Processamento de linguagem natural: entenda o que é PLN

O processamento de linguagem natural ajuda computadores a entender, interpretar e manipular a linguagem humana.

O processamento de linguagem natural (PLN) é uma vertente da inteligência artificial utilizada pelos computadores para compreender, interpretar e manipular a linguagem humana.

Por meio do machine learning, a PLN consegue revelar e estruturar o significado de um conteúdo, extraindo informações sobre pessoas, lugares e eventos. Tudo isso para entender melhor as opiniões nas mídias sociais e acompanhar as conversas dos clientes.

Para entender melhor sobre como esse processamento pode ser utilizado a favor da sua empresa, continue a leitura!

O que é processamento de linguagem natural (PLN)?

O processamento de linguagem natural (PLN) é uma subárea da inteligência artificial. Ele estuda a capacidade e as limitações de uma máquina para compreender a linguagem dos seres humanos.

Seu processo se dá na criação de programas capazes de interpretar mensagens codificadas na linguagem natural, a fim de decifrá-las para uma linguagem da máquina. Esse desafio é o que move o avanço de aprendizado do PLN.

A tecnologia tem avançado rapidamente, graças ao interesse de intensificar a comunicação seres humanos-máquina. O objetivo é agilizar processos e obter uma relíquia valiosa para os tempos modernos: dados e informações das pessoas.

A linguagem dos computadores não é semelhante à dos seres humanos. Enquanto as pessoas utilizam signos pautados por idiomas, como inglês, espanhol, português ou chinês, as máquinas utilizam uma comunicação binária. Ela é pautada em milhões de 0 e 1, dentro de sequências lógicas.

Se antigamente a interação entre seres humanos e máquinas necessitava de cartões furados, atualmente é possível conversar. Ao dizer “Alexa, apague a luz”, por exemplo, o sistema reage com uma resposta compreensível ou ação.

Toda essa evolução se dá por meio do processamento de linguagem natural. Aliado a outras tecnologias da inteligência artificial, como machine learning e deep learning, ele transforma a nossa língua em uma comunicação compreensível para os computadores.

Compreender o idioma natural é uma das atribuições do PLN, feito pelo entendimento de linguagem natural (ENL). Esse é um subcampo do processamento de linguagem natural, também chamado de Natural Language Understanding (NLU).

O NLU consegue categorizar, analisar e arquivar os textos, direcionando-os para uma compreensão da máquina e, consequentemente, a uma ação.

Intermédio na relação máquina e seres humanos

O PLN é um verdadeiro intermediário na relação entre máquinas e seres humanos. Os sistemas de inteligência artificial nos smartphones e os chatbots de relacionamento com as empresas utilizam esse processamento.

Toda interação realizada com seres humanos gera um novo aprendizado para as máquinas. Nesse sentido, o PLN avança sua compreensão automaticamente por meio do machine learning e do deep learning.

O segundo, inclusive, é o que melhor se encaixa ao PLN. Afinal, ele aprimora a compreensão da máquina acerca de elementos como reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural.

Qual a importância do PLN?

O PLN é utilizado para extrair insight de dados não estruturados e baseados em textos. Dessa forma, pode-se ter informações para criar  compreensões sobre as pessoas ou estratégias de relacionamento.

É possível criar exemplos de processamento de linguagem natural usando Python, Java, Ruby, TensorFlow ou PyTorch.

1. Levantar grandes volumes de dados textuais

O PLN possibilita, por exemplo, que computadores leiam textos, ouçam e interpretem falas e identifiquem sentimentos. Além disso, que determinem quais trechos são os mais importantes em uma comunicação.

Os computadores também conseguem fazer uma análise completa, baseada na linguagem dos seres humanos, de forma rápida e imparcial.

O volume de dados não-estruturados gerado por uma interação com seres humanos é imenso, desde registros em mídias sociais até automação de relacionamento por chatbot. Tudo isso é compreendido por meio de uma estrutura organizada pelo PLN.

2. Estruturar dados não-estruturados

Conseguir compreender o idioma humano é desafiador para as máquinas. Isso porque há uma complexidade de dados, variações e signos. Há gírias e expressões que são regionalizadas, erros gramaticais que foram normalizados para o ambiente digital etc.

Ao escrever, é comum também que não utilizemos as abreviações segundo a norma culta, o que precisa de compreensão por parte dos computadores.

O PLN, portanto, é importante para conseguir resolver a ambiguidade na linguagem e adicionar uma estrutura numérica útil aos dados para aplicações.

3. Interpretar o sentimento do cliente

O PLN permite que seja realizada uma análise de entidades para localizar e rotular campos sobre o sentimento do cliente. É possível perceber o grau de satisfação das pessoas nas interações por meio do uso de alguns termos e expressões.

A partir disso, é gerada uma série de informações e dados que pode otimizar ou melhorar a retenção e fidelização de clientes, por exemplo.

4. Processar comprovantes e faturas

Informações de dados de pagamento também podem ser otimizadas por meio do PLN. Ele é capaz de extrair entidades para identificar entradas comuns em comprovantes e faturas.

A partir das datas ou preços, é possível compreender as relações entre solicitação e pagamento, garantindo uma segurança de fluxo de caixa.

5. Classificar conteúdos

É possível classificar e separar os documentos a partir de informações. Pode-se fazer um padrão específico ou padronizado para seguir essa segmentação de documentos, criando categorias que ajudam a separar os conteúdos encontrados.

Como o PLN funciona?

As tarefas básicas do PLN incluem tokenização e análise sintática (parsing), lematização/sistematização, rotulagem dos componentes do discurso, detecção de idioma e a identificação de relações semânticas.

É como se o processamento de linguagem natural fizesse o papel de professor de português — gramática, semântica e sintaxe — para as máquinas.

O PLN segmenta a linguagem em partes menores e essenciais. Depois, tenta compreender as relações que existem entre elas e explora como esses pedaços funcionam. Por fim, busca compreender o contexto nas quais estão inseridas.

A inteligência artificial está cada vez mais presente nas interações com as máquinas. Afinal, é muito importante que os dispositivos compreendam os usuários e ofereçam melhores experiências e respostas às suas necessidades.

O Google, por exemplo, já consegue entender o comportamento das pessoas, identificar suas necessidades e oferecer conteúdos relevantes, personalizados e coerentes com seus desejos.

Os usuários estão cada dia mais exigentes com os computadores. Isso porque eles desejam que as máquinas tenham capacidade de compreender as ambiguidades da língua, oferecendo o que realmente precisam.

Por exemplo, a palavra “banco” pode ser compreendida de diferentes maneiras ao depender do contexto. Se um sistema tecnológico não conseguir fazer essa diferenciação, prejudicará a experiência do usuário, gerando insatisfação.

Para amenizar essas situações, o processamento de linguagem natural incorpora diferentes técnicas para interpretar a linguagem humana.

As tarefas do PLN

O PLN decodifica a linguagem e consegue operar em diferentes frentes, tais como:

• categorização do conteúdo: todo o documento é organizado baseado na linguística, incluindo pesquisa e indexação, alerta de conteúdo e detecção de duplicidade;
• descoberta e modelagem de tópicos: captura com precisão os significados dos temas em coleção de textos, aplicando advanced analytics como otimização;
• extração contextual: retira informações estruturadas de fontes textuais;
• análise de sentimento: identifica o estado de espírito ou opiniões subjetivas presentes em grandes textos, incluindo o sentimento médio;
• conversão fala-texto e texto-fala: transforma comando de voz em textos e vice-versa;
• sumarização: gera sinopses de textos grandes de forma automática;
• tradução de máquina: traduz textos ou fala de um idioma para o outro.

Como aplicar o PLN?

O PLN anda lado a lado com a análise de texto. Ele agrupa, categoriza palavras e extrai estruturas e significados dos grandes volumes de conteúdos.

A análise de texto, por sua vez, é utilizada para explorar os conteúdos textuais e encontrar novas variáveis para o texto bruto. Dessa forma, fica possível visualizar e filtrar o conteúdo como entradas para modelos preditivos ou métodos estatísticos.

Em suas aplicações, o PLN pode ser aplicado para:

• descoberta investigativa: identificar padrões e pistas em e-mails e relatórios para a detecção e resolução de problemas;
• conhecimentos especializados: classifica os conteúdos em tópicos de significados diferentes para tomar ações e descobrir tendências;
• análise de mídias sociais: consegue rastrear a relevância dos sentimentos sobre tópicos e assuntos específicos, identificando também influencers na plataforma.

Esses três princípios estão presentes nos principais usos do PLN, visando entender, analisar e simular a linguagem humana.

As principais aplicações do PLN no cotidiano das empresas estão relacionadas às estratégias de marketing e relacionamento.

1. Plataforma de busca online

Os sites de busca utilizam um sistema de aplicação de palavras-chave para encontrar os principais conteúdos. O objetivo é responder às dúvidas e necessidades das pessoas.

É a partir desse sistema que o algoritmo interpreta o que o usuário deseja encontrar e quais são os conteúdos que oferecem as melhores respostas. A partir de então, há uma organização de lista apresentando os resultados do mais relevante para o menos.

Um exemplo dessa utilização é o Google. Ele oferece respostas de posicionamento geográfico, como quando uma pessoa pergunta “restaurantes perto de mim” e encontra uma lista.

2. Previsão de pesquisas em plataformas de busca

O Google também consegue interpretar a semântica do que as pessoas estão dizendo. A partir desse conhecimento, ele sugere correções e sugestões para novas buscas que sejam relacionadas ao produto ou serviço que a pessoa está buscando.

Tudo isso tem como princípio aumentar a qualidade da experiência da pessoa com a plataforma de busca.

3. Assistentes virtuais

Os assistentes virtuais de smartphones são, geralmente, iniciados a partir do som. Atualmente, essa funcionalidade está disseminada para várias aplicações, inclusive bancos.

Esses assistentes conseguem compreender a dúvida trazida pelos usuários e encontrar a melhor interação possível.

4. Chatbots

Outra aplicação possível para o PLN são os chatbots. Eles são um software de comunicação para facilitar e agilizar a interação com os clientes, por meio de chats, WhatsApp, Facebook Messenger, entre outros.

As mensagens são desenhadas para promover a melhor experiência possível para as pessoas. São máquinas que vão se desenvolvendo a partir da compreensão das necessidades dos usuários.

Antigamente, essas plataformas precisavam de uma padronização na mensagem. Atualmente, os chatbots conseguem compreender as falas dos usuários e oferecer interações.

Quais as vantagens de usar o PLN?

A experiência do cliente é fundamental para alcançar aspectos extremamente importantes para uma empresa, como: a fidelização, retenção, senso de comunidade etc.

O aprimoramento da comunicação com os clientes fortalece o marketing de relacionamento, criando uma ponte de confiança entre marca e consumidores.

Em muitos casos, o tratamento frio e distante de um chatbot pode prejudicar a experiência do usuário e é por isso que o PLN é fundamental. Ele consegue aprimorar o atendimento ao cliente por meio de um aprendizado constante e diário.

A cada nova interação, um novo aprendizado é criado para o robô. Dessa forma, as futuras interações terão uma personificação mais adequada. 

No tempo da informação, o PLN consegue extrair, analisar e interagir com uma série de dados não-estruturados. Esses dados tornam-se ferramentas fundamentais para aprimorar o relacionamento com os clientes.

Descobrir como os consumidores gostam de se relacionar com as marcas é um dos trabalhos desenvolvidos pelo PLN.

Dessa forma, o contato com ferramentas de IA está cada vez mais comum, oferecendo benefícios como:

• aprimora a experiência do atendimento ao cliente;
• reduz problemas com insatisfações;
• diminui custos;
• otimiza ações de marketing e vendas;
• segmenta e personaliza a comunicação com as pessoas.

O processamento de linguagem natural é um mecanismo para aprimorar os processos de vendas e marketing. Assim, é fundamental para o crescimento de qualquer empresa.

Agora que você entendeu mais sobre o PLN, não deixe de ficar por dentro de todas as nossas novidades. Assine a nossa newsletter e esteja sempre por dentro das novidades tecnológicas para melhorar a sua empresa.

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