O conceito de PLN é um dos aspectos mais promissores do uso de chatbots e assistentes virtuais. Acompanhe o post de hoje, entenda o que significa essa sigla e qual o impacto dela no chatbot da sua empresa.
Sempre que conversamos com alguém, fornecemos através da linguagem informações que podem ser compreendidas pelo nosso interlocutor, a partir do contexto. A forma como as pessoas se comunicam no dia a dia, é uma linguagem natural.
Quando falamos sobre o mundo da computação, habilitar as máquinas para que elas sejam capazes de interpretar e reagir às informações fornecidas por uma pessoa, de forma natural, como em uma conversa, é um dos maiores desafios da ciência. Esse conhecimento é uma das áreas de inteligência artificial, conhecida como NLP, sigla em inglês para Natural Language Processing, ou Processamento de Linguagem Natural.
Quer saber mais sobre o assunto? Continue a leitura!
Qual o significado da sigla PLN?
Basicamente, o Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um campo relacionado a diversas áreas do conhecimento, como a ciência da computação, a inteligência artificial (IA) e a linguística. Ele tem o objetivo de analisar a linguagem humana, tanto escrita quanto falada, com softwares especializados.
Assim, a intenção é fazer com que a máquina consiga encontrar o significado correto de mensagens, documentos, vídeos e outras mídias.
E pode até ser que você nunca tenha ouvido falar em PLN, mas, provavelmente você já deve ter utilizado essa tecnologia sem saber.
Quer alguns exemplos?
Quando você conversa com seu celular através de comandos de voz;
Sempre que você pergunta algo para o manual cognitivo do seu carro;
Em cada uma dessas atividades você está usufruindo do processamento de linguagem natural.
PLN: Como esse conceito se aplica aos chatbots?
Os chatbots desenvolvidos para empresas podem ser baseados em inteligência artificial e utilizar o PLN. Para isso, é necessário determinar em que contexto o chatbot irá funcionar.
Quanto mais completo ele for, mais demorado e complexo será o desenvolvimento. Ele precisa ser carregado de intenções e ser integrado à bases de dados que contenham as informações que eles precisam para responder os usuários.
Na prática, é necessário que eles sejam treinados, assim como um novo funcionário, para identificar os objetivos e fornecer as respostas.
A diferença de um chatbot baseado em script, para um chatbot baseado em PLN, é que o primeiro irá ter um menu de opções e a partir da seleção, dará uma resposta pré-configurada, podendo seguir um fluxo padrão.
Já o segundo irá buscar a resposta mais coerente a partir da interpretação da mensagem do usuário, como numa conversa. Isso significa que ele não irá seguir um fluxo padrão, pois pode ocorrer de um usuário fazer uma pergunta que exigirá ao bot solicitar uma nova informação para continuar e outro usuário pode entrar e já fornecer toda a informação necessária, quebrando o script.
Sabia que diversos projetos de chatbots falham por falta de clareza quanto a esse processo? Uma das coisas mais desagradáveis é impor ao cliente que ele interaja com um robô que obriga ele a seguir um fluxo, ignorando todas as informações já passadas.
A tecnologia deve facilitar a vida dos usuários e otimizar os processos das empresas. Afinal, espera-se dos robôs no mínimo que sejam eficientes e capazes de solucionar problemas, aumentando a satisfação dos clientes.
Principais usos do PLN
Ficou claro até aqui que o PLN faz parte da dinâmica de aprendizado de máquina que permite que um computador entenda, analise e simule a linguagem humana. Mas quais são os usos mais comuns dessa tecnologia?
Os chatbots aliados ao PLN oferecem possibilidades de sucesso para a solução de problemas de rotina no atendimento das empresas e no relacionamento entre marcas e consumidores. A InBot, por exemplo, utiliza chatbots com PLN que são desenvolvidos de acordo com a personalidade do negócio de cada cliente.
https://www.inbot.com.br/wp-content/uploads/2020/08/header-blog-natural-language-processing-chatbot-inbot.jpg388306InBot/wp-content/uploads/2020/06/Imagem-22.pngInBot2020-09-04 09:37:012021-01-11 16:32:05PLN: Compreenda essa sigla e a influência que ela exerce em seu Chatbot
Embora o PLN (Processamento de Linguagem Natural) não seja uma ciência nova, essa tecnologia está avançando rapidamente graças ao aumento do interesse das empresas no aprimoramento da comunicação entre homem e máquina.
Isso porque, mesmo com o progresso no relacionamento entre ambos, a comunicação via linguagem natural permanece sendo desafiadora.
Como elaborar programas capazes de interpretar mensagens codificadas em linguagem natural e decifrá-las para a linguagem de máquina?
Ao longo do tempo, houveram muitas pesquisas e desenvolvimentos nos mais diversos ramos do processamento de linguagem natural, destacando-se a tradução automática, considerada pela maioria como o marco inicial na utilização dos computadores para o estudo das línguas naturais.
Mas, afinal, o que é PLN?
O PLN é uma subárea da inteligência artificial que estuda as interações entre máquinas e o idioma nativo de um usuário.
Trata-se de um recurso utilizado por software para entender como uma pessoa fala e processar esses dados com o máximo de eficiência. É uma tecnologia de ponta que ainda está em desenvolvimento, mas já ajuda várias organizações na coleta e análise de dados.
Ou seja, é a capacidade de programar diversos dispositivos para processar e analisar grandes quantidades de dados em sua linguagem natural.
Um ótimo exemplo de como o PLN atua são os assistentes virtuais. Quanto mais uma pessoa conversa com essas interfaces, mais elas conseguem entender a linguagem humana, tanto falada quanto escrita.
Isso acontece porque o PLN atua de maneira mais complexa que um algoritmo simples de Inteligência Artificial. Dessa forma, esse algoritmo “complexo” é capaz de:
Assimilar frases completas;
Entender sinônimos de palavras correspondentes;
Reconhecer a fala dos usuários;
Fazer a tradução de fala;
Transcrever áudio em texto;
Escrever frases e parágrafos completos e gramaticalmente corretos.
O PLN não é sobre escolher palavras específicas para dar uma resposta generalizada ao usuário. Pelo contrário, é humanizar uma interação a partir da interpretação e compreensão do diálogo entre máquina e pessoa.
Como funciona o PLN?
Além de entender essa linguagem, o PLN também se concentra em capacitar o dispositivo tecnológico para criar respostas, seja por meio de textos ou áudios, para as nossas interações. Dois exemplos da aplicação desse processo são:
Os sistemas de inteligência artificial de um smartphone.
O chatbot de uma empresa com a qual você se relaciona.
Hoje em dia diversos e-commerces usam os chatbots para atender aos clientes. No entanto, a qualidade da tecnologia está na presença ou não do PLN. Quando ele não é incorporado à solução, o robô fica artificial, incapaz de aprimorar a linguagem usada para torná-la mais semelhante a usada pelos clientes.
O excesso de perfeição da linguagem e a incapacidade de incorporar elementos mais informais é o que faz com que o robô se torne artificial, independentemente da capacidade de realmente auxiliar o consumidor.
PLN: Quais as aplicações mais comuns dessa tecnologia?
Bom, como explicamos anteriormente, a tecnologia de PLN é utilizada para tentar compreender cada vez mais os inúmeros dados não estruturados disponíveis on-line e nos registros de chamadas.
Essas informações podem ser geradas tanto a partir de conversas com representantes de atendimento ao cliente, quanto em plataformas de mídia social.
Mas de que forma essa tecnologia ajuda as empresas a interagir melhor com os clientes?
Primeiramente extraindo informações que são lidas pela máquina.
A extração de conteúdo em textos completos da Internet geralmente é utilizada para a tomada de decisões das empresas. Muitas delas, inclusive são influenciadas por informações encontradas na imprensa, nas mídias sociais e em várias plataformas da Internet.
Analisando os sentimentos do seu usuário/cliente
Imagina que incrível conhecer tudo que se passa na mente do seu cliente? O PLN utiliza as soluções de análise de sentimento para extrair significado de milhões de mensagens.
O principal intuito dessa análise é medir a opinião pública geral sobre uma determinada marca ou evento.
Isso permite que você compare seus indicadores com os dos seus concorrentes. Com a categorização de texto ajustada com precisão, as empresas obtêm informações valiosas sobre aspectos de seus negócios que precisam melhorar, bem como entender o que deixa seus clientes insatisfeitos.
Além de ser um diferencial competitivo, a análise de sentimento ajuda a melhorar a experiência do cliente e a obter a percepção adequada do seu negócio.
Realizando Pesquisa Semântica
Quando realizamos uma busca na internet as respostas costumam ser geradas rapidamente. E o que determina a velocidade e precisão dessas respostas é o nível de “inteligência” da busca.
É por isso que os melhores mecanismos de busca são equipados com tecnologia de PLN. Ela permite fornecer diretamente as informações solicitadas por um usuário, em vez de fazê-lo passar por todos os resultados apresentados com base em palavras-chave relacionadas.
Perguntas x Respostas
Sabemos que os mecanismos modernos de busca nos fornecem diversas informações úteis.
Entretanto, quando se trata de responder a perguntas realmente específicas feitas por humanos, as respostas ainda são bastante primitivas.
E é exatamente por isso que os chatbots estão ganhando confiança e popularidade.
Eles são capazes de entregar respostas automatizadas em tempo real a problemas e questões simples de atendimento ao cliente.
Os analistas preveem que eles assumirão certas funções de atendimento ao cliente em menos de cinco anos.
Desse modo, a pesquisa em torno de soluções para respostas a perguntas baseia-se em lidar com uma ampla variedade de tipos de perguntas, incluindo fatuais, listagens, definições, como, por quê, hipóteses e outros tipos.
PLN: 4 serviços que podem ser aperfeiçoados por essa tecnologia
As empresas podem ter inúmeras vantagens quando os computadores entendem cada vez mais os consumidores. E para que elas fiquem claras para você, listamos 4 exemplos:
Publicidade
Com a tecnologia do PLN, as empresas conseguem ampliar a eficácia da publicidade. Pois ele permite direcionar os anúncios para consumidores que terão mais interesse na oferta, serviço ou produto que a companhia deseja fornecer.
Também é possível utilizar o PLN para analisar palavras-chaves de pesquisa, comportamento de navegação do usuário, e-mails e perfis nas redes sociais para ajudar a empresa a encontrar potenciais clientes em um ambiente digital.
Chatbots
Atualmente, muitos usuários querem entrar em contato com a marca em qualquer dia e horário da semana. E mais que isso, esperam e exigem respostas cada vez mais rápidas e complexas. O que torna os chatbots extremamente necessários para qualquer empresa que queira estabelecer um relacionamento eficiente com os clientes.
Contudo, sabemos que é praticamente impossível manter um atendimento humano 24h por dia. Por isso, os chatbots oferecem assistência nos horários que os colaboradores não estão mais disponíveis. E quando usados com PLN, esses robôs criam conversas mais reais e humanizadas com o cliente.
É a tecnologia que auxilia os chatbots a reconhecerem a intenção do usuário por trás das palavras, identificar dados importantes (data, hora, local etc), reconhecer tempo verbal e outras capacidades.
Quando os chatbots são bem treinados com o processamento de linguagem natural, eles vão compreender o que seus clientes estão dizendo e desejam para entregar a melhor resposta.
Atendimento aos clientes
Sabia que além do PLN deixar os chatbots mais realistas, também pode otimizar o atendimento ao cliente?
Um exemplo são as soluções de Respostas Interativas por Voz (RIV). Com o PLN, esses sistemas conseguem entender o que os consumidores estão falando ao telefone, dar uma resposta mais assertiva e até mesmo gerar um diálogo, aumentando a satisfação do cliente.
No que diz respeito ao relacionamento com o cliente, o PLN é capaz de determinar as emoções e sentimentos de um cliente ao analisar comentários e mensagens que ele publica nas mídias sociais. Através desses dados é possível melhorar os negócios para aumentar a satisfação do consumidor.
Contratação e recrutamento
Recrutar e contratar um profissional pode ser demorado e ter um custo alto para a empresa. Por exemplo, empresas de tecnologia ainda encontram dificuldade em encontrar profissionais especializados em determinada área. Sem contar na grande rotatividade desses colaboradores.
Soluções de PLN podem encurtar e facilitar essa jornada, tanto para a empresa quanto para o profissional. Com a ferramenta correta, a empresa pode escrever descrições de cargo mais detalhadas para atrair candidatos mais qualificados.
Dependendo do treinamento que o processamento de linguagem natural receba dentro de uma plataforma, será possível identificar palavras tendenciosas nessas descrições, mesmo que o recrutador ou o responsável em publicar a vaga não tenha percebido.
Já para o candidato, uma ferramenta de PLN pode conseguir interagir com ele desde o início do processo de recrutamento até a contração. É uma maneira de manter o profissional engajado com a vaga, já que a plataforma será capaz de responder perguntas e agendar entrevistas.
Tem algum projeto em mente e precisa de ajuda?
Entre em contato conosco para saber o que podemos fazer pela sua empresa!
https://www.inbot.com.br/wp-content/uploads/2020/08/header-blog-PLN-importancia-desta-sigla-para-seu-negocio-inbot.jpg257202InBot/wp-content/uploads/2020/06/Imagem-22.pngInBot2020-08-14 11:35:422020-12-16 09:52:57PLN: como essa sigla impacta o seu negócio?
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.
https://www.inbot.com.br/wp-content/uploads/2020/07/header-blog-processamento-de-linguagem-natural-inbot.jpg257202InBot/wp-content/uploads/2020/06/Imagem-22.pngInBot2020-07-27 16:52:392020-11-05 16:13:46Processamento de Linguagem Natural: qual a importância da sua aplicação em um chatbot?
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