O que é compreensão da linguagem natural pela inteligência artificial

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Você já se perguntou como os computadores entendem o que dizemos ou escrevemos? É aí que entra o Natural Linguaje Understanding (NAU). Ele ajuda os computadores a entender o verdadeiro significado por trás de nossas palavras.

Neste artigo, explicarei como funciona a NAU e por que ela é essencial para tornar nossas conversas com computadores mais tranquilas e significativas. Vamos mergulhar no mundo da NAU!

O que é compreensão da linguagem natural?

A compreensão da linguagem natural (NAU) pertence a um campo da inteligência artificial dedicado ao processamento de dados de entrada fornecidos pelo usuário em linguagem natural, como texto ou fala.

Facilita a interação computador-humano, permitindo que os computadores entendam e respondam como a comunicação humana, compreendendo línguas naturais como inglês, francês, hindi e outras.

PFL x NLU x NLG

A compreensão da linguagem natural (NAU) e a geração da linguagem natural (LG) fazem parte do processamento de linguagem natural (PFL). Vamos descobrir como eles são diferentes.

Processamento de Linguagem Natural (PNL) Compreensão da linguagem natural (NLU) Geração de Linguagem Natural (NLG)
Subconjunto de IA para comunicação entre humanos e máquinas usando linguagem natural. Concentra-se no processamento de informações fornecidas pelo usuário em linguagem natural para interação com computadores. Subcomponente da PFL que gera resultados em linguagem natural com base na entrada do usuário.
Analisar e processar elementos linguísticos para compreender a estrutura da linguagem. Ajuda a extrair e compreender o significado, a intenção e o contexto da linguagem humana, indo além da análise estrutural. Ajuda na geração de linguagem ou texto semelhante ao humano com base em dados, ou informações fornecidas.
Ajude a se comunicar em linguagem natural, em vez de linguagem codificada ou de bytes. Compreender a entrada do usuário em linguagem natural, incluindo dados de texto ou fala. Gerando saída no mesmo idioma da entrada do usuário.
Aprimorando a comunicação homem-máquina, tornando as instruções mais intuitivas. Permitir que os computadores entendam e respondam aos usuários em várias linguagens naturais. Gerar respostas coerentes e contextualmente relevantes em linguagem natural.

Importância da NAU no desenvolvimento de IA

  • A NAU facilita a comunicação com computadores, permitindo que as máquinas entendam e respondam à linguagem natural dos humanos.
  • A NAU é crucial para encontrar informações importantes em abundância de dados de texto desorganizados, ajudando nas decisões baseadas em dados.
  • A NAU cria experiências de usuário personalizadas ao compreender as intenções, preferências e sentimentos do usuário. Ele fornece recomendações adequadas.
  • A NAU agiliza processos automatizando a compreensão de consultas em linguagem natural, aumentando a eficiência e contribuindo para o desenvolvimento de sistemas inteligentes.
  • A NAU estimula a inovação em vários setores, desde a saúde até o atendimento ao cliente, através do avanço de interfaces de conversação, análise de sentimento e visões baseados em dados.
  • A NAU torna a tecnologia mais acessível ao permitir que as pessoas interajam em linguagem natural. Reduz as barreiras ao uso da tecnologia e promove a inclusão no mundo digital.

Como funciona a NLU

Como funciona a compreensão da linguagem natural

A compreensão da linguagem natural (NAU) abrange várias etapas. Vamos simplificar e detalhar essas etapas para melhor compreensão.

1. Compreendendo os comandos

O primeiro passo para compreender a NAU centra-se no significado do diálogo e do discurso numa estrutura contextual. O objetivo principal é facilitar conversas significativas entre um boicelo e um humano.

Ex- Dar comandos aos chatbots, como “mostre-me as melhores receitas” ou “toque música de festa”, se enquadra no escopo desta etapa. Envolve compreender e responder às solicitações do usuário no contexto da conversa em andamento.

Este processo envolve dois processos principais: Totemização e marcação de parte da fala

Tokenização

Dividir o texto de entrada em unidades menores, como palavras ou frases.

Ex- Para a frase “Chance é um estudante”, a totemização resultaria nos tokens: (“Chance”, “is”, “a”, “student”).

Marcação de parte da fala (POS)

Atribuir categorias gramaticais (por exemplo, substantivos, verbos, adjetivos) a cada token.

Ex- Marcando os tokens da etapa anterior: (“Chance” (substantivo), “is” (verbo), “a” (artigo), “aluno” (substantivo)).

PNL-vs-NLU

A PFL faz parte da PFL, por isso expliquei as etapas que ajudarão os computadores a compreender a intenção e o significado de uma frase. Portanto, não o interprete mal como um conceito diferente.

No entanto, as máquinas podem entender diretamente o que o usuário quis dizer, mesmo após compreender a totemização e a classe gramatical? Não! Para conseguir isso, precisamos entender nosso próximo passo.

2. Semântica Composicional

A segunda etapa da NAU está centrada na “semântica composicional”, onde o significado de uma frase é construído com base em sua sintaxe e estrutura.

A semântica composicional envolve agrupar frases e compreender seu significado coletivo. Usando conhecimento linguístico prévio, a NAU tenta decifrar o significado de sentenças combinadas.

Por exemplo, entender que o comando “mostre-me as melhores receitas” está relacionado à alimentação representa o nível de compreensão alcançado nesta etapa.

Vamos decompô-lo mais profundamente:

Análise sintática

Analisar a estrutura gramatical para compreender as relações entre as palavras em uma frase.

Ex- Identificar a estrutura sintática da frase para revelar o sujeito (“Sanket”) e o predicado (“é estudante”).

Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER)

Identificar e classificar entidades (por exemplo, nomes de pessoas, organizações, locais) no texto.

Ex- Reconhecer “Sanket” como entidade, classificando-o como pessoa.

Rotulagem de função semântica (SRL)

Identificar os papéis de palavras ou frases em uma frase em relação a um verbo específico.

Ex– Na frase “Ela deu a ele um livro”, SUL identifica “Ela” como o doador, “ele” como o destinatário e “um livro” como o objeto.

Agora, vamos avançar para a nossa etapa final:

3. Semântica Lexical

O nível mais alto de compreensão da linguagem natural concentra-se na compreensão do significado de palavras e frases individuais. Envolve estudar o significado de cada palavra e derivar o significado de palavras individuais a partir de frases.

Ex- Para uma determinada frase como “mostre-me as melhores receitas”, o boicelo a divide em suas partes constituintes: “mostre”, “eu”, “o”, “melhores” e “receitas”. O sistema então foca individualmente no significado de cada palavra, derivando seu significado semântico.

A próxima etapa envolve combinar esses significados de palavras individuais para processar as consultas dos usuários e fornecer resultados com base no significado geral das palavras. Nesta etapa, o foco está no significado semântico e na identificação de palavras diferentes com o mesmo significado.

Análise de sentimentos

Determinar o tom emocional ou sentimento expresso no texto.

Ex- Analisar o sentimento da frase “Adoro este produto” como positivo.

Resolução de Correferência

Identificar quando palavras ou expressões diferentes se referem à mesma entidade.

Ex- Resolver que “Ele” em uma frase se refere à mesma pessoa que “Sanket” em outra frase.

Após passar por todas essas etapas, o modelo será capaz de determinar a intenção do usuário com base nas palavras, na estrutura da frase e no vocabulário usado na frase.

Aplicações de NLU

Aplicações da compreensão da linguagem natural

Assistentes de IA e alto-falantes inteligentes (IoT)

NAU ajuda a compreender e interpretar comandos de voz do usuário, extraindo significado e intenção da linguagem falada. NAU é fundamental para dispositivos ativados por voz como Amazon Alexa e Google Home, permitindo-lhes compreender e responder à linguagem humana naturalmente.

Ele segmenta palavras e frases, reconhece gramática e usa conhecimento semântico para inferir a intenção do usuário, criando interfaces de conversação mais naturais e interativas.

Tradução de idiomas

A NAU, como parte dos algoritmos de aprendizado de máquina, desempenha um papel na melhoria dos recursos de tradução automática. Ele permite que algoritmos analisem o contexto e as nuances linguísticas em milhões de páginas de texto, contribuindo para traduções mais precisas em comparação com substituições palavra por palavra.

Quanto mais dados de treinamento o algoritmo recebe, melhor ele se torna na geração de texto em linguagem natural e no fornecimento de traduções precisas.

Resultados do mecanismo de pesquisa

A NAU melhora a compreensão das consultas dos usuários, permitindo que os mecanismos de pesquisa forneçam resultados de pesquisa mais precisos e contextualmente relevantes. Ele permite que os mecanismos de pesquisa interpretem melhor a intenção do usuário por trás da consulta de pesquisa.

Suporte e Atendimento ao Cliente

A NAU potencializa chatbots, permitindo que eles participem de conversas em linguagem natural com usuários por meio de texto ou voz. Envolve processos como extração de recursos, classificação, vinculação de entidades e gerenciamento de conhecimento para fornecer respostas eficazes às dúvidas dos usuários.

A NAU auxilia na compreensão do sentimento por trás do feedback do cliente, fornecendo às empresas informações valiosas para melhorar produtos e serviços. Assistentes pessoais inteligentes, impulsionados pela NAU, contribuem para o atendimento ao cliente, lidando com perguntas frequentes e auxiliando os usuários de uma maneira mais humana.

Recomendação de conteúdo

A NAU ajuda a compreender as preferências do usuário, analisando expressões de linguagem natural e melhorando a precisão das recomendações de conteúdo. A NAU é empregada para análise do sentimento do cliente, ajudando as organizações a analisar comentários nas redes sociais para determinar o sentimento geral (positivo ou negativo) em relação à empresa ou seus produtos.

Também ajuda a compreender a intenção do usuário, analisando termos e frases inseridos na barra de pesquisa de um site, fornecendo insights sobre o que os clientes estão procurando.

Resposta de voz interativa (IVR) e roteamento de mensagens

A NAU aprimora os sistemas IR permitindo que os usuários interajam com o sistema telefônico por meio de voz, convertendo palavras faladas em texto e analisando a estrutura gramatical para determinar a intenção do chamador.

A inclusão de NLU em sistemas IVR torna o autoatendimento e o roteamento de chamadas mais intuitivos e responsivos a consultas em linguagem natural.

Filtragem de e-mail e análise de risco

NAU auxilia na análise do conteúdo e contexto dos e-mails para identificar e filtrar spam. Ajuda a categorizar e-mails com base em seu conteúdo, garantindo que sejam organizados e facilmente acessíveis aos usuários.

A NAU é usada para analisar o conteúdo da linguagem natural nas comunicações no local de trabalho, identificando riscos potenciais, problemas de conformidade ou linguagem inadequada.

Conclusão

Nos últimos anos, os campos de Processamento de Linguagem Natural (PFL) e NAU tiveram melhorias significativas e estamos incorporando-os em nossas vidas diárias. O Natural Linguaje Understanding (NAU) é uma parte importante da IA, com inúmeras aplicações da vida real, como assistentes de IA, filtragem de e-mail, recomendação de conteúdo, suporte ao cliente e muito mais.

Roberto Magalhães

O cérebro editor por trás do Tecnologico.online, é um entusiasta apaixonado por tecnologia. Canaliza sua fascinação para criar conteúdo envolvente e informativo. Sua dedicação à inovação reflete-se nos artigos que produz, abrangendo uma ampla gama de tópicos tecnológicos. Com um olhar atento para as últimas tendências e desenvolvimentos, busca tornar...

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