O processamento automático da linguagem natural (PLN) abrange métodos e tecnologias que permitem às máquinas compreender, gerar, interpretar ou manipular a linguagem humana em forma de texto ou fala. Situado na interseção entre linguística, ciência da computação e inteligência artificial, o PLN busca dotar computadores de capacidades linguísticas, considerando a complexidade, ambiguidade e riqueza das línguas naturais. Diferencia-se dos sistemas que tratam linguagens formais (como linguagens de programação), pois deve lidar com ambiguidade semântica, polissemia, sintaxe variável e contextualização implícita do idioma humano.
Casos de uso e exemplos
O PLN é aplicado em diversas áreas: análise de sentimentos em redes sociais, tradução automática (Google Translate, DeepL), geração de texto (chatbots, assistentes virtuais), resumo automático de documentos, extração de informações (mecanismos de busca, monitoramento automatizado), correção gramatical, reconhecimento e síntese de voz.
Por exemplo, sistemas de resposta automática de e-mails usam PLN para entender o conteúdo das mensagens e sugerir respostas adequadas. Empresas empregam PLN para analisar feedback de clientes e identificar tendências ou problemas emergentes.
Principais ferramentas, bibliotecas e frameworks
Destaque para frameworks e bibliotecas como NLTK (Python), spaCy, Stanford NLP, OpenNLP e CoreNLP. No aprendizado profundo, destacam-se Transformers (Hugging Face), Fairseq (Facebook), BERT, GPT e T5. Para reconhecimento de fala, utilizam-se frequentemente Kaldi, DeepSpeech e Wav2Vec. Para tradução automática, são comuns MarianNMT e OpenNMT.
Desenvolvimentos recentes, evoluções e tendências
Os avanços recentes baseiam-se em modelos de linguagem de grande porte (LLM), como GPT-4, BERT e LLaMA, capazes de realizar tarefas complexas de compreensão, geração e tradução de texto em níveis próximos aos humanos. Tendências incluem a integração do PLN a sistemas multimodais (texto, imagem, áudio), otimização dos modelos para eficiência de recursos e melhoria da robustez contra vieses e erros linguísticos. A personalização do PLN para setores específicos (saúde, direito, finanças) também está em crescimento.