Mas, afinal, o que é Natural Language Processing? O termo está destacado no Dicionário Tech de hoje. Quem deseja trabalhar com IA (Inteligência Artificial) precisa estudar NLP, como também é conhecido.
Provavelmente você já teve contato com essa tecnologia. Afinal, ela é a tecnologia que fundamenta os assistentes virtuais, como Oracle Digital Assistant, Siri, Cortana ou Alexa.
Por essa razão, leia este conteúdo do Dicionário Tech para saber mais sobre o que é Natural Language Processing.
Definição de Natural Language Processing
Natural Language Processing é um campo da inteligência artificial (IA) que se concentra na interação entre computadores e linguagem humana. Em termos mais simples, trata-se de ensinar as máquinas a entender, interpretar e gerar texto ou fala da mesma maneira que os humanos.
Imagine poder conversar com seu computador como se estivesse falando com um amigo. Isso é exatamente o que o NLP busca alcançar. A ideia é capacitar as máquinas a compreender não apenas as palavras que usamos, mas também o contexto, as nuances e até mesmo os sentimentos expressos.
Como funciona o Natural Language Processing
O NLP utiliza uma combinação de técnicas de machine learning, processamento de linguagem natural e outras disciplinas relacionadas. Vamos dar uma olhada em alguns dos principais componentes:
- Tokenização: o texto é dividido em unidades menores, conhecidas como tokens. Esses tokens podem ser palavras, frases ou até mesmo caracteres, dependendo da granularidade desejada.
- Análise morfológica: examina a estrutura das palavras para entender sua forma e significado. Isso é crucial para lidar com diferentes formas de uma mesma palavra (por exemplo, “correr” e “correndo”).
- Análise sintática: examina a estrutura gramatical das frases para entender como as palavras se relacionam umas com as outras.
- Semântica: busca compreender o significado real das palavras e como elas se relacionam no contexto de uma frase ou documento.
- Desambiguação: resolve ambiguidades no significado das palavras, levando em consideração o contexto.
- Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER): identifica e classifica entidades importantes, como nomes de pessoas, locais e datas.
- Aprendizado de máquina: utiliza algoritmos para treinar modelos que podem melhorar continuamente sua capacidade de compreensão e geração de linguagem.
Onde aplicar o NLP
O Natural Language Processing tem uma variedade de aplicações práticas. Aqui estão algumas delas:
- Assistentes virtuais: como a Siri, Alexa e Google Assistant, que respondem a comandos de voz e entendem consultas em linguagem natural.
- Tradução automática: ferramentas como o Google Tradutor utilizam NLP para entender e traduzir texto de um idioma para outro.
- Análise de sentimentos: empresas utilizam NLP para analisar o sentimento expresso em avaliações de produtos, redes sociais e outros tipos de feedback.
- Chatbots: sistemas de conversação automatizada que podem responder a perguntas e realizar tarefas com base em comandos em linguagem natural.
- Resumo automático de texto: ferramentas que podem ler um documento extenso e resumir as informações mais importantes.
Desafios do NLP
Embora o NLP tenha feito grandes avanços, ainda enfrenta desafios, como lidar com a ambiguidade da linguagem e compreender o contexto de maneira mais profunda. O futuro do NLP promete melhorias contínuas, impulsionadas pelo avanço das tecnologias de machine learning e pela colaboração entre pesquisadores e desenvolvedores.
Enfim, o Natural Language Processing está abrindo as portas para uma nova era de interação entre humanos e computadores. À medida que continuamos a explorar as fronteiras desta fascinante área da IA, podemos esperar soluções cada vez mais inovadoras e experiências mais ricas na interseção entre linguagem humana e tecnologia.
Conclusão
Você viu o que é Natural Language Processing (NLP) e agora pode conferir outros artigos do Dicionário Tech relacionados à vivência do desenvolvedor. Leia aqui. E não deixe de criar seu perfil na Coodesh. É gratuito, e você pode se candidatar em vagas de emprego ou realizar testes técnicos com emissão de certificado.
