NLP no Data Science: 4 Técnicas de Linguagem Natural para todo Cientista de Dados conhecer

Conheça 4 Técnicas de NLP que todo Cientista de Dados conhecer! Entenda a Importância da Linguagem Natural de Processamento no Data Science.

Autor: Redação Impacta

Se você está preparando-se para atuar ou já atua na área de Ciências de Dados, saiba que ela vem crescendo muito no mercado, mas um campo ainda pouco falado é o de Processamento de Linguagem Natural, que é muito importante para esses profissionais.

A chamada NLP – Natural Language Process – ainda é pouco debatida no contexto do Data Science, mas queremos mudar isso. Pensando nisso, preparamos o artigo especial de hoje. Boa leitura!

O que é NLP?

Natural Language Process (NLP) ou Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma técnica criada a partir da articulação entre Ciência de Dados, Inteligência Artificial e linguística, com o objetivo de “traduzir” a linguagem humana para o processamento de dados a partir da construção de modelos de processamento de textos.

Já reparou que a maioria dos serviços de atendimento que utilizamos hoje em dia inicialmente nos fazem passar por um sistema automático de respostas?

Algumas vezes recebemos uma resposta conveniente para o nosso contato, mas em outras ocasiões é como se a máquina não entendesse o que estamos tentando expressar.

É aqui que entram os estudos desenvolvidos no NLP para que esse tipo de experiência seja a mais satisfatória possível, elevando o nível de compreensão entre as máquinas e os seres humanos. 

Pode parecer filme de ficção científica, mas já é uma realidade no mercado! Veja a seguir como tudo isso funciona.

Funcionamento do NLP

O NLP funciona com a utilização de técnicas de linguagem, removendo tudo o que possa prejudicar o entendimento da mensagem e focando no que é essencial para a pessoa e seja executável para o sistema. 

Por exemplo, no atendimento por WhatsApp de uma empresa de prestação de serviços, podemos imaginar a situação a seguir.

Quando o cliente entra em contato e envia um “Olá” na mensagem, normalmente recebe uma mensagem automática de volta, agradecendo o contato e dando as informações básicas relacionadas aos serviços oferecidos.

Geralmente, é sugerido opções com o que é mais procurado pelos clientes em geral. Pode ser localização, horário de funcionamento e o tempo de entrega.

Caso o cliente responda “gostaria de obter informações sobre a forma de pagamento”, a técnica de remoção será aplicada para limpar a mensagem e torná-la executável de forma que o sistema possa responder à demanda do cliente. 

No exemplo citado, o sistema atua eliminando o que não é essencial na mensagem (de/sobre/a…) e focando no que é executável (informar forma pagamento). 

Tudo isso é feito com muita velocidade para que o cliente receba algo como: “Formas de pagamento: dinheiro, cartão de débito e crédito, podendo ser parcelado em até 3x.”.

data-science NLP

Por que tanto interesse na Linguagem Natural?

Existe um movimento mundial para otimizar a interação entre máquinas e humanos priorizando a experiência do consumidor.

Isso porque é interesse das empresas possuir um sistema que dê conta de responder o máximo de clientes possível, de forma automatizada.

Além de representar menos gastos com funcionários para atendimento, gera maior investimento de tempo em posicionamentos mais estratégicos para o negócio e para o profissional.

Tanto que essa é uma das áreas que mais tem se desenvolvido ao longo dos anos. Basta perceber o quanto as plataformas com recursos de busca online como Google,  YouTube, entre outras, entregam resultados cada vez mais alinhados às expectativas dos usuários.

Já os profissionais de Ciência de Dados, encontram nas técnicas de NLP grandes aliados para entender como extrair dados de conversas de forma organizada e eficiente.

Pensando nisso, separamos 4 das principais formas de usar Linguagem Natural de Processamento para extrair dados e insights! Confira:

4 Técnicas de Linguagem Natural para todo Cientista de Dados conhecer

Antes de falar mais especificamente das técnicas, é importante destacar que o campo da linguística oferece importantes contribuições para as diversas técnicas de NLP, por ser uma área que lida com aspectos inerentes à linguagem humana. São eles:

  • sonoridade das palavras (fonética);
  • composição e interpretação das palavras (morfologia e léxico);
  • composição e interpretação das frases (sintático e semântico);
  • análise discursiva (discurso);
  • interpretação dos conceitos (pragmático).

Sem compreender como tudo isso está articulado dentro da linguagem, seria impossível desenvolver as aplicabilidades do NLP que destacamos ao longo do texto. Podemos ressaltar ainda:

  • tradução simultânea;
  • comando por voz;
  • corretores automáticos;
  • GPS;
  • entre outras.

Sem mais delongas, vamos às técnicas de NLP!

Lematização

É uma técnica articulada em três tópicos:

  1. composição da palavra: agrupando diferentes formas de uma palavra, por exemplo, diferentes conjugações verbais (andei, andava, andou…) são agrupadas na forma do infinitivo (andar);
  2. análise de vocabulário: em associação com bancos de dados de dicionários, agrupa palavras com o mesmo sentido para uma padronização (caminhar, muda para andar);
  3. contexto: diferencia as palavras que podem ter diferentes significados dependendo do uso (manga significando fruta ou manga da roupa).

A Lematização representa um ganho qualitativo importante em termos de compreensão do que o usuário deseja, por lidar com um conjunto de aspectos mais complexos que estão presentes na linguagem natural. 

Stemização

É uma técnica mais simplificada em comparação com a Lematização, pois há uma única articulação que é a extração do radical.

Isso significa que das diferentes conjugações verbais, considerando os exemplos acima, resultam apenas na extração do radical (and).

A técnica da Stemização representa uma complicação em termos de análise do discurso, ou do sentimento, uma vez que não diferencia as palavras por contexto. 

Além disso, palavras completamente diferentes podem receber uma mesma extração de radical, resultando em experiências inconvenientes como no nosso exemplo inicial, no qual a máquina não compreende o que queremos expressar. 

Análise de sentimento

Uma técnica muito usual e que, sem dúvida, representa um desafio para os estudos de linguagem natural, por se tratar dos níveis da subjetividade humana e a tentativa de captar os sentimentos por trás das palavras no texto.

A técnica pode atingir resultados mais simples, como a classificação dos sentimentos em positivos, negativos ou neutros. No entanto, também é possível obter resultados mais complexos, com análises supervisionadas ou não. 

No caso das análises supervisionadas, estas podem ser feitas com base em classificações probabilísticas.

Extração, detecção ou análise de palavras-chave

É uma técnica centrada em extrair automaticamente as palavras-chaves, facilitando, por exemplo, o monitoramento de mídias sociais, atendimento ao cliente, análise de produtos e otimização de mecanismo de pesquisa.

Concluindo… 

Viu o quanto ainda pode ser explorado no campo do NLP?

Entre nessa tendência porque oportunidades não faltam nesse mercado que só tende a crescer e, certamente, investir em especializações fará toda a diferença para quem quer entrar no mercado de trabalho com o pé direito!

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