um grande avanço. Não só neste aspecto social, mas nas aplicações já existentes – em mecanismos de busca, como o caso do Google, que evolui a cada dia, trazendo um nível elevado de sofisticação e personalização em suas respostas.
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Por Amanda Ramalho, Business Intelligence na SGA.