NLP: o que é e como funciona

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NLP ou Processamento de Linguagem Natural é um ramo da Inteligência Artificial (IA) que tem como objetivo dar às máquinas a capacidade de entender, responder e interpretar a linguagem humana. Confira o artigo e saiba tudo sobre essa tecnologia.

NLP o que é e como funciona

NLP é a sigla em inglês para Natural Language Processing, que significa Processamento de Linguagem Natural (PLN no português). 

Em síntese, NLP é um ramo da Inteligência Artificial (IA) que tem como objetivo dar aos dispositivos tecnológicos a capacidade de entender, responder e interpretar a linguagem humana, seja por meio de áudio ou texto.

Se pensarmos bem, há apenas alguns anos atrás conversar com um robô virtual era visto como algo futurista e totalmente fora da nossa realidade, algo que víamos apenas em filmes de ficção científica.

Entretanto, hoje em dia não pensamos mais dessa maneira. 

Você já deve ter ouvido falar de assistentes virtuais como a Alexa, Siri ou o Google Assistant, certo? Afinal, os robôs virtuais já fazem parte do nosso cotidiano e facilitam muito o dia a dia.

Apesar de serem desenvolvidos por empresas diferentes, todos esses assistentes virtuais utilizam o Processamento de Linguagem Natural para conseguir compreender o que você está falando.

Pode parecer ser algo fácil, mas o processo de construção do NLP não é tão simples assim. 

Isso porque, na linguagem humana, tudo o que expressamos contém uma grande quantidade de informações. Podemos falar uma única frase de várias formas diferentes.

Imagina o trabalho que é traduzir todo o sentimento, intenção e significado de uma fala humana para a linguagem programada. Parece complicado, né?

Quer saber mais como isso funciona? Fique com a gente e entenda o que é NLP.

O que é NLP?

O NLP (Processamento de Linguagem Natural) é um campo da Inteligência Artificial que envolve Ciência Computacional, Linguística e Machine Learning.

Como falado no começo deste texto, o objetivo do NLP é de proporcionar para os dispositivos tecnológicos a capacidade de compreender a linguagem natural e realizem tarefas a partir disso.

Antes de mais nada, é interessante você entender e saber a diferença entre a linguagem natural e a linguagem de programação.

A linguagem natural nada mais é do que aquela usada por nós seres humanos para conversarmos, seja de forma falada ou escrita.

Já a linguagem de programação é a usada em dispositivos tecnológicos e computadores para criar programas, sistemas e aplicações. Alguns exemplos de linguagens de programação que você já deve ter ouvido falar são Java, Python, C e PHP.

Falando de forma bem simplista, o papel do NLP é de servir como uma espécie de tradutor da linguagem natural para a linguagem de programação.

Dessa forma, o dispositivo é capaz de entender e criar respostas a partir de uma interação humana.

Quais são os desafios do Processamento de Linguagem Natural?

Uma única pessoa pode gerar centenas ou milhares de palavras ao falar de um tópico ou fazer uma declaração.

Assim como, cada frase falada tem uma complexidade correspondente. Isso porque a linguagem natural é extremamente ambígua e pode envolver tom, sentimentos pessoais e intenções.

Em resumo, tudo o que comunicamos gera uma quantidade imensa de informações e dados não estruturados.

Imagina a dificuldade que é escrever um software que processe com precisão todos esses dados gerados. Por natureza, dados não estruturados são confusos e difíceis de manipular. 

Como funciona o NLP?

O Processamento de Linguagem Natural utiliza de diversas técnicas para interpretar a linguagem humana.

Como visto, o processo de compreensão e manipulação da linguagem natural é extremamente complexo.

Por isso, é comum o uso de diferentes técnicas para lidar com diferentes desafios.

Em resumo, o processo de NLP utiliza técnicas de Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning com redes neurais artificiais profundas que possibilitam uma aprendizagem mais profunda por parte da tecnologia.

Dessa forma, o NLP permite que o dispositivo tecnológico compreenda sentimentos, aspectos sintáticos e semânticos, contexto da conversa, intenções e o idioma que está sendo falado.

Além disso, o NLP divide a linguagem natural em pequenas tarefas para ajudar na compreensão do que está sendo falado.

Neste caso, a ideia de quebrar a informação em tarefas é fazer com que o computador entenda em partes o que está sendo falado e assim crie um significado.

Algumas dessas tarefas incluem:

  • Reconhecimento de voz ou fala-texto: é a tarefa de converter dados de voz em dados de texto ou vice-versa.
  • Marcação gramatical: é o processo de determinar a classe gramatical de uma palavra ou texto com base em seu uso e contexto.
  • Desambiguação do sentido da palavra: é o processo de análise semântica que identifica quando uma palavra possui diversos significados, determinando se a palavra faz sentido no contexto.
  • Reconhecimento de Entidade Nomeada (NEM): é a tarefa de identificar palavras ou frases como entidades úteis.
  • Resolução de correferência: é a tarefa de identificar se duas palavras se referem à mesma entidade.
  • Análise de sentimento: tarefa com o objetivo de identificar se a frase possui emoção, sarcasmo, ironia, confusão e outros sentimentos.
  • Geração de linguagem natural: é a tarefa de colocar as informações estruturadas em linguagem humana.

NLP e o conceito de intenções e entidades

Quando falamos de Processamento de Linguagem Natural, dois elementos se destacam: a intenção e a entidade.

Esses dois elementos básicos são essenciais para que a Inteligência Artificial identifique o significado por trás de um texto ou interação.

Como exemplo, vamos utilizar um chatbot de agendamento de consulta. Na interação você poderá falar de diversas formas: “Quero agendar uma consulta”, “Agendar uma consulta” ou “Agendar uma consulta para às 16h”.

Neste caso, a intenção são frases e expressões frequentemente ditas pelo público que está interagindo com o chatbot. 

Ou seja, é a ação que o usuário deseja executar. No exemplo anterior a intenção ao falar com o chatbot é de “Agendar uma consulta”.

Por outro lado, as entidades são os parâmetros para realizar essas ações. São informações presentes na intenção que ajudam na execução da ação solicitada.

Antes de ser lançado, o NLP precisa ser treinado por uma equipe especializada, que dará vários ou alguns exemplos de como o usuário pode interagir com a tecnologia. 

Usos do Processamento de Linguagem Natural

Antes de mais nada, agora que você já sabe o que é NLP e como funciona essa ferramenta, vamos entender alguns casos de uso mais comuns e que são utilizados por empresas de todos os tamanhos.

Tradução automática

O Google Translate é um exemplo básico de usabilidade do NLP. A tradução automática envolve muito mais do que apenas substituir palavras de um idioma para o outro.

Acima de tudo, o tradutor deve identificar com precisão o sentido do idioma de entrada e traduzi-lo em texto com o mesmo significado e impacto desejado no idioma de saída.

Graças ao NLP, a tradução automática já é capaz de traduzir textos complexos e difíceis, sem perder a essência do idioma original.

Chatbots

O NLP é a cereja do bolo dos chatbots. Graças às tecnologias de Inteligência e Machine Learning, os chatbot já são capazes de simular uma conversa humana com começo, meio e fim.

Resumindo, os chatbots são robôs virtuais programados para executar tarefas ou simular conversas humanas de forma natural.

Assim como, em alguns casos o chatbots é tão bem construído que muitas das vezes o usuário pensa que está conversando com um atendente humano. Isso torna a experiência do usuário muito mais rica.

Nas empresas, os chatbots são utilizados para automatizar tarefas repetitivas e escalar os canais de atendimento.

Como resultado, para você ter uma noção do tamanho que é o mercado de chatbots, só em 2020 foram desenvolvidos mais de 101 mil bots no Brasil e em sua maioria eles tinham como finalidade otimizar a comunicação das áreas de atendimento ao cliente, vendas e cobrança.

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Assistentes virtuais

Como citado no começo do texto, assistente virtuais como a Siri, Alexa e Google Assistant já fazem parte do nosso dia a dia.

A princípio, essas tecnologias utilizam o sistema de reconhecimento de voz e geração de linguagem natural do NLP para reconhecer os padrões de voz e responder o usuário com comentários úteis.

Um exemplo super interessante de criação de assistentes virtuais é a da Robô Isa, desenvolvida pela CosmoBots em parceria com a ONG Think Olga e Mapa do Acolhimento e apoio do Facebook, Google e ONU Mulheres.

A ideia desse projeto foi criar um bot capaz de ajudar e apoiar mulheres que estejam sofrendo ou tenham sofrido situações de violência doméstica ou online.

Você pode falar com a Robô Isa pelo Google Assistant, basta dizer “Ok Google, falar com Robô Isa” que será encaminhada ao chat.

Imagem da assistente virtual Isa

Plataformas de pesquisa online

Não só o Google, mas todas as plataformas de pesquisa que temos na internet utilizam algoritmos de NLP para entender a intenção de busca dos usuários.

Dessa forma, conseguem apresentar os principais resultados de busca para aquela pesquisa feita.

E não só isso, você já notou que quando começa a fazer uma pesquisa no Google, ele tenta prever o que você está procurando? Isso é mais um caso de uso de Processamento de Linguagem Natural na plataforma de pesquisa.

Resumo de textos

Atualmente, algoritmos utilizados em NLP já são capazes de digerir textos, artigos e até mesmo livros inteiros para criar resumos e sinopses.

Neste caso, as aplicações utilizam técnicas de raciocínio semântico e Geração de Linguagem Natural para adicionar contexto e entregar o resultado final nos resumos.

Exemplos de NLP

Atualmente, existem sistemas de NLP que podem ser integrados nas tecnologias que você deseja utilizar. 

Por exemplo, caso queira integrar o NLP em um chatbot podemos utilizar sistemas como o DialogFlow (Google) ou Watson Assistant (IBM) em conjunto com uma plataforma de criação e desenvolvimento de chatbots.

Saiba um pouco mais sobre esses sistemas:

IBM Watson

Certamente, é uma das pioneiras quando falamos de inovação em Inteligência Artificial e serviços baseados em NLP. 

O Watson Assistant é a ferramenta ideal da IBM para melhorar chatbots ou assistentes virtuais e promover uma melhor experiência para os usuários.

DialogFlow

O DialogFlow é uma das melhores e mais intuitivas plataformas de compreensão de NLP. 

A ferramenta ajuda chatbots, assistentes virtuais e dispositivos a reconhecer, com precisão e eficiência, o contexto e as intenções dos usuários.

Pelo DialogFlow, você pode gerenciar e categorizar as intenções e entidades de forma rápida e fácil.

NLP em plataformas de criação de chatbot

Algumas plataformas de criação e gestão de chatbots disponibilizam um sistema próprio de gerenciamento de NLP.

É o caso da CosmoBots, que em sua plataforma desenvolveu um sistema próprio de gestão de intenções e entidades. 

Além disso, na plataforma da CosmoBots é possível treinar o NLP e assim evitar ambiguidades na hora da tecnologia entender a intenção do usuário.

O lado bom de ter uma ferramenta de NLP diretamente na plataforma que você está construindo o seu chatbot, é de não precisar utilizar ferramentas terceiras para desenvolver toda essa parte de Inteligência Artificial.

Sobretudo, na CosmoBots você tem o necessário para construir o seu chatbot de forma inteligente e intuitiva. 

Dando todo o suporte necessário para ajudar a sua empresa a reduzir custos e promover a melhor experiência de atendimento para os seus clientes.

Em outras palavras, com apenas alguns passos você pode criar um chatbot inteligente e já integrá-lo nos seus principais canais de comunicação.

Com a Plataforma da CosmoBots é possível criar chatbots para o WhatsApp, Facebook Messenger, Instagram, Google Assistant e diversos outros canais.

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