O Processamento da Linguagem Natural (ou PLN) é um recurso utilizado por software para entender como uma pessoa fala e processar esses dados com o máximo de eficiência. É uma tecnologia de ponta que ainda está em desenvolvimento, mas já ajuda várias organizações na coleta e análise de dados.

Analisar a linguagem falada é bem diferente de comparar dados e tabelas, por isso, o Processamento da Linguagem Natural é uma das áreas mais interessantes da TI. Hoje, vamos entender melhor o que é essa tecnologia, como ela foi criada e como pode ser aplicada pelo seu negócio.

Pronto para dominar o assunto? Então, vamos lá!

O que é Processamento de Linguagem Natural (PLN)?

Para entender o que é Processamento de Linguagem Natural precisamos, primeiro, definir esse conceito. O que é a linguagem natural e como ela se difere de outros tipos de dados?

Linguagem natural é a forma como os humanos se comunicam. Fala e texto. Essas duas maneiras de trocar informação estão presentes em muitos aspectos das nossas vidas, e vemos-nas em mensagens de texto, placas na rua, cardápios, e-mail, SMS, páginas da web, ligações telefônicas e mensagens de voz.

Esses tipos de dados são muito relevantes para os negócios, mas até pouco tempo atrás não havia uma maneira fácil de transformá-los, a fim de extrair insights por eles, utilizando processos de negócios como o Business Intelligence. 

Mas esses dados não estruturados estão entre aqueles que mais crescem em volume a cada ano e, por isso, empresas de tecnologia investem bastante na criação de maneiras de analisá-los e interpretá-los. Por isso, técnicas como o PLN estão em alta.

Processamento da Linguagem Natural é o conjunto de algoritmos e tecnologias utilizados para transformar esses dados não estruturados em dados estruturados, que podem ser processados com facilidade por um computador e cumprir um papel na tomada de decisão.

Essa tecnologia começou a ser idealizada na década de 1950, mas foi na década de 1990 que a disciplina se expandiu e começou a ser aplicada por entidades como o governo norte-americano em programas de pesquisa.

Como funciona o Processamento de Linguagem Natural?

Quer entender como Processamento de Linguagem Natural funciona? Para fazer PLN, é preciso identificar e extrair as regras da linguagem natural e transformá-las em algoritmos. Serão esses algoritmos que, posteriormente, converterão os dados não estruturados em estruturados, para que os computadores consigam processá-los no Big Data.

Ao fornecer um texto para um leitor de Linguagem Natural, o computador extrairá o significado das frases e coletará os dados essenciais. O processo ainda está na sua infância, por isso, em alguns casos é possível que o software não consiga entender bem os resultados de uma frase, mas ele avança a cada dia sendo informado pelas mensagens que processa.

Por se tratar de um tipo de Inteligência Artificial, o Processamento de Linguagem Natural só fica melhor conforme é executado.

Como aplicar o Processamento de Linguagem Natural?

Ficou interessado em aplicar o Processamento de Linguagem Natural nos dados não estruturados da sua empresa? Confira, nos tópicos abaixo, o que é preciso para conseguir fazer isso.

Conheça os tipos de abordagem

Existem tipos distintos de abordagem para fazer o PLN, e é preciso compreendê-los antes de começar. A abordagem se difere por tratamento dado pelo software aos dados. Ela pode ser simbólica, estatística, colecionista ou híbrida.

No primeiro caso, ela segue regras linguísticas estruturadas e sem ambiguidade para chegar à informação contida no texto ou mensagem de voz. Já no caso do PLN por abordagem estatística, são utilizados modelos matemáticos para deduzir o nível de processamento adequado para um dado.

A abordagem colecionista acontece de maneira similar envolvendo dois modelos genéticos, e a híbrida combina todos esses recursos de maneira flexível, a fim de obter maior precisão no Processamento de Linguagem Natural.

Identifique os grupos de usuário

Depois de escolher uma abordagem para o seu PLN, será necessário identificar as características específicas do seu usuário que podem influenciar nos tipos de dados produzidos por eles.

Extraia os feedbacks

O terceiro passo é extrair os feedbacks dos conteúdos em texto ou em voz utilizando a abordagem escolhida e considerando os grupos de usuários disponíveis. Esse feedback então precisará ser classificado para poder integrar o Big Data da sua empresa e ser utilizado para gerar insights no dia a dia.

Colete e inspecione os dados

Coletar, transformar e inspecionar os dados é um processo importante para validar aqueles que são relevantes para sua empresa e outros que não. Essa validação garantirá que os resultados do Processamento de Linguagem Natural possam ser interpretados com eficiência pelo Business Intelligence.

Interprete os resultados

O algoritmo de Processamento de Linguagem Natural da sua empresa só pode ser otimizado se os dados forem interpretados constantemente e utilizados para melhorar a ferramenta. Por isso, considere os resultados obtidos com PLN e faça as mudanças necessárias em como aplicá-lo, a fim de que a ferramenta evolua junto com as necessidades do seu empreendimento.

Processamento de Linguagem Natural é um tipo de Inteligência Artificial. Ele se baseia na interação entre computadores e seres humanos e tem como objetivo ler, entender, decifrar e analisar a linguagem humana com o máximo de eficiência e de maneira automática.

O recurso é utilizado por milhares de empresas ao redor do mundo, e você provavelmente já viu exemplos dele em prática. Ferramentas como a Siri e o Google Assistant confiam no Processamento de Linguagem Natural para processar as solicitações de clientes, mas a tecnologia também é aplicada:

  • no processamento de textos, em ferramentas como o Microsoft Word e o Grammarly;
  • em aplicativos com resposta interativa por voz, comuns nas centrais de atendimento ao consumidor; e
  • nas ferramentas de tradução de idiomas, como o Google Translate.

Como você pôde notar, o Processamento de Linguagem Natural é uma tecnologia com muitas aplicações, que pode ajudar a melhorar processos em várias indústrias. A solução pode ser aplicada criativamente a muitos problemas e tem entre seus principais benefícios alto ROI.

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