Processamento de linguagem natural (PLN): o que é e como funcionam seus 6 principais usos

O objetivo por trás dessa tecnologia é auxiliar dispositivos tecnológicos a entender a linguagem do ser humano de uma maneira que seja possível responder às suas demandas.

Diante da popularização dos chatbots, a capacidade de lidar com clientes de forma natural, ainda que de modo automatizado, se tornou uma necessidade para as empresas.

Portanto, para entender mais sobre esse conceito e seus principais usos, continue a leitura!

O que é processamento de linguagem natural (PLN)?

O processamento de linguagem natural é uma vertente da inteligência artificial que se dedica a desenvolver e aprimorar a linguagem dos seres humanos.

Portanto, o conceito principal diz respeito às soluções que já utilizamos no dia a dia.

O PLN, basicamente, funciona como um tradutor, pois ele é capaz de fazer com que um computador consiga compreender a linguagem humana, seja na forma oral ou escrita.

Além disso, a tecnologia PLN não só garante que a máquina compreenda a linguagem humana, como também permite que a experiência do usuário se torne cada vez melhor.

Desse modo, para possibilitar que a interação entre usuário e máquina ocorra de forma eficiente, é necessário utilizar um intermediário, já que os humanos utilizam uma linguagem diferente da tecnologia.

Sendo assim, é necessário garantir que a comunicação seja prática e fluida, pois a sensação de se comunicar com um robô quando as respostas são automatizadas pode se tornar uma experiência frustrante para o usuário.

Por esse motivo, a inteligência artificial se tornou algo essencial para as organizações. Além disso, a PLN é vista como uma área importante para o desenvolvimento de estratégias de negócios.

Como funciona o processamento de linguagem natural (PLN)?

Uma tecnologia que não é capaz de entender o que um consumidor quer causa má impressão, não resolve a necessidade e ainda deixa o cliente insatisfeito.

O processamento de linguagem natural incorpora várias técnicas para interpretar e entender a linguagem dos usuários.

Podemos definir o reconhecimento da linguagem humana em diferentes etapas, como:

• Reconhecimento da linguagem;

• Classificação de palavras e frases;

• Identificação de funções de palavras individuais em uma sentença;

• Interpretação do significado das palavras e frases.

O Google e as principais mídias sociais já podem entender o comportamento e os principais desejos dos seus usuários.

Dessa forma, se torna possível oferecer um conteúdo personalizado e de valor para o público.

Quais as principais diferenças entre processamento de linguagem natural e machine learning?

O Machine Learning, que em português significa “Aprendizado de Máquina”, é a forma de usar a inteligência artificial para ensinar aos programas de computador como se comportarem.

Embora pareça a mesma coisa, há uma diferença significativa entre os dois termos.

É que o processamento de linguagem natural age de modo antecipado aos esforços dedicados pelo ML.

Sendo assim, podemos dizer que o Machine Learning permite às máquinas melhorar a sua precisão através de algoritmos e dados em evolução.

Já a PLN, auxilia os computadores a entender a linguagem dos usuários humanos.

Quais são os principais usos do processamento de linguagem natural (PLN)?

Para que você entenda melhor sobre o conceito da tecnologia PLN, vamos falar mais sobre seus principais usos dentro do ambiente empresarial. Confira:

1. Chatbots

Atualmente, muitas organizações já utilizam chatbot para automatizar e facilitar a comunicação com os usuários.

O chatbot é um software capaz de manter uma conversa com um humano de forma natural, através de plataformas de mensagens, sites, redes sociais, lojas virtuais etc.

Os bots usam recursos de PLN, inteligência artificial e machine learning para disponibilizar mais possibilidades de comunicação.

Portanto, devido ao processamento de linguagem natural, os chatbots estão se tornando cada vez mais desenvolvidos e sofisticados, usando algoritmos complexos para responder as perguntas dos usuários.

2. Assistentes virtuais

Os assistentes virtuais inteligentes, como a Alexa da Amazon, identificam padrões na fala humana graças ao reconhecimento de voz.

Apesar de eles terem caído no gosto popular, muitas pessoas não sabem que os assistentes virtuais são desenvolvidos com base nos princípios de PLN, pois assim conseguem atender às solicitações das pessoas.

3. Tradução de textos

A tradução de idiomas é considerada uma das mais antigas aplicações de processamento de linguagem natural.

Com o PLN, as ferramentas de tradução conseguem realizar esse trabalho com precisão e apresentar resultados gramaticalmente corretos.

No passado, a tradução de textos automatizada era mal vista, pois essas ferramentas ainda não eram capazes de realizar esse processo com tanta eficiência.

Porém, atualmente, esse serviço melhorou muito e, por isso, os programas de tradução estão sendo cada vez mais utilizados.

4. Plataforma de busca online

Os mecanismos de busca, como o Google, passam por um processo de compreensão do que o usuário está procurando.

A partir desse entendimento, esses mecanismos conseguem apresentar os resultados que consideram mais relevantes para o usuário, com base nos termos utilizados durante a pesquisa.

Todo esse processo é realizado de forma muito rápida.

5. Filtros de e-mail

Os filtros de e-mail são uma das aplicações mais básicas do processamento de linguagem natural.

Tudo começou com os filtros de lixo eletrônico, que identificam frases sinalizadas como mensagem de spam. Mas, com o tempo, os filtros foram sendo aprimorados.

Uma das aplicações de PLN utilizadas nos e-mails atualmente é a classificação por categoria.

Por exemplo, no Gmail, o sistema é capaz de identificar se a mensagem pertence à categoria de principal, social ou promoções, com base no conteúdo recebido pelo e-mail.

6. Análise de sentimentos

Análise de sentimentos, também conhecida como mineração de opinião, é um campo dentro do processamento de linguagem natural que tenta identificar a “emoção” por trás de um texto.

Essa área consiste no uso de ferramentas de PLN para extrair o sentimento de uma frase ou mensagem.

Assim, uma empresa pode adotar seu uso para saber se as menções dos consumidores no ambiente digital são positivas e negativas.

Dessa forma, a organização consegue mobilizar as equipes responsáveis para melhorar os resultados obtidos.

O uso do processamento de linguagem natural pode trazer diversos benefícios para a sua empresa. Para mais informações, acesse nosso blog