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Processamento de Linguagem Natural: o que é?

Elemento decorativo neurônio
Capa PLN
O Processamento de Linguagem Natural - ou PLN - é um caso de subárea da Inteligência Artificial que já está presente de forma bastante ampla em nossas vidas. Suas aplicações fazem parte de nosso cotidiano seja em tarefas simples como correção ortográfica automática em um editor de texto ou em coisas mais complexas, como a geração de voz em dispositivos como GPS ou assistentes domésticos eletrônicos.

Linguagem para Interação Humana com Máquinas

Embora parece algo bastante óbvio, é importante começarmos com a seguinte conceituação: o Processamento de Linguagem Natural é a área que alia conhecimentos da Linguística, Ciência da Computação e Inteligência Artificial para buscar modelos pelos quais seja possível a interação de seres humanos com computadores se utilizando de Linguagens Naturais.
Isso significa que, em vez de ter como código de intermediação uma linguagem de programação (como C, Python, HTML, etc), a interação se dá totalmente através de uma linguagem humana, como o Português. Contudo, ensinar uma máquina a utilizar uma Linguagem Natural é um grande desafio, como veremos adiante.
Processo PLN

Principais Aplicações

Os avanços da área de Processamento de Linguagem Natural, como foi dito anteriormente, já estão presentes em nosso cotidiano em diversas aplicações. Existem disponíveis no mercado várias ferramentas baseadas em PLN que auxiliam em questões que vão desde a já mencionada correção ortográfica até tarefas complexas, como transcrição de texto em fala (ou vice-versa) e chatbots para autoatendimento.
Técnicas de machine learning têm possibilitado, ainda, que a área se expanda através de rotinas de análise a aprendizado que buscam mitigar as limitações e estreitar a distância que existe em questão de performance de uso de linguagem entre a máquina e um falante humano.
Confira abaixo algumas das aplicações principais e, ainda, exemplos de APIs mais utilizadas para o Processamento de Linguagens Naturais:
  • Reconhecimento de Voz
  • Tradução
  • Detecção de Spam
  • Análise de Sentimentos
  • Resumos automáticos
  • Geração de Legendas Simultâneas
  • OCR
  • Chatbots

Desafios Futuros

Mesmo com tantas aplicações e com o avanço impressionante das pesquisas na área, o Processamento de Linguagens Naturais tem um desafio gigantesco à sua frente: a complexidade da linguagem humana.
É importante compreender que nenhuma Linguagem Natural é algo parado no tempo ou facilmente parametrizado. Pelo contrário, as linguagens humanas estão em constante transformação e possuem nuances de ordem criativa que dificultam a normatização. Um dos papéis da grande área da Linguística, aliás, é demonstrar que as linguagens não estão limitadas a gramáticas normativas e que não existe dicionário capaz de abarcar toda a variação e todos os aspectos do sistema da linguagem.
Atualmente, a maneira pela qual é possível processar linguagens naturais é através de abordagens estruturais e semânticas da língua. Isso significa que os algoritmos utilizados identificam as funções sintáticas das palavras e seu significado direto. Porém, apenas Sintaxe e Semântica não são suficientes para lidar com aspectos mais complexos, como figuras de linguagem, ambiguidades, regionalismos e análises mais profundas do uso da linguagem.
Apesar de ser uma área em franco desenvolvimento e que tem atingido resultados impressionantes, o Processamento de Linguagem Natural ainda possui muito trabalho pela frente. Longe de se tratar de mera “mágica de computador”, a área terá como desafio nos próximos anos encontrar meios de superar as barreiras dos modelos estruturalistas da Linguística e de popularizar seus recursos mais valiosos.
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