O que é Natural Language Processing (NLP) e como usar no desenvolvimento de sistemas!

NLP é certamente um dos elementos essenciais e um dos mais discutidos pelo tamanho crescimento da utilização da Inteligência Artificial para a criação de chatbots. Essa sigla se refere à Natural Language Processing e está promovendo uma verdadeira revolução na otimização de atendimento ao cliente e estatísticas.

Afinal, a implementação de recursos automatizados nos negócios não é tarefa fácil. Para manter a humanização do atendimento, é necessário equilibrar as tecnologias com cuidado. Portanto, se você deseja conhecer melhor esse recurso e aplicá-lo no desenvolvimento de sistemas, fique por dentro deste artigo que preparamos para você!

O que é Natural Language Processing, afinal?

NLP (Processamento de Linguagem Natural) é uma ramificação da Inteligência Artificial que consegue unir a Linguística Computacional — modelagem baseada nas regras linguísticas humanas, bem como os modelos estatísticos de Machine Learning e Deep Learning.

Ela teve início na década de 1950 quando Alan Turing escreveu o artigo “Computing Machinery and Intelligence”, em que apresentou o que hoje conhecemos como o Teste de Turing, utilizado como critério para avaliar a inteligência e passou por sucessivas transformações a partir de então.

Com esse recurso, é possível alcançar uma automação significativa das operações da empresa, ao mesmo tempo que se mantém uma comunicação personalizada de excelente qualidade. Geralmente, ferramentas como os chatbots são empregadas para obter o máximo proveito do NLP nos negócios.

No entanto, há recursos que são capazes de aumentar o lucro e otimizar o desempenho. Compreendendo suas funcionalidades, é possível destacar-se da concorrência e, deste modo, tornar o trabalho do seu empreendimento mais eficaz nas aplicações.

NLP x Inteligência Artificial

O fato é que o ano de 2023 foi marcado com o “boom” da inteligência artificial e, a cada dia que passa, ela avança em patamares cada vez mais elevados.

Inclusive, previsões e tendências só apontam que uma nova revolução está acontecendo, sendo ainda mais refinada e aplicada em larga escala. De acordo com uma pesquisa realizada pela Microsoft, por meio da FrontierView, a IA pode contribuir para um desenvolvimento de 4,2% na economia brasileira até 2030.

Atualmente, a Inteligência Artificial está tomando espaço em tarefas direcionadas à Hiperautomação de Processos, com o objetivo de reduzir tarefas burocráticas e manuais que podem ser concluídas com auxílio de análise preditiva e estatística.

O domínio da IA em questões empresariais se tornou claro com a 4ª Revolução Industrial. Esta tecnologia está penetrando em diversos setores, proporcionando mudanças profundas tanto na indústria, quanto em outras áreas como educação, saúde e melhor domínio nos negócios com Natural Language Processing.

Como o NLP pode ser usado nas aplicações?

As organizações vêm se aproveitando da tecnologia de NLP para aproveitar todos os dados não estruturados que estão à disposição na web e em documentos. Segue abaixo as mais usuais utilizações possibilitando às empresas uma melhor interação com os seus clientes.

Análise da experiência do cliente

Para manter a responsividade perante os clientes, a análise de sentimentos oferece às empresas um enorme benefício. Há muito tempo, as organizações recorrem a dados de pesquisas com o seu público, interações em call centers e grupos de foco para entender o que é melhor para a melhoria da satisfação do cliente e o aprimoramento dos produtos.

Contudo, essa abordagem é bastante lenta e não permite ações proativas. Com Natural Language Processing, será mais fluido moldar a percepção e seus sentimentos com relação à marca e assim, gerar campanhas de marketing mais satisfatórias e totalmente personalizada, por exemplo.

Perguntas e respostas

Chatbots são capazes de proporcionar respostas automatizadas e prontas para perguntas sobre atendimento ao cliente. As soluções de resposta às perguntas dependem de lidar com uma gama diversificada de tópicos, incluindo perguntas triviais, listagens, definições, por que, hipóteses e outras formas.

Soluções para perguntas e respostas são usualmente divididas entre questões de domínio fechado e aberto. Estas respostas baseadas no conhecimento de um determinado tema são frequentemente mais simples de lidar, visto que os sistemas de processamento de linguagem natural são capazes de usar a informação especializada contida na literatura para resolvê-las.

Coleta de informações

Muitas vezes, informações veiculadas em meios de comunicação, como jornais, redes sociais e várias plataformas online, influenciam nossas decisões comerciais ou de produto. No entanto, não é tarefa fácil obter insights preciosos e estruturados a partir dessas fontes.

O Processamento de Linguagem Natural oferece uma solução para acessar textos, identificar e extrair dados relacionados que podem ajudar em uma estratégia de tomada de decisão. Por exemplo, a notícia sobre a fusão entre empresas é uma informação que pode ter influência significativa nas decisões de negociação.

O que considerar no NLP nos sistemas?

Para tornar a comunicação entre máquina e usuário mais eficaz, é necessário integrar um sistema de Natural Language Processing ao sistema desejado. Quando se trata de desenvolver um chatbot, é importante usar um desses sistemas de NLP em conjunto com a plataforma de chatbot para aprimorar a experiência do usuário. Dessa forma, destacamos os principais pontos para se considerar na hora de colocar o NLP no desenvolvimento do sistema:

• objetivos do sistema: o primeiro passo é identificar quais tarefas precisa realizar e como o NLP pode ajudar a atingir esses objetivos. Por exemplo, se o foco do sistema é classificar e categorizar grandes quantidades de texto, a análise de sentimentos pode não ser relevante;
• domínio do problema: é importante considerar o domínio do problema em que o sistema será usado. O vocabulário e a estrutura da linguagem natural podem variar amplamente dependendo do domínio do problema, portanto, os modelos de NLP devem ser treinados em dados específicos do domínio;
• dados disponíveis: é importante avaliar a qualidade e a quantidade de informações para treinar modelos de NLP;
• escolha da técnica de NLP: existem várias técnicas, como análise de sentimento, extração de entidade, sumarização de texto etc. Escolha aquela que se alinha aos objetivos do sistema;
• algoritmos de NLP: isso pode incluir escolher entre algoritmos supervisionados ou não supervisionados, ou optar por usar modelos pré-treinados em vez de treinar modelos personalizados;
• arquitetura do sistema: deve ser projetada para lidar com as necessidades de processamento de linguagem natural;
• avaliação do desempenho: é importante avaliar em termos de precisão, recall, F1-score, entre outras métricas. Esse ponto ajuda a identificar os pontos fortes e fracos do modelo e a evolução da programação com o tempo.

Uma vez que é possível vencer os desafios com os recursos certos e fazer a implementação corretamente, é essencial ter atenção à qualidade do sistema de Natural Language Processing a ser usado, a fim de obter os melhores resultados da plataforma e oferecer satisfação necessária para os clientes.

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