NLP: entenda o que é processamento de linguagem natural?

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Não usa o NLP em sua empresa? Entenda o conceito e onde ele pode ser aplicado em prol de seu negócio!

NLP: entenda o que é processamento de linguagem natural?

Você já conta com alguma solução de NLP na sua empresa? Se não, está na hora de investir nessa tecnologia cujas aplicações são diversas, versáteis e muito úteis para os processos corporativos.

Afinal, o Processamento de Linguagem Natural faz a ponte para que máquinas e pessoas se comuniquem e está alinhado à virtualização que a transformação digital propõe como novo modelo de negócio.

Quer descobrir mais sobre esse assunto? Então, siga com a leitura, pois vamos passar as principais informações. Aproveite!

O que é NLP?

NLP — sigla para Natural Language Processing, expressão que pode ser traduzida para o português como Processamento de Linguagem Natural —, é uma área da Inteligência Artificial que atua como uma interface entre homem e máquina capaz de garantir sua comunicação.

Assim, serve como um intermediário que traduz informações verbais ou escritas que estão em linguagem natural para formatos digitais, permitindo que as tecnologias compreendam o que o usuário quer dizer.

Nesse sentido, não se limita a apenas oportunizar que o significado literal das palavras seja entendido, como também busca analisar os elementos subjetivos que afetam a interpretação do que está sendo expressado.

Como funciona o Processamento de Linguagem Natural?

O NLP funciona a partir da combinação de várias técnicas e tecnologias alocadas a fim de possibilitar a interpretação da linguagem humana por máquinas, atingindo todos os seus aspectos simbólicos, tanto objetivos quanto subjetivos.

Assim, desde métodos estatísticos até o Machine Learning, passando por algoritmos, são utilizados para a adaptação e a transformação da linguagem natural em padrões ou variáveis compreensíveis por sistemas de informática. Na prática, todos esses elementos viabilizam atividades como:

  • coleta dos dados;
  • conversão de fala em texto escrito ou vice-versa;
  • tradução automática do idioma;
  • segmentação do conteúdo em partes menores;
  • classificação individualizada de termos;
  • avaliação gramatical;
  • identificação das funções das palavras nas sentenças;
  • extração contextual de informações estruturadas;
  • correlação entre as partes do texto;
  • criação de sinopses e sumários;
  • analise e categorização com base na linguística;
  • entendimento dos significados;
  • interpretação dos sentimentos.

Quais são os principais usos do NLP?

Para uma empresa Data Driven, o NLP já é um aliado, devido às suas diversas aplicações que estão disponíveis no mercado, e vem crescendo com a evolução da Data Science, proporcionada pela aceleração da transformação digital. Veja a seguir quais são esses usos!

Análise de sentimentos

Identificar significados, interpretações e opiniões subjetivas é essencial para as empresas construírem um relacionamento com seus clientes, anteciparem tendências comportamentais ou perceberem insatisfações.

Assim, a análise de sentimentos é aplicada em grandes volumes de dados para mapear esses pontos. Um exemplo disso é seu uso em comentários nas redes sociais sobre um determinado assunto para descobrir se ele tem uma avaliação positiva ou negativa.

Revisão de documentos

Contratos e outros documentos são fundamentais para garantir a segurança jurídica das empresas. Entretanto, seu volume muitas vezes torna o processo de avaliação e correção uma tarefa bastante complexa. O NLP pode ajudar nisso, reduzindo a burocracia ao revisá-los automaticamente e indicando os principais pontos de atenção para o jurídico.

Detecção de spam

O spam é uma fonte constante de incômodo, certo? Por isso, a maioria das pessoas usa filtros a fim de evitá-los. Mas você sabia que até nessa função trivial do seu assistente de e-mail o NLP está envolvido? Esse é o mecanismo aplicado para identificar quando uma mensagem é ou não um spam e, por consequência, eliminá-la se classificada dessa maneira.

Chatbots

Muitas empresas estão investindo em bots para atender a grande demanda de clientes que as procuram em seus canais digitais. Nesses softwares, o NLP atua associado a outras capacidades da Inteligência Artificial para:

  • identificar e entender o que as pessoas desejam;
  • interagir com elas e responder a essas demandas.

Assistentes virtuais

De forma semelhante aos chatbots, os assistentes virtuais também usufruem do NLP em conjunto com outras vertentes da Inteligência Artificial com o objetivo de entender demandas e automatizar atendimentos, respectivamente.

Entretanto, suas aplicações são mais amplas, incluindo soluções que recebem ligações para o agendamento de serviços ou sistemas de apoio individuais que realizam tarefas no meio digital mediante um comando de voz.

Mecanismos de buscas

Os mecanismos de busca também usam o NLP em prol de compreender o que o usuário quer que seja pesquisado e direcioná-lo para os resultados mais adequados ou para sugestões de termos que possam melhor explicar tal desejo.

Ou seja, quando um conjunto de palavras é digitado nesses sites, essa tecnologia age contextualizando, bem como associando significados subjetivos com os dados de comportamentos virtuais já registrados ou informações demográficas, em um processo que utiliza também Machine Learning e Data Analytics.

Behavioral insights

Uma nova aplicação do NLP que tem ganhado a preferência das empresas é a análise das interações entre clientes ou potenciais consumidores com a marca a fim de obter insights comportamentais. Nesse caso, todas as interações faladas ou escritas são avaliadas com o uso de uma solução que conta com essa tecnologia para identificar de falhas á oportunidades.

Quais são o principais desafios do NLP?

Por se tratar de uma tecnologia tentando entender o complexo conjunto de significados que são associados às palavras, o NLP enfrenta um grande desafio. Afinal, nem sempre outra pessoa consegue compreender completamente a intenção por trás do que é dito, mesmo quando conta com a expressão facial e corporal para ajudar.

Nesse sentido, não é viável que a solução seja 100% precisa, especialmente porque tais interpretações estão sujeitas a elementos individuais, sociais ou culturais que ficam implícitos ou são subjetivos.

Duplos sentidos, ambiguidades, eufemismos, ironias e outras figuras de linguagem que dependem de experiências em interações anteriores são os principais problemas. Mas gírias regionais ou expressões mais antigas também podem estar sujeitas a erro.

Assim, desde as palavras em si até a tonalidade da voz, passando pela análise sintática, semântica, lexical e morfológica, têm sido constantemente atualizadas por meio do Machine Learning para superar tais limitações.

O NLP é uma tecnologia que está revolucionando as interações de pessoas com máquinas. No contexto da transformação digital, isso implica que negócios com canais virtuais tenham um importante aliado capaz de melhorar sua comunicação e otimizar suas estratégias, já que ele se converte em uma fonte de informações relevantes ao interpretar os dados não estruturados das conversas.

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