{"id":33955,"date":"2022-07-18T07:15:00","date_gmt":"2022-07-18T10:15:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.remessaonline.com.br\/blog\/?p=33955"},"modified":"2025-02-06T06:48:23","modified_gmt":"2025-02-06T09:48:23","slug":"processamento-de-linguagem-natural","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.remessaonline.com.br\/blog\/processamento-de-linguagem-natural\/","title":{"rendered":"Processamento de linguagem natural: entenda o que \u00e9 PLN"},"content":{"rendered":"\n

O processamento de linguagem natural ajuda computadores a entender, interpretar e manipular a linguagem humana.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

O processamento de linguagem natural (PLN) \u00e9 uma vertente da intelig\u00eancia artificial utilizada pelos computadores para compreender, interpretar e manipular a linguagem humana.<\/p>\n\n\n\n

Por meio do machine learning<\/em><\/a>, a PLN consegue revelar e estruturar o significado de um conte\u00fado, extraindo informa\u00e7\u00f5es sobre pessoas, lugares e eventos. Tudo isso para entender melhor as opini\u00f5es nas m\u00eddias sociais e acompanhar as conversas dos clientes.<\/p>\n\n\n\n

Para entender melhor sobre como esse processamento pode ser utilizado a favor da sua empresa, continue a leitura!<\/p>\n\n\n\n

O que \u00e9 processamento de linguagem natural (PLN)?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O processamento de linguagem natural (PLN) \u00e9 uma sub\u00e1rea da intelig\u00eancia artificial<\/a>. Ele estuda a capacidade e as limita\u00e7\u00f5es de uma m\u00e1quina para compreender a linguagem dos seres humanos.<\/p>\n\n\n\n

Seu processo se d\u00e1 na cria\u00e7\u00e3o de programas capazes de interpretar mensagens codificadas na linguagem natural, a fim de decifr\u00e1-las para uma linguagem da m\u00e1quina. Esse desafio \u00e9 o que move o avan\u00e7o de aprendizado do PLN.<\/p>\n\n\n\n

A tecnologia tem avan\u00e7ado rapidamente, gra\u00e7as ao interesse de intensificar a comunica\u00e7\u00e3o seres humanos-m\u00e1quina. O objetivo \u00e9 agilizar processos e obter uma rel\u00edquia valiosa para os tempos modernos: dados<\/a> e informa\u00e7\u00f5es das pessoas.<\/p>\n\n\n\n

A linguagem dos computadores n\u00e3o \u00e9 semelhante \u00e0 dos seres humanos. Enquanto as pessoas utilizam signos pautados por idiomas, como ingl\u00eas, espanhol, portugu\u00eas ou chin\u00eas, as m\u00e1quinas utilizam uma comunica\u00e7\u00e3o bin\u00e1ria. Ela \u00e9 pautada em milh\u00f5es de 0 e 1, dentro de sequ\u00eancias l\u00f3gicas.<\/p>\n\n\n\n

Se antigamente a intera\u00e7\u00e3o entre seres humanos e m\u00e1quinas necessitava de cart\u00f5es furados, atualmente \u00e9 poss\u00edvel conversar. Ao dizer \u201cAlexa, apague a luz\u201d, por exemplo, o sistema reage com uma resposta compreens\u00edvel ou a\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Toda essa evolu\u00e7\u00e3o se d\u00e1 por meio do processamento de linguagem natural. Aliado a outras tecnologias da intelig\u00eancia artificial, como machine learning<\/em> e deep learning<\/em>, ele transforma a nossa l\u00edngua em uma comunica\u00e7\u00e3o compreens\u00edvel para os computadores.<\/p>\n\n\n\n

Compreender o idioma natural \u00e9 uma das atribui\u00e7\u00f5es do PLN, feito pelo entendimento de linguagem natural (ENL). Esse \u00e9 um subcampo do processamento de linguagem natural, tamb\u00e9m chamado de Natural Language Understanding<\/em> (NLU).<\/p>\n\n\n\n

O NLU consegue categorizar, analisar e arquivar os textos, direcionando-os para uma compreens\u00e3o da m\u00e1quina e, consequentemente, a uma a\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Interm\u00e9dio na rela\u00e7\u00e3o m\u00e1quina e seres humanos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

O PLN \u00e9 um verdadeiro intermedi\u00e1rio na rela\u00e7\u00e3o entre m\u00e1quinas e seres humanos<\/strong>. Os sistemas de intelig\u00eancia artificial nos smartphones<\/em> e os chatbots<\/em> de relacionamento com as empresas utilizam esse processamento.<\/p>\n\n\n\n

Toda intera\u00e7\u00e3o realizada com seres humanos gera um novo aprendizado para as m\u00e1quinas. Nesse sentido, o PLN avan\u00e7a sua compreens\u00e3o automaticamente por meio do machine learning<\/em> e do deep learning<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

O segundo, inclusive, \u00e9 o que melhor se encaixa ao PLN. Afinal, ele aprimora a compreens\u00e3o da m\u00e1quina acerca de elementos como reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural.<\/p>\n\n\n\n

Qual a import\u00e2ncia do PLN?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O PLN \u00e9 utilizado para extrair <\/strong>insight<\/em><\/strong> de dados n\u00e3o estruturados e baseados em textos<\/strong>. Dessa forma, pode-se ter informa\u00e7\u00f5es para criar  compreens\u00f5es sobre as pessoas ou estrat\u00e9gias de relacionamento.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 poss\u00edvel criar exemplos de processamento de linguagem natural usando Python<\/em><\/a>, Java<\/em><\/a>, Ruby<\/em>, TensorFlow<\/em> ou PyTorch<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

1. Levantar grandes volumes de dados textuais<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

O PLN possibilita, por exemplo, que computadores leiam textos, ou\u00e7am e interpretem falas e identifiquem sentimentos. Al\u00e9m disso, que determinem quais trechos s\u00e3o os mais importantes em uma comunica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Os computadores tamb\u00e9m conseguem fazer uma an\u00e1lise completa, baseada na linguagem dos seres humanos, de forma r\u00e1pida e imparcial.<\/p>\n\n\n\n

O volume de dados n\u00e3o-estruturados gerado por uma intera\u00e7\u00e3o com seres humanos \u00e9 imenso, desde registros em m\u00eddias sociais at\u00e9 automa\u00e7\u00e3o<\/a> de relacionamento por chatbot<\/em>. Tudo isso \u00e9 compreendido por meio de uma estrutura organizada pelo PLN.<\/p>\n\n\n\n

2. Estruturar dados n\u00e3o-estruturados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Conseguir compreender o idioma humano \u00e9 desafiador para as m\u00e1quinas. Isso porque h\u00e1 uma complexidade de dados, varia\u00e7\u00f5es e signos. H\u00e1 g\u00edrias e express\u00f5es que s\u00e3o regionalizadas, erros gramaticais que foram normalizados para o ambiente digital etc.<\/p>\n\n\n\n

Ao escrever, \u00e9 comum tamb\u00e9m que n\u00e3o utilizemos as abrevia\u00e7\u00f5es segundo a norma culta, o que precisa de compreens\u00e3o por parte dos computadores.<\/p>\n\n\n\n

O PLN, portanto, \u00e9 importante para conseguir resolver a ambiguidade na linguagem e adicionar uma estrutura num\u00e9rica \u00fatil aos dados para aplica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

3. Interpretar o sentimento do cliente<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

O PLN permite que seja realizada uma an\u00e1lise de entidades para localizar e rotular campos sobre o sentimento do cliente. \u00c9 poss\u00edvel perceber o grau de satisfa\u00e7\u00e3o das pessoas nas intera\u00e7\u00f5es por meio do uso de alguns termos e express\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

A partir disso, \u00e9 gerada uma s\u00e9rie de informa\u00e7\u00f5es e dados que pode otimizar ou melhorar a reten\u00e7\u00e3o<\/a> e fideliza\u00e7\u00e3o de clientes, por exemplo.<\/p>\n\n\n\n

4. Processar comprovantes e faturas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Informa\u00e7\u00f5es de dados de pagamento<\/a> tamb\u00e9m podem ser otimizadas por meio do PLN. Ele \u00e9 capaz de extrair entidades para identificar entradas comuns em comprovantes e faturas.<\/p>\n\n\n\n

A partir das datas ou pre\u00e7os, \u00e9 poss\u00edvel compreender as rela\u00e7\u00f5es entre solicita\u00e7\u00e3o e pagamento, garantindo uma seguran\u00e7a de fluxo de caixa.<\/p>\n\n\n\n

5. Classificar conte\u00fados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

\u00c9 poss\u00edvel classificar e separar os documentos a partir de informa\u00e7\u00f5es. Pode-se fazer um padr\u00e3o espec\u00edfico ou padronizado para seguir essa segmenta\u00e7\u00e3o de documentos, criando categorias que ajudam a separar os conte\u00fados encontrados.<\/p>\n\n\n\n

Como o PLN funciona?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\"Mulher<\/figure>\n\n\n\n

As tarefas b\u00e1sicas do PLN incluem tokeniza\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise sint\u00e1tica (parsing<\/em>), lematiza\u00e7\u00e3o\/sistematiza\u00e7\u00e3o, rotulagem dos componentes do discurso, detec\u00e7\u00e3o de idioma e a identifica\u00e7\u00e3o de rela\u00e7\u00f5es sem\u00e2nticas.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 como se o processamento de linguagem natural fizesse o papel de professor de portugu\u00eas<\/strong> \u2014 gram\u00e1tica, sem\u00e2ntica e sintaxe \u2014 para as m\u00e1quinas.<\/p>\n\n\n\n

O PLN segmenta a linguagem em partes menores e essenciais. Depois, tenta compreender as rela\u00e7\u00f5es que existem entre elas e explora como esses peda\u00e7os funcionam. Por fim, busca compreender o contexto nas quais est\u00e3o inseridas.<\/p>\n\n\n\n

A intelig\u00eancia artificial est\u00e1 cada vez mais presente nas intera\u00e7\u00f5es com as m\u00e1quinas. Afinal, \u00e9 muito importante que os dispositivos compreendam os usu\u00e1rios e ofere\u00e7am melhores experi\u00eancias e respostas \u00e0s suas necessidades.<\/p>\n\n\n\n

O Google, por exemplo, j\u00e1 consegue entender o comportamento das pessoas, identificar suas necessidades e oferecer conte\u00fados relevantes, personalizados e coerentes com seus desejos.<\/p>\n\n\n\n

Os usu\u00e1rios est\u00e3o cada dia mais exigentes com os computadores. Isso porque eles desejam que as m\u00e1quinas tenham capacidade de compreender as ambiguidades da l\u00edngua, oferecendo o que realmente precisam.<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, a palavra \u201cbanco\u201d pode ser compreendida de diferentes maneiras ao depender do contexto. Se um sistema tecnol\u00f3gico n\u00e3o conseguir fazer essa diferencia\u00e7\u00e3o, prejudicar\u00e1 a experi\u00eancia do usu\u00e1rio, gerando insatisfa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Para amenizar essas situa\u00e7\u00f5es, o processamento de linguagem natural incorpora diferentes t\u00e9cnicas para interpretar a linguagem humana.<\/p>\n\n\n\n

As tarefas do PLN<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

O PLN decodifica a linguagem e consegue operar em diferentes frentes, tais como:<\/p>\n\n\n\n