O que é NLP (Processamento de Linguagem Natural)?

O que é NLP?

O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é um ramo da ciência da computação e da inteligência artificial (IA) que utiliza aprendizado de máquina para permitir que computadores compreendam e interajam com a linguagem humana.

O NLP possibilita que computadores e dispositivos digitais reconheçam, interpretem e gerem textos e falas ao combinar a linguística computacional—o estudo baseado em regras da linguagem humana—com modelagem estatística, aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

As pesquisas em NLP impulsionaram o desenvolvimento da inteligência artificial generativa, desde a capacidade dos grandes modelos de linguagem (LLMs) de se comunicar até a habilidade de modelos de geração de imagens interpretarem solicitações. O NLP já faz parte do dia a dia de muitas pessoas, sendo utilizado em mecanismos de busca, assistentes virtuais, chatbots para atendimento ao cliente por meio de comandos falados, sistemas de GPS ativados por voz e assistentes digitais como Alexa (Amazon), Siri (Apple) e Cortana (Microsoft).

Além disso, o NLP tem um papel crescente em soluções empresariais que ajudam a automatizar operações, aumentar a produtividade dos funcionários e simplificar processos de negócios.

Benefícios do NLP

O NLP facilita a comunicação entre humanos e máquinas, permitindo a interação por meio da linguagem natural que as pessoas utilizam no dia a dia. Essa tecnologia traz vantagens para diversas indústrias e aplicações.

• Automação de tarefas repetitivas
• Melhoria na análise de dados e obtenção de insights
• Busca aprimorada
• Geração de conteúdo

Automação de tarefas repetitivas

O NLP é especialmente útil para automatizar, total ou parcialmente, tarefas como atendimento ao cliente, entrada de dados e processamento de documentos. Por exemplo, chatbots com NLP podem lidar com consultas rotineiras dos clientes, permitindo que atendentes humanos se concentrem em questões mais complexas.

No processamento de documentos, ferramentas de NLP podem classificar automaticamente arquivos, extrair informações importantes e resumir conteúdos, reduzindo o tempo e os erros associados ao manuseio manual de dados. Além disso, o NLP facilita a tradução de idiomas, convertendo textos de uma língua para outra enquanto preserva significado, contexto e nuances.

Melhoria na análise de dados

O NLP aprimora a análise de dados ao extrair insights de informações textuais não estruturadas, como avaliações de clientes, postagens em redes sociais e artigos de notícias. Técnicas de mineração de texto permitem identificar padrões, tendências e sentimentos que podem não ser facilmente perceptíveis em grandes volumes de dados.

A análise de sentimentos, por exemplo, possibilita a identificação de emoções, sarcasmo, confusão ou suspeita em um texto, o que pode ser usado para direcionar comunicações ao sistema ou à pessoa mais adequada para responder.

Essa tecnologia ajuda empresas a compreender melhor as preferências dos clientes, as condições de mercado e a opinião pública. Além disso, ferramentas de NLP podem categorizar e resumir grandes quantidades de textos, tornando mais fácil para analistas identificarem informações essenciais e tomarem decisões baseadas em dados de forma mais eficiente.

Busca Aprimorada

O NLP melhora os mecanismos de busca ao permitir que os sistemas compreendam a intenção por trás das consultas dos usuários, proporcionando resultados mais precisos e relevantes dentro do contexto. Em vez de depender apenas da correspondência exata de palavras-chave, os mecanismos de busca baseados em NLP analisam o significado de palavras e frases, facilitando a recuperação de informações mesmo quando as consultas são vagas ou complexas. Isso melhora a experiência do usuário em pesquisas na web, recuperação de documentos e sistemas de dados empresariais.

Geração Avançada de Conteúdo

O NLP impulsiona modelos de linguagem sofisticados para criar textos com qualidade humana para diversas finalidades. Modelos pré-treinados, como o GPT-4, podem gerar artigos, relatórios, textos publicitários, descrições de produtos e até mesmo produções criativas com base em solicitações feitas pelos usuários.

Além disso, ferramentas baseadas em NLP podem automatizar a criação de e-mails, postagens em redes sociais ou documentos legais. Ao compreender o contexto, o tom e o estilo, o NLP garante que o conteúdo gerado seja coerente, relevante e alinhado com a mensagem pretendida. Dessa forma, ele economiza tempo e esforço na criação de conteúdo sem comprometer a qualidade.

Abordagens do NLP

O NLP combina o poder da linguística computacional com algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. A linguística computacional utiliza ciência de dados para analisar a linguagem e a fala, abrangendo dois tipos principais de análise:

• Análise Sintática: Determina o significado de palavras, frases ou sentenças ao analisar a estrutura gramatical e aplicar regras predefinidas.
• Análise Semântica: Interpreta o significado das palavras no contexto da estrutura da sentença com base na análise sintática.

O NLP pode processar palavras de duas formas principais:

• Análise de dependência: Examina as relações entre as palavras, identificando substantivos, verbos e outros elementos gramaticais.
• Análise de constituintes: Constrói uma árvore sintática (parse tree), uma representação hierárquica da estrutura da frase. Essa técnica é essencial para tradutores automáticos e sistemas de reconhecimento de fala.

O aprendizado auto-supervisionado (SSL) é particularmente útil no NLP, pois permite treinar modelos de IA com grandes volumes de dados sem a necessidade de rotulagem manual, o que reduz custos e tempo de desenvolvimento.

Três Principais Abordagens do NLP

NLP Baseado em Regras

As primeiras aplicações de NLP usavam regras pré-programadas em estruturas do tipo “se-então” (if-then), oferecendo respostas apenas para perguntas específicas. Um exemplo inicial foi o Moviefone, um serviço de informações sobre filmes que usava capacidades rudimentares de geração de linguagem natural (NLG). No entanto, esse método não envolve aprendizado de máquina, sendo altamente limitado e pouco escalável.

NLP Estatístico

Posteriormente, o NLP estatístico foi desenvolvido para extrair, classificar e rotular elementos de texto e dados de voz, atribuindo uma probabilidade estatística a cada significado possível. Esse método utiliza aprendizado de máquina para realizar tarefas mais sofisticadas, como tagging de partes do discurso (POS-tagging).

O NLP estatístico introduziu técnicas essenciais, como a representação vetorial da linguagem, que modela palavras e regras gramaticais matematicamente por meio de métodos estatísticos, incluindo regressão e modelos de Markov. Essas técnicas impulsionaram inovações como corretor ortográfico e T9 (texto preditivo usado em teclados de telefones antigos).

NLP com Aprendizado Profundo

Mais recentemente, modelos de aprendizado profundo passaram a dominar o NLP, utilizando grandes volumes de dados textuais e de voz para melhorar continuamente a precisão das previsões. Essa abordagem pode ser vista como uma evolução do NLP estatístico, mas utilizando redes neurais profundas.

Principais tipos de modelos de aprendizado profundo para NLP:

1. Modelos Sequence-to-Sequence (seq2seq)
   • Baseados em redes neurais recorrentes (RNNs), são amplamente utilizados para tradução automática. Por exemplo, converter uma frase em alemão para inglês.
2. Modelos Transformadores
   • Utilizam tokenização (divisão de palavras ou subpalavras) e autoatenção (reconhecimento de relações entre palavras) para entender melhor a linguagem. Esses modelos podem ser treinados de maneira eficiente usando aprendizado auto-supervisionado em grandes bases de dados textuais.
   • Um marco nos modelos transformadores foi o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) do Google, que revolucionou os mecanismos de busca.
3. Modelos Autoregressivos
   • São modelos transformadores treinados para prever a próxima palavra em uma sequência, melhorando significativamente a geração de texto. Exemplos incluem GPT, Llama, Claude e o modelo de código aberto Mistral.
4. Modelos Fundamentais (Foundation Models)
   • Modelos pré-construídos e ajustados, como os IBM® Granite™, são amplamente utilizados em diversas indústrias. Eles realizam tarefas como geração de conteúdo e extração de insights. Além disso, suportam técnicas como retrieval-augmented generation (RAG), que melhora a qualidade das respostas ao conectar o modelo a fontes de conhecimento externas. Esses modelos também permitem reconhecimento de entidades nomeadas (NER), identificando e extraindo informações essenciais de um texto.

Com essas abordagens, o NLP continua evoluindo e tornando-se cada vez mais sofisticado, desempenhando um papel essencial na comunicação entre humanos e máquinas.

Tarefas de NLP

Diversas tarefas de NLP ajudam a processar textos e dados de voz humanos, permitindo que os computadores interpretem e compreendam melhor as informações recebidas. Algumas dessas tarefas incluem:

• Resolução de correferência
• Reconhecimento de entidades nomeadas (NER)
• Marcadores de categoria gramatical (Part-of-speech tagging)
• Desambiguação de sentido das palavras

Resolução de correferência

Essa tarefa consiste em identificar quando duas palavras se referem à mesma entidade. O exemplo mais comum é determinar a quem um pronome se refere (por exemplo, “ela” = “Maria”). Além disso, a resolução de correferência pode identificar metáforas e expressões idiomáticas no texto, como quando “urso” não significa um animal, mas sim uma pessoa grande e peluda.

Reconhecimento de entidades nomeadas (NER – Named Entity Recognition)

O NER identifica palavras ou frases que representam entidades relevantes, como nomes próprios, locais e organizações. Por exemplo, ele pode reconhecer “Londres” como uma localização ou “Maria” como o nome de uma pessoa.

Marcadores de categoria gramatical (Part-of-speech tagging)

Também chamado de etiquetagem gramatical, esse processo determina a classe gramatical de cada palavra em um texto com base no seu contexto. Por exemplo, o NLP pode identificar “fazer” como um verbo na frase “Eu posso fazer um avião de papel” e como um substantivo em “Qual a marca do carro que você tem?”.

Desambiguação de sentido das palavras

A desambiguação de sentido seleciona o significado correto de uma palavra que pode ter múltiplos sentidos, analisando o contexto da sentença. Por exemplo, pode ajudar a diferenciar o significado do verbo “fazer” em “fazer sucesso” (ter sucesso) e “fazer uma aposta” (realizar uma aposta). Outro exemplo é a frase “Eu ficarei alegre quando me casar com Maria” (merry e marry em inglês), que exige um sistema de NLP sofisticado para diferenciar palavras com sons semelhantes, mas significados distintos.

Como o NLP funciona

O NLP combina diversas técnicas computacionais para analisar, compreender e gerar linguagem humana de forma que as máquinas possam processá-la. Abaixo está uma visão geral do fluxo de trabalho típico do NLP e suas etapas principais:

Pré-processamento de texto

O pré-processamento de texto prepara o texto bruto para análise, transformando-o em um formato que as máquinas possam interpretar mais facilmente. Esse processo inclui:

1. Tokenização – Divisão do texto em unidades menores, como palavras, frases ou sentenças.
2. Conversão para minúsculas – Padronização das palavras para evitar distinções desnecessárias, como “Apple” e “apple”.
3. Remoção de palavras irrelevantes (Stop words) – Filtragem de palavras comuns como “é” e “o” que não agregam significado relevante ao texto.
4. Radicalização ou lematização (Stemming/Lemmatization) – Redução de palavras à sua forma base (por exemplo, “correndo” → “correr”).
5. Limpeza de texto – Remoção de pontuação, caracteres especiais e números que possam interferir na análise.

Após esse processo, o texto fica padronizado e pronto para ser interpretado por modelos de aprendizado de máquina.

Extração de características

A extração de características converte texto em representações numéricas para que os computadores possam analisá-lo. Algumas técnicas comuns incluem:

• Bag of Words (BoW) e TF-IDF – Métodos que quantificam a presença e a importância das palavras em um documento.
• Word embeddings (Word2Vec, GloVe) – Representação vetorial de palavras em um espaço contínuo, capturando relações semânticas.
• Embeddings contextuais – Modelos que consideram o contexto em que as palavras aparecem, permitindo representações mais ricas e detalhadas.

Análise de texto

A análise de texto extrai informações significativas por meio de diversas técnicas, como:

• Tagging de partes do discurso (POS-tagging) – Identificação das funções gramaticais das palavras.
• Reconhecimento de entidades nomeadas (NER) – Detecção de nomes, locais, datas e outras entidades relevantes.
• Análise de dependências – Estudo das relações gramaticais entre palavras para compreender a estrutura das frases.
• Análise de sentimentos – Determinação do tom emocional do texto (positivo, negativo ou neutro).
• Modelagem de tópicos – Identificação de temas centrais em um texto ou conjunto de documentos.
• Compreensão da linguagem natural (NLU – Natural Language Understanding) – Habilidade do sistema de interpretar significados similares entre diferentes frases ou processar palavras com múltiplos significados.

Através dessas técnicas, o NLP transforma textos não estruturados em insights valiosos.

Treinamento de modelos

Os dados processados são então utilizados para treinar modelos de aprendizado de máquina, permitindo que eles aprendam padrões e relações dentro dos dados. Durante o treinamento, o modelo ajusta seus parâmetros para minimizar erros e melhorar sua precisão.

Uma vez treinado, o modelo pode ser usado para gerar previsões e processar novos dados de forma autônoma. A performance do modelo é continuamente refinada por meio de validação, ajustes e testes para garantir precisão e relevância em aplicações do mundo real.

Ferramentas e Bibliotecas de NLP

Existem diversos ambientes de software utilizados para NLP, incluindo:

• NLTK (Natural Language Toolkit) – Um conjunto de bibliotecas para processamento de linguagem natural em Python, que oferece funcionalidades como classificação de texto, tokenização, stemming, tagging, parsing e raciocínio semântico.
• spaCy – Uma biblioteca de NLP eficiente e de alto desempenho para análise de texto em larga escala.
• TensorFlow e PyTorch – Bibliotecas de aprendizado de máquina que podem ser usadas para treinar modelos de NLP avançados.

Tutoriais e certificações sobre essas ferramentas estão amplamente disponíveis para quem deseja se aprofundar na área de NLP.

Desafios do NLP

Mesmo os modelos mais avançados de NLP não são perfeitos, assim como a fala humana está sujeita a erros. Como qualquer tecnologia de IA, o NLP apresenta desafios e limitações. A linguagem humana é repleta de ambiguidades, tornando difícil para os programadores desenvolverem softwares que interpretem com precisão o significado pretendido de um texto ou fala.

Os seres humanos levam anos para aprender sua própria língua — e, muitas vezes, continuam aprendendo ao longo da vida. Já os programadores precisam ensinar os aplicativos baseados em NLP a reconhecer e compreender irregularidades para que sejam precisos e úteis. Alguns riscos associados incluem:

Viés nos dados de treinamento

Assim como em qualquer função de IA, dados enviesados usados no treinamento podem distorcer as respostas. Esse risco aumenta à medida que cresce a diversidade dos usuários de uma aplicação de NLP, especialmente em áreas como serviços governamentais, saúde e recursos humanos. Bases de dados extraídas da web, por exemplo, estão sujeitas a preconceitos e vieses culturais.

Interpretação incorreta

Assim como na programação, o conceito de “garbage in, garbage out” (GIGO) se aplica ao NLP. Ou seja, se a entrada de dados for ruim, o resultado será igualmente falho.

O reconhecimento de fala (ou speech-to-text) tem como objetivo converter dados de voz em texto de forma confiável. No entanto, sistemas de NLP podem ter dificuldades quando o áudio apresenta variações como:

• Dialetos incomuns
• Fala confusa ou mal articulada
• Uso excessivo de gírias
• Homônimos e ambiguidade semântica
• Erros gramaticais e frases fragmentadas
• Pronúncia incorreta ou contrações
• Ruído de fundo excessivo

Vocabulário em constante evolução

Novas palavras são constantemente inventadas ou incorporadas ao idioma. Além disso, regras gramaticais podem evoluir ou ser quebradas intencionalmente. Nessas situações, o NLP pode fazer uma suposição ou simplesmente reconhecer sua incerteza, o que pode comprometer a precisão da resposta.

Tom de voz e linguagem não verbal

A forma como as pessoas falam — incluindo entonação, ênfase ou linguagem corporal — pode alterar completamente o significado das palavras. O sarcasmo, por exemplo, pode ser mal interpretado pelos sistemas de NLP, tornando a análise semântica mais desafiadora e menos confiável.

Casos de Uso do NLP por Indústria

As aplicações de NLP já podem ser encontradas em praticamente todos os setores.

Finanças

No setor financeiro, frações de segundo podem determinar o sucesso ou o fracasso em negociações e transações. O NLP pode acelerar a extração de informações de documentos financeiros, como relatórios anuais, comunicados regulatórios, notícias e até postagens em redes sociais, permitindo análises mais rápidas e precisas.

Saúde

A cada dia, novas descobertas médicas e avanços científicos surgem, muitas vezes mais rápido do que os profissionais de saúde conseguem acompanhar. O NLP pode ajudar na análise de registros médicos e artigos científicos, facilitando a tomada de decisões informadas e auxiliando na detecção ou prevenção de doenças.

Seguros

O NLP pode analisar pedidos de indenização para identificar padrões e possíveis irregularidades. Isso ajuda a otimizar os processos de análise e reduzir o tempo gasto pelos funcionários na triagem de documentos, melhorando a eficiência operacional das seguradoras.

Jurídico

A revisão de documentos legais pode ser uma tarefa árdua, exigindo a análise de grandes volumes de informações, precedentes jurídicos e processos anteriores. O NLP pode automatizar parte desse processo, organizando documentos, agilizando a revisão de contratos e garantindo que todos os detalhes relevantes sejam considerados.

O NLP continua a evoluir e se tornar mais sofisticado, permitindo avanços significativos na forma como interagimos com a tecnologia em diversos setores.

Com conteúdo do IBM