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- ago 5, 2024
O PLN (Processamento de Linguagem Natural) é uma das mudanças tecnológicas que impacta as empresas de maneira significativa. Especialmente, no que diz respeito ao machine learning e à inteligência artificial (IA), permitindo que os computadores entendam e respondam a questões colocadas em um modelo de comunicação próximo ao humano.
Junto a outras tecnologias, o PLN se torna cada vez mais importante para os negócios ao garantir maior produtividade e competitividade. Além disso, podem ajudar a melhorar a experiência do consumidor e aumentar as vendas, elevando-as a um patamar nunca imaginado.
Para explicar melhor, abordamos o que é PLN e como ele ajuda na conquista de mais espaço no mercado, atendendo às demandas dos clientes de maneira mais produtiva. Acompanhe o artigo!
O PLN é um campo da ciência da computação que desenvolve técnicas para ajudar computadores a entenderem e produzirem uma comunicação de maneira mais próxima da humana. Isso é feito a partir de fórmulas e algoritmos, sendo que a sigla significa Processamento de Linguagem Natural.
Essa é uma área de conteúdos bastante complexos. Isso porque, para trabalhar com ela, a pessoa responsável deve ter uma bagagem acadêmica aprofundada de Computação e Linguística.
O PLN também envolve várias subdisciplinas, como Linguística Computacional, inteligência artificial, machine learning e data mining. Todos esses fatores fazem com que a modelagem da conversação seja baseada nas regras da linguagem humana. Na prática, isso faz a máquina compreender o significado da interação, a intenção do interlocutor e até o seu sentimento.
O PLN surgiu em meados de 1950. Na época, os pesquisadores começaram a estudar como os computadores poderiam ser usados para analisar e interpretar textos em língua inglesa. Assim, Alan Turing publicou um artigo propondo o Teste de Turing para medir a capacidade da máquina ter um comportamento semelhante ao humano.
Portanto, no início, os cientistas focaram os problemas de leitura e compreensão textual. Porém, logo perceberam ser possível usar os computadores para produzir textos também — muito próximos de textos produzidos por humanos.
Ou seja, é bom notar que saber o que é PLN não se limita à linguagem falada: ele também abrange a compreensão e a produção de textos escritos.
Com o tempo, foram desenvolvidos algoritmos que permitiram aos computadores analisar as frases e identificar palavras e regras gramaticais. Esses algoritmos foram chamados de “parser”. Esse termo também é conhecido como tokenização e análise sintática computacional.
A partir daí, esse sistema começou a ser utilizado para desenvolver programas que podem realizar tarefas, como traduzir textos, pequenas peças e até identificar sentimentos nas mensagens. Dessa forma, os pesquisadores têm trabalhado para desenvolver algoritmos que tornam o Processamento de Linguagem Natural cada vez mais preciso.
Além disso, os avanços na inteligência artificial têm contribuído para o progresso dessa área. Atualmente, o Processamento de Linguagem Natural está sendo usado em vários campos.
Por exemplo, na tradução automática, na detecção de sentimentos nas redes sociais pelas plataformas, e no uso da IA para o atendimento de pessoas e a resolução de conflitos entre clientes e empresas.
Na prática, você consegue ampliar os resultados da sua organização com big data e análises preditivas, além de outros fatores que aumentam a competitividade. Por isso, espera-se que esse campo continue se expandindo nos próximos anos e muitas soluções frutifiquem desse desenvolvimento.
A relação entre PLN e machine learning oferece um enorme potencial para melhorar os negócios. As empresas podem usar a combinação dessas tecnologias para analisar dados financeiros, mercadológicos e operacionais, e tomar decisões mais inteligentes e competitivas.
Aqui, vale ressaltar que o Processamento de Linguagem Natural também é conhecido como redes neurais artificiais. Assim, o machine learning é uma técnica de aprendizagem automática que utiliza o PLN para fazer uma análise inteligente de dados.
Ele verifica grandes quantidades de dados para identificar padrões. A técnica permite que os computadores aprendam a fazer previsões sobre o comportamento dessas informações sem ser necessário programá-las explicitamente.
A relação entre o PLN e os chatbots é garantir uma interação mais humana e conveniente para os clientes. Isso porque essa ferramenta pode ser usada para fornecer suporte ao cliente, vender produtos ou serviços, ou, simplesmente, fornecer informações.
Assim, a automação de processos com assistentes virtuais está se tornando cada vez mais popular, especialmente em aplicações de negócios. Ao saber o que é PLN e usá-lo, a plataforma pode compreender o que os clientes querem fazer e qual é o estado emocional de cada um devido a análises sofisticadas.
Além disso, a plataforma pode ser usada para armazenar dados sobre os pedidos dos clientes e fornecer essas informações às empresas. Dessa forma, elas podem personalizar a experiência durante o atendimento.
A importância do PLN para os negócios é planejar e organizar as atividades diárias, ajudando a definir metas e objetivos, além de estabelecer prazos. Ele pode auxiliar na tomada de decisões, por fornecer um panorama das possibilidades, favorecendo pontos de vista e insights valiosos.
Tudo isso acontece a partir de análises linguísticas e interpretação das condições atuais do negócio. Com o uso desse processo, reduzimos os gastos e otimizamos o tempo — se bem-planejado, ele permite que sejam identificados problemas e oportunidades, facilitando o processo decisório.
Com esse planejamento simplificado, o Processamento de Linguagem Natural acaba sendo fundamental para o sucesso das empresas. Isso porque proporciona um melhor controle sobre os processos de atendimento e otimização.
Ele pode auxiliar no gerenciamento de pessoas e na definição de estratégias — o que também é importante para o desenvolvimento de novos produtos e serviços. O uso dessa tecnologia ainda contribui para aumentar a competitividade das empresas e reduzir os riscos de falhas. Afinal, permite que sejam realizadas previsões.
Ainda não acabou o leque de ferramentas que o PLN pode oferecer: sua aplicação facilita o processo de comunicação entre as diversas áreas da empresa, auxiliando na identificação de problemas e na busca por soluções. Com isso, temos também um melhor controle sobre os recursos disponíveis.
Outro fator relevante é que o Processamento de Linguagem Natural é uma tecnologia que permite a interpretação e a compreensão do discurso humano, resumidamente. Essa tecnologia é importante para as empresas por diversos motivos.
Por exemplo, ela possibilita a automação de tarefas relacionadas a reconhecimento de voz, busca por informações em documentos, tradução automática, transcrição, entre outros.
Em relação aos clientes, o PLN pode ser utilizado para analisar dados coletados por meio de pesquisas de mercado, auxiliando na tomada de decisões estratégicas. Ele também pode ser usado para melhorar a experiência do usuário em portais e sistemas de atendimento ao cliente.
Essa tecnologia também é importante para os setores de Recursos Humanos, porque possibilita a automação da análise de currículos, entrevistas e outros documentos relacionados à contratação de funcionários.
O PLN também pode analisar dados sobre o mercado de trabalho e propor soluções estratégicas para melhorar as condições de contratação.
A detecção de spam é aprimorada pelo Processamento de Linguagem Natural. Apesar dessa tecnologia não ser uma solução de PLN, ela utiliza os recursos para identificar mensagens não solicitadas, phishing, etc.
Ou seja, a capacidade de compreender textos é utilizada para evitar mensagens indesejadas, problemas e até golpes ou fraudes. Essas situações podem gerar vazamentos de dados e suas consequências, como perda de reputação, de competitividade e até financeira.
A tradução precisa é um resultado do PLN, sendo que o maior exemplo é o Google Tradutor. Em vez de apenas trazer o significado de cada palavra, a ferramenta traz o sentido correto, considerando as particularidades de cada idioma.
Agentes virtuais e chatbots também são beneficiados com os recursos de PLN. No caso dos primeiros, devido ao reconhecimento de voz. Então, o Processamento de Linguagem Natural garante que a ação de resposta será adequada.
Já no caso dos chatbots, a atuação é bastante parecida, mas focada nos textos. Assim, o atendimento ao cliente melhora, porque deixa de ser focada em um script montado e garante uma interação mais fluida.
A expectativa, inclusive, é que os chatbots possam responder perguntas com respostas úteis e em suas próprias palavras. Isso porque cada interação gera um novo aprendizado à máquina.
O PLN para o machine learning e a inteligência artificial funciona com o computador analisando o texto para identificar as palavras. Então, ele classifica cada uma delas em função do seu significado e dos usos prováveis em uma conversa. A partir disso, ele construirá uma representação do texto como um conjunto de conceitos relacionados entre si.
Essa representação será usada para treinar os algoritmos de machine learning, que podem ser utilizados para realizar diversas tarefas. Por exemplo, prever resultados esportivos, diagnosticar doenças, decidir qual é a melhor estratégia de negociação a ser adotada ou escrever sua nova ação de marketing. Legal, não é mesmo?
O pré-processamento dos dados para uso é a etapa do PLN em que eles são preparados para serem utilizados em um processo de linguagem natural. Esse processo consiste em dividi-los em unidades menores — conhecidas como tokens — e remover as informações não relevantes antes da análise.
Isso é feito para o computador poder identificar e interpretar corretamente as palavras e frases dos textos, além das informações previamente apresentadas.
O processamento de dados para uso é realizado por meio da interpretação e da compreensão das informações recebidas. Os dados no Processamento de Linguagem Natural são analisados e organizados. A partir disso, é possível gerar respostas ou soluções para os problemas apresentados — para serem utilizados na construção de modelos que auxiliam no entendimento do mundo exterior.
Os tipos de abordagem de processamento dos dados são baseados em números ou dados palpáveis, que mostram uma realidade daquele negócio ou aplicação em que se utiliza o PLN. Elas podem ser baseadas em regras, estatísticas, redes neurais ou aprendizado automático.
O uso de grandes volumes de dados textuais no Processamento de Linguagem Natural é extremamente importante. Isso porque eles são fundamentais para o aprendizado e o aperfeiçoamento de técnicas de análise linguística devido à sua variedade e quantidade no número de amostragem.
Além disso, os grandes volumes de dados textuais possibilitam construir modelos de linguagem mais precisos e robustos.
A estruturação de fontes de dados é usada para descobrir padrões nos dados e criar modelos para previsão ou classificação.
No Processamento de Linguagem Natural, os dados são analisados para descobrir padrões na linguagem. Assim, eles podem ser usados para prever a intenção do falante ou classificar uma frase como positiva ou negativa para determinada ação que envolva nosso chatbot, por exemplo.
As tarefas ou técnicas de PLN são atividades de segmentação da linguagem, dividindo-a em partes menores para entendê-las e compreender melhor seu significado. De modo mais prático, elas auxiliam o computador a entender o conteúdo.
Os benefícios de usar o Processamento de Linguagem Natural na sua empresa são: redução de custos e riscos de falhas operacionais, melhoria na qualidade dos serviços e fortalecimento da imagem. Tudo isso é possível pela simplificação do entendimento da máquina, que facilita a implementação de recursos de automação.
Hoje em dia, a redução de custos operacionais ao usar o PLN para empresas é significativa. Isso porque o suporte e as comunicações com seus consumidores serão realizados de forma rápida, segura e barata.
As empresas também podem negociar melhores condições com os fornecedores e reduzir os gastos com recursos antes usados com contratação de pessoal para o atendimento ao cliente.
A qualidade dos serviços prestados ao usar o PLN para empresas é muito melhor do que era antes. Tanto que, quando temos um problema, quase sempre temos acesso a um suporte rápido e eficaz por meio de smartphones, por exemplo.
Essas mudanças se devem muito ao fato de que as empresas estão usando outros recursos — mais modernos — para o cumprimento da função, como os chatbots. Vários desses sistemas usam recursos como o PLN, aplicado para automatizar processos e melhorar a comunicação entre os departamentos.
Ao usar os processos do PLN e da inteligência artificial para entender a linguagem humana, são significativamente reduzidas as chances de erros na comunicação. Além disso, esse recurso permite que os clientes entrem em contato com a empresa de forma mais direta e rápida — o que contribui ainda mais para consolidar um bom atendimento, constantemente otimizado.
O uso de novas tecnologias favorecem o fortalecimento da imagem da empresa. Entre elas estão o atendimento eletrônico inteligente e as análises aprofundadas do negócio, realizados por machine learning e inteligência artificial
Isso acontece porque, por meio dessas tecnologias, é possível estabelecer uma comunicação mais eficiente não apenas com os clientes, mas também com fornecedores e demais stakeholders. Além disso, elas permitem que a empresa seja vista como inovadora e atualizada — o que pode contribuir para aumentar a credibilidade da marca no mercado.
Apesar de ainda ser um campo relativamente novo, estando em desenvolvimento em muitos locais, o uso de machine learning e de PLN tem se mostrado extremamente promissor para diversos segmentos da economia.
Mesmo o Processamento de Linguagem Natural sendo uma novidade, essas áreas já estão revolucionando qualquer ambiente em que estejam presentes. É preciso, portanto, estar constantemente por dentro das novidades se não quisermos ficar excluídos de um mercado moderno, em que a inovação constante é a regra.
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A linguagem natural em IA é o processamento da linguagem natural. Essa é uma derivação da inteligência artificial que utiliza técnicas de machine learning, deep learning, etc. para entender contextos e reproduzir uma conversa semelhante à humana.
O PLN funciona com a identificação de padrões para reproduzir conversas de forma semelhante à humana. Isso pode ser feito por meio de chatbots, assistentes virtuais e outras ferramentas que ajudam a automatizar atividades, reduzir custos e melhorar o atendimento ao cliente.
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