Processamento de Linguagem Natural
Introdução
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um campo intrinsecamente ligado à inteligência artificial, dedicando-se a equipar computadores com a capacidade de analisar e compreender a linguagem humana. No cenário da construção de chatbots, o PLN emerge como um componente fundamental, atuando como o "cérebro" da aplicação conversacional. Sua função primordial reside em processar a entrada bruta do usuário, realizando a limpeza e a preparação dos dados textuais para que o sistema possa interpretar a mensagem e tomar as ações subsequentes apropriadas.
Em um espectro mais amplo, o PLN engloba uma vasta gama de tarefas que transcendem a interação com chatbots. Ele se nutre de conceitos e metodologias provenientes da ciência da computação, da linguística, da matemática, da própria inteligência artificial, do aprendizado de máquina e da psicologia. O objetivo central do PLN é, portanto, manipular e analisar a linguagem natural, seja em sua forma escrita ou falada, com o intuito de concretizar tarefas específicas e úteis. Este processo multifacetado envolve a decomposição da linguagem em unidades menores, a compreensão do seu significado intrínseco e a determinação da resposta ou ação mais adequada.
Entendimento de Linguagem Natural (ULN) como Subconjunto do PLN
O Entendimento de Linguagem Natural (ULN) é apresentado nas fontes como um subdomínio específico dentro do universo mais vasto do PLN. Enquanto o PLN abarca um conjunto diversificado de operações sobre a linguagem, o ULN se concentra de maneira particular na habilidade da máquina de apreender e interpretar a linguagem natural tal como ela é comunicada pelos seres humanos. Em outras palavras, o ULN é o ramo do PLN dedicado à extração de significado e à identificação da intenção por trás do texto inserido pelo usuário. As aplicações do ULN são extensas e incluem funcionalidades cruciais para chatbots, como a capacidade de responder a perguntas, realizar buscas em linguagem natural, identificar relações entre entidades, analisar o sentimento expresso no texto, sumarizar informações textuais e auxiliar em processos de descoberta legal.
Técnicas Fundamentais de PLN para Chatbots
A construção de chatbots eficazes repousa sobre o emprego de diversas técnicas de PLN, cada uma contribuindo para a capacidade do sistema de interagir de forma inteligente com os usuários. As fontes detalham algumas dessas técnicas essenciais:
Tokenização
Este é o processo inicial de segmentar um texto em unidades menores denominadas tokens, que podem ser palavras, pontuações ou símbolos. A tokenização é um passo preparatório fundamental para qualquer análise linguística subsequente.
Tokenizar não é só separar por espaços, mas também lidar com pontuações, contrações e outros aspectos que podem afetar a análise. Por exemplo, "não é" pode ser tokenizado como ["não", "é"] ou ["não", "é"], dependendo do contexto e da abordagem adotada.
Um exemplo simples seria a frase "Eu estou feliz.", que seria tokenizada em ["Eu", "estou", "feliz", "."]. Não necessariamente uma palavra equivale a um token. Em alguns casos, como em palavras compostas ou expressões idiomáticas, um único token pode representar uma ideia ou conceito mais amplo. Por exemplo, "São Paulo" poderia ser considerado um único token em vez de dois ("São" e "Paulo").
Existem diferentes abordagens para tokenização, incluindo tokenização baseada em regras, onde padrões específicos são definidos para identificar tokens (geralmente utilizando expressão regular), e tokenização baseada em aprendizado de máquina, onde algoritmos aprendem a segmentar o texto com base em exemplos anteriores.
A tokenização pode ser feita de várias maneiras, dependendo do idioma e do objetivo da análise. Em inglês, por exemplo, a tokenização pode ser mais simples devido à estrutura gramatical, enquanto em idiomas como o chinês, onde não há espaços entre as palavras, a tokenização pode ser mais complexa.
Marcação Morfossintática (POS Tagging)
Esta técnica consiste em atribuir a cada token em um texto uma categoria gramatical, como substantivo, verbo, adjetivo, advérbio, etc.. A marcação POS é crucial para identificar entidades e compreender a estrutura gramatical das frases. Por exemplo, na frase "Eu estou aprendendo como construir chatbots", a marcação POS poderia identificar "Eu" como um pronome (PRON), "estou aprendendo" como um verbo (VERB) e "chatbots" como um substantivo (NOUN).
Stemming e Lemmatização
Ambas as técnicas visam reduzir palavras flexionadas à sua forma base. O stemming é um processo mais heurístico que remove sufixos, podendo nem sempre resultar em uma palavra válida. Já a lemmatização é um processo algorítmico que considera o significado da palavra para determinar seu lema, ou seja, sua forma canônica. Por exemplo, a palavra "correndo" poderia ser reduzida ao stem "corr" pelo stemming e ao lema "correr" pela lemmatização. A lematização é geralmente preferível em aplicações que exigem maior precisão semântica. A remoção de sufixos é um objetivo comum dessas técnicas.
Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)
O NER é a tarefa de identificar e classificar entidades nomeadas em um texto, como nomes de pessoas (PERSON), organizações (ORG), localizações geográficas (GPE, LOC), datas (DATE), valores monetários (MONEY), etc.. Por exemplo, na frase "Google tem sua sede em Mountain View, Califórnia, com uma receita de 109.65 bilhões de dólares americanos", o NER identificaria "Google" como uma organização (ORG), "Mountain View" e "Califórnia" como localizações geográficas (GPE) e "109.65 bilhões de dólares americanos" como um valor monetário (MONEY). Essa capacidade é vital para que chatbots compreendam os detalhes relevantes nas utterances dos usuários.
Remoção de Palavras de Parada (Stop Words)
Palavras de parada são vocábulos de alta frequência que geralmente não carregam muito significado contextual, como "a", "o", "de", "para", "que". A remoção dessas palavras pode melhorar a eficácia de certos algoritmos de PLN, focando nas palavras mais informativas do texto.
Análise de Dependências (Dependency Parsing)
Esta técnica examina as relações gramaticais entre as palavras em uma frase, revelando a estrutura sintática e as dependências entre os tokens. A análise de dependências pode ajudar a entender quem está fazendo o quê a quem. Por exemplo, na frase "Reserve um voo de Bangalore para Goa", a análise de dependências pode identificar "Bangalore" e "Goa" como modificadores de "voo" através das preposições "de" e "para", respectivamente, e "Reserve" como a raiz da ação. Essa análise é útil para extrair informações sobre as intenções do usuário, mesmo em frases mais complexas.
Identificação de Grupos Nominais (Noun Chunks)
Esta técnica visa identificar sequências contínuas de palavras que atuam como um sintagma nominal. Grupos nominais representam entidades ou conceitos chave em uma frase. Um exemplo seria na frase "Boston Dynamics está se preparando para produzir milhares de cães robóticos", onde "Boston Dynamics" e "milhares de cães robóticos" seriam identificados como grupos nominais.
Busca por Similaridade
Utilizando vetores de palavras (word embeddings), como os gerados pelo algoritmo GloVe, é possível calcular a similaridade semântica entre palavras ou frases. Essa técnica permite que chatbots reconheçam que palavras diferentes podem ter significados relacionados. Por exemplo, "carro" e "caminhão" seriam considerados mais similares do que "carro" e "google". Isso é útil para lidar com a variedade de expressões que os usuários podem usar para expressar a mesma intenção.
Expressões Regulares
São padrões de texto que podem ser usados para corresponder a sequências específicas de caracteres. Embora não sejam uma técnica de PLN no mesmo sentido que as outras, as expressões regulares são ferramentas poderosas para identificar padrões em texto, como números de telefone, endereços de e-mail ou formatos específicos de entrada.
Classificação de Texto
Uma técnica de aprendizado de máquina que atribui um texto a uma ou mais categorias predefinidas. No contexto de chatbots, a classificação de texto é fundamental para a detecção de intenção, onde as categorias representam as diferentes intenções do usuário. Algoritmos como o Naïve Bayes são modelos estatísticos populares para essa tarefa, baseados no teorema de Bayes e em fortes suposições de independência entre as características. O treinamento desses classificadores requer um corpus de dados rotulados, onde cada utterance (entrada do usuário) é associada a uma intenção específica.
Ferramentas e Bibliotecas de PLN Populares
spaCy: Uma biblioteca de PLN de código aberto em Python e Cython, conhecida por sua velocidade e eficiência. O spaCy oferece APIs intuitivas e modelos pré-treinados para diversas tarefas de PLN, incluindo tokenização, POS tagging, lematização, NER e análise de dependências. Sua arquitetura é focada em desempenho para aplicações em produção.
NLTK (Natural Language Toolkit): Uma biblioteca Python fundamental para PLN, oferecendo uma ampla gama de ferramentas e recursos para tarefas como tokenização, stemming, POS tagging, análise sintática e NER. O NLTK é frequentemente utilizado para fins educacionais e de pesquisa.
CoreNLP (Stanford CoreNLP): Um conjunto de ferramentas de PLN robusto e amplamente utilizado, desenvolvido em Java. O CoreNLP oferece capacidades abrangentes de análise linguística, incluindo POS tagging, análise de dependências, NER e análise de sentimentos. Possui APIs para integração com diversas linguagens de programação, incluindo Python.
gensim: Uma biblioteca Python especializada em modelagem de tópicos, análise de similaridade semântica e vetores de palavras. O gensim é particularmente útil para identificar estruturas semânticas em grandes coleções de texto.
TextBlob: Uma biblioteca Python mais simples, construída sobre NLTK e spaCy, que fornece uma interface fácil de usar para tarefas básicas de PLN, como POS tagging, análise de sentimentos e correção ortográfica.
Rasa NLU: Um componente de código aberto do framework Rasa para construir chatbots, focado em entendimento de linguagem natural. Rasa NLU permite treinar modelos personalizados para classificação de intenção e extração de entidades, oferecendo flexibilidade e controle sobre os dados.
O Papel Crucial do PLN na Construção de Chatbots
No cerne da funcionalidade de um chatbot reside a sua capacidade de compreender as mensagens dos usuários e responder de forma adequada. O PLN desempenha um papel central nesse processo, permitindo que o chatbot:
Detecte a Intenção do Usuário: Identificar o objetivo por trás da mensagem do usuário é o primeiro passo crucial. Isso é frequentemente abordado como um problema de classificação de texto, onde o chatbot tenta classificar a utterance do usuário em uma das intenções predefinidas. As fontes mencionam o uso de técnicas de aprendizado de máquina, como o algoritmo Naïve Bayes, para construir esses classificadores. Plataformas como LUIS.ai e Rasa NLU simplificam significativamente o processo de treinamento e implantação desses modelos de intenção.
Extraia Entidades Relevantes: Além da intenção geral, as mensagens dos usuários frequentemente contêm detalhes específicos, conhecidos como entidades, que são essenciais para atender à solicitação. Por exemplo, em "Reserve um voo de Londres para Nova York amanhã", a intenção é reservar um voo, e as entidades são a cidade de origem ("Londres"), a cidade de destino ("Nova York") e a data ("amanhã"). As técnicas de NER e os modelos de extração de entidades fornecidos por ferramentas como spaCy, NLTK, CoreNLP, LUIS.ai e Rasa NLU são fundamentais para identificar e extrair essas informações cruciais.
Processe Linguagem Variada e Informal: Os usuários podem se comunicar com chatbots usando uma ampla gama de vocabulário, gramática e estilo, incluindo erros de digitação, abreviações e linguagem informal. As técnicas de PLN, como stemming, lematização e busca por similaridade, ajudam o chatbot a lidar com essa variabilidade e a compreender a essência da mensagem, mesmo que não seja expressa de forma perfeitamente gramatical.
Mantenha o Contexto da Conversa: Em conversas mais longas, o significado de uma utterance pode depender do que foi dito anteriormente. Embora as fontes não detalhem profundamente o gerenciamento de contexto, subentendem que o PLN, juntamente com outras técnicas de gerenciamento de diálogo, contribui para a capacidade do chatbot de lembrar informações e entender referências implícitas.
PLN na Arquitetura de Chatbots
A arquitetura típica de um chatbot envolve uma camada de processamento de linguagem natural (NLP/NLU engine) que recebe a entrada de texto do usuário. Essa camada é responsável por realizar as tarefas de PLN mencionadas anteriormente: tokenização, análise morfossintática, extração de entidades, detecção de intenção, etc.. O resultado desse processamento é uma representação estruturada da mensagem do usuário, que pode ser entendida pela lógica de negócios do chatbot.
Com base nessa representação estruturada, um motor de decisão (decision engine) no chatbot pode então corresponder a intenção do usuário a fluxos de trabalho preconfigurados ou a regras de negócio específicas. Em alguns casos, a geração de linguagem natural (NLG), outro subcampo do PLN, é utilizada para formular a resposta do chatbot ao usuário.
Desafios da PLN
Geração de Texto coerente
Sintaxe e gramática
semântica
Contexto
Ambiguidade
A Geração de Texto coerente é um desafio porque envolve não apenas a escolha de palavras, mas também a construção de frases que façam sentido no contexto da conversa. A sintaxe e gramática são importantes para garantir que o texto gerado seja gramaticalmente correto e compreensível. A semântica se refere ao significado das palavras e frases, e é importante para garantir que o texto gerado transmita a mensagem correta. O contexto é importante para entender o que foi dito anteriormente na conversa e como isso afeta a resposta atual. A ambiguidade pode surgir quando uma palavra ou frase tem múltiplos significados, tornando difícil para o modelo determinar qual interpretação é a correta.