O processamento de linguagem natural, ou PNL, tem sido extremamente bom para criar ferramentas que podem manipular texto. Aqui está uma pequena lição de história para você. Os computadores não são capazes de ler linguagens humanas. Eles só conseguem entender dois estados: 1 e 0 , ou ligado e desligado.
Mas agora a programação avançou bastante devido às técnicas de inteligência artificial. Agora os computadores são capazes de ler linguagens humanas. Isso se deve à PNL. Isso abriu o mundo para uma série de ferramentas de manipulação de texto, como paráfrases. Hoje, vamos contar como a PNL funciona em ferramentas de paráfrase de IA.
Se você é um desenvolvedor iniciante ou apenas alguém interessado em saber o que acontece nos bastidores, este artigo é para você.
Como funciona a PNL em uma ferramenta de paráfrase?
- Pré-processando
Portanto, a PNL tem algumas etapas. Não há mágica acontecendo que permita aos computadores entender o que é a linguagem. Não, existe um processo passo a passo com muitas etapas que acontecem ao final das quais os computadores entendem a linguagem.
Não abordaremos tudo, pois isso literalmente requer um livro, mas diremos o suficiente para que você possa fazer uma pesquisa mais aprofundada por conta própria. Então, aqui está como funciona.
- Tokenização . A tokenização é o processo de dividir o texto em seus menores constituintes. A forma como um token é definido depende do programador. Às vezes, cada caractere é definido como um token e, às vezes, um token consiste em vários caracteres. De qualquer forma, na tokenização, cada frase do texto é dividida em tokens.
- Reconhecimento de palavras. Esta é a segunda etapa na qual os tokens individuais são remontados em palavras. Cada palavra é reconhecida e então verificada sua posição na frase. Isso é feito com a ajuda do “caractere de parada”. Os caracteres de parada são “Espaço”, “Ponto final”, “Vírgula” e basicamente todos os outros sinais de pontuação.
- Compreendendo partes do discurso. A PNL usa as mesmas regras que nós para entender a linguagem. Então, começa tentando entender a gramática. Ele começa compreendendo e reconhecendo as partes do discurso em uma frase inteira.
Nesta fase, podemos dizer que a divisão da sintaxe está completa. Assim, o sistema passa para a próxima etapa, onde trata da semântica.
- Recolhendo Semântica
Também conhecida como análise semântica, é aqui que entra o aprendizado de máquina. Normalmente, a análise semântica é simplesmente impossível para computadores devido às complexidades da linguagem humana. É difícil para os computadores entenderem que uma palavra pode ter múltiplos significados e qual significado usar depende do contexto. Este tem sido um grande obstáculo para a PNL há muito tempo.
Entre no aprendizado de máquina . Permitiu que os computadores acabassem com a compreensão e, em vez disso, apenas os ensinou a reconhecer padrões de linguagem natural. Eles poderiam colher o contexto de uma frase reconhecendo certos padrões. Isso é conhecido como desambiguação do sentido da palavra (WSD) e é uma das etapas da análise semântica.
Aqui estão algumas das outras coisas que acontecem na análise semântica.
- Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER). Basicamente, neste processo, os computadores reconhecem os nomes de pessoas, organizações e locais. Ou em outras palavras, podemos dizer, eles reconhecem substantivos. Isso é possível devido à marcação de classes gramaticais na análise sintática.
- Rotulagem de papéis semânticos (SRL). Nesse processo, o sistema identifica a relação entre as palavras. Por exemplo, identificar quem (sujeito) está realizando uma ação (verbo) sobre algo (objeto). Isto é mais uma vez facilitado pela análise de sintaxe.
- Resolução de Correferência. Nesse processo, o sistema identifica quais palavras e frases de um determinado texto se referem à mesma entidade. Isso os ajuda a vincular os pronomes aos substantivos reais e ajuda a criar “contexto”
- Análise de sentimentos. Nesse processo, o sistema tenta detectar o tom do texto. Ele tenta determinar se o tom é neutro, positivo ou negativo. Isso é necessário para obter mais contexto. Isso é útil para direitos autorais porque ajuda a manter o tom certo ou alterá-lo, se necessário.
- Extração de relação. Neste processo, o sistema tenta determinar as relações entre todas as entidades discutidas no texto. Isto também envolve inferir se a entidade A está relacionada com a entidade C, com base na sua relação com a entidade B.
Então, isso é o que está acontecendo nos bastidores de uma ferramenta de Parafrasear de IA , antes mesmo de parafrasear o texto para melhorar sua clareza. No próximo título, discutiremos como todas as informações obtidas na PNL são usadas para parafrasear o texto.
- Usando técnicas de paráfrase
Após o pré-processamento do texto e a análise semântica, as ferramentas de paráfrase baseadas em PNL são capazes de criar uma “representação semântica” do texto. Esta representação não está vinculada à sintaxe do texto original.
O que isto significa é que a ferramenta de paráfrase é livre para usar qualquer combinação de palavras e frases para retratar a representação semântica. É aqui que as técnicas de paráfrase entram em ação.
Dependendo do algoritmo usado para criar a paráfrase, a ferramenta de paráfrase pode empregar uma ou mais das seguintes técnicas.
- Troca de sinônimos. Esta é uma técnica básica de paráfrase em que a ferramenta substitui palavras específicas do texto por seus sinônimos. Devido à PNL as novas palavras são contextualmente corretas, não alteram nenhuma relação e podem alterar/manter o tom. Isso é excelente para direitos autorais, pois pode lidar com certos problemas, como palavras/frases repetitivas e uso de jargões.
- Substituição de frase. Esta é uma técnica de paráfrase em que frases inteiras são substituídas em vez de palavras. Tem as mesmas propriedades da troca de sinônimos, ou seja, contextualmente preciso, tom alterado/mantido, etc., etc.
- A estrutura da frase muda. Esta é uma técnica avançada em que a ferramenta altera a estrutura das frases de frases complexas. Um dos exemplos mais proeminentes disso é a mudança da voz ativa para a voz passiva ou vice-versa.
Uma ferramenta de paráfrase não se limita a usar essas técnicas uma por uma. Ele também pode usar uma combinação dessas técnicas para uma paráfrase mais abrangente. Isso só é possível devido à PNL, e ela tem sido amplamente utilizada em direitos autorais devido a esses resultados estelares.
Conclusão
Esse foi o funcionamento da PNL em uma ferramenta de paráfrase. Em todo o processo, vimos que as ferramentas de paráfrase agora são capazes de compreender o contexto, o tom e as relações entre as entidades de um texto. Isso os ajuda a parafrasear de forma mais eficaz, melhorando assim suas habilidades de redação. A melhor coisa de tudo isso é que a maioria das ferramentas como essas estão disponíveis em modelos freemium. Isso significa que qualquer pessoa pode experimentá-los.