Processamento de Linguagem Natural: conheça a IA do Google

Atualmente, os provedores de nuvem oferecem uma variedade de diferentes modelos de aprendizado de máquina pré-treinados que auxiliam as empresas em diversos casos de uso voltados à linguagem, como monitoramento de discussões, análise de sentimento e análise sintática. 

Onde quer que haja linguagem, a Natural Language AI, tecnologia do Google, ajuda você a obter insights acionáveis a partir de dados de texto. As aplicações são inúmeras, de modo que explicamos aqui como a Natural Language AI pode apoiar no processamento de linguagem natural (PNL).

O que é processamento de linguagem natural?

Em linhas gerais, o Processamento de Linguagem Natural (PNL) é uma intersecção de vários campos de estudo, como Linguística, Ciência da computação e Inteligência artificial. Trata-se de subcampo de pesquisa em inteligência artificial que utiliza a programação de computadores para processar e inferir o significado de linguagens humanas naturais, ou seja, linguagens faladas ou escritas. 

As aplicações de Processamento de Linguagem Natural (PNL) são:

• Reconhecimento de fala ou transcrição da linguagem falada para texto;
• Verbalização de texto escrito para linguagem falada;
• Extração de assunto e classificação de texto;
• Compreensão da intenção das perguntas e fornecimento das respostas;
• Linguagem de modelagem (geração de texto em frases completas);
• Tradução automática de um idioma para outro;
• Análise de sentimento (quão positiva ou negativa é a linguagem).

Natural Language AI: conheça a ferramenta de PNL do Google

A Natural Language AI fornece APIs para gerar insights de textos não estruturados usando o machine learning do Google. Sendo assim, aproveita as poderosas capacidades da plataforma de aprendizado de máquina do Google (mesma tecnologia do Google Assistant e de outros aplicativos da big tech), além de ser fácil de usar. 

Uma vez que é disponibilizada em forma de API, facilita todo trabalho de instalação e manutenção de estruturas de NPL. É ideal para aplicativos que não requerem implementações personalizadas de NPL. Além disso, a sua aplicação contribui para a otimização contínua das plataformas de Machine Learning da Google. 

Com os modelos pré-treinados da API Natural Language, os desenvolvedores conseguem implementar facilmente a NPL nos aplicativos, com recursos como análises de sentimento, de entidades e de sintaxe, além de classificação de conteúdo e análise sintática.

Análise de sentimento: 

Cria estimativas sobre quão positivo, neutro ou negativo é um texto. Retorna a pontuação de sentimento do texto de entrada em uma escala de -1,0 a 1,0 (negativa, neutra e positiva). Além disso, o sentimento recebe uma pontuação de magnitude em uma escala de 0 ao infinito, que avalia a intensidade da emoção expressada. As pontuações de sentimento são retornadas para frases individuais em um texto, bem como para o documento na totalidade.

Análise de entidade: 

Identifica os substantivos encontrados em um texto. Assim, cada entidade ganha uma pontuação (escala de 0,0 a 1,0), que indica a importância dessa entidade para o texto. A pontuação de relevância ajuda o sistema a determinar programaticamente do que trata um texto. As entidades são ainda classificadas por tipo, (pessoa, obra de arte, localização e organização). 

Análise de sintaxe: 

Analisa as frases em um texto. Retorna a cada frase do texto, uma descrição das propriedades morfológicas de cada palavra e uma árvore de dependência para cada frase, que descreve as relações gramaticais entre as palavras dentro dela. Desenvolvida para retornar dados gramaticais para vários idiomas. 

Moderação de texto: 

Atualização recente capaz de analisar um documento com base em uma lista de atributos de segurança, visando medir textos que podem ser classificados como tóxicos (conteúdo grosseiro ou desrespeitoso), depreciativo (comentários negativos ou nocivos voltados à identidade e/ou atributos protegidos), linguagem obscena ou ofensiva, entre outros. A moderação de texto também consegue identificar conteúdo relacionado a drogas ilícitas, religiões e crenças, temas políticos e outras categorias. 

Como a Google Natural Language AI pode ajudar sua empresa 

• Acesse análises de texto inteligentes graças à capacidade do machine learning de extrair, analisar e armazenar textos;
• Com o AutoML, sua equipe pode treinar modelos personalizados de machine learning sem precisar de escrever linhas de código AutoML;
• Implemente Processamento de Linguagem Natural (PLN) em seus aplicativos usando a API Natural Language.

Conforme o Google, a Natural Language AI oferece as seguintes vantagens e aplicações práticas:

Obtenha insights sobre os clientes: aplique a análise de entidades para localizar e rotular campos em um documento, incluindo e-mails, chats e mídias sociais. Em seguida, é possível usar análise de sentimento para entender as opiniões dos clientes e consultar insights úteis sobre o produto e a experiência do usuário.

Aplicável em diversos idiomas e mídias: a Natural Language, combinada com a API Speech-to-Text, tem o poder de gerar insights de áudios. A API Vision oferece o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) em documentos digitalizados. A API Translation entende sentimentos em diversos idiomas.

Classificação e descoberta de conteúdo: a Natural Language AI é uma tecnologia de classificação de conteúdo em todas as mídias. Assim, possibilita as  melhores recomendações e segmentação de anúncios. 

Por exemplo, se você é um analista de marketing que precisa monitorar discussões online sobre seus produtos ou um pesquisador rastreando atitudes em relação a um determinado tema na internet, esta é a tecnologia ideal! 

Fale com os nossos especialistas

Jéssica Cruz

Data Engineer
Com formação em Banco de Dados e Certificação Google Professional Data Engineer, é especialista em engenharia e pipelines de dados, análise de dados e desenvolvimento de modelos de machine learning.