Os Desafios do Processamento de Linguagem Natural na Língua Portuguesa

O que é NLP, afinal?

O Processamento de Linguagem Natural é um campo da inteligência artificial dedicado a fazer com que computadores compreendam e processem a linguagem humana. Essa tecnologia já está presente no nosso cotidiano de diversas formas:

– Assistentes virtuais que respondem nossas perguntas

– Tradutores automáticos de textos

– Chatbots que simulam conversas naturais

– Sistemas que analisam sentimentos em comentários

– Ferramentas que geram textos originais

– Legendas automáticas em vídeos

A importância do NLP está justamente na forma como nos comunicamos. Se os computadores conseguem entender nossa linguagem natural, eles podem nos ajudar em inúmeras tarefas e tornar nossa interação com a tecnologia muito mais intuitiva.

Por que o português brasileiro é um desafio para o NLP?

Ensinar uma máquina a entender o português brasileiro é como ensinar samba – precisa de muito jogo de cintura e paciência. Vamos explorar os principais “perrengues” que desenvolvedores e pesquisadores enfrentam:

1. Gírias e expressões regionais: um pesadelo para algoritmos

O brasileiro tem um talento especial para criar novas palavras e expressões. O que era “massa” ontem, hoje pode ser “brabo” e amanhã “cringe”. Algumas dificuldades:

– Cada região tem seu vocabulário próprio: o “tu” do Sul, o “oxe” do Nordeste, o “trem” mineiro

– As gírias evoluem mais rápido que a velocidade com que os sistemas são atualizados

– Expressões como “mano do céu” ou “tá ligado” são praticamente intraduzíveis para algoritmos

Como resultado, manter modelos de NLP atualizados com essas variações regionais e temporais é um desafio constante.

2. Ironia e sarcasmo: o tom que engana

“Nossa, que ideia genial!” – dependendo do contexto, essa frase pode ser um elogio sincero ou pura ironia. Para um brasileiro, a diferença é clara, mas para uma máquina?

A ironia brasileira é praticamente uma arte. Quando falamos algo com aquele tom sarcástico característico, qualquer brasileiro entende na hora a intenção real. Mas os algoritmos ficam completamente perdidos sem os sinais não-verbais como entonação, expressões faciais e gestos.

Além disso, o uso de emojis para reforçar ou até inverter o significado da mensagem adiciona outra camada de complexidade. Como explicar a um sistema que “Parabéns! 👏👏👏” pode significar tanto admiração quanto deboche?

3. Escassez de recursos específicos

Enquanto idiomas como o inglês e o chinês contam com:

– Enormes conjuntos de dados anotados

– Modelos pré-treinados otimizados

– Bibliotecas e ferramentas abundantes

O português brasileiro ainda sofre com a escassez de material de qualidade. Muitos sistemas acabam sendo treinados com:

– Dados de português europeu (que tem diferenças significativas)

– Traduções automáticas do inglês (que nem sempre captam as nuances)

– Textos formais que não refletem o jeito que falamos no dia a dia

É como tentar fazer um bolo sem receita – dá para fazer, mas o resultado nem sempre é o esperado.

4. Complexidade gramatical e morfológica

O português tem uma gramática repleta de regras e exceções. Um simples verbo pode ter dezenas de formas diferentes (eu falo, tu falas, ele falou, nós falaremos, eles falarão…). Compare isso com o inglês, onde as variações são muito menores.

Essa complexidade morfológica complica bastante a tarefa de ensinar um computador a entender a estrutura da nossa língua. Modelos que funcionam bem para o inglês muitas vezes têm dificuldade em lidar com essa característica do português.

5. Ambiguidade semântica

O português é rico em palavras com múltiplos significados. A palavra “manga”, por exemplo, pode referir-se a uma fruta ou à parte de uma roupa. O modelo precisa interpretar o contexto corretamente para entender o significado adequado.

Em frases como “Ele adora manga no almoço”, fica mais claro que se trata da fruta. Mas em outros casos, a ambiguidade pode ser muito mais sutil e confundir até mesmo os sistemas mais sofisticados.

6. A informalidade no dia a dia

O brasileiro tem um jeito muito próprio de se comunicar no cotidiano:

– Abreviações: “blz”, “flw”, “tmj”

– Diminutivos e variações: “vozinha” vira “vó”, que vira “véia”, que vira “véi”

– Mistura com internetês e estrangeirismos

Para um sistema de NLP, cada uma dessas variações é uma nova palavra para aprender, multiplicando a complexidade do processamento.

O que está sendo feito para superar esses desafios?

Apesar das dificuldades, o NLP em português brasileiro tem avançado significativamente nos últimos anos:

– Desenvolvimento de modelos específicos como o BERTimbau (versão brasileira do BERT) e o T5-PT

– Criação de datasets mais ricos, incluindo conversas reais, gírias e até memes

– Crescimento da comunidade de pesquisadores e desenvolvedores interessados na área

– Adaptação de tecnologias para nossa realidade linguística e cultural

A comunidade tecnológica brasileira não desiste fácil. Cada vez mais vemos iniciativas para criar recursos específicos para nossa língua e adaptar algoritmos para nossas peculiaridades.

O futuro do NLP em português

Com o avanço da tecnologia, é esperado que o NLP se torne cada vez mais presente no nosso dia a dia. Em breve, poderemos ter:

– Chatbots que se comunicam de forma realmente natural e entendem nossas expressões

– Tradutores automáticos que funcionam com precisão mesmo com gírias e regionalismos

– Ferramentas que captam nuances como ironia e sarcasmo nas redes sociais

– Sistemas que entendem e respeitam as variações regionais da nossa língua

No fim das contas, o NLP em português brasileiro é como um adolescente tentando se encontrar: cheio de potencial, mas ainda lidando com as complexidades da vida. Com tempo, pesquisa e dedicação, as máquinas vão aprender a responder “tá de boa” sem parecer que caíram de paraquedas na conversa.

Aqui na Solvis temos alguns modelos que fazem uso de NLP para turbinar os nossos serviços, como um modelo de análise de sentimento e modelos de categorização de comentários para diferentes setores.

Sabendo do desafio linguístico que é, esses modelos passam por constantes melhorias e atualizações, sempre sendo criteriosamente testados e avaliados pelo time de Analytics, a fim de continuarem nos ajudando a extrair valiosos insights, enriquecendo ainda mais nossos materiais e produtos.