• O processamento de linguagem natural (NLP) é um ramo da ciência de dados que visa treinar computadores para processar e interpretar conversas em formato de texto, da mesma forma que os humanos fazem ao ouvir.
  • As aplicações de NLP são difíceis e representam um desafio durante o desenvolvimento, pois os computadores exigem que os humanos interajam com eles usando linguagens de programação estruturadas e não ambíguas como Java, Python, etc.
  • A aplicação do processamento de linguagem natural, ciência de dados, ML e IA mudou nossa forma de interagir com os computadores, e continuará a fazê-lo no futuro.

O processamento de linguagem natural (NLP) é um ramo importante da inteligência artificial (IA) dentro da ciência de dados, dedicado à extração de informações a partir de dados textuais. Isso resultou em um aumento na demanda por profissionais de NLP, pois cada conversa e expressão contém informações valiosas cruciais para a tomada de decisão.

No entanto, extrair informações de dados textuais representa um grande desafio, dada a multitude de idiomas, expressões e tons utilizados pelos humanos. Os dados gerados por nossas interações diárias são intrinsecamente não estruturados. No entanto, os avanços na ciência de dados e nas técnicas de NLP permitiram que as máquinas iniciassem conversas significativas com os humanos. Neste artigo, vamos explorar e aprofundar as dez técnicas de NLP mais utilizadas em ciência de dados.

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1. Tokenização em NLP

A tokenização, uma técnica fundamental de NLP, consiste em segmentar o texto em frases e palavras, dividindo-o essencialmente em tokens. Esse processo elimina certos caracteres como pontuação e hífens para tornar o texto mais fácil de analisar.

Vejamos este exemplo: durante a tokenização, o texto geralmente é dividido por espaços em branco. No entanto, podem surgir problemas, especialmente com pontuação. Por exemplo, no caso de abreviações como 'Dr.', o ponto idealmente deveria ser preservado como parte do mesmo token, mas a tokenização pode dividi-lo erroneamente em duas palavras. Esse desafio se acentua em áreas com textos biomédicos complexos contendo muitos hífens, parênteses e sinais de pontuação, causando potenciais complicações durante a tokenização.

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2. Stemming e lematização

O principal objetivo do stemming em NLP é reduzir as palavras à sua forma raiz, com o objetivo de agrupar as variações de palavras que têm o mesmo significado. O stemming consegue isso removendo os afixos das palavras, racionalizando o processamento para maior eficiência.

Por outro lado, a lematização consiste em converter as palavras em sua forma de dicionário, chamada lema. Por exemplo, 'hates' e 'hating' são variações da palavra 'hate', sendo 'hate' o lema para ambas. O objetivo da lematização é semelhante ao do stemming — agrupar diferentes formas de palavras — mas emprega uma abordagem distinta.

3. Remoção de stopwords

A frequência do termo (TF, do inglês Term Frequency) quantifica a frequência de uma palavra em um documento específico. Ela é calculada contando o número total de ocorrências da palavra e dividindo pelo comprimento total do documento, ou seja, TF = Número total de ocorrências / Comprimento total do documento.

Por outro lado, o IDF (Inverse Document Frequency, frequência inversa do documento) atribui um peso a cada palavra com base em sua importância. Isso é determinado tomando o logaritmo do número total de documentos no conjunto de dados dividido pelo número de documentos que contêm essa palavra específica.

O TF-IDF, produto da TF e do IDF, fornece uma medida da importância de uma palavra. As palavras com maior importância recebem pesos maiores por meio desse cálculo estatístico. Essa técnica é amplamente utilizada pelos motores de busca para avaliar e classificar a relevância dos documentos em resposta às palavras-chave inseridas.

4. Frequência do termo – frequência inversa do documento (TF-IDF)

A TF, ou frequência do termo, mede a frequência de uma palavra em um dado documento. Ela é calculada contando o número total de ocorrências da palavra e dividindo pelo comprimento total do documento, ou seja, TF = Número total de ocorrências / Comprimento total do documento.

O IDF, ou frequência inversa do documento, atribui um peso a qualquer cadeia de acordo com sua importância. Ele calcula isso tomando o logaritmo do número total de documentos no conjunto de dados naquele momento dividido pelo número de documentos que contêm essa palavra específica. O TF-IDF é a importância de uma palavra multiplicando os termos TF e IDF, ou seja, TF * IDF.

Assim, por este método, as palavras com maior importância recebem pesos mais elevados usando essas estatísticas. A técnica TF-IDF é principalmente usada pelos motores de busca para avaliar e classificar a relevância de qualquer documento com base nas palavras-chave fornecidas.

5. Extração de palavras-chave em NLP

A extração de palavras-chave é um método de análise de texto que identifica automaticamente as palavras e expressões mais importantes em um determinado texto. Essa técnica ajuda a resumir o conteúdo e a identificar os principais tópicos abordados.

Ela funciona em diversas fontes de texto, incluindo documentos, publicações em redes sociais, fóruns online e artigos de notícias. Usando a extração de palavras-chave, as empresas podem discernir eficientemente as menções predominantes dos clientes na internet, economizando um tempo considerável em comparação com os métodos tradicionais de processamento manual.

Dado que mais de 80% dos dados diários são não estruturados, a extração automática de palavras-chave é indispensável para empresas que buscam analisar eficientemente os dados dos clientes.