Foto por ROMANO ODINTSOV
 

Imagine um mundo onde as máquinas sejam capazes de entender o que você diz e como você se sente; onde você pode conversar com um computador e ele responderá; e onde a tecnologia pode analisar o texto e resumi-lo para você. Espere um minuto. Você não precisa imaginar nada – é uma realidade hoje, com a adoção da PNL.

Como um subcampo da IA, o processamento de linguagem natural (PNL) emergiu como um avanço tecnológico, permitindo que os computadores se comuniquem usando a linguagem humana. Isso é tamanho do mercado foi avaliado em US$ 18.9 bilhões em 2023 e deverá crescer para US$ 68 bilhões até 2028. Nada é surpreendente nisso, no que diz respeito às diversas aplicações da PNL no mundo moderno, desde chatbots até tradução automática e análise de documentos.

Nesta postagem, discutimos o impacto transformador da PNL nos negócios, seus casos de uso e exemplos reais por setor. Também abordamos brevemente os benefícios do processamento de linguagem natural, seus desafios e as oportunidades futuras que ele traz para nós.

PNL é uma combinação de técnicas linguísticas, estatísticas e de aprendizado de máquina (ML) que permitem o processamento de grandes quantidades de dados. Isso permite que os computadores captem as nuances da linguagem humana, compreendam o contexto e respondam a ele de maneira significativa. Em outras palavras, os algoritmos de PNL visam unir a comunicação humana com a IA.

Mas nem sempre foi assim. O infográfico abaixo cobre a evolução da PNL ao longo do tempo até atingir o potencial atual. Os principais fatores impulsionadores para a adoção da PNL foram melhorias no poder computacional, avanços em IA e aprendizado de máquina e disponibilidade de dados. Este último ocorreu em grande parte por causa da nuvem, que proporcionou melhor escalabilidade e menores custos de armazenamento e processamento de dados.

A evolução da PNL
 

A evolução da PNL também envolveu uma transição de sistemas baseados em regras para algoritmos de ML, que podem aprender a “entender” a linguagem. Numa abordagem baseada em regras, um especialista codifica manualmente cada regra em PNL. É por isso que esses sistemas são mais estáticos e inadaptáveis ​​em comparação ao aprendizado de máquina.

Explorando mais a fundo a natureza da PNL, devemos mencionar os seus objetivos fundamentais de compreender e interagir com a linguagem humana. Assim, distinguimos entre:

• Compreensão da Linguagem Natural (NLU), que se preocupa com a extração de significado. Ajuda a compreender os meandros e nuances da linguagem escrita e falada, lidando com ambiguidades e variações contextuais. Por exemplo, NLU é útil para diferenciar sotaques ou entender gírias.
• Natural Language Generation (NLG), que trata da produção de respostas semelhantes às humanas a partir de dados. Usando métodos estatísticos e modelos de linguagem para analisar grandes volumes de dados, o NLG ajuda a “responder” às consultas dos usuários de maneira coloquial. Ele também lida com resumo de texto, tradução automática e criação de conteúdo.

Compreensão da linguagem natural vs. geração de linguagem natural
 

Agora podemos descrever como funciona a PNL. Basicamente, existem 2 etapas:

1. Transformando o texto em algo que uma máquina possa entender
2. Analisar o texto para realmente compreender o contexto e a linguagem e extrair o significado

Ao mesmo tempo, muita coisa está acontecendo nos bastidores de um sistema de processamento de linguagem natural para permitir que a máquina execute essas duas ações. Vamos dar uma olhada rápida nos principais componentes da PNL para entender como ela funciona melhor:

• Tokenização: para dividir um texto em unidades menores, como palavras ou frases (tokens), para processá-los em pedaços menores e gerenciáveis
• Análise de sintaxe: analisar estruturas gramaticais para compreender adequadamente as relações sintáticas em frases
• Marcação de classes gramaticais: para atribuir tags gramaticais (por exemplo, substantivo, verbo, etc.) a palavras em uma frase para adicionar à análise sintática
• Análise semântica: para captar o significado e o contexto por trás de palavras, frases e sentenças
• Análise de sentimento: para determinar o sentimento ou emoção expressa no texto como positivo, negativo ou neutro
• Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER): Para identificar e categorizar entidades, ou seja, nomes, organizações, locais, etc.
• Modelos estatísticos e de ML: Para processar e analisar volumes de dados. Algoritmos de ML supervisionados funcionam melhor para tarefas como classificação de texto e análise de sentimento, enquanto algoritmos não supervisionados para clustering e modelagem de tópicos.
• Modelos de linguagem: Para prever a probabilidade de sequências de palavras em um contexto. Esta técnica é amplamente utilizada em tarefas de preenchimento automático e geração de linguagem
• Modelos de tradução de idiomas: para converter texto de um idioma para outro. Modelos avançados, como a tradução automática neural, podem aumentar significativamente a precisão da tradução.
• Técnicas de geração de linguagem: Para gerar respostas semelhantes às humanas com base em dados ou em determinado contexto. Esta abordagem é usada para chatbots, resumo de texto, etc.

A combinação e integração desses componentes permitem que os cientistas de dados construam sistemas de PNL poderosos e contribuam para melhores resultados de comunicação de IA.

O processamento de linguagem natural está ganhando impulso em todos os setores e novos aplicativos aparecem a cada ano. Abaixo, revisamos os casos de uso mais comuns da PNL para descobrir mais sobre o potencial de seu negócio de transformar a comunicação com a PNL.

Principais aplicações de PNL

IA conversacional e chatbots

Assistentes virtuais inteligentes e chatbots são os primeiros que vêm à sua mente quando se pensa em PNL. Os atuais sistemas de IA conversacional de PNL são sofisticados o suficiente para envolver diálogos autênticos e contextualmente apropriados com os usuários.

Assistentes virtuais como Siri ou Alexa estão em nosso uso diário, realizando tarefas menores, como definir lembretes, fazer e receber chamadas e encontrar onde estacionar. Os chatbots baseados em PNL contribuem para as empresas, ampliando os serviços de suporte e melhorando a personalização.

Veja abaixo o chatbot Lyro desenvolvido por Tidio. Ao contrário dos chatbots normais, o Lyro não requer nenhum treinamento dos agentes de suporte – a empresa o ativa e começa a responder às dúvidas dos usuários imediatamente.

Imagem da Tidio

Maquina de tradução

A tradução automática é o segundo caso de uso mais proeminente da PNL. Estudantes, tradutores de idiomas, turistas e muitos outros não conseguem imaginar suas vidas sem o Google Translate hoje. E embora a tradução automática já existisse muito antes da PNL, ela a elevou a um novo nível ao:

• Adicionando mais precisão e fluência com o uso de transformadores
• Promover e facilitar a tradução de idiomas em tempo real
• Tornar possível a tradução sensível ao contexto, que deixou os métodos tradicionais de tradução palavra por palavra no passado
• Ajudar na localização de conteúdo para considerar preferências culturais e dialetos locais

Para torná-lo mais ilustrativo, aqui está DeepL, um concorrente menos conhecido do Google Translate. A ferramenta oferece suporte à tradução para 26 idiomas para ajudar os usuários a quebrar as barreiras linguísticas. Também possui integração de aplicativos e um widget de tradução de sites.

Imagem da Espiga

Gestão de Documentos

A PNL também possui recursos exclusivos de conversão de fala em texto que ajudam a melhorar a precisão e a eficiência da documentação. Deixando de lado casos de uso simplistas, como ditar texto em vez de digitá-lo, também podemos falar sobre o seguinte:

• Resumo de texto: Resumos automáticos entregues por IA são úteis quando é necessário digerir rapidamente grandes quantidades de informações. A PNL não se limita a resumir textos longos – a extração de palavras-chave e a classificação de frases permitem que a PNL resuma um texto de maneira coerente, capturando pontos-chave.
• Extração de informações: Entre outras abordagens em PNL, o NER é especialmente eficiente para recuperação automatizada de informações e descoberta de conhecimento. Isso economiza significativamente tempo e esforço para que um pesquisador não folheie uma grande quantidade de informações.
• Classificação de texto: Quando se trata de grandes volumes de dados textuais, a PNL pode ajudar a categorizá-los. Ao mesmo tempo em que mantém os dados mais organizados, a empresa também se beneficia de uma melhor acessibilidade às informações.

Geração de Conteúdo

Devido à sua capacidade de captar a essência dos eventos e dados, a PNL pode gerar conteúdo com base nas informações fornecidas. Provavelmente todo mundo já ouviu falar ChatGPT e como ele cria conteúdo exclusivo e significativo com as instruções certas. Modelos como esse podem facilitar a vida dos criadores de conteúdo, ajudando-os a escrever instruções de produtos, postagens em mídias sociais, artigos, e-mails e outros.

Considere um exemplo menos popular de ferramenta de criação de conteúdo de IA do que o GPT. AI do OwlyWriter pode economizar horas de trabalho do profissional de marketing quando se trata de SMM. Desde a criação de legendas para postagens até a geração de ideias de conteúdo e a redação de postagens, a ferramenta ajuda os profissionais de mídia social a vencer o bloqueio de escritor e trabalhar com mais eficiência.

Imagem da Hootsuite

Reconhecimento de Voz

Outra grande aplicação da PNL é o reconhecimento de fala, que permite que máquinas traduzam a linguagem falada em texto escrito. Novamente, assistentes de voz como Siri ou Google Assistant são os exemplos mais esclarecedores neste caso.

Ainda existem muitos outros casos de uso para reconhecimento de fala, como serviços de transcrição ou dispositivos controlados por voz. Lembre-se do recurso que permite aos motoristas controlar os carros com segurança e com as mãos livres. Além disso, todos os dispositivos domésticos inteligentes são desenvolvidos com base na PNL.

Análise de Sentimentos

A análise de sentimento, como uma das técnicas de PNL, funciona melhor para analisar avaliações de clientes e sentimentos de mídia social para obter opiniões públicas sobre o produto ou serviço ou seguir tendências.

Por exemplo, a PNL pode ajudar as empresas a analisar o feedback dos clientes sobre o recente lançamento de produtos para tomar decisões mais informadas para a satisfação do cliente. Ele também ativa aplicativos para monitoramento de mídia social, como Brandwatch. Eles monitoram o conteúdo das redes sociais para que as empresas conheçam as opiniões e sentimentos do público em relação às marcas, rastreiem tendências e gerenciem a reputação online.

Imagem por Brandwatch

Search Engine Optimization

Mecanismos de pesquisa como o Google usam PNL para melhorar a precisão de seus resultados de pesquisa. Essa abordagem ajuda a entender melhor a intenção do usuário por trás da consulta e combiná-la com os resultados de pesquisa mais relevantes.

Filtragem de Spam

Mais uma área que a PNL revolucionou inclui a filtragem de spam. E aqui falamos não apenas de e-mail, mas também de outros aplicativos. Por exemplo, YouTube usa PNL para filtrar dados de spam na seção de comentários de seus vídeos. Ele usa uma ferramenta chamada TubeSpam, que foi treinada usando o classificador Naïve Bayes para filtrar spam.

A lista de aplicações de PNL é muito mais longa. Discutimos os maiores casos de uso, mas deixamos de fora os menores, como recursos de autocorreção e preenchimento automático, detecção de fraudes, etc. Para tornar nossa pesquisa mais completa, vamos falar sobre exemplos da vida real de como a PNL transforma os setores.

Embora a PNL seja implementada com sucesso em vários setores, sua maior participação de mercado está em tecnologia, saúde, varejo, serviços financeiros, seguros e marketing. Veja mais sobre cada um deles em detalhes.

Participação no mercado global de PNL por setor

Atendimento ao Cliente

Chatbots e assistentes virtuais baseados em PNL alteraram o atendimento ao cliente de uma vez por todas. Agora, os clientes podem obter suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, enquanto os agentes se beneficiam de uma carga de trabalho reduzida. Erica — o chatbot criado pelo Bank of America — fornece suporte financeiro e orientação aos clientes e ajuda a navegar no banco online. A PNL permite que Erica conheça as preferências e necessidades dos usuários e forneça recomendações personalizadas.

Vejamos exemplos específicos do uso da PNL no atendimento ao cliente:

• Assistentes de voz baseados em PNL para entender a solicitação do usuário e direcioná-la ao agente humano certo
• Chatbots automatizados para tarefas simples como tirar dúvidas, verificar informações, agendar compromissos, etc.
• Uso de assistentes virtuais para interações mãos-livres com dispositivos e serviços
• Análise de feedback do cliente e análise de sentimento – por exemplo, um chatbot pode começar com um pedido de desculpas ao lidar com um cliente frustrado

Comércio eletrônico e varejo

Os sites de comércio eletrônico mais conceituados hoje, como Amazon, eBay ou Walmart, usam pesquisa semântica baseada em PNL, o que melhora a visibilidade do produto e a experiência de pesquisa. Ao contrário das palavras-chave correspondentes, a pesquisa semântica é mais intuitiva e visa compreender a intenção do usuário por trás da consulta.

Além da pesquisa semântica, a PNL tem outras aplicações no varejo:

• Análise do sentimento do cliente para entender mais sobre a fidelidade à marca e, em última análise, fortalecê-la
• Comércio conversacional com assistentes de voz
• Recomendações personalizadas de produtos

Educação

No campo da educação, a PNL tem os casos de uso mais criativos. Um ótimo exemplo inclui o sistema de recomendação de cursos do Coursera, que ajuda os usuários a encontrar os melhores cursos com base em seus interesses. Pense também no favorito Grammarly, uma solução baseada em PNL que torna sua escrita clara e livre de erros.

Outros exemplos de PNL na educação incluem, mas não estão limitados a:

• Sistemas tutores inteligentes
• Geração de perguntas do exame com base em livros didáticos ou outros materiais de treinamento
• Avaliação automatizada e análise de feedback
• Software de detecção de plágio
• Aprendizagem adaptativa e instrução personalizada e feedback para os alunos

Finanças e Bancos

Você já recebeu uma ligação do banco perguntando sobre atividades suspeitas em sua conta? Essas chamadas geralmente são acionadas pela PNL. A detecção de fraudes é uma das maiores aplicações da PNL em finanças. Ao mesmo tempo, a Mastercard Decision Intelligence, desenvolvida especificamente para indicar atividades fraudulentas, ajudou a empresa a reduzir a fraude em 50%. Verifique você mesmo o potencial da solução:

https://mastercard-a.akamaihd.net/global-risk/videos/DecisionIntelligenceExternalVideoGLOBALJul19.mp4

Alt tag: Inteligência de decisão Mastercard

Duas outras formas de como a PNL é empregada no setor financeiro incluem:

• Análise de sentimento em vários dados de texto, como relatórios financeiros, postagens em mídias sociais e artigos de notícias, para prever preços de ações e flutuações de mercado e, assim, ajudar traders e investidores a tomar decisões mais informadas
• Extração de dados de relatórios e documentos financeiros, bem como resumo de notícias financeiras para atualizações rápidas

Assistência médica

A tecnologia da PNL é útil para os prestadores de serviços médicos resumirem e categorizar notas clínicas e informações do paciente. Dessa forma, eles podem acessar os dados com mais rapidez e manter a documentação organizada. Os registros eletrônicos de saúde tornaram-se possíveis principalmente graças ao processamento de linguagem natural.

Além disso, a PNL pode auxiliar na transcrição, permitindo que os médicos ditem notas e minimizem a entrada manual de dados. Os sistemas clínicos de PNL podem ajudar com diagnósticos, composição de planos de tratamento e recomendações terapêuticas personalizadas. Por exemplo, Merative LP utiliza algoritmos de PNL para o desenvolvimento de planos de tratamento de câncer para seus pacientes.

Seguros

Assim como nas finanças, a PNL em seguros é empregada para identificar sinistros fraudulentos. Ao analisar diferentes tipos de dados, como perfis de clientes, comunicação e redes sociais, a PNL detecta indicadores de fraude e envia essas reclamações para inspeção adicional. O Companhia de seguros turca melhorou o ROI em 210% depois que mudaram para o sistema de detecção de fraude baseado em ML.

Como funciona um sistema de detecção de fraude de ML
 

As empresas de seguros também podem se beneficiar da PNL, monitorando as tendências do setor com a ajuda de mineração de texto e inteligência de mercado. Dessa forma, as empresas obtêm insights sobre o desempenho dos concorrentes e tomam decisões mais baseadas em dados.

Escritórios de

No setor jurídico, a PNL é a mais útil quando se trata de trabalhar com documentos. Os profissionais jurídicos podem usar essa tecnologia na revisão e análise de contratos, resumo de textos, análise de resultados de casos, etc. Os algoritmos de PNL ajudam advogados e advogados a examinar muitos textos jurídicos para encontrar datas, termos ou cláusulas específicas.

A Luminance usa PNL para aumentar a eficiência da due diligence e revisão de contratos. Em contraste com o GPT mais generalista, o modelo foi treinado em mais de 150 milhões de documentos legais e verificado por especialistas do setor. A empresa promete aos usuários até 90% de economia de tempo através do processamento automatizado de contratos.

Além disso, os profissionais jurídicos aplicam a PNL no monitoramento da conformidade regulatória, na análise de transcrições de vigilância e na pesquisa jurídica.

Manufatura e Cadeia de Suprimentos

Como em qualquer outro lugar, a PNL na produção e na cadeia de suprimentos funciona melhor para manter os dados organizados e agilizar a comunicação. Por exemplo, pode ajudar a analisar e filtrar volumes de documentos de remessa e resolver desafios logísticos.

Os chatbots podem ser úteis para responder às dúvidas dos clientes ou fornecedores com mais rapidez. A Tesla incorporou chatbots para fornecer experiências excepcionais ao cliente há muito tempo. Eles agendam test drives e respondem a perguntas simples sobre os carros Tesla.

Ao integrar chatbots com o ERP do fabricante ou outros sistemas legados, os chatbots também podem ajudar a manter as informações em um só lugar e melhorar a colaboração entre departamentos.

Marketing

Conforme mencionado, a análise de sentimento é amplamente utilizada em marketing para compreender as opiniões dos clientes sobre as marcas. Isso ajuda a sugerir produtos ou serviços personalizados aos clientes e a impulsionar a tomada de decisões. Por exemplo, o McDonald's usa PNL para monitorar reclamações de clientes nas redes sociais e treinar funcionários para responder corretamente a essas reclamações.

Com a ajuda do NER, a PNL também é aproveitada para identificar tópicos de tendências e percepções dos clientes para utilizá-los posteriormente em materiais de vendas ou melhorias no design de produtos.

Recrutamento

No recrutamento, a PNL é usada para triagem de candidatos a empregos para melhorar a precisão e a velocidade. Por exemplo, uma plataforma de busca de empregos B2B desenvolvida pela Intelliarts pode combinar perfis de candidatos em sites de busca de empregos e sites de mídia social como o LinkedIn com descrições de cargos. Além do mais, a solução segue os princípios de Diversidade, Equidade e Inclusão (DEI). Na saída, o cliente obtém uma busca simplificada de candidatos, mas com os requisitos de DEI conforme pretendido.

Plataforma de contratação de empregos B2B

Apesar da crescente popularidade da PNL nas indústrias e do seu avanço, ainda existem alguns desafios no seu caminho para a integração nos sistemas existentes. Aqui estão os desafios e possíveis soluções para eles:

Desafios vs. Soluções para PNL

A PNL continua a se desenvolver, com o surgimento de novas soluções para enfrentar os desafios acima. Ao mesmo tempo, novas aplicações e tendências aparecem na pesquisa em PNL. Vamos ver os desenvolvimentos mais recentes da PNL e como eles podem revolucionar ainda mais as interações entre humanos e IA:

• Pré-treinamento e aprendizagem por transferência: modelos pré-treinados como GPT-3 ou T5 são um dos avanços mais importantes na PNL atualmente. E esta tendência mantém-se com certeza devido aos seus resultados eficientes, bem como à oportunidade de transferência de aprendizagem para adaptar o conhecimento aprendido de uma tarefa para outras tarefas e domínios.
• PNL multimodal: a PNL finalmente vai além do texto e os pesquisadores testam seus recursos em fala, vídeos e imagens. A multimodalidade encontra aplicações em diferentes áreas, desde a legendagem de vídeos até veículos autônomos e análises de sentimentos mais precisas.
• IA Conversacional: A multimodalidade da PNL também se manifesta nos avanços da IA ​​conversacional, que visa tornar a interação humano-IA mais natural e intuitiva. Assistentes de voz para casas inteligentes são provavelmente os que mais interessam aos pesquisadores atualmente.
• PNL multilíngue: Pesquisadores de interesse da PNL multilíngue e multilíngue por causa de suas oportunidades de melhorar a comunicação global, aumentar o acesso à informação e a diversidade cultural.
• IA explicável e confiável: A demanda por IA explicável e confiável refere-se a capacitar a confiança, a responsabilidade e a responsabilidade do usuário na PNL. Isto é especialmente relevante para domínios sensíveis como saúde, educação e direito.
• IA ética e responsável: Os pesquisadores também pretendem abordar preconceitos, justiça e preocupações éticas na PNL para criar aplicações de IA mais responsáveis. Um ótimo exemplo aqui é a detecção de deepfake para identificar e sinalizar informações de vídeo e áudio manipuladas por IA.

Áreas de pesquisa em andamento em PNL

O conceito de PNL revolucionou as interações homem-máquina, remodelando a forma como a informação é acessada e a comunicação ocorre. Através da integração da IA ​​com a aprendizagem profunda, os computadores ganharam a capacidade de ler textos, interpretar falas, analisar conversas, determinar sentimentos e muito mais, provando o poder da PNL na extração de informações valiosas dos dados.

Vemos infinitas possibilidades de PNL hoje em dia, desde chatbots e assistentes virtuais até análise de sentimentos e tradução de idiomas. Eles já transformaram muitos setores e elevaram as experiências dos usuários. Mas a pesquisa e o desenvolvimento contínuos em PNL prometem um futuro ainda mais brilhante, marcado por mais avanços e tendências. Isto tem o potencial de tornar a comunicação mais integrada e inclusiva do que nunca.

Olena Zherebetska é um escritor de conteúdo em Inteliartes, escrevendo sobre as últimas notícias e inovações em ciência de dados e ML. Ela tem 7 anos de experiência em redação e adora se aprofundar na pesquisa de tópicos de tecnologia.

• Conteúdo com tecnologia de SEO e distribuição de relações públicas. Seja amplificado hoje.
• PlatoData.Network Gerativa Vertical Ai. Capacite-se. Acesse aqui.
• PlatoAiStream. Inteligência Web3. Conhecimento Amplificado. Acesse aqui.
• PlatãoESG. Carbono Tecnologia Limpa, Energia, Ambiente, Solar, Gestão de resíduos. Acesse aqui.
• PlatoHealth. Inteligência em Biotecnologia e Ensaios Clínicos. Acesse aqui.
• Fonte: https://www.kdnuggets.com/natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai