Você com certeza sabe que a tecnologia evolui rapidamente. Geralmente os avanços acontecem em países desenvolvidos, que contam com mais recursos e incentivos, mas existem exceções. Aqui no Brasil, por exemplo, há um investimento constante na tecnologia de processamento de linguagem natural,mas o que é PLN? Vamos saber agora!.

O Brasil é destaque em diversas frentes de evolução tecnológica. Um exemplo é a modernização agrícola, cada vez mais produtiva e sustentável em nosso país.

Voltando ao assunto principal deste artigo, são diversas as empresas brasileiras ou organizações que têm sede no país que desenvolvem estudos sobre o processamento de linguagem natural (PLN) aqui mesmo. 

Isso coloca o Brasil como destaque na corrida pela evolução dessa tecnologia no mundo todo. A frente de muitos países desenvolvidos.

Venha entender agora com a InBot o que é PLN, como ele funciona e como está a evolução do PLN pelo mundo. Acompanhe o artigo abaixo!

O que é PLN?

Antes de tudo, precisamos entender o que é o processamento de linguagem natural. PLN é uma área dentro da inteligência artificial que auxilia os computadores a entender, interpretar e reproduzir a linguagem humana. 

Explicando de uma maneira simples, é como um tradutor, permitindo que a tecnologia entenda uma pessoa falando com ela. Além de entender essa linguagem, o PLN também capacita os dispositivos para criar respostas, seja por meio de textos ou áudios. 

O PLN compreende, interpreta e simula a linguagem natural das pessoas, promovendo uma conversação e interação bastante semelhantes à que acontece entre dois seres humanos.

Dois exemplos da aplicação desse processo são:

• a SIRI do IOS;
• o chatbot de uma empresa. 

Resumindo, a inteligência artificial usa o processamento de linguagem natural (PLN) para entender a linguagem humana e simulá-la. 

Hoje você pode falar “Alexa, eu gosto desta música”, e o dispositivo em sua casa irá responder “Ok, classificação salva”, simulando uma voz humana. Na sequência, ele adapta o algoritmo para tocar essa música na próxima vez que você ouvir aquela estação.

Resumindo, o dispositivo foi ativado quando você falou. Ele entendeu a intenção nas entrelinhas do seu comentário. Ele executou uma ação e ofereceu feedback em uma frase bem construída. 

Essa interação entre humano e máquina só é possível graças ao PLN em conjunto com outras tecnologias de inteligência artificial como machine learning e deep learning.

Como funciona o PLN?

Para o desenvolvimento do PLN é necessário utilizar técnicas que tem por objetivo interpretar a linguagem humana, isso inclui abordagem de algoritmos, métodos estatísticos e machine learning.

Mas para contemplar todo esse escopo, o PLN é dividido em níveis de processamento e em tipos de abordagem.

Níveis de processamento

Os níveis de processamento são divididos em 7, de acordo com a dificuldade de implementação e definidos com base nas diferentes análises que uma forma de linguagem pode ter. 

• Fonologia: voltado para o desenvolvimento de aplicativos de voz, tem como objetivo compreender e interpretar o som das palavras.
• Morfologia: visa entender a composição das palavras, dividindo-as em morfemas.
• Léxico: tem o objetivo de interpretar o significado individual de cada palavra dita em uma interação entre máquina e seres humanos.
• Sintático: realiza a análise completa de cada frase dita ou escrita na conversão.
• Semântico: complementa o sintático, buscando compreender o significado da frase.
• Discurso: Seu objetivo é realizar uma análise completa e encontrar o significado do texto, seja este escrito ou falado.
• Pragmático: Interpreta a mensagem e extrai informações e significados extras que podem não estar explícitos nas palavras.

Tipos de abordagem

Os tipos de abordagem do PLN falam sobre a maneira como os softwares vão tratar os níveis de processamento que mencionamos acima. São divididos em 4 categorias.

• Simbólica: possui regras bem definidas e estruturadas de linguística. Por não terem ambiguidades, são criados algoritmos que possibilitam a realização de processamentos de linguagem simples.
• Estatística: baseia-se na própria fala ou texto para realizar as suas deduções de interpretação. São usados modelos matemáticos que dispensam o emprego das regras linguísticas.
• Conexionista: também desenvolve modelos genéricos para a criação e interpretação das linguagens. Ela mescla teorias de conhecimento com aprendizado estatístico para conseguir deduzir, transformar e manipular textos e falas..
• Híbrida: reúne todas as anteriores. Ajuda a tratar de maneira mais profunda problemas relacionados ao PLN, conferindo maior flexibilidade a essa atividade.

Como está a  evolução do processamento de linguagem natural pelo mundo?

O PLN não é algo novo, mas é uma tecnologia que avança rapidamente graças ao interesse no aperfeiçoamento da comunicação homem-máquina. 

Antigamente, os programadores utilizavam cartões furados para se comunicar com os primeiros computadores. Esse processo penoso e manual era entendido por poucas pessoas. 

A comunicação homem-máquina passou por diversos processos evolutivos. 

• Década de 40: o computador de Alan Turing que decifrou o “Enigma” alemão durante a 2a Guerra Mundial; 
• Década de 50: o Phase-Structure Grammar de Noam Chomsky, estilo gramatical que transformava a linguagem natural em sentenças que poderiam ser utilizadas por computadores;
• Década de 60: o software Eliza, de John McCarthy, programa de perguntas e respostas que simulava um psiquiatra, considerado o primeiro chatbot.
• Décadas de 80 e 90: sistemas mais robustos, machine learning e modelos estatísticos de alta complexidade.
• Década de 00: captura de dados de texto e voz para alimentar os sistemas estatísticos e de machine learning.
• Década de 10: Apple lança o primeiro assistente de voz, a Siri, em 2011. 

A tecnologia foi evoluindo, e muito, hoje o processamento de linguagem natural pode exercer diversas funções.

O Google usa PLN para melhorar seus resultados de busca, melhorar a experiência de navegação, filtrar e corrigir e-mails, tornar sua publicidade mais assertiva, fazer traduções, entre outras coisas.

Os processadores modernos analisam o texto livre e identificam entidades. Depois, as classificam de acordo com tipos (pessoas, organizações, lugares), depois agrupam estes dados em entidades que serão relacionadas com e entre outros documentos para depois retornar ou extrair um significado. 

O trabalho do PLN é quebrar a linguagem em pequenas partes, tentar entender as relações entre essas partes e extrair um significado.

Outras funções do Processamento de Linguagem Natural nos dias de hoje são:

• Reconhecimento de dados: extração de informações e identificação de sentimentos;
• Resumos de texto: palavras-chave identificadas e transformadas em resumos;
• Traduções e NLU: compreensão de frases e identificação do sentimento do usuário;
• Conteúdos próprios (NLG): automação de máquinas que escrevem conteúdos;

Para saber mais detalhes sobre essas funções, acesse este artigo sobre o PLN em 2022. 

Como o Brasil se tornou destaque nesse cenário?

A aplicação de inteligência artificial para resolver problemas de negócio tem crescido. Inúmeras empresas estão adotando algoritmos de IA como o PLN e deep-learning para obter melhores resultados em gestão de produto, finanças e marketing. 

No Brasil não é diferente. Foi a partir de muito investimento tecnológico e em inovação, podemos citar algumas empresas brasileiras ou organizações com sede no Brasil que se colocam como destaque desenvolvendo a tecnologia em solo nacional:

• Nubank;
• IBM;
• Microsoft;

A própria InBot é um case de sucesso tecnológico e inovação em PLN. Tudo começou em 2001, quando a empresa Insite desenvolveu uma plataforma chamada InBot para atender a demanda de um de seus clientes. Após a entrega desse projeto, a empresa inseriu a plataforma em seu portfólio de soluções, continuando a desenvolver e a evoluir o produto.

Nos anos seguintes, esse produto foi implementado em grandes clientes e serviram de laboratório para a evolução da ferramenta. A partir de 2018, a solução ganhou maior destaque no portfólio da empresa e tornou-se uma startup em si, com foco na oferta de assistentes virtuais.

Hoje a InBot é referência em pesquisa e inovação nos mercados brasileiro e mundial.

Quais os novos desafios do processamento de linguagem natural no mundo?

A maioria dos cientistas concorda que estamos longe de ter soluções adequadas para conversas naturais com máquinas. São necessários avanços nos campos de tecnologia e programação.

Esses avanços talvez dependam da criação de novas linguagens de machine learning e de descobertas significativas, por exemplo, sobre o uso das placas de vídeo para processamento de dados de computação.

A evolução do PLN está ligada à evolução da IA. Ambas são interdependentes e hoje apresentam limitações. Serão necessárias algumas mudanças para que haja alguma transformação considerável. 

Alcançar a inteligência artificial geral, onde a inteligência de máquina se equipara a de um humano pode ser o próximo passo. A partir daí, as transformações que o mundo presenciará serão profundas.

Quais os maiores desafios do PLN?

Por mais que o PLN evolua continuamente a sua comunicação com seres humanos, há diversos pontos desse relacionamento que ainda precisam de muito estudo e desenvolvimento.

Ajuste à evolução do idioma

As línguas são idiomas vivos, não é mesmo? Elas sofrem diversas influências e mudanças da sociedade ao longo do tempo.

A palavra “você”, por exemplo. Mudou de  “vossa mercê” para “vosmecê” e agora para “você”. E ainda temos a versão coloquial do termo, agora resumida a “cê”. E algumas regiões apenas utilizam o “tu”.

Portanto, os idiomas mudam com o passar do tempo e há ainda o fator regionalismo para se considerar. Quando alguém falar com o chatbot falando “cê”, ele irá entender?

O grande desafio do PLN é garantir que os chatbots, softwares e outros dispositivos compreendam e se adaptem rapidamente a essas constantes evoluções da linguagem.

Compreensão além das palavras

O ritmo de fala, o tom de voz, a entonação, erros de digitação, pontuações, grafias incorretas são alguns exemplos de desafios de compreensão para o PLN. 

Essas variações podem afetar a interpretação do chatbot em relação ao que a pessoa está querendo comunicar..

Imagine o seguinte: uma pessoa entra em contato com o suporte da empresa e escreve a seguinte frase: “Quero solicitar o concerto do meu computadorr”.

É muito provável que o software não consiga interpretar corretamente a frase e prejudique o atendimento. Compreender essas variações é um grande desafio para o PLN.

Evoluir dentro do seu próprio objetivo

O último desafio a ser superado pelo PLN é manter a constante evolução dentro do seu propósito.. 

O PLN precisa se aperfeiçoar constantemente, aprimorando a compreensão da linguagem e estabelecendo uma comunicação cada vez mais fluida e natural.

Essa evolução é essencial para acompanhar as novas tendências e necessidades do mercado, como as  mudanças de comportamento do consumidor e as expectativas quanto às marcas.

A Inbot pode ajudar a sua empresa com PLN

A tecnologia da InBot é a melhor do mercado brasileiro e cumpre todos os requisitos e desafios do PLN com êxito, garantindo à sua empresa um atendimento personalizado e humanizado.

Nossas soluções em chatbots com IA proporcionam experiências humanizadas, com mais de 95% de precisão em conversas abertas e fluidas. 

Nosso time de inteligência estuda os dados captados durante as conversas do seu bot com os usuários e, a partir disso, cria relatórios focados em resultados, além de transformar todas as informações em insights poderosos para a sua empresa.

O planejamento das jornadas, personalidade e tudo o que cerca o desenvolvimento do seu assistente virtual acontece após mapearmos seus objetivos e necessidades, e assim definir os KPIs e ROI.

Mesmo após finalizado, seu chatbot recebe curadoria de conteúdo e usabilidade diária, o que garante mais precisão, oportunidade de evolução e rápida adaptação a mudanças e novos cenários de comportamento.

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