O que é Processamento de Linguagem Natural (PLN)?

Há muito tempo previsto na ficção científica, nós, humanos, estamos nos sentindo confortáveis conversando com nossos computadores. Grandes modelos de linguagem de hoje, ou LLMs, para resumir, e os agentes de IA são um grande salto nessa direção - e ambos devem suas habilidades de elocução ao campo do processamento de linguagem natural, ou NLP. Toda vez que você ditar uma mensagem para o seu telefone, digite uma pergunta de pesquisa ou peça à IA para resumir um documento, as técnicas e tecnologias de NLP são iniciadas. Elas dão sentido às suas declarações e geram respostas no tipo de linguagem que você usaria para conversar com seu vizinho do outro lado da cerca. É um desenvolvimento que vale a pena explorar.

O que é NLP?

O processamento de linguagem natural (NLP) é um ramo da inteligência artificial (IA) que permite aos computadores compreender, gerar e manipular a linguagem humana. O NLP aplica-se tanto à fala como ao texto escrito e pode ser usado com todos os idiomas humanos. Algumas tecnologias e métodos para o NLP que existem há décadas têm visto recentemente melhorias significativas e, nos últimos anos, os LLMs populares, que dependem de técnicas de NLP, a levaram a um uso mais amplo. E a incorporação de LLMs em processos de trabalho mais complexos, na forma de agentes de IA, deve aumentar o uso do NLP na vida cotidiana.

Definição e visão geral

Os LLMs de hoje surgem do campo científico da linguística computacional, ou CL, que estuda a modelagem computacional da linguagem humana, enquanto o NLP é a disciplina de engenharia relacionada à construção de métodos computacionais que ajudam os computadores a entender, gerar e manipular a linguagem humana. Grandes avanços da última década foram alimentados por machine learning, uma ramificação de IA que desenvolve sistemas que aprendem por exemplo. Os desenvolvimentos dos últimos anos permitiram que o machine learning entendesse padrões muito complexos em grandes conjuntos de dados, tornando-o ideal para aprender os meandros da linguagem.

Os desenvolvedores que incorporam o NLP em aplicativos aproveitam dois ramos principais do NLP, um focado na compreensão da linguagem e outro na geração de novas respostas a consultas. O entendimento de linguagem natural, ou NLU, é para tarefas como análise de sentimento, reconhecimento de entidade e extração de frase-chave. Essas tarefas exigem que os aplicativos de NLP analisem texto ou fala para entender o que está sendo dito, enquanto a geração de linguagem natural, ou NLG, gera respostas, traduções e resumos com base na compreensão dos sentimentos e detalhes na linguagem humana que lhe são dados. O número crescente de LLMs disponíveis de fornecedores de nuvem ou de sites de código aberto, como o Hugging Face, incorpora NLU e NLG em suas operações.

Por que o NLP é importante?

LLMs cada vez melhores transformaram o NLP mais rudimentar, que poderia detectar o significado de uma pergunta e aplicar a resposta adequada, em um interlocutor flexível treinado em petabytes de dados de uso geral em redes neurais sofisticadas. Como resultado, os computadores agora podem entender a estrutura e o significado das linguagens humanas, permitindo que desenvolvedores e usuários de aplicativos realizem conversas mais sutis com eles. Isso tem implicações nos negócios, nas análises, nas relações humanas, no atendimento ao cliente, na assistência médica e muito mais. À medida que dados e documentos se tornam facilmente pesquisados e resumidos, eles são mais valiosos do que nunca. Abaixo estão alguns exemplos de como o NLP está sendo usado.

Aplicações do NLP

Como o NLP é um subcampo de inteligência artificial e linguística computacional que se concentra em permitir que os computadores entendam e interpretem a linguagem humana, ela tem uma ampla gama de aplicações. Qualquer caso de uso que possa se beneficiar de máquinas capazes de ler, interpretar e derivar significado de dados textuais, imitando como os humanos se comunicam, é um jogo justo. Considere estas opções específicas:

• Automatize tarefas: Chatbots e agentes de IA que usam NLP podem processar tarefas cada vez mais complexas em uma área de responsabilidade, como faturamento, análise de dados ou segurança cibernética. O resultado é um novo tipo de eficiência. Por exemplo, um agente de IA em um aplicativo empresarial pode extrair automaticamente informações relevantes da cotação de preços de um fornecedor, por exemplo, um PDF digitalizado, traduzi-lo, se necessário, e criar uma solicitação de compra no sistema. Isso ajuda a automatizar o processo de aquisição e também pode ajudar a sinalizar automaticamente a fatura final do fornecedor para revisão por um gerente, caso os números sejam diferentes.
• Melhorar a pesquisa: O NLP tradicional fornece muitas técnicas para melhorar a pesquisa e a recuperação de correspondência de palavras-chave reconhecendo palavras com base no contexto. Por exemplo, "portador" significa algo diferente em contextos biomédicos e logísticos. Arquiteturas mais recentes que aproveitam bancos de dados vetores melhoram muito a capacidade do NLP de entender o significado semântico na linguagem humana. O processo de incorporação de vetores atribui representações numéricas a palavras, frases e documentos inteiros, permitindo que tarefas como pesquisa semântica, análise de sentimentos e análise de similaridade de documentos sejam executadas rapidamente e com alta precisão. As pesquisas semânticas orientadas por NLP são uma parte fundamental dos serviços comuns, como os sistemas de recomendação encontrados em sites de varejo ou serviços de streaming de entretenimento.
• Analise e organize grandes coleções de documentos: técnicas de NLP, como clusterização de documentos e modelagem de tópicos, simplificam a tarefa de entender a diversidade de conteúdo em grandes coleções de documentos, como relatórios corporativos, artigos de notícias ou documentos científicos. Mais recentemente, um número crescente de modelos de incorporação impulsionou um novo nível de interação da linguagem humana com dados e documentos. Trabalhando em uma arquitetura de geração aumentada de recuperação (RAG), os aplicativos equipados com NLP podem permitir a exploração de informações em armazenamentos de documentos usando prompts de linguagem humana em vez de usar SQL ou outras linguagens de codificação.
• Análise de mídia social: O NLP pode revisar análises de clientes e comentários de mídia social para entender melhor os grandes volumes de informações. A análise de sentimentos identifica comentários positivos e negativos em um fluxo de comentários de mídia social, fornecendo uma medida direta do sentimento do cliente em tempo real. Abaixo da linha, isso pode levar a grandes benefícios, como aumento da satisfação do cliente e repetição de negócios.
• Informações de mercado: Com o NLP trabalhando para analisar a linguagem dos clientes da sua empresa, você terá um controle melhor sobre o que eles desejam e também uma ideia melhor de como se comunicar com eles. A análise de sentimento orientada ao aspecto detecta o sentimento associado a aspectos ou produtos específicos nas mídias sociais (por exemplo, "o teclado é ótimo, mas a tela é muito escassa"), fornecendo informações diretamente acionáveis para design e marketing de produtos.
• Conteúdo moderado: Se sua empresa tem canais sociais ativos, o NLP pode ajudar os moderadores a acompanhar e reagir ao que está sendo dito, dando a eles a oportunidade de manter a qualidade e a civilidade, analisando não apenas as palavras, mas também o tom e a intenção dos comentários. Isso pode atuar como um backstop para sistemas comuns de classificação e sinalização de clientes.

Como funciona o NLP

Os modelos de NLP mais comumente usam redes neurais para aprender padrões e representações a partir de dados de treinamento de texto. Os modelos de NLP podem ser treinados em grandes conjuntos de dados para executar tarefas como análise de sentimento, reconhecimento de entidade nomeada, tradução automática e resumo de texto. No NLP, grandes modelos de linguagem aprendem a fazer previsões ou a gerar texto com base nos padrões e recursos extraídos dos dados de entrada.

O objetivo do NLP é preencher a lacuna entre a comunicação humana e a compreensão do computador, permitindo que as máquinas executem tarefas que exigem compreensão da linguagem natural. Aqui estão algumas áreas específicas a serem consideradas.

• Linguística Computacional: Linguística computacional é um campo de estudo que usa uma combinação de ciência da computação, inteligência artificial e linguística para desenvolver modelos de IA que podem processar várias partes da linguagem humana. O resultado são métodos computacionais para analisar e manipular texto e linguagem falada. A linguística computacional envolve o estudo da sintaxe e da análise gramatical, análise semântica e análise do discurso. A aplicação deste estudo resulta nas capacidades de NLP que vemos no trabalho em tradução automática, reconhecimento de fala, análise de sentimentos e geração de linguagem.
• Machine Learning em NLP: Como os modelos de IA aprendem a executar várias tarefas baseadas em linguagem analisando os grandes conjuntos de dados de treinamento que fornecem a base para entender a linguagem, o NLP moderno requer machine learning ou ML. O resultado no NLP é um modelo de machine learning que realiza uma tarefa de destino, como análise de sentimento, reconhecimento de entidade ou geração de linguagem.
  
  Por exemplo, os dados de treinamento da análise de sentimento consistem em frases junto com seu sentimento (por exemplo, sentimento positivo, negativo ou neutro). Um algoritmo de machine-learning lê esse conjunto de dados e produz um modelo que usa sentenças como entrada e retorna seus sentimentos. O modelo de classificação de documentos resultante pode dizer rapidamente se um documento tem uma visão positiva, neutra ou negativa do assunto e se ele discute, por exemplo, esportes, finanças ou política. Da mesma forma, um modelo de aprendizado de máquina pode ser treinado para reconhecer e classificar entidades dentro de um documento, como nomes, locais e datas.
• Deep Learning no NLP: Deep learning é o machine learning usando modelos de rede neural profunda. Uma rede neural profunda tem múltiplas camadas de nós interconectados, ou neurônios, que permitem que o modelo aprenda padrões muito complexos a partir de seus dados de treinamento. O deep learning combinado com grandes conjuntos de dados de treinamento pode melhorar o desempenho em tarefas de PNL, como tradução automática, análise de sentimentos e reconhecimento de fala.
• Aprendizado de Transferência: O aprendizado de transferência, geralmente chamado de ajuste fino de modelo de IA, envolve pegar um LLM básico sofisticado e adaptá-lo a uma tarefa específica usando um conjunto de dados menor e específico da tarefa. Esses LLMs básicos vêm com uma forte compreensão da linguagem e um vasto conhecimento geral que pode ser ajustado para se ajustar às nuances de uma nova tarefa. No NLP, uma organização pode usar o aprendizado de transferência para ajudar um modelo de IA a melhorar sua precisão em um dialeto local, por exemplo, ou para trabalhar em uma indústria com sua própria linguagem, como a ciência médica.

Etapas de Implementação do NLP

As etapas comuns para implementar o NLP incluem:

1. Colete e prepare dados de texto: Reúna dados de texto de várias fontes, como mídia social, documentos ou conteúdo da Web e, em seguida, pré-processe-os em um formato adequado para análise pelas máquinas.

2. Extrair recursos e representação: Converta o texto pré-processado em um formato numérico que os modelos de aprendizado de máquina possam entender. As técnicas mais avançadas envolvem a conversão de segmentos de texto e palavra em incorporações de vetores.

3. Selecione e treine um modelo: Escolha um modelo NLP apropriado com base na tarefa que deseja executar, como análise de sentimento ou classificação de texto, e depois treine-o em seu conjunto de dados preparado, ajustando hiperparâmetros para otimizar o desempenho e a precisão.

4. Avalie e implante seu modelo: avalie o modelo NLP quanto à precisão, precisão e recall e se ele pode generalizar bem quando receber novos dados. Uma vez satisfeito, implante o modelo em um ambiente de produção para processar e analisar dados de texto em configurações do mundo real.

Principais técnicas e tarefas de NLP

O NLP usa IA para facilitar as interações faladas entre máquinas e pessoas. Envolve uma série de técnicas e tarefas para realizar isso.

• Técnicas de Pré-processamento: No NLP, a limpeza e a preparação de dados de texto para análise têm sido tradicionalmente essenciais. Essas técnicas incluem tokenização, que divide o texto bruto — por exemplo, uma frase ou um documento — em uma sequência de tokens, como palavras ou partes de subpalavras. A tokenização geralmente é a primeira etapa em um pipeline de processamento de NLP. Stemming e lemmatization reduzem então as palavras à sua base ou forma da raiz. Por exemplo, "revisitado" consiste no prefixo "re-", no radical "visit" e no sufixo do passado "-ado". E parar a remoção de palavras ajuda a melhorar o desempenho e economizar no processamento, eliminando palavras comuns que não têm muito significado, tipicamente palavras curtas e frequentes, como "a", "o" e "um".
  
  As etapas adicionais de pré-processamento podem incluir a remoção de pontuação, o tratamento de caracteres especiais e a correção de erros de ortografia. Essas técnicas ajudam a garantir que os dados estejam em um formato consistente e utilizável para as principais tarefas de NLP.
• Tarefas NLP básicas: As tarefas NLP básicas evoluíram ao longo do tempo, mas todas contribuem para entender a estrutura e o significado do texto e são frequentemente usadas em combinação para construir os sistemas NLP mais complexos.
  
  As tarefas básicas do NLP quebram a linguagem humana para que os computadores possam reconhecê-la, extraí-la e imitá-la. Essas tarefas incluem marcação de parte da fala (POS), que identifica o papel gramatical de cada palavra em uma frase - por exemplo, substantivo, verbo ou adjetivo - análise sintática para identificar como as palavras se combinam formar frases, cláusulas e frases inteiras; reconhecimento de entidade nomeada, ou NER, que identifica e classifica pessoas, organizações e locais; e análise de sentimento, que determina o tom emocional de um pedaço de texto.
  
  Mais recentemente, as redes neurais profundas se tornaram uma tecnologia de ponta para LLMs, substituindo a marcação de POS e a análise sintática por incorporações de vetores que fornecem manipulação mais flexível e precisa da linguagem humana.
• Tarefas Avançadas de NLP: Os LLMs contam com técnicas avançadas de NLP para permitir conversas naturais e envolventes entre humanos e máquinas. Esses métodos podem incluir traduções automatizadas de um idioma para outro; resumo de texto, que fornece resumos mais concisos de passagens de texto mais longas; e resposta a perguntas, que envolve extrair e muitas vezes parafrasear informações em um documento para responder perguntas específicas sobre o texto. Essa geração de linguagem natural, ou NLG, geralmente requer modelos sofisticados, grandes conjuntos de dados e, em muitos casos, um processo de ajuste fino para assumir tarefas em domínios específicos, como medicina ou varejo.

NLP nas várias indústrias

O NLP simplifica e automatiza uma ampla gama de processos de negócios, especialmente aqueles que envolvem grandes quantidades de texto não estruturado, como emails, pesquisas, conversas em mídia social e muito mais. Com o NLP, as empresas são mais capazes de analisar seus dados para ajudar a tomar as decisões certas. Veja alguns exemplos de aplicações práticas de NLP.

• Saúde: à medida que os sistemas de saúde em todo o mundo migram para registros eletrônicos de saúde, ou EHRs, eles acumulam enormes quantidades de dados não estruturados. O NLP pode analisar e obter novos insights sobre os registros de saúde, ajudando os profissionais em ambientes clínicos em rápida evolução a adicionar e atualizar registros, como resumos pós-visita, no prontuário eletrônico sem digitar.
• Finanças: No campo financeiro, os traders usam a tecnologia NLP para explorar automaticamente informações de documentos corporativos e releases de notícias para coletar informações relevantes para seus portfólios e decisões comerciais.
• Atendimento ao cliente: Muitas empresas de grande porte estão usando assistentes virtuais ou chatbots para ajudar a responder a consultas básicas de clientes e solicitações de informações (como perguntas frequentes), enviando perguntas complexas para pessoas quando necessário. Mais recentemente, os LLMs conectados às arquiteturas RAG se tornaram capazes de lidar com muitas dessas interações mais complexas.
• Seguros: grandes seguradoras podem usar o NLP para filtrar documentos e relatórios relacionados a sinistros e fornecer informações de cobertura muito rapidamente.

Desafios e futuro do NLP

O campo do NLP tem visto enormes avanços, mas também enfrenta desafios, como discutiremos. Todos os dias, provedores de tecnologia e pesquisadores estão trabalhando para tornar os sistemas de NLP mais robustos, adaptáveis e capazes de entender e gerar linguagem semelhante à humana. Esses esforços produzirão avanços significativos em áreas como tradução de idiomas, assistentes virtuais e análise de texto. Vejamos alguns desafios e oportunidades específicos.

Desafios atuais

Lidar com a complexidade e ambiguidade da linguagem humana, incluindo a compreensão do contexto, sarcasmo e nuances em diferentes línguas e dialetos, não é um pequeno feito. Os modelos de NLP geralmente exigem grandes quantidades de dados rotulados para treinamento, o que pode ser demorado para criar e caro para adquirir.

Quais outros desafios os pesquisadores estão enfrentando?

• Custos computacionais: à medida que os modelos de IA aumentam em tamanho e complexidade, os custos aumentam com base no número de ciclos de computação necessários para realizar tarefas. Mesmo com inovações recentes no aprendizado de reforço, que podem reduzir o tempo e o custo dos regimes de treinamento, o NLP ainda pode ser cara para ser executada em produção. Os engenheiros de ML estão explorando arquiteturas mais eficientes e usando métodos como poda e quantização de modelos, além de aprendizado de reforço para reduzir custos computacionais.
• Viés de dados: Dependendo dos conjuntos de dados usados para treiná-los, os modelos NLP podem ser propensos a gerar texto distorcido em relação a um grupo específico, simplesmente imitando a dicção ou o dialeto representado no conjunto de dados de treinamento. Para superar isso, os treinadores devem estar cientes de que um determinado contexto ou demográfico está sobre-representado no conjunto de dados para que possam aumentá-lo com variedades de linguagem mais diversas. Algoritmos com consciência de justiça podem ajudá-lo a detectar preconceitos se você estiver treinando seus próprios LLMs.
• Interpretabilidade: Interpretabilidade em NLP é a capacidade de entender e explicar as saídas do modelo. Isso pode ser um desafio, especialmente com LLMs avançados, onde o funcionamento interno é complexo e, francamente, opaco. Em ambientes onde explicar o raciocínio do modelo é importante, como em decisões legais, de saúde e de seguros, a interpretabilidade é uma obrigação. Como resultado, há um número crescente de estratégias para tornar a produção do modelo mais interpretável, incluindo, mais notavelmente, aprendizado por reforço, bem como regressão linear, árvores de decisão e uma série de técnicas de engenharia de recursos.

Tendências futuras

O futuro do NLP está focado em melhorar a compreensão e a geração da linguagem, tornando a tecnologia mais acessível e benéfica para várias aplicações. Os pesquisadores estão trabalhando para desenvolver algoritmos mais eficientes, aprimorar recursos multilíngues e criar modelos que possam aprender com dados menos rotulados.

Observadores de NLP podem observar estas tendências:

• Avanços nos modelos básicos: os modelos básicos, como Cohere, Llama, BERT e GPT, continuam a evoluir e o número de modelos disponíveis continua a crescer. Alguns estão se tornando mais sofisticados e versáteis, enquanto outros se concentram na simplicidade e no uso direcionado, permitindo que sejam usados para uma ampla gama de tarefas com treinamento adicional mínimo e custos computacionais mais baixos. Modelos maiores estão crescendo em versatilidade, integrando dados multimodais, incluindo texto, imagens, vídeo e áudio. Procure avanços na arquitetura e no design de infraestrutura, incluindo desenvolvimentos recentes em aprendizado de reforço, para acomodar a complexidade e a escala, mantendo os custos sob controle.
• Melhor compreensão e geração: Embora o NLP esteja em uso há décadas, ela continua dando saltos na compreensão e geração da linguagem, graças a técnicas que melhor capturam as nuances da linguagem, incluindo contexto, sentimento e intenção. Procure sistemas de NLP para continuar a melhorar em tarefas como tradução automática, resumo e conversas em linguagem natural com humanos, especialmente à medida que as arquiteturas RAG e as tecnologias de gráfico de conhecimento trazem conteúdo mais rico e preciso contextualmente para aplicações de negócios do mundo real.

Aprimore seu NLP com a IA Generativa da Oracle

Você sabia que a Oracle Cloud Infrastructure (OCI) oferece tudo o que você precisa para atualizar e melhorar até mesmo os aplicativos NLP mais avançados? O serviço de IA generativa da OCI, por exemplo, oferece integração simples com LLMs versáteis, como o modelo Command da Cohere ou a série Llama de código aberto da Meta, em um serviço fácil de usar. Use-o para aprimorar modelos para uma ampla gama de casos de uso, incluindo assistência na escrita, sumarização, análise e bate-papo.

Para um acesso ainda mais fácil à NLP mais recente da sua empresa, as aplicações Oracle SaaS oferecem acesso instantâneo a resultados de IA onde quer que sejam necessários, sem sair do ambiente de software que você usa todos os dias para impulsionar seus negócios.

À medida que o NLP continua a evoluir, ela tem um grande potencial para revolucionar a forma como interagimos com a tecnologia e processamos grandes quantidades de informação textual.

Perguntas Frequentes sobre Processamento de Linguagem Natural (NLP)

Como o NLP pode melhorar o atendimento ao cliente?

O NLP pode ajudar a melhorar o atendimento ao cliente de várias maneiras. Ele pode processar um fluxo constante de consultas de palavras faladas e escritas dos clientes, permitindo uma resolução mais rápida de seus problemas. Ele faz isso usando LLMs sofisticados que entendem o contexto e o significado diferenciado nas interações com o cliente. Da mesma forma, também pode ajudar os agentes humanos de atendimento ao cliente a atender melhor os clientes, fornecendo resumos de chamadas e "para fazer" após uma chamada.

Quais são os benefícios do NLP na análise de negócios?

O NLP abre análises de negócios perspicazes para um grupo mais amplo de usuários. Ele faz isso permitindo que os empresários explorem dados não por meio de linguagens de programação, como SQL, mas por meio de conversas em linguagem natural com, por exemplo, um agente de IA que sabe acessar, compilar e apresentar dados do banco de dados corporativo da organização.

Como o NLP ajuda a automatizar os processos de negócios?

O NLP ajuda a automatizar processos de negócios, entendendo e gerando linguagem. Por exemplo, um aplicativo de NLP pode receber, faturar e iniciar automaticamente o faturamento e o atendimento, exigindo que um funcionário simplesmente analise e aprove a atividade. Isso pode economizar tempo e esforço em todas as faturas processadas.

Como o NLP e a IA juntas podem melhorar a tomada de decisões empresariais?

O NLP depende do machine learning e, muitas vezes, de modelos básicos de IA sofisticados. Todo esse poder de IA pode ajudar na tomada de decisões da empresa, trazendo mais flexibilidade e acessibilidade à análise de dados. Por exemplo, uma plataforma de análise equipada com NLP pode oferecer uma interface ágil que permite que um empresário faça perguntas sobre o banco de dados corporativo da organização usando linguagem natural. Isso libera o empresário de um painel pré-programado e pode levar a mais criatividade na exploração de dados.