Comunicação é um dos fundamentos para conseguirmos viver em sociedade. A partir dela, criamos conexões, fazemos interpretações, avaliamos sentimentos e aprendemos conceitos. Mas, se entre humanos já encontramos algumas dificuldades, imagine só o que acontece ao tentarmos estabelecer essa relação com uma máquina. Ao contrário daquilo que você pode estar pensando, a partir da criação do Processamento de Linguagem Natural (PLN), tudo ficou muito simples e amigável para os usuários.  

 

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…

 

Qual é a definição de Processamento de Linguagem Natural?

 

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 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.

 

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.