A compreensão de linguagem natural (Natural Language Understanding, NLU) é um subcampo da inteligência artificial voltado para a interpretação e análise da linguagem humana por máquinas. O objetivo é permitir que sistemas computacionais compreendam não apenas o significado literal de textos ou falas, mas também as sutilezas contextuais, intenções, implícitos e ambiguidades inerentes à linguagem natural. Diferentemente do simples reconhecimento de texto (como extração de palavras-chave), a NLU envolve modelagem semântica e pragmática, permitindo interações mais "inteligentes" entre humanos e máquinas.
Casos de uso e exemplos de aplicação
A NLU é fundamental em aplicações como chatbots, assistentes virtuais, análise de sentimentos, classificação de documentos, detecção de intenção em consultas de clientes e geração automática de respostas. Também é utilizada em tradução automática, busca inteligente de informações e moderação de conteúdo.
No atendimento ao cliente, por exemplo, sistemas de NLU identificam com precisão o motivo do contato e direcionam a resposta adequada. Na área médica, analisam notas clínicas para extrair informações relevantes.
Principais ferramentas, bibliotecas e frameworks
Entre as ferramentas mais utilizadas estão spaCy, NLTK, Stanford NLP, Rasa NLU, AllenNLP e as APIs da IBM Watson e do Google Cloud Natural Language. Modelos pré-treinados como BERT, RoBERTa, GPT e T5 tornaram-se padrões para soluções avançadas em NLU.
Últimos desenvolvimentos, evoluções e tendências
A NLU evoluiu significativamente com o surgimento dos grandes modelos de linguagem (LLMs), que atingem níveis inéditos de compreensão contextual e generalização. As tendências atuais incluem o uso de aprendizado por transferência, refinamento de modelos multilíngues e integração de conhecimento externo para reduzir vieses e aumentar a robustez. Os desafios atuais envolvem a explicabilidade dos modelos e sua adaptação a domínios específicos com poucos dados anotados.