NLP — ou, em português, PLN (processamento de linguagem natural) — é uma das formas mais populares de inteligência artificial por dois motivos: primeiro, por se tratar da linguagem, a forma fundamental para interação de qualquer inteligência, e, segundo, por ser um dos melhores investimentos que uma empresa pode fazer atualmente para melhorar a experiência do cliente.
De acordo com a Mordor Intelligence, o mercado global de processamento de linguagem natural foi avaliado em 10,7 bilhões de dólares em 2020 e deve valer 48,5 bilhões em 2026, registrando uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 26,8% durante o período.
Neste artigo, nós explicamos o que é NLP e como essa tecnologia pode melhorar a experiência do usuário com a sua empresa por meio de um chatbot.
O processamento de linguagem natural (NLP) é um subcampo da inteligência artificial (IA). Ele ajuda as máquinas a processar e compreender a linguagem humana para que possam executar tarefas repetitivas automaticamente. Os exemplos abrangem tradução automática, resumo, classificação de tíquetes e verificação ortográfica. Em geral, as técnicas de NLP incluem 4 etapas principais:
O processo de dividir uma frase em palavras ou pequenas unidades chamadas “tokens” para identificar o significado dela e sua relação com a frase inteira.
O processo de identificar a relação entre as diferentes palavras dentro de uma frase, padronizando sua estrutura e expressando as relações em uma estrutura hierárquica.
O processo de relacionar estruturas sintáticas, desde os níveis de frases, orações, sentenças e parágrafos até o nível da escrita como um todo, com seus significados independentes da linguagem.
O processo de geração de uma saída com base na análise semântica do texto ou fala que se ajusta ao objetivo da aplicação.
NLP é baseado no aprendizado profundo, que permite que os computadores adquiram significado a partir das entradas fornecidas pelos usuários. No contexto de chatbots, ele avalia a intenção da entrada dos usuários e, em seguida, cria respostas com base em uma análise contextual semelhante a um ser humano.
Digamos que você tenha um chatbot para suporte ao cliente. É muito provável que os usuários tentem fazer perguntas que vão além do escopo do bot e o desviem. Isso pode ser resolvido com as respostas padrão, no entanto, não é possível prever exatamente o tipo de perguntas que um usuário pode fazer ou a maneira como elas serão levantadas.
Quando se trata de processamento de linguagem natural, os desenvolvedores podem treinar o bot em várias interações e conversas pelas quais ele passará, bem como fornecer vários exemplos de conteúdo com o qual ele entrará em contato, pois isso tende a dar a ele uma base muito mais ampla com a qual ele pode avaliar e interpretar as consultas com mais eficácia.
Para que o chatbot entenda a mensagem do usuário, ele precisa converter a linguagem humana não estruturada em dados estruturados para que os computadores possam interpretar.
Quando um usuário envia uma mensagem ao chatbot, ele precisa usar algoritmos para obter o significado e o contexto de cada frase para coletar dados delas. Esse processo é chamado de compreensão de linguagem natural (NLU) e é um subconjunto do processamento de linguagem natural. Consiste em interpretar a mensagem do usuário, extraindo detalhes importantes e relevantes dela.
Uma forma de extrair as partes essenciais de uma frase é diferenciar entre as entidades e a intenção. A intenção de uma frase é o objetivo da declaração. O que o usuário realmente deseja alcançar? Por exemplo, se a mensagem fosse “Quando o Subway na avenida Brasil fecha?”, a intenção da mensagem é saber quando o restaurante vai parar de funcionar.
Uma entidade de uma frase é algo que modifica ou apoia a intenção. Por exemplo, as entidades da pergunta “Qual é o seu horário de fechamento na terça-feira?” são terça-feira e horário de fechamento. Uma entidade é basicamente qualquer coisa que possa ser nomeada (como lugar, pessoa, nome ou objeto).
O chatbot basicamente precisa reconhecer as entidades e intenções das mensagens do usuário. Para fazer isso, precisamos construir um modelo de NLP para cada entidade com uma intenção. Por exemplo, podemos construir um modelo de intenção de NLP para que o chatbot reconheça quando um usuário deseja saber o horário de funcionamento de um lugar.
Podemos construir um modelo de entidade de NLP para o chatbot para reconhecer locais e direções. Podemos, então, usar esses modelos no chatbot para oferecer o horário de funcionamento de qualquer lugar, com base na localização do usuário.
O processo de NLP é uma parte central da arquitetura e do processo do chatbot, pois é a base para traduzir a linguagem humana natural em dados estruturados. Basicamente, o processo do chatbot é dividido da seguinte maneira:
A melhor abordagem para NLP é uma mistura de machine learning (ML) e fundamental meaning (FM) para maximizar os resultados. O ML está no centro de muitas plataformas de NLP, no entanto, a combinação com o FM ajuda a criar chatbots baseados em NLP mais eficientes.
O aprendizado de máquina é usado para treinar os bots, o que os leva ao aprendizado contínuo para processamento e geração de linguagem natural. A partir disso, um chatbot baseado em PNL é capaz de:
NLP possui um enorme potencial para as empresas otimizarem a experiência do usuário e ampliarem o escopo de percepções que elas podem obter sobre os clientes — elas podem ouvir o que os clientes dizem com suas próprias palavras.
Com base nesses dados, é possível criar estratégias ainda mais relevantes. Para isso, é fundamental escolher as soluções certas. A Botmaker, por exemplo, oferece uma plataforma que permite que sua empresa forneça ao seu cliente atendimento 100% humano, 100% automatizado ou híbrido. Quando o atendimento tem um chatbot envolvido, o NLP é parte principal para as interações automatizadas e também para o aprendizado de máquina.
Agora que você sabe o que é NLP e quais são seus benefícios, conheça as soluções da Botmaker para atendimento personalizado ao cliente.
