Para entendermos o que é PLN, precisamos compreender que as mudanças tecnológicas estão impactando nas 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 linguagem mais próxima da nossa, a linguagem humana.
Tais tecnologias também são capazes de proporcionar análises de dados que favoreçam uma tomada de decisões mais acertadas quando unidas a outras soluções, como Big Data.
Essas áreas estão se tornando cada vez mais importantes para as empresas, permitindo que sejam mais produtivas e competitivas. Além disso, podem ajudar os negócios a melhorar a experiência do consumidor e aumentar as vendas, elevando-as a um patamar nunca imaginado.
Sabendo da importância desse assunto para você e para a sua empresa, abordamos, neste artigo, as principais perspectivas sobre o PLN e como ele ajuda na conquista de mais espaço no mercado, atendendo às demandas dos seus clientes de uma maneira melhor e mais produtiva para ambas as partes. Acompanhe!
O que é PLN?
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um campo da ciência da computação. Nele, são pesquisados os desenvolvimentos de técnicas — a partir de fórmulas e algoritmos — capazes de ajudar computadores a entenderem e produzirem uma comunicação de maneira mais próxima do natural, como fazem as pessoas.
É uma área de conteúdos bastante complexos — já que, para trabalhar com ela, a pessoa responsável deve ter uma bagagem acadêmica aprofundada de ambas as ciências: Computação e Linguística. O PLN também envolve várias subdisciplinas, como Linguística Computacional, Inteligência Artificial, Machine Learning e Data Mining.
Como o PLN surgiu?
É bom notar que o PLN não se limita à linguagem falada: ele também abrange a compreensão e a produção de textos escritos. Seu surgimento aconteceu em meados de 1950, quando os pesquisadores começaram a estudar como os computadores poderiam ser usados para analisar e interpretar textos em língua inglesa.
No início, os cientistas focaram nos problemas de leitura e compreensão textual, mas logo perceberam que era possível usar os computadores para produzir textos também — muito próximos de textos produzidos por humanos.
Com o tempo, foram desenvolvidos algoritmos que permitissem aos computadores analisar as frases e identificar as 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 pudessem realizar tarefas, como traduzir textos, pequenas peças e, até mesmo, identificar sentimentos nas mensagens. Os pesquisadores têm trabalhado para desenvolver algoritmos que tornem 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, como na tradução automática, na detecção de sentimentos nas redes sociais pelas plataformas, e no uso da Inteligência Artificial para o atendimento de pessoas e a resolução de conflitos entre clientes e empresas.
Espera-se que esse campo continue se expandindo nos próximos anos e que muitas soluções frutifiquem desse desenvolvimento.
Qual é a relação entre PLN e Machine Learning?
Machine Learning é uma técnica de aprendizagem automática que utiliza redes neurais para analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões. A técnica permite que os computadores aprendam a fazer previsões sobre o comportamento dos dados sem ser necessário programá-los explicitamente.
A combinação do Machine Learning com as redes neurais artificiais (como também é conhecido o PLN) oferece um enorme potencial para melhorar os negócios. As empresas podem usar essa tecnologia para analisar dados financeiros, mercadológicos e operacionais para tomar decisões mais inteligentes e competitivas.
E os chatbots?
Os chatbots estão se tornando cada vez mais populares, especialmente em aplicações de negócios. Isso acontece porque eles oferecem uma maneira conveniente para os clientes interagirem com as empresas. Os chatbots podem ser usados para fornecer suporte ao cliente, vender produtos ou serviços, ou, simplesmente, fornecer informações.
Ao usar o PLN, a plataforma pode compreender o que os clientes querem fazer e qual é o estado emocional de cada um, por meio de análises sofisticadas. Além disso, a plataforma pode ser usada para armazenar dados sobre os pedidos dos clientes e fornecer essas informações às empresas — para que elas possam personalizar a experiência durante o atendimento. Veremos mais sobre esses detalhes adiante.
Qual é a importância do PLN para os negócios?
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, pois ela possibilita a automação de tarefas relacionadas:
- à busca por informações em documentos;
- ao reconhecimento de voz;
- à tradução automática;
- à transcrição, entre outros.
Em relação aos clientes, o PLN pode ser utilizado para analisar dados coletados por meio de pesquisas de mercado, o que auxilia 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.
Quais são as aplicações do PLN no dia a dia?
O PLN pode ser utilizado até mesmo para planejar e organizar as atividades diárias, ajudando a definir metas e objetivos, além de estabelecer prazos. Ele pode auxiliar na tomada de decisões, pois fornece um panorama geral 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 de tomada de decisões.
Com esse planejamento facilitado, o PLN acaba sendo fundamental para o sucesso das empresas, pois 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 contribui para aumentar a competitividade das empresas e reduzir os riscos de falhas, pois permite que sejam realizadas previsões, facilitando o processo de tomada de decisões.
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.
O PLN vem para o mercado para facilitar a tomada de decisões mais acertadas e obter melhores resultados — tudo a partir de uma Inteligência Artificial linguisticamente competente.
Como funciona o PLN para o Machine Learning e a Inteligência Artificial?
O Processamento de Linguagem Natural para o Machine Learning e para a Inteligência Artificial funciona da seguinte forma: em primeira instância, o computador analisa o texto, identificando as palavras que estão presentes.
Posteriormente, ele classifica cada uma dessas palavras em função do seu significado e das utilizações 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 — como 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?
Pré-processamento
O pré-processamento dos dados para uso é a etapa em que os dados são preparados para serem utilizados em um processo de linguagem natural. Esse processo consiste em dividir os dados em unidades menores — conhecidas como tokens — e remover as informações não relevantes antes da análise.
Isso é feito para que o computador possa identificar e interpretar corretamente as palavras e frases dos textos, além das informações previamente apresentadas.
Processamento
O processamento de dados para uso é realizado por meio da interpretação e da compreensão das informações recebidas. Os dados são analisados e organizados. A partir dessa análise, é possível gerar respostas ou soluções para os problemas apresentados — para serem utilizados na construção de modelos que auxiliam no entendimento do mundo exterior.
Tipos de abordagem
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;
- baseadas em estatísticas;
- baseadas em redes neurais;
- baseadas em aprendizado automático.
Grandes volumes de dados textuais (Big Data)
O uso de grandes volumes de dados textuais no Processamento de Linguagem Natural é extremamente importante, pois esses dados 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 a construção de modelos de linguagem mais precisos e robustos.
Estruturação de fonte de dados
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. Esses padrões 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.
Quais são os benefícios de usar o PLN na sua empresa?
A seguir, saiba quais são as vantagens do Processamento de Linguagem Natural para o seu negócio.
1. Redução de custos operacionais
Hoje em dia, a redução de custos operacionais ao usar o PLN para empresas é significativa, pois 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.
2. Melhoria na qualidade dos serviços prestados
A qualidade dos serviços prestados ao usar o PLN para empresas é muito melhor do que era antes — 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. Muitos desses sistemas usam recursos como o PLN, aplicado para automatizar processos e melhorar a comunicação entre os departamentos.
3. Diminuição do risco de falhas operacionais no atendimento
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 se comuniquem com a empresa de forma mais direta e rápida — o que contribui ainda mais para consolidar um melhor atendimento, constantemente otimizado.
4. Fortalecimento da imagem da empresa
O uso de novas tecnologias — como atendimento eletrônico inteligente e análises aprofundadas do negócio, realizados por Machine Learning e Inteligência Artificial — favorecem o fortalecimento da imagem da empresa.
Isso acontece porque,por meio delas, é possível estabelecer uma comunicação mais eficiente não apenas com os clientes, mas também com fornecedores e demais stakeholders. Além disso, essas novas tecnologias 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 Processamento de Linguagem Natural tem se mostrado extremamente promissor para diversos segmentos da economia.
Mesmo sendo uma novidade, vimos, no decorrer deste conteúdo, que 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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