NLP: o que é processamento de linguagem natural
O que é NLP?
O processamento de linguagem natural (NLP, como explicamos no início deste texto) é uma área dentro da Inteligência Artificial (IA) que se dedica a desenvolver a capacidade da tecnologia em entender a linguagem dos seres humanos.
Antes de continuarmos, é necessária uma breve explicação sobre a diferença entre linguagem natural e linguagem de programação. Enquanto a primeira diz respeito a linguagem usada por nós humanos para nos comunicarmos, seja com outras pessoas ou com máquinas, a segunda linguagem é a usada por dispositivos tecnológicos como os computadores.
Entre as linguagens de programação mais comuns, podemos citar Java, Python e Ruby. Os programadores utilizam essas linguagens para criar sistemas e aplicações.
O NLP serve como um tradutor que permite que a tecnologia entenda o usuário mesmo ele usando a linguagem natural.
Além de entender essa linguagem, o NLP também se concentra em capacitar o dispositivo tecnológico para criar respostas, seja por meio de textos ou áudios, para as nossas interações. Dois exemplos da aplicação desse processo são:
- os sistemas de inteligência artificial de nosso smartphone (a SIRI do IOS, por exemplo);
- o chatbot de uma empresa com a qual nos relacionamos.
Um intermédio entre máquina e humanos
Com esse sistema complexo, o NLP é capaz de extrair informações a partir da realização do contato com usuários.
Visto que a inteligência artificial visa simular a estrutura de pensamento dos seres humanos, bem como permitir diálogos complexos entre máquina e humano, o NLP é indispensável para permitir que a máquina compreenda o que está sendo dito e possa estruturar a melhor resposta.
Em suma, a inteligência artificial usa o processamento de linguagem natural (NLP) para entender a linguagem humana e simulá-la.
Além do NLP, alguns outros conceitos estão incluídos no processamento da Inteligência Artificial, entre eles machine learning e deep learning NLP.
O deep learning é um tipo de machine learning (ML), ou, em português, aprendizado de máquina. Quando o assunto é NLP, o deep learning costuma se “encaixar” melhor, pois, este ramo na ML se propõe a desenvolver um tipo de aprendizagem profunda, que utiliza redes neurais artificiais para melhorar a compreensão da máquina acerca de elementos como reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural.
Leia também: Qual a diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning? Veja as 3 principais
Como funciona o NLP?
Com o crescente uso de tecnologias com inteligência artificial, é cada vez mais importante que os dispositivos entendam os usuários, oferecendo melhores experiências e respostas às suas necessidades.
Afinal, uma tecnologia que não compreende o que um usuário deseja causa má impressão, não resolve o problema e ainda cria desconforto entre cliente e empresa.
O Google e as redes sociais já são capazes de entender o comportamento e as necessidades de seus usuários, oferecendo a eles conteúdo relevante e personalizado. Isso torna o usuário mais exigente com a capacidade de uma empresa, ou de um canal de comunicação, em oferecer melhores experiências de acordo com suas interações anteriores, comportamentos e necessidades.
Mas você já pensou como a linguagem humana por ser confusa ou mesmo ambígua?
Por exemplo, algumas palavras normais no nosso dia a dia possuem significados diferentes. A palavra “banco” pode ser usada para banco de sentar ou banco como instituição financeira. Então, como um sistema tecnológico pode entender essa diferenciação?
A importância do contexto (ou intenção)
Os sistemas de NLP permitem que a tecnologia usada não apenas entenda o significado literal de cada palavra que está sendo dita, como também considere aspectos como:
- contexto da conversa;
- significados sintáticos e semânticos;
- interprete os textos;
- análise sentimentos e mais.
Como citado acima, para lidar com toda essa complexidade de interpretação e diálogo, a Inteligência Artificial e seus sistemas utilizam a tecnologia de aprendizado de máquina, ou deep learning. Por meio dessa funcionalidade, os sistemas aprendem a cada interação e refinam sua capacidade de resposta.
Um modelo de NLP aplicado a inteligência artificial precisa dominar dois elementos básicos de uma interação:
- a intenção;
- entidade.
A intenção é o elemento principal desse fluxo. No caso de um chabot, ela é a razão que levou um usuário mandar uma mensagem, como “receber segunda via de boleto”.
Antes de serem lançados no mercado, as ferramentas de inteligência artificial são treinadas por equipes especializadas, que fornecem os dados iniciais para que o sistema possa identificar intenções.
A partir disso, e com o início da utilização dos sistemas pelos usuários, as máquinas continuam aprendendo, o que permite que elas ofereçam mais qualidade e exatidão a cada interação.
Para se aprofundar em conceitos e em como funciona o NLP, indicamos o vídeo abaixo. É um vídeo técnico, mas incrível para quem quer aprender mais sobre a linguagem natural.
Principais usos do NLP
Até aqui entendemos, entre outras coisas, que o NLP faz parte da dinâmica de aprendizado de máquina que permite que um computador entenda, analise e simule a linguagem humana. Mas quais são seus usos mais comuns?
Plataforma de busca online
Você provavelmente já realizou uma busca no Google. Inclusive este artigo pode ter sido encontrado a partir de uma pesquisa nessa plataforma. Acertamos?
Não só o Google, mas todos os mecanismos de pesquisa passam por um processo de compreensão do que um usuário está em busca para, a partir desse entendimento, apresentar os resultados que consideram mais relevantes para aquele usuário.
O mecanismo de busca também precisa entender o conteúdo que está nas páginas que serão oferecidas como resultado, para que ele possa saber qual corresponde melhor ao item pesquisado.
Tudo isso é feito em segundos!
Previsão de pesquisas
Ainda pensando no Google, você já reparou que ele tenta prever o que você vai pesquisar? A tecnologia é tanta que, além de entender o que você está pesquisando, o sistema também tenta adivinhar e sugerir uma pesquisa!
Isso acontece porque ele aprendeu o que os usuários costumam pesquisar com os termos que você começou a digitar, bem como entender seu comportamento de pesquisa.
Coloca processamento de linguagem natural nisso!
Assistentes virtuais
A Siri do iPhone ficou famosa desde quando surgiu, pois era sinal de que a inteligência artificial estava chegando na casa das pessoas e conversando com elas.
Atualmente existem outros sistemas que funcionam como assistente virtual, como a BIA, assistente virtual dos clientes do banco Bradesco. No vídeo abaixo você conhece a BIA e também entende como os assistentes virtuais são capazes de compreender demandas complexas de seus usuários, agindo a partir desses comandos feitos por voz e da maneira mais natural possível.
Outro exemplo de assistente virtual é o Google Home, que controla a televisão, a iluminação, o sistema de climatização e mais a partir da compreensão dos comandos de seus usuários.
Chatbots
É claro que o NLP para chatbot não poderia ficar de fora de uma lista com os principais usos do NLP.
Um recente estudo descobriu que 53% das organizações esperam usar chatbots até 2020. Esse dado é relevante porque não importa se você é um simples usuário ou empreendedor, em ambos os casos essa tecnologia estará presente na sua vida de maneira ainda mais ativa e cotidiana.
Chatbot é um software de comunicação que funciona dentro de aplicativos de mensagens como WhatsApp e Facebook Messenger.
Leia também: Chatbot para WhatsApp ou Facebook Messenger: qual devo usar na minha estratégia de mobile marketing?
Por meio deles os usuários trocam mensagens com empresas, estabelecendo uma conversa com um robô, ou se preferir, com uma máquina, geralmente dotada de inteligência artificial.
O resto sobre chatbot com inteligência artificial você já sabe: por meio do NLP chatbot o sistema compreende as demandas dos clientes e responde usando o processamento de linguagem natural.
Os chatbots para empresas não são usados apenas para atendimento ou suporte, mas também para outras necessidades da organização como em ações de marketing e vendas.
Existem muitos outros exemplos de sistemas que usam o NLP, como:
- Google Translate;
- Hater News, que faz uma análise emocional de usuários;
- Filtro de spam do e-mail;
- Correção automática em sistemas como Google Docs, e mais.
Principais desafios do NLP
Tudo muito bem, tudo muito bom, mas NLP ainda tem muitos desafios pela frente.
O primeiro deles é continuar sua evolução dentro de seu próprio conceito. Ou seja, se manter em constante busca por melhoria na compreensão e da emissão da linguagem natural, indo além do mero significado.
Isso porque é cada vez mais imperativo uma comunicação eficaz entre máquina e usuário, seja para resolver as demandas dos clientes a qualquer hora do dia ou da noite, como é o caso dos usos do chatbot nas empresas para:
- reduzir custos nas empresas;
- ampliar a satisfação do cliente;
- tornar o relacionamento entre negócios e consumidores mais estreito e menos burocrático;
- facilitar a execução de tarefas simples e automáticas, como transferir dinheiro para um outra conta usando apenas a voz e mais!
Evolução diária para atender as necessidades do mercado
A vida atual pede agilidade, economia de tempo e facilidade. Todos os dias novas demandas do mercado surgem, por isso o NLP deve manter sua evolução para ser cada vez mais indispensável no dia a dia de todo mundo.
O segundo aspecto desafiador é a adaptação a uma linguagem mais coloquial, que muitas vezes tem sua pontuação omitida, além da grafia incorreta (seja por erros de digitação ou falta de domínio das regras gramaticais). Compreender quando tudo isso acontece e entender o que o usuário gostaria de ter escrito é, sem dúvida, uma demanda obrigatória e bastante complexa.
Se erros como estes são comuns quando o usuário escreve uma mensagem, imagine quando ele usa a fala para se comunicar com o sistema. De maneira geral, a língua falada é mais solta e pode causar ainda mais confusão ao sistema de IA.
Um outro desafio ainda maior é fazer com que a máquina/robô possa compreender o que há além das palavras.
Quando uma pessoa conversa com outra por meio da fala, o diálogo que se estabelece vai muito além das palavras trocadas. Tom de voz e respiração dizem muito sobre o estado dos interlocutores e pode fazer toda a diferença para a compreensão sobre a melhor maneira de responder a quem se dirige a você.
Por exemplo, se você está extremamente preocupado com alguma situação, você preferiria se relacionar com um sistema que sinta empatia por você ou com alguém frio e com respostas secas?
Como você pode imaginar, alcançar um nível de tecnologia que permita que a máquina compreenda todos esses sinais inclusive emocionais de um usuário não é uma tarefa simples.
Exemplos de NLPs
Esperamos que você tenha compreendido o que é NLP, mas você tem ideia de como usá-lo em suas aplicações? Existem sistemas de NLP que devem ser integrados ao sistema que você deseja usar para comunicar máquina e usuário.
No caso da implementação de um chatbot, você usa um dos sistemas de NLP em conjunto com a plataforma de chatbot, para que ambos trabalhem para desenvolver seu bot e oferecer uma melhor experiência para os usuários.
A seguir, dois exemplos de NLP:
- DialogFlow (Google)
- LUIS (Microsoft)
DialogFlow (Google)
Assim como quase tudo que o Google desenvolve, o DialogFlow é simples de usar e oferece uma experiência muito intuitiva para quem deseja adotar o NLP para a criação de chatbots.
Esse NLP é um provedor em evolução para português do Brasil, mas seus recursos tornam seu uso bastante vantajoso para quem deseja construir bots.
Você pode usar o sistema de learning machine para compreender o que os usuários querem dizer à você por meio de seus canais digitais, bem como retransmitir a mensagem em resposta.
LUIS (Microsoft)
LUIS parece um nome fofo, mas na verdade é uma sigla para Language Understanding Intelligent Service, ou, Serviço Inteligente de Compreensão de Linguagem.
Como prevê sua definição, esse provedor de NLP chatbot tem objetivo de facilitar a comunicação entre seres humanos e máquinas. Para isso, ele busca reconhecer não apenas as palavras usadas em uma conversa, mas também reconhecer a intenção de uma solicitação por meio de reconhecimento de voz.
O objetivo da Microsoft com o LUIS é possibilitar que mesmo pessoas sem formação e conhecimentos avançados possam criar sistemas de inteligência virtual e aplicá-los em seus negócios.
Também é um serviço baseado em learning machine que permite a compreensão
entre usuários e máquinas durante a troca de mensagens para a solução de variadas situações.
Aplicação do NLP no dia a dia das empresas
Resumidamente, o uso de sistema de processamento de linguagem natural (NLP) permite que a comunicação entre máquinas com inteligência artificial e humanos se torne mais espontânea.
O contato com ferramentas de IA está se tornando cada vez mais comum para as pessoas e vantajoso para as empresas, que podem usar a tecnologia para:
- oferecer melhores experiências de atendimento para seus clientes;
- reduzir custos;
- otimizar ações de marketing e vendas e por aí vai!
Compreender o que é NLP auxilia no entendimento de como a inteligência artificial funciona e porque ela está sendo tão bem aceita pelos usuários.
Uma das maneiras mais comuns do uso de todo esse conjunto de tecnologias e sistemas é a criação de chatbot para empresas. Seja no atendimento, para marketing ou vendas, essa funcionalidade oferece muitas vantagens para negócios, se tornando inclusive um diferencial competitivo de mercado.
Para aproveitar melhor os recursos de NLP e Inteligência Artificial no bot e na sua empresa, recomendados o uso do BLiP, plataforma de chatbot criada pela Take que já é integrada aos provedores Watson Assistant, LUIS e DialogFlow e que permite a portabilidade entre eles sem perda de dados do seu bot.
O BLiP oferece tudo o que você precisa para construir, promover e evoluir um chatbot eficiente que apoie sua estratégia.
Com o sistema você poderá criar:
- chatbot para WhatsApp;
- chatbot para Facebook Messenger;
- chatbot para site da sua empresa;
- chatbot para Telegram;
- chat em aplicativos.
Com o bot builder do BLiP, você pode estruturar seu chatbot e colocá-lo no ar em poucos passos.