A comunicação é um meio de aprender e transmitir conhecimentos. Graças a ela, é possível que informações, desejos, notícias e qualquer outra coisa que se deseje sejam passados para outros ou recebidos por nós.
Com o avanço das tecnologias de Inteligência Artificial, a comunicação entre o homem e a máquina foi se aprimorando, e cada vez mais o processamento de linguagem natural, ou PLN, é utilizado em soluções presentes no dia a dia, como GPS, buscadores e muitos outros.
Para saber mais sobre como o PLN está impactando o mercado de Inteligência Artificial, continue lendo este texto!
Processamento de linguagem natural
Também conhecido como PLN, essa é uma subárea da Inteligência Artificial que estuda a comunicação humana por métodos computacionais. Essa área de estudos é focada em compreender as linguagens naturais e, assim, trazer mais facilidade com as tecnologias para o dia a dia.
Pode parecer simples, mas não é. A linguagem humana não envolve somente o entendimento das palavras. É preciso que a máquina consiga interpretar a fala quando a palavra tem duplo sentido, quando a organização de palavras em uma frase não está de acordo com a gramática, o tom de voz e outros.
Os níveis de processamento e os tipos de abordagem
Níveis de processamento
Os níveis de processamento podem ser entendidos como os níveis da linguagem que qualquer idioma pode apresentar. A divisão é importante para ajudar os programadores a determinar quais partes de determinada aplicação tecnológica precisam ser mais desenvolvidas. São:
- fonológico: essa parte corresponde à interpretação dos sons da palavra;
- morfológico: estudo sobre a natureza das palavras e sua composição;
- lexical: processamento responsável por interpretar o significado de cada palavra;
- sintático: estuda a composição da frase;
- semântico: processamento que visa compreender o significado completo da frase;
- discurso: estuda o texto como um todo;
- pragmático: processamento utilizado para buscar significados além das palavras, as entrelinhas.
Tipos de abordagem
Os tipos de abordagem se referem ao tratamento que os softwares dão aos níveis de tratamento. São eles:
- simbólica: essa abordagem tem como base as regras linguísticas estruturadas e sem ambiguidades;
- estatística: a abordagem estatística utiliza modelos matemáticos para deduzir o uso correto dos níveis de processamento;
- conexionista: essa é parecida com a abordagem estatística, pois também desenvolve modelos genéricos, entretanto, ela faz uma combinação entre o aprendizado estatístico e outras teorias de representação de conhecimento;
- híbrida: ela é a combinação entre todas as abordagens acima, sendo mais flexível e ampla que as demais.
Principais tecnologias e aplicações envolvendo o PLN
Basicamente, todas as aplicações que utilizam processamento de texto podem ser transformadas em PLN.
Recuperação das informações
A área de recuperação das informações corresponde principalmente aos mecanismos que buscadores, como Google e Yahoo, entendem e nos quais fazem as pesquisas, oferecendo resultados relevantes.
Para recuperar as informações, algumas técnicas são utilizadas, como a busca por sinônimos e a redução de ambiguidade.
Elaboração de perguntas e respostas
As aplicações de elaboração de perguntas e respostas visam a fornecer respostas para perguntas específicas, e não somente buscar os melhores resultados, como na recuperação de informações.
O usuário faz a sua pesquisa, e a tecnologia deve ser capaz de fornecer uma resposta direta ou fornecer trechos contendo as informações solicitadas.
Tradução
Essa aplicação talvez seja a mais conhecida justamente por ser a mais antiga. Ela faz a tradução de um idioma para outro. Mesmo sendo a mais antiga, alguns problemas ainda ocorrem justamente pela dificuldade em passar para a máquina todas as particularidades que cada idioma traz consigo. Ainda assim, é uma ferramenta muito utilizada — um exemplo é o Google Tradutor.
Reconhecimento de fala
Essa aplicação é utilizada para transcrever um áudio, que pode ser vídeo, por exemplo, de maneira que seja possível entender o conteúdo. O reconhecimento de fala conta com vários desafios a serem resolvidos, pois a fala humana não segue um padrão. Nós falamos com sotaques, muitas vezes de forma rápida, e esses fatores dificultam o entendimento da máquina.
Mesmo com as dificuldades, um exemplo dessa aplicação é a legenda automática do YouTube, que utiliza PLN para traduzir a fala e sons do vídeo em legenda para diversos idiomas.
PLN nas buscas do dia a dia
Talvez você não tenha notado, mas é bem provável você já tenha usado um recurso de PLN para fazer uma busca no Google. A ComScore estima que 50% das pesquisas serão feitas por voz até 2020. Isso impacta absurdamente o mercado de SEO (otimização de busca orgânica)
Diálogo — User Voice Interface
As aplicações de diálogo buscam produzir diálogos entre um ser humano e a máquina de forma fluida e coerente, até mesmo com gestos, para favorecer a comunicação. O exemplo mais comum são aplicativos de GPS, hoje amplamente utilizados, em que o aplicativo se comunica passando nomes de ruas e bairros e fornecendo todas as direções necessárias ao motorista.
O mercado da interface de voz ainda está em expansão; os usos são tão diversos, que a gigante Amazon tem um serviço em que programadores podem baixar um kit de desenvolvimento da Alexa para aprender a criar funcionalidades para outras marcas.
Porém, o exemplo mais avançado que temos até hoje é do Google:
O Google Duplex é uma ferramenta de Inteligência Artificial que utiliza PLN muito bem. Ela talvez seja a forma de processamento de linguagem natural mais desenvolvida atualmente. Em um exemplo realizado nos EUA, a ferramenta fez sozinha o agendamento de um horário no salão de beleza.
A IA ligou para o salão e a atendente não identificou que estava falando com um computador. O vídeo de demonstração da ferramenta mostra como foi essa experiência. A ferramenta utiliza várias aplicações de PLN para identificar o tom de voz da pessoa, reconhecer a fala e manter o diálogo de forma natural.
Diante do exposto, é possível dizer que o processamento de linguagem natural está caminhando para fazer cada vez mais parte do nosso dia a dia. A adesão dos usuários que utilizam soluções de Inteligência Artificial com PLN tem aumentado. Empresas preocupadas em desenvolver a transformação digital já contam com assistentes virtuais, por exemplo, que fornecem informações e ajudam os clientes a solucionar os seus problemas.
Se você deseja conhecer mais sobre o assunto, confira este case entre a Caixa e a Stefanini em que mais de 150 mil usuários já utilizam a solução em IA chamada Aixa.
