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.

 

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