O que é NLP e como implementar no seu negócio?
A combinação de linguagem com tecnologia impulsionou a inovação em inteligência artificial. Com a estratégia certa, esse mecanismo pode ajudar as empresas.
Combinar tecnologias de computação com a linguagem humana se tornou uma força revolucionária para a ciência moderna. E no coração, ou melhor, no cérebro dessa estratégia está o processamento de linguagem natural ou NLP.
Já pensou como seria desafiador fazer uma pesquisa na internet e não obter um resultado satisfatório? E se os assistentes virtuais ou chatbots sugerissem algo completamente contrário ao que falamos? O quanto confusa ficaria sua caixa de email sem os filtros de spam?
Essas ferramentas representam apenas parte do poder do processamento de linguagem natural (NLP), uma forma de inteligência artificial que promete aplicações muito além dos smartphones.
Para as empresas, a capacidade de processar a fala e palavras escritas em tempo real pode ser fundamental. Automatizar tarefas que antes exigiam uma cuidadosa análise manual, entender melhor os sentimentos dos consumidores e funcionários, analisar dados estão entre as principais contribuições.
Fique conosco e saiba o que é NLP, como funciona o processamento de linguagem natural e seus principais usos!
O que é NLP?
O processamento de linguagem natural (NLP) é uma vertente da Inteligência Artificial (IA) que se dedica a desenvolver a capacidade da tecnologia entender a linguagem dos seres humanos.
De forma simplificada, é a capacidade de um computador de processar e compreender a linguagem das pessoas, seja na forma escrita, falada ou digital.
Além de compreender a linguagem, o NLP também capacita os dispositivos tecnológicos ou sistemas para criar respostas por meio de textos e áudios para a interação homem-máquina.
Nós e a tecnologia utilizamos linguagens diferentes e é necessário um intermediário para possibilitar que essa interação ocorra. Para isso, é preciso que a comunicação seja fluida, afinal, a sensação de se comunicar com um “robô”, quando as respostas são automáticas, não é das melhores.
Nesse sentido, a IA se tornou crucial nos negócios, e a NLP é vista como uma área importante de crescimento para as estratégias de muitas empresas.
De acordo com os dados do relatório 2021 Global AI Adoption Index da IBM, um terço das empresas está usando IA de alguma forma, enquanto 43% estão explorando esse caminho.
O relatório apontou também que o Processamento de Linguagem Natural está entre os principais motivos pelos quais as empresas estão adotando a IA. Mais de 50% das empresas que adotaram IA estão usando aplicativos ou sistemas com NLP.
A expansão da inteligência artificial não é surpreendente, considerando os imensos benefícios que as empresas obtêm por meio dela, como aumento da eficiência, produtividade, reduz custos e aumenta os resultados financeiros de uma empresa, entre outros.
Natural Language Processing: o próximo passo da Inteligência Artificial
Como funciona o processamento de linguagem natural?
O reconhecimento da fala humana pode ser dividido em diferentes áreas. Estas representam etapas, que são posteriormente utilizadas para o reconhecimento geral do texto, como:
- Reconhecimento da linguagem;
- Classificação de palavras e frases individuais;
- Aquisição de informações gramaticais, como formulários básicos
- Identificar funções de palavras individuais em uma frase (sujeito, verbo, objeto, adjetivo, etc.);
- Interpretação do significado de sentenças;
- Compreensão de contextos e relações de frases.
As etapas envolvidas no processamento da linguagem natural começam com o acesso aos dados em sua forma original (uma mensagem escrita em um banco de dados, por exemplo) e uma base de linguagem para comparação.
Depois que os dados são coletados, as informações são divididas usando várias técnicas de pré-processamento de dados.
Quais são as principais técnicas de NLP?
Para fins de organização, podemos dividir a área de Natural Language Processing em três principais subáreas: a análise de sentimentos, a análise de intenção e a categorização da informação.
- Análise de sentimento: consiste no uso das ferramentas de NLP a fim de extrair o sentimento de uma frase ou sentença. Geralmente, utilizam-se classificações binárias, como positivo ou negativo.
- Análise de intenção: busca identificar a intenção e o significado por trás de um determinado texto ou fala.
- Categorização: tem como objetivo separar o conteúdo em classes principais.
Mas não para por aí. Também existem três tipos diferentes de técnicas usadas nas disciplinas de processamento de linguagem natural. As mais utilizadas são:
- Redes neurais profundas, que podem ser usadas para modelar informações e determinar um resultado preferido em um determinados casos de uso.
- Aprendizado de máquina e outras abordagens tradicionais de IA, que contam com o uso de “dados de treinamento” para tomar decisões com base em métodos estatísticos.
- Técnicas baseadas em regras, que tomam decisões com base em um determinado conjunto de parâmetros.
Principais usos do processamento de linguagem natural
Se a dinâmica de aprendizado de máquina atrelada ao processamento de linguagem natural permite que um computador entenda, analise e simule a linguagem humana, você sabe quais são seus usos mais comuns? Confira!
Análise emocional de usuários
A área de análise de sentimentos consiste no uso das ferramentas de NLP a fim de extrair o sentimento de uma frase ou sentença. Geralmente, utilizam-se classificações binárias, como positivo, negativo ou neutro.
Uma organização pode adotá-la para entender se as menções à empresa nas redes sociais, por exemplo, são positivas ou não e, então, mobilizar o departamento de relações públicas para melhorar os resultados obtidos.
Assistentes virtuais
Siri, Alexa, Google Assistente. Podemos falar que os assistentes virtuais caíram no gosto popular, não é?
O que muita gente não sabe é que os assistentes virtuais são construídos com os princípios da NLP para que consigam entender as solicitações das pessoas e sejam capazes, até, de desenvolver uma conversa.
A comunicação ocorre com a identificação nos padrões da fala graças ao reconhecimento de voz. Em seguida, os assistentes virtuais deduzem o sentido da interação e apresentam uma resposta útil.
Chatbots
Investir em chatbots é uma grande carta na manga das empresas em busca de evolução no relacionamento com o novo consumidor. Uma comunicação eficaz entre máquina e usuário para os negócios possibilita a solução das demandas dos clientes a qualquer hora do dia.
Os bots utilizam recursos de inteligência artificial, como o NLP e o machine learning, para oferecer possibilidades de conversação.
Por conta do processamento de linguagem natural, os chatbots estão cada vez mais sofisticados, utilizando algoritmos complexos para interpretar o que os usuários dizem e responder de maneira natural.
Plataformas de buscas
Outro grande uso, que inclusive impulsionou a tecnologia nos últimos anos pelas Big Techs, foi no mercado de buscadores da internet.
O Google, por exemplo, adota algoritmos de NLP para entender a intenção de busca dos usuários e conseguir direcionar as páginas que melhor atendem ao objetivo pesquisado.
Além disso, você já notou que o Google tenta prever o que você vai pesquisar sugerindo palavras na barra de buscas? Mais uma vez o NLP em ação identificando o que você está tentando dizer.
Spam
Outro uso cotidiano do NLP que nos afeta diariamente: o filtro de spam. Parece trivial, mas o mecanismo utilizado é o processamento de linguagem natural para identificar características de spam nos corpos e títulos de mensagens enviadas por e-mail.
Além disso, os sistemas gerenciadores dessas plataformas utilizam métodos inteligentes para dividir e-mails em categorias, como acontece no Gmail, por exemplo.
Tradução automática
A tradução de idiomas é uma das mais antigas das aplicações de NLP. Traduzir textos de um idioma para o outro envolve diferentes conhecimentos humanos e graças ao processamento de linguagem essa tradução tem ficado cada vez mais correta.
Textos complexos e difíceis estão sendo traduzidos com maior precisão pela máquina com o NLP, apresentando resultados gramaticalmente corretos.
