Pense num mundo onde os computadores entendem não apenas as palavras literais, mas o significado e as emoções por trás delas. Esse é o mundo revolucionário do processamento de linguagem natural (Natural Language Processing, NLP). Até recentemente, havia um consenso que afirmava que, embora a inteligência artificial (IA) fosse melhor do que os humanos em situações de tomada de decisão orientadas por dados, ela ainda era inferior aos humanos para tarefas cognitivas e criativas. Nos últimos anos, os avanços em NLP abalaram esse consenso.
O que é Processamento de Linguagem Natural?
A IA é uma ciência que visa desenvolver máquinas inteligentes. Ela permite que os computadores resolvam problemas, aprendam com informações e executem tarefas que geralmente exigem pensamento humano.
A Importância da Área para Aplicações Comerciais
A ferramenta de NLP mais conhecida é o ChatGPT, da OpenAI. Ele é um chatbot alimentado por modelos grandes de linguagem (LLMs) como o GPT-3.5 e GPT-4. LLMs podem ser usados para tarefas analíticas simples, como classificar documentos e analisar o sentimento em blocos de texto. Mas eles também atuam em tarefas mais avançadas. LLMs podem ser usados em tarefas de escrita (criação de relatórios, comunicações), desenvolvimento de códigos e afazeres que envolvam raciocínio disciplinar-específico. Mas essas não são as únicas aplicações da área.
NLP tem uma ampla gama de aplicações. Seus algoritmos podem ser usados para identificar sentimentos, tópicos-chave e tendências em dados obtidos das mais diversas fontes. As técnicas de NLP atuam na tomada de decisões, na previsão de tendências, na automação de tarefas como atendimento ao cliente, na criação de estratégias e geração de conteúdos para marketing. As ferramentas de NLP podem agir tanto na concepção de estratégias quanto nas avaliações de seus desempenhos.
Quais São as Principais Aplicações de NLP?
Algoritmos de NLP são usados em uma ampla variedade de tarefas relacionadas à linguagem. Veja uma lista a seguir (vários itens foram consultados aqui).
Análise de Sentimentos e Classificação de Toxicidade
A análise de sentimentos é um conjunto de técnicas de NLP para classificar o conteúdo emocional e subjetivo de textos. Ela permite que empresas entendam o que os clientes realmente pensam sobre seus produtos ou serviços. Com isso, os feedbacks do público se transformam em melhorias acionáveis.
A classificação de toxicidade é um ramo da análise de sentimentos. Nela, o objetivo é classificar categorias específicas, como ameaças, insultos, obscenidades e ódio. Ela é particularmente útil na moderação de conteúdos de forma automática.
Chatbots
Chatbots são ferramentas de automação de conversas com humanos. Eles podem ser criados com diversas abordagens e capacidades diferentes. Chatbots podem ser desenvolvidos para realizar consulta a bancos de dados de perguntas e respostas. Eles podem ser baseados em regras para interações em domínios restritos. Chatbots também podem simular diálogos com um parceiro humano. Alguns chatbots são capazes de se envolver em conversas amplas. ChatGPT e Bard são exemplos desse tipo de chatbot.
Traduções Automáticas
A tradução automática automatiza a tradução entre diferentes idiomas. Ela tem inúmeras vantagens comerciais. Ela permite entrar em novos mercados com traduções rápidas de sites, descrições de produtos e até mesmo comunicações com clientes. A tradução automática traduz idiomas de forma quase instantânea, superando qualquer tradutor humano. Além disso, ela representa uma enorme economia de custo.
Modelos de Correção de Erros Gramaticais
Modelos de correções gramaticais codificam regras gramaticais para corrigir a gramática em textos. As ferramentas de correções gramaticais garantem textos polidos, projetando uma imagem profissional. Elas também aumentam a clareza da escrita, reduzindo as chances de interpretações equivocadas que criam atrasos e confusões.
Modelagem de Tópicos
A modelagem de tópicos (topic modeling) é um conjunto de técnicas usadas para mineração de dados textuais. Ela analisa automaticamente grandes quantidades de dados de texto, e os classifica em “tópicos” que representam temas, padrões ou tendências recorrentes. Entender esses temas fornece insights valiosos que seriam difíceis de serem encontrados de outra forma. A modelagem de tópicos pode ser usada para revelar problemas emergentes, acompanhar a percepção de marcas ao longo do tempo, analisar tendências das mídias sociais e notícias.
Geração de Textos
A geração de textos se refere a modelos capazes de produzir textos semelhantes a textos escritos por humanos. Ela pode ser usada para gerar descrições de produtos, anúncios de mídia social ou estratégias de marketing personalizadas. Adicionalmente, ela pode elaborar respostas de e-mails e criar relatórios. Além dessas aplicações, a geração de textos possui a capacidade de produzir diversas variações de conteúdos, o que é fundamental para segmentar palavras-chave específicas.
Modelos de geração de textos também podem alimentar chatbots inteligentes e capacitados para realizar as mais diversas tarefas, como atendimento aos clientes.
Recuperação de Informações
A recuperação de informações localiza os documentos mais relevantes para uma consulta. Esse é um problema que todo sistema de busca e recomendação enfrenta. Sistemas de recuperação de informações funcionam como mecanismos de busca inteligentes. O objetivo desses sistemas é recuperar, a partir de uma coleção de documentos, um conjunto que seja o mais relevante para a consulta.
Sumarização
A sumarização é a tarefa de encurtar textos, mantendo apenas as informações mais relevantes. Ela é uma ferramenta valiosa para garantir economia de tempo e clareza. A sumarização é dividida em duas classes de métodos. O primeiro é chamado de sumarização extrativa e se concentra em extrair as frases mais importantes de um texto longo e combiná-las para formar um resumo. A sumarização abstrata produz resumos contendo as ideias gerais de textos, mas incluindo palavras e frases que não precisam estar presentes nos textos originals.
Resposta a Perguntas
Resposta a perguntas são técnicas de NLP capazes de responder a perguntas feitas por humanos em uma linguagem natural. Alguns modelos são desenvolvidos para responder a perguntas a partir de um conjunto de respostas possíveis. Já modelos mais avançados fornecem respostas a perguntas em linguagem natural sem nenhuma opção fornecida, muitas vezes consultando inúmeros textos.
Detecção de Spam
Técnicas de detecção de spam indicam a probabilidade de uma mensagem ser spam para classificá-la. Os detectores de spam usam como entrada um texto de mensagens com vários outros subtextos, como título e nome do remetente.
Limitações e Desafios
NLP carrega um vasto potencial, mas não é uma superpotência impecável. Apesar dos avanços, seus algoritmos têm limitações importantes. Embora as técnicas de NLP tenham avançado na compreensão de significados contextuais, elas têm dificuldades no entendimento de intenção, sutileza e sarcasmo.
Outra limitação se refere aos conjuntos de dados. Algoritmos de NLP dependem de conjuntos de dados massivos para treinamento. Essa dependência tem implicações éticas referentes a quebras de direitos autorais e plágio. Em adição a isso, os conjuntos de dados, geralmente obtidos mediante scraping em larga escala, podem ter tendências preconceituosas, nocivas ou discriminatórias. Opções para mitigar essas ocorrências envolvem treinar modelos com dados diversificados e eliminar ativamente dados preconceituosos no processo de treinamento.
Uma limitação adicional se refere à estrutura caixa-preta. Modelos de NLP altamente complexos, como redes neurais profundas (deep learning), não têm transparência em seus processos de tomada de decisão. Isso impede que esses modelos sejam submetidos a mecanismos de escrutínio altamente necessários, já que eles estão cada vez mais presentes em nossas vidas. A solução para isso virá com o desenvolvimento de modelos transparentes e explicáveis para evitar o uso injusto da IA.
Outro aspecto ético importante se refere ao impacto da área no mercado de trabalho. A discussão sobre como lidar com isso não está ocorrendo com a seriedade e velocidade necessárias.
Uma consideração ética adicional se refere à vigilância e manipulação. As técnicas de NLP potencializam as ferramentas de vigilância linguística. Elas também podem ser usadas para criar notícias falsas convincentes ou bots de mídia social. As regulamentações para isso são escassas e inadequadas.
Todos esses pontos enfatizam o óbvio: práticas éticas requerem julgamento e supervisão humana. Embora a IA e NLP ofereçam velocidade e automação, sistemas cruciais não podem existir apenas em códigos.
Conclusões
Neste post, fomos das aplicações de NLP até seus gargalos éticos. E isso foi apenas uma introdução! Uma coisa é clara: a capacidade da área de transformar como nos comunicamos com computadores está apenas acelerando. Nos próximos posts sobre o tema, nos concentraremos no que mais gostamos: códigos e implementações técnicas. Para quem quer aprender mais sobre a área, uma boa dica é o livro oficial da biblioteca NLTK. Ele é uma introdução clássica à área e com Python no centro.
