O que é comunicação? 

A comunicação é um processo que envolve a troca de informações entre dois ou mais interlocutores por meio de signos e regras semióticas mutuamente entendíveis.

Com o avanço das tecnologias de Inteligência Artificial, a comunicação entre o homem e a máquina foi se aprimorando e cada vez mais o processamento de linguagem natural, ou PLN, é utilizado em soluções presentes no dia a dia, como GPS, buscadores e muitos outros.

Processamento de linguagem natural

O que é PLN?

É uma subárea da ciência da computação, inteligência artificial e da linguística que estuda os problemas da geração e compreensão automática de línguas humanas naturais.

É, também, uma subárea da Inteligência Artificial que faz o estudo da comunicação humana por métodos computacionais com o foco em compreender as linguagens naturais e facilitar as tecnologias para o dia a dia.

Nada simplório, este estudo faz uso da linguagem humana não só para o entendimento das palavras como também para interpretar a fala quando a palavra tem duplo sentido e quando a organização de palavras em uma frase não está de acordo com a gramática, o tom de voz e outros.

Esse estudo faz com que os sistemas de geração de língua natural convertam informação de bancos de dados de computadores em linguagem compreensível ao ser humano e sistemas de compreensão de língua natural convertem ocorrências de linguagem humana em representações mais formais, mais facilmente manipuláveis, por programas de computador. Alguns desafios do PLN são compreensão de língua natural, fazer com que computadores extraiam sentido de linguagem humana ou natural e geração de língua natural.

Desafios

O primeiro desafio é que não existe uma solução específica de PLN de domínio universal. Uma solução que funcione para o setor financeiro não funcionará para uma indústria de móveis, por exemplo. Soluções de análise de texto precisam ser treinadas e personalizadas para cada caso específico.

O segundo desafio é que é difícil prever quanto tempo o treinamento levará, quão precisos serão os resultados e quão precisos eles serão para oferecer benefícios comerciais.

Níveis de processamento

Os níveis de processamento podem ser entendidos como os níveis da linguagem que qualquer idioma pode apresentar. A divisão é importante para ajudar os programadores a determinar quais partes de certa aplicação tecnológica precisam ser mais desenvolvidas. São eles:

• fonológico: essa parte corresponde à interpretação dos sons da palavra;
• morfológico: estudo sobre a natureza das palavras e sua composição;
• lexical: processamento responsável por interpretar o significado de cada palavra;
• sintático: estuda a composição da frase;
• semântico: processamento que visa compreender o significado completo da frase;
• discurso: estuda o texto como um todo;
• pragmático: processamento utilizado para buscar significados além das palavras, as entrelinhas.

Tipos de abordagem

Os tipos de abordagem se referem ao tratamento que os softwares dão aos níveis de processo. São eles:

• simbólica: essa abordagem tem como base as regras linguísticas estruturadas e sem ambiguidades;
• estatística: a abordagem estatística utiliza modelos matemáticos para deduzir o uso correto dos níveis de processamento;
• conexionista: essa é parecida com a abordagem estatística, pois também desenvolve modelos genéricos, entretanto, ela faz uma combinação entre o aprendizado estatístico e outras teorias de representação de conhecimento;
• híbrida: ela é a combinação entre todas as abordagens acima, sendo mais flexível e ampla que as demais.

4 Aplicações de Processamento de Linguagem Natural importantes para sua empresa.

1. Extração de Informações

Extração de informação é a tarefa de extrair automaticamente dados estruturados de textos não estruturados ou semiestruturados, que são lidos por uma máquina. 

Extração de conteúdo em textos completos da Internet geralmente inclui: extração de entidade (nomes, locais, somas de dinheiro, palavras-chave), categorização de texto (por sentimento, por setor, por finalidade ou por outras categorias necessárias), agrupamento (identificando tópicos principais e novos), extração de fatos (permite preencher bancos de dados com informações estruturadas para análise, visualização e alertas), extração de relacionamentos (é usado para preencher bancos de dados de gráficos para explorar relações do mundo real). Vamos ver o que isso significa em casos reais.

Muitas das decisões de negócios ou de produtos são influenciadas por informações encontradas na imprensa, nas mídias sociais e em várias plataformas da Internet. Obter informações valiosas e estruturadas dessas fontes não é fácil.

A maior parte desse conteúdo está presente na forma de textos, infográficos e imagens. A principal aplicação do processamento de linguagem natural é acessar esses textos, analisar e extrair as informações relacionadas em um dos formatos que podem ser usados em um processo de tomada de decisão. Por exemplo, as notícias de uma fusão entre empresas podem ter um grande impacto nas decisões da negociação. A velocidade em que a fusão, atores envolvidos, preços, pode ser incorporada em um algoritmo de negociação pode ter impacto de milhões de reais no lucro.

2. Análise de sentimentos

As soluções de análise de sentimento são usadas para extrair significado de milhões de mensagens. Elas identificam o sentimento entre uma ou várias sentenças de uma notícia veiculada para medir a opinião pública geral sobre uma determinada marca ou evento.

A emoção em tais postagens pode não ser explicitamente expressa ou pode ser difusa, e as soluções de análise de sentimento precisam lidar com esse problema. A análise de sentimento ajuda as empresas com as seguintes tarefas:

Análise de sentimento como vantagem competitiva

Conhecer o sentimento geral do público da sua empresa não lhe dá muita informação, mas as soluções modernas de análise de sentimento permitem comparar seus indicadores com os de seus concorrentes. Com a categorização de texto ajustada com precisão, as empresas obtêm informações valiosas sobre aspectos de seus negócios que precisam melhorar e o que exatamente não satisfaz seus clientes.

Análise de sentimento para melhorar a experiência do cliente

A análise de sentimentos fornece às empresas uma assistência muito necessária para se manterem responsivas aos clientes. As empresas dependem há muito tempo de dados de pesquisas com clientes, interações de call centers e grupos de foco. Esses dados normalmente são estruturados, mantidos em um único local e tratados por meio de aplicativos de BI, a fim de ajudar a melhorar o atendimento ao cliente e o aprimoramento de produtos. Essa abordagem é muito lenta e não permite agir de maneira proativa.

A situação mudou radicalmente com o surgimento das mídias sociais e de várias plataformas on-line, onde a maioria dos clientes das empresas, tanto satisfeitos quanto furiosos, está presente. A opinião deles é o que conta e molda a percepção e o sentimento das marcas. As soluções de análise de sentimento permitem analisar rapidamente grandes quantidades de dados e abordar os possíveis problemas.

Análise de sentimento para percepção adequada de marca

As marcas não são definidas por seus produtos e serviços. A fama que constrói uma marca depende principalmente de marketing on-line, campanhas sociais e serviços de atendimento ao cliente. Os gerentes de marca podem melhorar constantemente seu desempenho e desenvolver técnicas de branding mais atraentes, conhecendo o histórico de sentimentos.

3. Pesquisa semântica

A forma como as pessoas consomem informações mudou drasticamente nas últimas duas décadas. Não passou muito tempo quando recorremos a bibliotecas, dicionários, enciclopédias, listas telefônicas e jornais em papel para obter informações.

Agora, simplesmente procuramos respostas na web. Responder a perguntas mais complexas podia levar dias, mas agora recebemos as respostas em poucos segundos. A precisão de tais respostas depende principalmente de quão “inteligente” é a busca. É por isso que os melhores mecanismos de busca agora são equipados com tecnologia de processamento de linguagem natural. Ela permite fornecer diretamente as informações solicitadas por um usuário, em vez de fazê-lo passar por todos os resultados apresentados com base em palavras-chave relacionadas.

Mecanismos de busca semântica já podem ser encontrados em navegadores web, smartphones, plataformas de e-commerce, programas corporativos como CRM, ERP, aplicativos móveis, etc.

O número de solicitações de pesquisa de cauda longa (muitas palavras ou expressões) na Internet está aumentando a cada ano. Isso significa que os consumidores estão se acostumando a utilizar maciçamente os mecanismos de pesquisa semântica, e os aplicativos e plataformas que ainda usam os mecanismos de pesquisa de palavras-chave antiquados continuarão perdendo suas fatias de mercado.

4. Respostas a perguntas

Os mecanismos modernos de busca podem nos fornecer muitas informações úteis, mas quando se trata de responder a perguntas realmente específicas feitas por humanos, as respostas ainda são bastante primitivas. É aqui que os chatbots estão ganhando confiança e popularidade. Os analistas preveem que eles assumirão certas funções de atendimento ao cliente em menos de cinco anos. Os chatbots são capazes de fornecer respostas automatizadas e em tempo real a problemas e questões simples de atendimento ao cliente.

A pesquisa em torno de soluções para respostas a perguntas baseia-se em lidar com uma ampla variedade de tipos de perguntas, incluindo fatuais, listagens, definições, como, por quê, hipóteses e outros tipos.

As soluções para perguntas e respostas podem ser divididas em: perguntas com resposta de domínio fechado e questões de domínio aberto. As respostas a perguntas de domínio fechado lidam com questões sob um domínio específico e podem ser vistas como uma tarefa mais fácil, porque os sistemas de processamento de linguagem natural podem explorar o conhecimento específico de domínio frequentemente formalizado na literatura.

Alternativamente, o domínio fechado pode se referir a uma situação em que apenas um tipo limitado de perguntas é aceito, por exemplo, perguntas que solicitam informações descritivas em vez de processuais.

A resposta a questões de domínio aberto lida com perguntas sobre quase tudo e só pode confiar em informações e conhecimento geralmente aceitos. Por outro lado, esses sistemas normalmente têm muito mais dados disponíveis para extrair respostas.

Para quaisquer dúvidas, nos deixamos à disposição para tirá-las. Entre em contato conosco. 

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