O processamento de linguagem natural (NLP) é um subcampo da IA que é a alma por trás de uma série de aplicativos do dia a dia, por exemplo, assistentes digitais como Siri ou Alexa, sistemas GPS e textos preditivos em smartphones.

Versões anteriores do NLP utilizavam linguística computacional baseada em regras com métodos estatísticos e aprendizado de máquina para entender e reunir perspectivas de mensagens em redes sociais, análises e outros dados. Abordagens mais recentes utilizam redes neurais e grandes modelos de linguagem (LLMs) para realizar as tarefas abaixo

Para facilitar o NLP, muitas vezes são realizadas várias subtarefas, entre as quais:

  • Tokenização, que consiste em dividir o texto em frases menores.
  • Stemming, que consiste em agrupar palavras que têm a mesma raiz. Por exemplo, as palavras "otimizar", "ótimo" e otimização têm a mesma raiz.
  • Lematização, que consiste em reduzir uma palavra à forma básica para agrupar todas as formas que ela pode ter. Por exemplo, a palavra "aprender" pode ter várias formas, como "aprendendo", "aprendizado", "aprendido" e "aprendiz".
  • Remoção de palavras de parada: palavras como preposições e artigos são removidas.
  • Marcação de parte da fala: substantivos, verbos, adjetivos, advérbios, pronomes, etc. são marcados.

Para facilitar a comunicação conversacional com as pessoas, o NLP emprega outros dois sub-ramos, chamados de compreensão de linguagem natural (NLU) e geração de linguagem natural (NLG). A NLU compreende algoritmos que analisam o texto para entender as palavras contextualmente, enquanto a NLG ajuda a gerar palavras significativas, como um humano. Juntas, elas alimentam chatbots inteligentes, como o ChatGPT.

Estas são as principais técnicas de NLP usadas em ambientes de negócios e B2C.

  1. Resumos de texto: os algoritmos de NLP analisam grandes quantidades de dados e condensam as informações para fornecer um resumo com pontos principais.
  2. Reconhecimento de voz: essa técnica analisa os dados de áudio para transformar em texto ou vincular a palavras conhecidas. É utilizada para legendar áudio e é fundamental para pessoas com deficiência auditiva.
  3. Tradução automática: traduz palavras automaticamente em diferentes idiomas para que os usuários possam entender informações em línguas não nativas com pouco esforço. O Google Tradutor é um bom exemplo.
  4. Sistemas de respostas a perguntas: os algoritmos de NLP analisam dados e pesquisam informações relevantes para fornecer respostas a um usuário. Esses sistemas podem ser baseados em regras ou baseados em modelos generativos pré-treinados, como ChatGPT, que derivam informações acessando dados disponíveis publicamente na internet.
  5. Reconhecimento de entidade nomeada: o reconhecimento de entidade nomeada (NER) é uma técnica de NLP que identifica e extrai entidades como pessoas, locais, marcas, objetos, moedas, etc.
  6. Pesquisa semântica: essa técnica de pesquisa ajuda o usuário a conseguir informações, compreendendo a intenção da pesquisa em vez de depender somente de palavras-chave.
  7. Análise de sentimento: algoritmos de NLP capazes de categorizar as emoções em um texto e indicar se ele é positivo, negativo ou neutro e em que medida.
  8. Sentimento baseado em aspecto: essa técnica avançada analisa o sentimento em aspectos extraídos de tópicos em um texto. Essa visão refinada do sentimento de mercado indica exatamente onde as marcas precisam melhorar e o que está indo bem.

    9. Todas as técnicas e subtarefas de NLP mencionadas acima trabalham juntas para fornecer a análise de dados correta sobre o sentimento do cliente e da marca a partir de dados sociais ou de outra forma.