Se é uma pessoa que anda frequentemente pela Internet, já encontrou, com certeza, chatbots nos websites de algumas empresas. Porventura, até já interagiu com um. No entanto, já se perguntou como é que eles nos entendem? A resposta é: NLP.
Venha descobrir mais sobre esta tecnologia, o que faz e para que é utilizada!
Inteligência Artificial e NLP (Processamento da Linguagem Natural)
Uma máquina não tem o mesmo nível de inteligência que um humano (para já).
Contudo, é possível fazer com que realize certos processos que o cérebro e corpo humano desempenham. E, por isso, recorre-se à Inteligência Artificial.
Existem dois tipos de IA: a IA «incorporada» e a IA de Software.
A IA «incorporada» é assim denominada, pois é integrada em sistemas mais palpáveis, físicos. Isto é, robôs, carros autónomos, drones, etc.
Por outro lado, a IA de Software é associada aos agentes virtuais, motores de busca, sistemas de reconhecimento facial e da fala, entre outros. Sistemas que não têm a componente física, como o caso anterior, e que só existem em código.
O que é NLP?
O NLP ou Natural Language Processing (Processamento da Linguagem Natural) é uma tecnologia que faz parte da IA de Software.
Ocupa-se em dar às máquinas a capacidade de perceber, tanto o texto escrito como palavras faladas, tal qual um ser humano.
Este ramo da Ciência Computacional combina a Linguística Computacional (modelos de regras da linguagem humana) com modelos estatísticos, Machine Learning (ML) e Deep Learning.
É esta combinação que permite que as máquinas entendam por completo a linguagem humana, incluindo a intenção e o sentimento expressos nos enunciados.
Descubra qual a função do Machine Learning em Chatbots com IA.
Mas atenção!
Não confundir com NLP (Neuro-linguistic Programming). Apesar de terem a mesma sigla e a área da Linguística em comum, são conceitos distintos.
Enquanto o Natural Language Processing é associado às máquinas, a Neuro-linguistic Programming é associada aos humanos.
É uma pseudo-ciência que utiliza técnicas comunicacionais, perceptivas e comportamentais que «reprogramam» os pensamentos e mente humana, por forma a melhorar certas condições, como fobias ou distúrbios de ansiedade.
As Diferenças entre NLP, NLU e NLG
Para além da confusão com Neuro-linguistic Programming, também acontece o mesmo com os conceitos de NLU e NLG.
De forma muito geral, NLU e NLG são componentes que pertencem ao NLP.
Segundo a IBM, o NLU (Natural Language Understanding) é um subconjunto do NLP que determina o significado de um enunciado (escrito ou oral) a partir da análise sintática (estrutura gramatical) e semântica (intenção) do mesmo.
Por outro lado, o NLG (Natural Language Generation), também um subconjunto do NLP, permite que o sistema escreva. Ou seja, é o que possibilita à máquina responder em texto na língua humana. Estes textos podem, através de outros sistemas, ser convertidos em discurso oral.
7 Aplicações e Casos de Uso do Processamento da Linguagem Natural
Agora que já sabe o que é o NLP e como este se diferencia de outros conceitos, está na hora de saber em que casos é aplicada esta tecnologia.
Como já mencionamos e como o nome indica, o Natural Language Processing é o processamento da Linguagem Humana. Logo, as suas aplicações estão diretamente relacionadas com a língua.
1) Speech Recognition (Reconhecimento da Fala)
Também conhecida como Speech-to-Text, é a capacidade da máquina de converter discurso oral em escrito.
É funcionalidade é utilizada em qualquer sistema que receba e responda com comandos em formato áudio.
2) Text Summarization (Resumir Textos)
Como o nome sugere, é a capacidade de sumariar textos automaticamente.
É muitas vezes empregue em textos de maior dimensão, como artigos científicos ou documentação legal, fazendo a extração da informação mais importante.
Existem dois tipos de Text Summarization:
- Sumarização baseada na extração (Extraction-based Summarization) – onde o resumo é feito a partir da extração das frases mais relevantes do texto;
- Sumarização baseada na abstração (Abstraction-based Summarization) – onde o sistema parafraseia as informações predominantes do texto. Este é o tipo mais comum e o que funciona melhor.
3) NER (Extração de palavras-chave)
Assim como no ponto anterior, o NLP pode extrair de um texto apenas palavras pertencentes a um tipo de categoria. Por exemplo, nomes, lugares, valores, etc.
Esta aplicação é comummente conhecida como NER (Named Entity Recognition) e, como tal, permite o reconhecimento e categorização de determinadas palavras.
4) Classificação de Intenções
Do mesmo modo que é possível pôr uma máquina a reconhecer palavras de determinada categoria, também se consegue pô-la a reconhecer as intenções implícitas nas frases.
Por exemplo, com o enunciado «Se não fosse tão caro…», o sistema, apenas com esta oração, consegue perceber o que o utilizador queria realmente dizer: se não fosse tão caro, comprava.
Esta funcionalidade do NLP pode ser muito útil na deteção de potenciais clientes pelas suas redes sociais, email ou chatbot.
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5) Verificação Ortográfica
Outra aplicação muito interessante do NLP é a correção de texto.
Cada vez mais existe este tipo de programas que dão apoio ao escritor ou editor no momento da escrita ou revisão do texto.
Esta funcionalidade do NLP proporciona uma correção de erros ortográficos, gramaticais, assim como a reformulação de frases agramaticais.
6) Traduções Automáticas
Através do conhecimento linguístico de diversas línguas, um sistema converte uma língua natural noutra. Mantém o significado da língua de entrada e produz um discurso fluente na língua de saída.
Um dos exemplos mais conhecidos desta funcionalidade é o Google Translate. Apesar de ter tido alguns problemas no início, com o aumento da sua base de conhecimento e evolução do campo das redes neurais, progrediu bastante.
As traduções automáticas são essenciais no mundo inclusivo em que vivemos. O utilizador é o centro e quanto maior for o leque de pessoas a quem chegamos, melhor.
7) Análise de Sentimentos
Ainda é algo complicado para as máquinas entender certos aspectos, como o sarcasmo ou ironia. Porém, através de certos indícios ou opiniões, já conseguem detetar se se trata de um sentimento positivo ou negativo.
NLP em Chatbots
As empresas cada vez mais utilizam os chatbots para agilizar o trabalho das suas equipas e automatizar o Atendimento ao Cliente, proporcionando um serviço self-care.
Contudo, para poderem comunicar de forma fluida e eficiente necessitam de Inteligência Artificial, nomeadamente de NLP e ML.
O Natural Language Processing faz com que entendam o que os utilizadores lhes pedem e o Machine Learning fornece uma aprendizagem sem a necessidade de intervenção humana.
Estas duas tecnologias permitem uma conversa entre bot e humano semelhante à que dois humanos teriam.
Ainda assim, há chatbots que não têm estas tecnologias associadas. Ou seja, sem AI. Como resultado, não têm a capacidade de entender a linguagem humana e comunicar com os utilizadores.
Funcionalidades que melhoram o seu Chatbot com IA
Como já vimos, o NLP tem inúmeras utilidades. No entanto, nos chatbots são utilizadas funcionalidades que permitem maior fluidez do discurso.
Num plano geral, as funcionalidades mais utilizadas nos agentes virtuais são:
- Reconhecimento da Fala
Esta ferramenta é essencial para chatbots que têm a opção de voz. Assim, quer seja por texto ou por comandos de voz, o seu bot consegue reconhecer ambos os inputs.
- NER
O NER é uma ótima opção para melhorar o AI do seu sistema, pois aumenta a pormenorização da sua base de conhecimento.
- Análise de Sentimentos
Saber qual o estado de espírito do outro é uma característica muito humana que nos permite reagir de acordo com o mesmo.
Com a análise do sentimento do discurso do utilizador, o seu bot também consegue adaptar-se, respondendo conforme a atitude que recebe.
Por exemplo, se um utilizador for rude, o chatbot reconhecerá essa interação como negativa.
- Classificação de Intenções
Assim como as funcionalidades anteriores, a classificação de intenções permite aumentar o desempenho da Inteligência Artificial do seu chatbot.
Esta funcionalidade permite que o seu agente virtual entenda intenções que não estão expressas, mas que estão implícitas.
NLP nas Soluções Visor.ai
As soluções Visor.ai são únicas, pois tanto a parte de Natural Language Processing como Machine Learning foram desenvolvidas internamente pela nossa equipa.
A decisão de sermos nós a desenvolver as nossas tecnologias e não utilizar soluções de fornecedores detém-se pela necessidade de querermos que os nossos bots correspondam às nossas expectativas e exigências dos nossos clientes.
A cada dia que passa, as soluções de automação da Visor.ai são atualizadas e melhoradas para que possamos oferecer sempre os melhores serviços.
Está interessado em saber mais sobre as nossas soluções de IA? Não perca mais tempo e contacte-nos!
