Linguagem de processamento natural | IPOL
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O PLN é o futuro da inteligência artificial e, para que tenha cada vez mais sucesso a pergunta é: como interpretar mensagens codificadas em linguagem natural e decifrá-las para a linguagem de máquina com eficiência?
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) está ligado ao desenvolvimento de tarefas que dependem de informações expressas em alguma língua natural como, por exemplo, tradução, interpretação de textos, busca de dados em documentos, entre outros.
Os níveis de processamento são definidos por níveis de linguagem que um idioma pode ter e divididos em 7 diferentes, ordenados por dificuldade de implementação:
2) Morfologia;
3) Léxico;
4) Sintático;
5) Semântico;
6) Discurso;
7) Pragmático.
Já os tipos de abordagem, são divididos da seguinte forma:
1) Simbólica;
2) Estatística;
3) Conexionista;
4) Híbrida.
Segunda-feira, às seis horas da manhã o celular desperta para que a pessoa possa acordar e se arrumar para ir ao trabalho. Através de um sensor, a cama detecta de a pessoa se levantou, abre as cortinas, liga o chuveiro e o sistema de aquecimento do banheiro, e liga a cafeteira. Após ela sair do banho e pegar a sua xícara de café, a pessoa questiona ao celular qual é a previsão do tempo do dia, sua assistente virtual responde prontamente, e complementa com um resumo das principais notícias do dia que é algo que faz todos os dias.
Todas as tarefas descritas nesta manhã de segunda-feira do usuário X, podem ser vividas por qualquer pessoa nos dias de hoje que tenha acesso a tecnologia. Mas, o que todos as ações têm em comum? A resposta é simples: técnicas de processamento de linguagem natural.
Então de modo geral, podemos entender que o Processamento de Linguagem Natural é uma área interligada a inteligência artificial, e estuda as potencialidades e dificuldades de uma máquina ao ser submetida a entender a linguagem dos seres humanos. O objetivo deste campo de estudo é fornecer as máquinas a capacidade de reconhecer, entender e interpretar inúmeros dados. Isso significa criar resumos, extrair informação, interpretar os sentidos, analisar sentimentos e até aprender conceitos com os textos processados.
Através do PLN, os estudiosos buscam entender questões computacionais que requerem uma compreensão dedicada de uma ou mais línguas naturais. Por isso, se aprofundam nos conceitos pré-estabelecidos em várias disciplinas: filosofia da linguagem, psicologia, lógica, inteligência artificial, matemática, ciência da computação, linguística computacional e linguística.
Com este conjunto de informações, fica fácil compreender o quanto a PLN é fundamental para o desenvolvimento e avanço das ações relacionadas à inteligência artificial e porque esta é uma tecnologia tão importante nos dias de hoje. Por oferecer impacto em diversas áreas do dia a dia do usuário, entendê-lo profundamente é fundamental para aplicá-lo em muitas frentes da inteligência artificial.