Assim como na sociedade, a comunicação é um dos fundamentos essenciais dentro do universo corporativo. E o uso da tecnologia do PLN ( Processamento de Linguagem Natural) em chatbots é imprescindível para que haja uma comunicação mais amigável, fluida e eficiente entre usuários e máquinas. 

Essa ferramenta se torna ainda mais importante, à medida que os avanços tecnológicos não param e os chatbots ganham cada vez mais espaço no planejamento estratégico das empresas. Conforme os números do Mapa do Ecossistema Brasileiro de Bots 2021, o número de chatbots em funcionamento no Brasil dobrou de uma ano para o outro. Passou de 24 mil (2020) para 47 mil (2021). 

Ainda segundo a mesma pesquisa, os bots conversam com aproximadamente 5,5 mil pessoas por mês e, neste período, chegam a trocar em média 58 mil mensagens.

No entanto, o que será que está por trás dessa inovação? Bem, viemos lhe trazer, neste artigo, alguns detalhes dos bastidores dos trabalhos. 

E já adiantamos: por mais descomplicada que seja a interação para o público, os níveis de processamento a serem estudados e aplicados são tão complexos, quanto entender como se dá o desenvolvimento da nossa linguagem.

 Vamos lá…

O que é PLN?

Quando um ser humano nasce, uma das maiores expectativas da família é vê-lo pronunciar a sua primeira palavra. O modo como isso acontece é tão espontâneo, que a maioria de nós nem percebe o intenso esforço do cérebro. 

Essencialmente, a criança aprende através da base e do estímulo do desenvolvimento sensorial, ou seja, ela precisa de uma entrada – visual, auditiva ou tátil – de informações, além da exposição à língua. 

O estudo realizado através do PLN – subárea da Inteligência Artificial – busca compreender o ponto máximo de capacidade de uma máquina, no que diz respeito a compor e interpretar a comunicação humana (seja em textos escritos ou falados). Desta forma, a partir do momento em que o sistema é abastecido – tal qual ocorre com os humanos, a começar com uma entrada – com dados de computação, posteriormente consegue convertê-los em um bate-papo fluído e humanizado.  

O aprendizado de máquina é constante… e nunca acaba!

O estímulo aqui ocorre através da expertise dos desenvolvedores. São eles que conseguem fazer máquinas interpretarem as diversas nuances da linguagem. Para isso, há um exaustivo (e constante) trabalho para determinar algumas características. 

NÍVEIS DE PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL

 Os níveis de processamento são divisões das áreas da linguística que quaisquer idiomas podem manifestar. A partir do entendimento da relevância de cada uma delas, os programadores conseguem definir as aplicações da tecnologia que precisam de mais desenvolvimento.

Os níveis de processamento da linguagem natural são 7:

1 | SEMÂNTICO: carrega o significado e o sentido dos vocábulos de uma língua;

2 | SINTÁTICO: analisa cada uma das palavras que compõem uma frase;

3 | FONOLÓGICO: existe para distinguir o significado dos sons das palavras;

4 | MORFOLÓGICO: estuda as palavras de acordo com suas classes gramaticais;

5 | DISCURSO: envolve o contexto da comunicação, revelando: quem, para quem e sobre o que se fala;

6 | LEXICAL: significados dos termos diante do uso comum de uma determinada língua. Quando dispostos em um texto, eles tornam-se o vocabulário;

7 | PRAGMÁTICO: examina os objetivos da comunicação (as entrelinhas).

TIPOS DE ABORDAGEM

 Além dos níveis de processamento, o PLN leva em conta os tratamentos dispensados pelos softwares. 

Estas abordagens podem ser simbólicas (regras linguísticas estruturadas e precisas); estatísticas (modelos matemáticos induzem ao uso correto dos níveis de processamento); conexionistas (conecta aprendizado estatístico a outras teorias da representação do conhecimento); ou híbridas (combinação das três abordagens anteriores).

O PLN AJUDA NAS FACILIDADES DA TECNOLOGIA COM O DIA A DIA

 Basicamente, o PLN auxilia a máquina na interpretação da fala quando há duplo sentido, alterações no tom de voz, possíveis desorganizações das palavras em uma frase, entre muitas outras características. Também, com seus pré-processamentos, estrutura a língua apropriando-se apenas das informações relevantes, reduzindo os dados do vocabulário em prol da objetividade.

De mais a mais, os linguistas e cientistas da computação envolvidos com o desenvolvimento desses sistemas recorrem às variadas áreas de conhecimento, tais como: 

• Filosofia da linguagem;
• Linguística Tradicional e Linguística Computacional;
• Ciência da Computação;
• Inteligência Artificial;
• Matemática;
• Psicologia;
• Lógica.

Como funciona o Processamento de Linguagem Natural em um chatbot?

Agora que você aprendeu os princípios do Processamento de Linguagem Natural, seus níveis, os tipos de abordagens e entendeu que várias disciplinas estão atreladas à sua complexidade, chegou a hora mais bacana da nossa conversa: entender como tudo isso funciona nos chatbots.

O requinte dos assistentes virtuais

Dia após dia verificamos imensos avanços da inteligência artificial. E diante de tantas inovações que vêm surgindo, os holofotes da tecnologia voltam-se cada vez mais aos progressos trazidos pelo PLN.

Quando combinada aos chatbots, a linguagem natural potencializa a comunicação com os públicos de uma marca, tornando-a mais interessante e agradável. 

A grande diferença entre assistentes baseados em scripts, daqueles que são construídos com PLN, está na interação. Nos primeiros, encontramos informações pré-determinadas, que engessam o fluxo conversacional, não raramente levando o usuário a frustrar-se por não ter sua necessidade atendida. Já nos segundos, há um processo de “treinamento” dos bots, visando a interpretação de intenção, o que resulta em uma entrega de respostas coerentes que levam a caminhos mais certeiros. 

Os 5 mecanismos de Processamento de Linguagem Natural disponíveis nos chatbots da atualidade

Neste tópico, você aprenderá quais são as metodologias frequentemente adotadas na elaboração de um chatbot com Processamento de Linguagem Natural. Veja:

1 | Keyword identification (Identificação de Palavra-Chave)

Talvez essa seja a técnica mais robusta de todas que apresentaremos hoje. Há vários recursos envolvidos, claro, mas esse sistema costuma reconhecer com mais facilidade o tema central tratado na mensagem. Além disso, o aprendizado de máquina é capaz de encontrar as palavras-chave mais frequentes utilizadas pelo público de um determinado negócio, fazendo novas conexões para gerar respostas cada vez mais oportunas.

2 | Idiomas variados 

Com a versatilidade do vocabulário, e sabendo que é possível que haja inserções de palavras de outras línguas, os assistentes não ficam confusos ao interpretar uma frase (escrita ou falada).

3 | Sentiment Analysis (Análise de Sentimento)

Durante uma análise de sentimento, o estado emocional do usuário é levado em conta. Basicamente, o sistema está preparado para entender avaliações positivas, negativas ou neutras que são dadas a algumas expressões. Desta forma, o tom da conversa do chatbot pode variar do bem-humorado para o sério, a depender do estado de espírito interpretado.

4 | Entity Recognition (Reconhecimento de Entidade

Quando construído a partir deste método, o bot consegue identificar o tipo de entidade tratada na conversa (pessoas, objetos, locais, etc) e o contexto no qual se insere. Desta forma, ele sabe exatamente as informações já fornecidas, evitando inconvenientes (como solicitar uma informação que já foi dada, por exemplo).

5 | Questions Answering (Resposta às Perguntas)

Aqui espera-se do chatbot respostas corretas e objetivas, sem a utilização de monossílabos como “sim” ou “não”. Isso quer dizer que essa entrega será relevante e útil.

Exemplos de ações de PLN no dia a dia

Os bots inteligentes e equipados com PLN estão cada vez mais inseridos no planejamento das empresas. Veja a seguir alguns exemplos de ações feitas através da tecnologia do PLN que podem ser notadas diariamente.

Filtragem de e-mail

Essa talvez seja uma das mais básicas funcionalidades aplicadas a partir do PLN. Além de identificar as mensagens spam, com a evolução da tecnologia, atualmente uma das principais aplicações é a classificação de e-mails do Gmail. 

Dessa forma, o sistema consegue identificar se os e-mails pertencem a uma das três categorias: principal social ou promoções conforme o conteúdo da mensagem. Essa função implica na redução do número de mensagens na caixa de entrada. 

Resultados de pesquisa

Hoje em dia, todos os mecanismos de busca utilizam o PLN para mostrar resultados relevantes, a partir do histórico do comportamento dos usuários. Assim, qualquer pessoa pode encontrar o que está precisando, sem utilizar os termos exatos de pesquisa. 

Tradução de idiomas mais precisos

A tecnologia do PLN permite traduzir idiomas com melhor precisão e proporcionar resultados mais assertivos. E além disso, para traduzir de um idioma para o outro, a tecnologia reconhece o idioma a partir do texto digitado e a traduz automaticamente. 

Função para análise de textos

Essa funcionalidade converte dados de textos desestruturados em dados inteligíveis para análise. Essa conversão é feita a partir de muitas técnicas linguísticas, estatísticas e de aprendizado de máquina.  

Extrair palavras-chave e  identificar padrões e estruturas em dados de textos 

desestruturados são mais vantagens proporcionadas pela análise textual do PLN. 

O Brasil como destaque no cenário do Processamento de Linguagem Natural

Inúmeras organizações por diversas partes do mundo estão adotando algoritmos de IA e PLN  e deep-learning para alavancar os negócios e conseguir resultados mais positivos. E no Brasil, que é destaque em muitas frentes da evolução tecnológica, não é diferente. 

Através de bastante investimento em inovação, muitas companhias nacionais ou com sede no país, se colocam em papel de destaque desenvolvendo essa tecnologia. Podemos citar: Nubank, Microsoft e IBM. 

A Inbot também é um case de sucesso em inovação em PLN, com esse processo iniciado no ano de 2001, quando a empresa Insite desenvolveu a plataforma Inbot para atender as necessidades dos clientes naquele momento.

Os anos passaram e até que em 2018 a solução começou a ganhar mais destaque no portfólio da própria empresa e acabou se tornando uma startup focada no desenvolvimento de assistentes virtuais. E atualmente a Inbot é referência no setor. 

Quais os novos desafios e perspectivas do processamento de linguagem natural no mundo?

Grande parte dos cientistas que são especialistas na área afirmam que, apesar de todas as evoluções, ainda estamos longe de soluções mais adequadas que nos permitam ter diálogos ainda mais naturais com as máquinas. Esses avanços podem passar por novas linguagens de machine learning. 

O desenvolvimento do Processamento de Linguagem Natural está diretamente ligado à evolução da tecnologia de IA. Mas apesar de todas as vantagens que proporcionam, a partir de um diálogo mais eficiente e humanizado, trata-se de ferramentas independentes e que ainda possuem algumas limitações. 

O próximo passo para evoluir mais a tecnologia, deve ser trabalhar para alcançar a IA geral, quando a inteligência da máquina chega ainda mais próxima a do ser humano. Quando esse degrau estiver em vias de ser alcançado, o mundo irá presenciar transformações mais profundas. Mas, claro, que isso ainda levará alguns bons anos. 

Chatbots inadequados: nunca integre-os à sua equipe 

De nada adianta promover essa importante transformação digital em sua empresa, sem levar em consideração as mudanças no comportamento do público que está online e as características de sua brand persona.

As soluções da InBot, por exemplo, utilizam chatbots com PLN e são desenvolvidas de acordo com a personalidade do negócio de cada cliente. Essa humanização proporciona mais proximidade com os usuários, deixando-os mais satisfeitos e tornando a aceitação da ferramenta um verdadeiro sucesso.

Um exemplo da tecnologia de excelência desenvolvida pela Inbot é a Bia, chatbot inteligente desenvolvida para atender os usuários do Centro de Serviço Compartilhados (CSC) da Raízen. A Bia é equipada com PLN e ,por ser uma ferramenta inovadora, foi premiada como a melhor assistente virtual no Troféu HDI Brasil, em 2020. 

Entre as funcionalidades da Bia, está a capacidade de falar sobre 17 mil assuntos de áreas diferentes, realiza mais de 70 serviços, como liberação de acesso ao wi-fi para visitantes, alteração de ramais de contato de e-mail, instalação de impressora e consulta a links de mais de 200 sites e sistema interno. 

Você tem planos de investir em um chatbot inteligente com inteligência artificial e Processamento de Linguagem Natural? Então entre em contato conosco e saiba mais sobre os nossos serviços para dar aquele “up” para o seu negócio.