Os chatbots são uma tendência crescente em todas as indústrias. No entanto, apesar de sabermos que são robôs, queremos que falem connosco como um ser humano o faria. É neste aspeto que a Linguística entra em ação.
Neste artigo, iremos mostrar-lhe como a Linguística pode melhorar e tornar o seu chatbot mais human-like.
Chatbots
Um chatbot (agente conversacional ou sistema de diálogo) é um sistema de computador que opera como interface entre um humano e um software. Essa comunicação pode ser realizada através de linguagem falada e/ou escrita (Galintsky 2019).
Um chatbot com Inteligência Artificial permite que seja possível uma conversa idêntica à que dois humanos teriam. Uma conversa composta por um diálogo corrido de onde se pode tirar e receber informação de forma intuitiva e natural.
Os bots conversacionais são cada vez mais usados por empresas para optimizar os seus serviços, sejam estes internos ou de apoio ao cliente. Estes automatizam certos processos de forma simples e rápida, não deixando transparecer que se trata de um robô.
No entanto, o foco destes ajudantes virtuais não é levar os utilizadores a pensar que estão a falar com um humano, até porque, apesar de evoluídos, ainda têm as suas limitações.
O seu objetivo é responder de forma o mais inteligente possível e para que isso seja possível têm de ter algum tipo de conhecimento da linguagem natural utilizada pelas pessoas.
Linguística
A Linguística é a ciência que estuda a linguagem humana. Ou seja, todas as línguas utilizadas pelos seres humanos.
A linguagem humana permite a criação de uma inúmera quantidade de enunciados, a partir de um conjunto finito de elementos, como regras gramaticais e símbolos (alfabeto). Contudo, estes elementos podem ser dispensáveis, existindo línguas apenas faladas.
Ainda que, num plano geral, achemos que a fala e a escrita se encontram em patamares iguais, isso não é bem verdade. A linguagem oral é o centro.
A fala, segundo Chomsky, é uma capacidade inata e universal, o que significa que desde o momento em que nascemos e começamos a processar o inputs que vamos captando à nossa volta, a chamada «gramática universal».
Já a escrita é uma invenção recente, tendo pouco mais que 5000 anos. A linguagem escrita surgiu da necessidade de gravarmos o que era expresso verbalmente e foi dessa necessidade que se inventaram e estipularam as regras e símbolos que nos são tão banais.
Linguística Computacional
Há uma parte da tecnologia que se relaciona com a Linguística e daí resultam processos computacionais para o processamento da linguagem humana. Essa área, que envolve a Inteligência Artificial, é chamada de Linguagem Computacional, ou, mais recorrentemente, em inglês, Natural Language Processing (NLP).
É através desses processos computacionais que os sistemas adquirem a capacidade de reconhecer e produzir informação apresentada como linguagem humana.
Ainda assim, não basta dar uma gramática ao sistema e dizer-lhe que é «assim», é preciso que consiga aprender e treinar. Por isso, sempre que se fala em NLP, vem associado o Machine Learning (ML).
O ML é, muito sucintamente, o que permite ao sistema ler os algoritmos e melhorar o seu conhecimento. Ou seja, assim como nós, quanto mais estudamos e praticamos, mais fluentes nos tornamos, o mesmo acontece com os chatbots.
3 Conceitos Importantes na Criação do seu Chatbot
Evitar opções pré-definidas e perceber o que é pedido são alguns dos objetivos dos assistentes virtuais.
Um chatbot pode seguir os caminhos que lhe impuser, mas só será bem sucedido se for capaz de compreender o que lhe é dito.
Queremos falar com um chatbot, mas sem que este pareça um robô e para isso é crucial o conhecimento e processamento da linguagem.
Existem três conceitos linguísticos imprescindíveis no desenvolvimento do seu bot:
- Sintaxe – a área da Linguística que estuda a estrutura da língua, ou seja, a ordem das palavras, por forma a obter-se resultados gramaticais.
- Semântica – a área da Linguística que estuda o significado. Isto é, ocupa-se com o significado das palavras e, consequentemente, enunciados.
- Pragmática – a área da Linguística que se encarrega de estudar de que maneira o contexto e o conhecimento partilhado influencia o significado de um enunciado.
Estes três pontos são essenciais, pois sem a Sintaxe e a Semântica o seu chatbot não conseguiria processar gramaticalmente as frases que lhe são ditas. Para além disso, sem a pragmática, o bot não conseguiria perceber o que o utilizador estava a dizer, porque não conseguiria encaixar num contexto.
Pondo noutras palavras, se dissesse ao chatbot «dá-me uma mãozinha», este tendo apenas conhecimentos sintáticos e semânticos, iria compreender o sentido literal da frase. No entanto, com a adição do conhecimento pragmático, o bot entende que o utilizador precisa de ajuda e não de uma mão, literalmente.
Aumente a IA do seu bot na Plataforma Visor.ai
A plataforma Visor.ai tem algumas ferramentas que ajudam a aumentar a Inteligência Artificial do seu chatbot, nomeadamente, o AI Trainer.
No AI Trainer é onde pode, como o nome indica, treinar o seu bot. Pode descobrir mais sobre o tema no artigo AI Trainer: Como Treinar um Chatbot de Sucesso, mas, resumidamente, é onde ensina ao sistema quando este teve dúvidas ou não conseguiu responder ao cliente.
Para além do AI Trainer, onde ensina o bot a ligar cada user say nova à sua respetiva FAQ, a Visor.ai está a lançar novas ferramentas que facilitam o processamento e tornam os clientes mais autónomos.
As Novas Ferramentas Visor.ai
Pode parecer que as ferramentas de que vamos falar de seguida nada têm que ver com o processamento da língua, mas, na verdade, têm. Não estão a um nível tão elementar como ensinar Sintaxe e Semântica e dizer que «casa» é um nome e «querer» é um verbo, mas atuam num plano mais complexo. Um plano em que temos de ensinar ao bot, de certa forma, o nosso conhecimento do mundo.
FAQs Hierarchy
A Hierarquia da FAQs permite cortar caminho aos seus utilizadores. Isto é, imagine que trabalha num banco e um utilizador vai ao chatbot da sua empresa e diz que quer abrir uma conta poupança.
Antes, o que se sucedia, era o bot perceber que queria aderir a uma conta e enviava-lhe uma resposta que continha todas as opções, ou seja, contas à ordem, contas poupança, etc. Com esta nova ferramenta, isso já não acontece.
No Back Office Visor.ai, pode definir que a FAQ «Contas Poupança» está abaixo da FAQ «Abertura de Contas». Assim, quando um cliente pede informação sobre contas poupança, recebe diretamente informações sobre o tema.
Este processo aumenta muito mais a eficiência do seu chatbot, pois encurta o tempo de processamento do mesmo.
FAQs Conflits
Há ocasiões em que até mesmo nós, humanos, temos dificuldade em perceber uma frase devido à sua ambiguidade. O mesmo se passa com os chatbots, mas tendo em conta outros pontos.
Primeiro, temos de ter em consideração que um chatbot, ao processar uma frase, elimina toda a informação considerada desnecessário, ou seja, determinantes, preposições, advérbios, entre outros. Deste modo, o que nós lemos não é igual ao que um chatbot processa. Vejam-se os exemplos:
Humano: Bom dia! Quero abrir uma conta para a minha filha.
Chatbot: Querer abrir conta filha.
Esta exclusão de partículas da frase que são «irrelevantes» e só dificultam o processamento, faz com que surjam os ditos conflitos, pois as user says vão ser ligadas à FAQ consoante as palavras que possuem. Portanto, se duas FAQs tiverem as mesmas «palavras-chave», o sistema entrará em conflito, sem saber qual delas é a mais correta.
Esta nova ferramenta Visor.ai vai permitir resolver esses conflitos autonomamente. Podem então:
- Fundir FAQs. Imagine que tem duas FAQs muito semelhantes e que a resposta é basicamente a mesma. Então, se assim o quiser, pode unir uma à outra, ficando só com uma FAQ, com uma resposta, e todas as user says que estavam nas duas anteriores.
- Resolver conflitos. Para desfazer conflitos, tem várias soluções. Pode, por exemplo, apagar a user say problemática, eliminando assim a dúvida existente.
Intents e Entities Manager
O Gestor de Intenções e Entidades também atua ao nível do processamento dos pedidos dos utilizadores, mas atua na discriminação de intenções e entidades.
Por exemplo, «Quero ver o extrato do dia 27 da conta [n.º da conta]».
Com o conhecimento já existente no bot, este já sabe que a intenção é ver um extrato bancário. Contudo, há informações que convergem essa intenção para algo mais específico, como o dia e qual a conta.
Neste gestor, pode definir as intenções e as entidades contidas em cada user say. Desta forma, quando surgirem pedidos idênticos que não tenham essas entidades preenchidas, o bot irá pedi-las automaticamente.
| Intenção | Entidade – conta | Entidade – dia |
| Ver extrato | [N.º da conta] | Dia 27 |
Estas novas ferramentas atuam em fatores diferentes, mas todas elas aumentam a inteligência do seu bot, tornando-o mais rápido e eficiente.
Em suma, sem o conhecimento linguístico, não consegue ter um chatbot que cumpra os seus objetivos e que tenha uma conversa natural.
Se pretende saber mais pormenores sobre as novas melhorias da Plataforma Visor.ai ou tem alguma questão relativa ao nosso NLP nativo, não hesite em contactar-nos!
