Introdução ao Processamento de Linguagem Natural

Somos oficialmente parte de um mundo dominado digitalmente, onde nossas vidas giram em torno da tecnologia e suas inovações. A cada segundo, o mundo produz uma quantidade incompreensível de dados, a maioria dos quais não estruturados. E desde que Big Data e Data Science começaram a ganhar força nos domínios de TI e de negócios, tornou-se crucial entender esse vasto acervo de dados brutos e não estruturados para promover decisões e inovações orientadas por dados. Mas como exatamente podemos dar coerência aos dados não estruturados?
A resposta é simples – através do Processamento de Linguagem Natural (NLP).

Processamento de linguagem natural (PLN)

Em termos simples, a PNL refere-se à capacidade dos computadores de entender a fala ou o texto humano como é falado ou escrito. De uma forma mais abrangente, o processamento de linguagem natural pode ser definido como um ramo da Inteligência Artificial que permite aos computadores captar, entender, interpretar e também manipular as maneiras pelas quais os computadores interagem com os humanos e as linguagens humanas. Ele se inspira tanto na linguística computacional quanto na ciência da computação para preencher a lacuna que existe entre a linguagem humana e a compreensão de um computador.
Deep Learning: Mergulhe no mundo do Machine Learning!

O conceito de processamento de linguagem natural não é novo – quase setenta anos atrás, os programadores de computador usavam 'cartões perfurados' para se comunicar com os computadores. Agora, no entanto, temos assistentes pessoais inteligentes como Siri e Alexa com quem podemos nos comunicar facilmente em termos humanos. Por exemplo, se você perguntar à Siri: “Ei, Siri, toque a música Careless Whisper” , a Siri responderá rapidamente com um “Ok” ou “Claro” e tocará a música para você! Quão legal é isso?

Não, não é mágica! Isso só é possível por causa da PNL alimentada por tecnologias de IA, ML e Deep Learning. Vamos detalhar para você – conforme você fala em seu dispositivo, ele é ativado. Uma vez ativado, ele executa uma ação específica para processar sua fala e entendê-la. Então, muito habilmente, ele responde a você com uma resposta bem articulada em uma voz humana. E o mais impressionante é que tudo isso é feito em menos de cinco segundos!

Oportunidades de Carreira em Processamento de Linguagem Natural

Como mencionamos acima, o processamento de linguagem natural permite que os computadores interajam com humanos em sua própria linguagem. Por meio da PNL, os computadores podem ouvir a fala e ler um texto e, simultaneamente, interpretar e medir o sentimento por trás dele para responder de acordo. Como o Big Data está sendo aproveitado pela maioria das empresas em todo o mundo, organizações e instituições em vários setores da indústria estão recorrendo a técnicas e ferramentas de PNL para extrair informações significativas de conjuntos de dados massivos. Natural Language Toolkit (NLTK), Stanford NLP, MALLET e Apache OpenNLP são algumas das populares bibliotecas de NLP de código aberto usadas em casos e aplicativos do mundo real.
O crescente interesse no campo de processamento de linguagem natural está criando novas oportunidades de carreira para profissionais especializados em Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina e Linguística Computacional. Organizações de renome como Facebook, Google, Sony Ericsson, British Airways, JP Morgan, Forte Group, Ernst & Young, American Express, Merrill Lynch, Shell, Celtic e Sainsbury, para citar algumas, contratam analistas e especialistas em processamento de linguagem natural.
As funções de trabalho na PNL são bastante variadas e ramificadas, como engenheiro de PNL, cientista de PNL, arquiteto de PNL, Artista de voz, cientista de pesquisa aplicada em PNL, cientista de dados cognitivos e assim por diante. Além dessas funções, uma das funções de trabalho mais proeminentes no campo do processamento de linguagem natural é a de Coach. Inúmeras empresas contratam especialistas em PNL para fins de coaching de desempenho executivo em suas respectivas instituições.
Os salários dos profissionais de PNL são bastante decentes. Por exemplo, o salário médio de um engenheiro de PNL de Machine Learning nos EUA varia entre US$ 119.256 e US$ 169.853 por ano. Um cientista de pesquisa em PNL, por outro lado, ganha cerca de US $ 72.040 por ano.

6 ideias interessantes de projetos de aprendizado de máquina para iniciantes

Processamento de linguagem natural no mundo real

Hoje, o processamento de linguagem natural é usado principalmente para mineração de texto, tradução automática e resposta automática de perguntas. Na verdade, a PNL encontrou suas aplicações em vários casos de uso do mundo real, incluindo resumo automático de texto, marcação de partes do discurso, extração de tópicos, análise de sentimentos, reconhecimento de entidades nomeadas, extração de relacionamentos, lematização e muito mais.
Veja como o processamento de linguagem natural está sendo aproveitado por empresas em vários paralelos do setor:
O recurso “Verificação ortográfica” do Microsoft Word é uma das aplicações mais básicas da PNL. então, novamente, as técnicas de PNL estão em pleno andamento nos motores de busca populares, como Google e Bing. Esses mecanismos de pesquisa aproveitam as técnicas de PNL para identificar e extrair palavras-chave do texto para analisar consultas de pesquisa e preencher índices de pesquisa em seu site.
As empresas estão usando a técnica de PNL, análise de sentimentos, para entender e interpretar como seus clientes estão reagindo a seus produtos e serviços. Ao descobrir a perspectiva emocional e a resposta dos clientes, a análise de sentimentos permite que as empresas aprimorem seus produtos e serviços de acordo com o gosto e as preferências de seus clientes.
O Royal Bank of Scotland tem sido um dos maiores defensores da Análise de Texto. Usando a análise de texto , o banco conseguiu desvendar padrões e tendências importantes mergulhando nos dados de feedback dos clientes de e-mails, pesquisas e chamadas de reclamação. Ao analisar e interpretar esses dados por meio de análise de texto, o banco consegue entender as queixas de seus clientes e melhorá-las.
No setor financeiro, as empresas aplicam técnicas de PNL para extrair informações significativas e relevantes de textos simples e, usando os dados assim obtidos, podem esculpir decisões e estratégias comerciais orientadas por dados.
Embora sejam basicamente técnicas e aplicativos de PNL baseados em texto, o processamento de linguagem natural também se estendeu ao reconhecimento de voz e fala. Como mencionamos no início deste post, a PNL é usada em assistentes pessoais inteligentes, como Siri da Apple, Cortana da Microsoft e Alexa da Amazon. Esses assistentes virtuais podem realizar todos os tipos de tarefas – desde tarefas simples, como alterar a iluminação do seu quarto e fornecer atualizações meteorológicas, até tarefas mais complicadas, como fazer compras on-line para você.

Habilidades necessárias para se tornar um especialista em ML e PNL

Como o processamento de linguagem natural conecta os dois mundos da linguística e dos computadores, ele exige um certo grau de especialização em ambos os campos.

Linguística

Você precisa entender os aspectos e conceitos básicos da linguística, como reconhecimento de fala, extração de informações, fragmentação de frases, partes do discurso e assim por diante.

Programação

Engenheiros de ML NLP ou cientistas de pesquisa em NLP devem possuir boas habilidades de programação. Você deve ser bem versado em pelo menos uma linguagem de programação, seja Python, Java ou Ruby, ou qualquer outra linguagem de alto nível. Além disso, você deve possuir os conceitos fundamentais de ML (classificação, regressão, estimativa de probabilidade, integração de dados, árvores de decisão, etc.) e NLP (sintaxe, semântica, reconhecimento de fala, etc.).
Além dessas habilidades, você precisa ter um conhecimento básico de Probabilidade e Estatística e redes neurais recursivas (RNN). Esses são os componentes essenciais de muitos campos de pesquisa e a PNL não é exceção.
6 vezes em que a inteligência artificial assustou o mundo

À medida que as tecnologias de IA e ML continuam a progredir, estão surgindo novas e empolgantes perspectivas de trabalho na esfera de processamento de linguagem natural. Em 2016, o processamento de linguagem natural apareceu como a habilidade mais quente no mercado de trabalho global no Upwork. Isso mostra que a demanda por profissionais qualificados e treinados que podem conciliar tanto a programação de computadores quanto as habilidades de processamento de linguagem natural deve aumentar consideravelmente no futuro próximo.