Processamento de Linguagem Natural: uma breve introdução

Você já se perguntou como o Google Tradutor consegue traduzir textos de um idioma para outro em segundos? Ou como o Siri, o Alexa e o Cortana conseguem entender o que você fala e responder às suas perguntas? Ou como o Netflix, o Spotify e o YouTube conseguem recomendar conteúdos que você pode gostar baseados no seu histórico e nas suas preferências?

Todas essas aplicações usam uma área da inteligência artificial chamada processamento de linguagem natural (PLN), que estuda como as máquinas podem entender e manipular a linguagem humana, seja ela falada ou escrita. O PLN é importante porque permite que os computadores se comuniquem com os humanos em seu próprio idioma e realizem outras tarefas relacionadas ao texto, como extrair informações, gerar resumos, classificar sentimentos, entre outras.

No entanto, o PLN não é uma tarefa fácil, pois a linguagem humana é complexa, ambígua e cheia de nuances. Por exemplo, a mesma palavra pode ter vários significados dependendo do contexto, como “manga” (fruta ou parte da roupa), “banco” (instituição financeira ou assento), “casa” (verbo ou substantivo) etc. Além disso, existem muitas variações e regras gramaticais, ortográficas e fonéticas entre os diferentes idiomas e dialetos. Por isso, os computadores precisam de técnicas e algoritmos sofisticados para processar a linguagem natural de forma eficiente e precisa.

O PLN se relaciona com outras áreas da inteligência artificial, como o aprendizado de máquina e a visão computacional. O aprendizado de máquina é o campo que estuda como os computadores podem aprender a partir de dados e experiências, sem serem explicitamente programados. A visão computacional é o campo que estuda como os computadores podem entender e analisar imagens e vídeos. O PLN, o aprendizado de máquina e a visão computacional são áreas complementares e interdisciplinares, que podem ser combinadas para criar soluções inovadoras e integradas.

Breve História e Definição

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) representa uma fronteira empolgante no campo da inteligência artificial. Esta área interdisciplinar combina conhecimentos de linguística, ciência da computação e inteligência artificial para criar sistemas capazes de entender e interagir com a linguagem humana. Desde suas origens nas décadas de 1950 e 1960, o PLN evoluiu de simples tradutores automáticos para sistemas complexos que podem entender nuances, contextos e até emoções humanas.

A Evolução do PLN

O caminho do PLN tem sido marcado por avanços significativos. Nos primeiros dias, o foco era na tradução automática e na análise gramatical básica. Com o advento da internet e o aumento exponencial de dados disponíveis, o PLN começou a se expandir rapidamente, adotando técnicas mais avançadas como aprendizado de máquina e redes neurais profundas. Esses avanços abriram portas para aplicações mais sofisticadas e precisas, desde chatbots até sistemas avançados de análise de texto.

Principais tarefas e técnicas do PLN

O processamento de linguagem natural envolve diversas tarefas e técnicas, que podem ser divididas em dois níveis: o nível sintático e o nível semântico. O nível sintático se refere à estrutura e à forma dos textos, enquanto o nível semântico se refere ao significado e ao conteúdo dos textos.

Nível sintático

No nível sintático, o objetivo é entender e analisar a estrutura e a forma dos textos, ou seja, como as palavras são organizadas e relacionadas entre si. Para isso, são usadas técnicas como:

• Tokenização: é o processo de dividir um texto em unidades menores chamadas tokens, que podem ser palavras, sílabas, letras, números, pontuações, etc. Por exemplo, o texto “O gato cinza pulou a cerca.” pode ser tokenizado em [“O”, “gato”, “cinza”, “pulou”, “a”, “cerca”, “.”].
• Lematização: é o processo de reduzir as palavras à sua forma base ou canônica, chamada lema, que é a forma que aparece no dicionário. Por exemplo, as palavras “cantando”, “cantou” e “cantaria” podem ser lematizadas para “cantar”.
• Remoção de stopwords: é o processo de remover as palavras que não têm muito significado ou relevância para a análise, como artigos, preposições, conjunções, etc. Por exemplo, o texto “O gato cinza pulou a cerca.” pode ter as stopwords [“O”, “a”, “.”] removidas, resultando em [“gato”, “cinza”, “pulou”, “cerca”].
• Vetorização: é o processo de transformar os textos em representações numéricas, chamadas vetores, que podem ser usadas por algoritmos de aprendizado de máquina. Existem várias formas de vetorizar os textos, como o método bag-of-words, que conta a frequência de cada palavra em um texto, o método TF-IDF, que pondera a frequência de cada palavra pelo seu inverso da frequência nos documentos, e o método word2vec, que usa redes neurais para aprender vetores que capturam o contexto e a semelhança das palavras.

Essas técnicas são usadas para realizar tarefas como:

• Análise sintática: é a tarefa de analisar a estrutura gramatical de um texto, identificando as partes do discurso (substantivos, verbos, adjetivos, etc.) e as relações sintáticas entre elas (sujeito, predicado, objeto, etc.). Por exemplo, na frase “O gato cinza pulou a cerca.”, a análise sintática pode identificar que “O gato cinza” é o sujeito, “pulou” é o verbo, e “a cerca” é o objeto direto.
• Reconhecimento de entidades nomeadas: é a tarefa de identificar e classificar as entidades presentes em um texto, como pessoas, lugares, organizações, datas etc. Por exemplo, no texto “A escritora J.K. Rowling lançou ontem o seu novo livro, que se passa na Escócia.”, o reconhecimento de entidades nomeadas pode identificar que “J.K. Rowling” é uma pessoa, “escritora” é uma profissão, “ontem” é uma data, e “Escócia” é um lugar.

Nível semântico

No nível semântico, o objetivo é entender e analisar o significado e o conteúdo dos textos, ou seja, o que os textos querem dizer ou expressar. Para isso, são usadas técnicas como:

• Análise semântica: é o processo de extrair o significado dos textos, levando em conta o contexto, a intenção, o tom, a ambiguidade etc. Por exemplo, a frase “Eu vi ela ontem na praia.” pode ter diferentes significados dependendo de quem é “ela”, de qual é a praia, e de qual é o tempo verbal.
• Análise de sentimentos: é a tarefa de identificar e classificar as emoções e as opiniões expressas em um texto, como positivo, negativo, neutro, alegre, triste, raivoso etc. Por exemplo, na frase “Eu adorei esse filme, foi muito divertido e emocionante.”, a análise de sentimentos pode identificar que o sentimento é positivo e alegre.
• Tradução automática: é a tarefa de traduzir um texto de um idioma para outro, preservando o significado e a gramática. Por exemplo, o texto “Eu gosto de cachorros.” pode ser traduzido para o inglês como “I like dogs.” ou para o espanhol como “Me gustan los perros.”.
• Resumo de texto: é a tarefa de gerar um texto mais curto que contém as informações mais importantes de um texto mais longo, mantendo a coerência e a fidelidade. Por exemplo, o texto “O filme Titanic foi lançado em 1997, dirigido por James Cameron e estrelado por Leonardo DiCaprio e Kate Winslet. O filme conta a história de um romance trágico entre dois passageiros do navio que afundou em 1912, após colidir com um iceberg. O filme foi um sucesso de bilheteria e crítica, ganhando 11 Oscars, incluindo o de melhor filme.” pode ser resumido como “Titanic é um filme de 1997 sobre um casal que se apaixona no navio que naufragou, e que ganhou 11 Oscars.”
• Geração de texto: é a tarefa de gerar um texto novo e original a partir de um texto de entrada, um tema, uma palavra-chave, etc. Por exemplo, a partir da palavra-chave “amor”, pode-se gerar um texto como “Amor é um sentimento que nos faz felizes, que nos faz sofrer, que nos faz crescer. Amor é uma palavra que tem muitos significados, mas que só se entende quando se vive.”.

Essas técnicas são usadas para realizar tarefas como:

• Análise de texto: é a tarefa de extrair informações relevantes de um texto, como o tema, o autor, o gênero, o público-alvo, etc. Por exemplo, na frase “Dom Casmurro é um romance de Machado de Assis, publicado em 1899, que narra a história de Bentinho e Capitu.”, a análise de texto pode identificar que o tema é literatura, o autor é Machado de Assis, o gênero é romance, e o público-alvo é adulto.
• Classificação de texto: é a tarefa de atribuir uma ou mais categorias a um texto, de acordo com um critério pré-definido. Por exemplo, na frase “Eu adorei esse filme, foi muito divertido e emocionante.”, a classificação de texto pode atribuir a categoria “positivo” ao texto, baseado no critério de sentimento.
• Extração de informações: é a tarefa de identificar e extrair informações específicas de um texto, como nomes, datas, números, fatos etc. Por exemplo, no texto “A final da Copa do Mundo de 2018 foi disputada em 15 de julho de 2018, entre as seleções da França e da Croácia, no estádio Luzhniki, em Moscou. A França venceu por 4 a 2, conquistando o seu segundo título mundial. O artilheiro da competição foi o inglês Harry Kane, com seis gols.”, a extração de informações pode identificar e extrair as seguintes informações:
  • Tipo de evento: final da Copa do Mundo de 2018
  • Data: 15 de julho de 2018
  • Seleções participantes: França e Croácia
  • Local: estádio Luzhniki, em Moscou
  • Resultado: França 4 x 2 Croácia
  • Campeã: França
  • Artilheiro: Harry Kane
  • Número de gols do artilheiro: seis

Exemplos de ferramentas e bibliotecas de PLN

Para realizar as tarefas e técnicas de processamento de linguagem natural, existem diversas ferramentas e bibliotecas que você pode usar para criar aplicações de análise de texto. Algumas das principais são:

• NLTK: é uma biblioteca de PLN escrita em Python, que oferece uma coleção de módulos, dados e recursos para facilitar o trabalho com textos. O NLTK permite realizar tarefas como tokenização, lematização, remoção de stopwords, análise sintática, reconhecimento de entidades nomeadas, análise de sentimentos etc. O NLTK também possui uma interface gráfica que permite visualizar e interagir com os textos de forma intuitiva.
• spaCy: é outra biblioteca de PLN escrita em Python, que se destaca pela sua performance, precisão e facilidade de uso. O spaCy permite realizar tarefas como tokenização, lematização, remoção de stopwords, análise sintática, reconhecimento de entidades nomeadas, análise de sentimentos etc. O spaCy também possui modelos pré-treinados para vários idiomas, que podem ser facilmente carregados e usados em seu código.
• Gensim: é uma biblioteca de PLN escrita em Python, que se foca em modelagem de tópicos, similaridade de documentos e vetorização de palavras. O Gensim permite realizar tarefas como análise semântica, tradução automática, resumo de texto, geração de texto etc. O Gensim também possui algoritmos e modelos eficientes e escaláveis, que podem lidar com grandes volumes de dados.
• Scikit-learn: é uma biblioteca de aprendizado de máquina escrita em Python, que oferece uma variedade de algoritmos e ferramentas para análise de dados. O Scikit-learn permite realizar tarefas como classificação de texto, extração de informações, análise de agrupamentos, redução de dimensionalidade etc. O Scikit-learn também possui uma interface simples e consistente, que facilita o uso e a integração com outras bibliotecas.
• TensorFlow: é uma biblioteca de aprendizado profundo escrita em Python, que permite criar e treinar redes neurais artificiais para diversas aplicações. O TensorFlow permite realizar tarefas como reconhecimento de fala, síntese de fala, tradução automática, resumo de texto, geração de texto etc. O TensorFlow também possui uma arquitetura flexível e distribuída, que permite executar os cálculos em CPUs, GPUs ou TPUs.
• PyTorch: é outra biblioteca de aprendizado profundo escrita em Python, que também permite criar e treinar redes neurais artificiais para diversas aplicações. O PyTorch permite realizar tarefas como reconhecimento de fala, síntese de fala, tradução automática, resumo de texto, geração de texto etc. O PyTorch se diferencia pelo seu design dinâmico e imperativo, que permite modificar e otimizar os modelos de forma interativa.
• Hugging Face: é uma empresa e uma comunidade que desenvolve e disponibiliza ferramentas e recursos de ponta para PLN. O Hugging Face possui uma biblioteca chamada Transformers, que permite usar e treinar modelos de PLN baseados na arquitetura transformer, que é uma das mais avançadas e poderosas atualmente. O Hugging Face também possui uma plataforma chamada Hugging Face Hub, que permite compartilhar e acessar milhares de modelos pré-treinados de PLN, para diversos idiomas e tarefas.

Para usar essas ferramentas e bibliotecas em seu ambiente de desenvolvimento, você pode usar o Python, que é uma linguagem de programação popular e versátil, que possui uma sintaxe simples e clara, e uma grande variedade de pacotes e módulos para diversas finalidades. Você pode baixar e instalar o Python em seu computador a partir do site oficial: https://www.python.org/.

Você também pode usar o Jupyter Notebook, que é uma aplicação web que permite criar e executar documentos interativos que contêm código, texto, imagens, gráficos etc. O Jupyter Notebook é ideal para experimentar e testar as ferramentas e bibliotecas de PLN, pois permite visualizar e modificar os resultados de forma rápida e fácil. Você pode baixar e instalar o Jupyter Notebook em seu computador a partir do site oficial: https://jupyter.org/.

Você também pode usar o Google Colab, que é um serviço online que permite criar e executar notebooks Jupyter na nuvem, sem precisar instalar nada em seu computador. O Google Colab oferece acesso gratuito a recursos computacionais de alto desempenho, como GPUs e TPUs, que podem acelerar o treinamento e a inferência dos modelos de PLN. Você pode acessar o Google Colab a partir do site oficial: https://colab.research.google.com/.

O Impacto do PLN no Mundo Atual

O PLN tem um impacto significativo em diversos setores e aspectos da vida cotidiana. No setor empresarial, ele permite um melhor entendimento do cliente e uma comunicação mais eficiente. No campo da educação, ferramentas de PLN estão transformando a maneira como os estudantes aprendem idiomas e interagem com materiais educativos. Na área da saúde, o PLN está sendo usado para melhorar a precisão dos diagnósticos, analisando registros médicos e literatura científica. Além disso, no âmbito do entretenimento e das redes sociais, o PLN tem um papel crucial na recomendação personalizada de conteúdo e na moderação automatizada de comentários.

Desafios e Considerações Éticas

Apesar dos avanços significativos, o PLN ainda enfrenta desafios, principalmente relacionados à compreensão de contextos complexos, ironias e nuances culturais. Além disso, questões éticas, como viés algorítmico e privacidade dos dados, são de grande importância. É essencial que os desenvolvedores e usuários de tecnologias de PLN estejam cientes desses desafios e trabalhem para mitigar possíveis impactos negativos.

Conclusão

O futuro do PLN é promissor e está diretamente atrelado ao contínuo avanço da inteligência artificial. Com inovações em aprendizado de máquina e análise de dados, podemos esperar sistemas de PLN ainda mais sofisticados e integrados ao nosso cotidiano. O desafio será garantir que esses avanços sejam feitos de maneira ética e responsável, beneficiando a sociedade como um todo.

Referências e Leituras Adicionais

Para aqueles interessados em aprofundar seus conhecimentos em PLN, há uma vasta gama de recursos disponíveis, incluindo cursos online, webinars, workshops e publicações acadêmicas. Explorar estes recursos pode proporcionar uma compreensão mais profunda e prática desta área fascinante.