O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma importante tecnologia usada por muitas empresas atualmente. Permite que os computadores entendam a linguagem humana e a processem como dados. Mas para que serve exatamente? Neste artigo, veremos alguns exemplos de casos de uso do Processamento de Linguagem Natural e como a PLN foi aplicada em diferentes setores.
Exemplos de casos de uso de PLN
Com a ajuda da tecnologia PLN, os computadores agora podem lidar automaticamente com linguagens humanas naturais, como fala ou texto, e embora isso seja fascinante por si só, o valor real por trás dessa tecnologia está em seus casos de uso.
Vamos passar por algumas aplicações da vida real da tecnologia de Processamento de Linguagem Natural:
Detecção de spam
As melhores tecnologias de detecção de spam usam recursos de PLN para verificar e-mails e identificar lixo eletrônico, graças à linguagem que geralmente indica spam ou phishing.
Classificação de e-mail
Se você usa o Gmail, já deve ter notado que nossos e-mails recebidos são classificados automaticamente em nossa caixa de entrada principal, promoções e caixa de spam.
Isso é feito graças à PLN. A IA é treinada para identificar e classificar e-mails nessas categorias graças à sua compreensão do conteúdo dos e-mails. Como vimos antes, e-mails de spam tendem a ter mensagens pouco claras e links externos irrelevantes. Da mesma forma, os e-mails promocionais usam linguagem específica e tendem a ter conteúdo promocional, como cupons ou ofertas com desconto.
Ferramentas de correção gramatical
As ferramentas de correção gramatical, como o Grammarly, usam técnicas de PLN para escanear um texto, verificar erros de linguagem e dar sugestões sobre quais correções devem ser feitas.
De acordo com a Grammarly, o software é alimentado com dados sobre regras gramaticais e ortografia por sua equipe de linguistas e engenheiros de deep learning que projetaram algoritmos que aprendem as regras e padrões de boa escrita, analisando milhões de frases de textos de busca. Ele também aprende com dados, pois toda vez que um usuário aceita ou ignora uma sugestão dada pelo Grammarly, a IA fica mais inteligente. Graças a esse conhecimento, a ferramenta sabe diferenciar o uso correto do incorreto e sugere alterações ou correções sugeridas.
Resumo de texto
Resumo de texto é o processo de encurtar um texto e gerar um resumo conciso, mantendo a ideia central e a mensagem transmitida pelo documento inicial.
Mais uma vez, as técnicas de PLN estão funcionando aqui para “digerir” grandes volumes de texto digital, entender o conteúdo, extrair as ideias mais centrais ignorando informações irrelevantes e criar um texto mais curto que ainda contenha todos os pontos-chave.
Existem dois métodos principais para resumir textos:
- Método extrativo
Neste método, os algoritmos usam sentenças e frases significativas do texto original e as combinam para criar um resumo. Para isso, o algoritmo utiliza a frequência de palavras, a relevância das frases, além de outros parâmetros. - Método abstrativo
Neste método mais avançado, o algoritmo precisa entender o significado geral das sentenças e interpretar o contexto para gerar novas sentenças com base no significado geral. A saída é, portanto, um novo texto, completamente diferente do conteúdo de origem.
Tradução automática
Um dos principais casos de uso do processamento de linguagem natural é a tradução. Desde a sua criação na década de 1950, a tradução automática percorreu uma longa jornada.
Uma tradução eficaz é mais do que apenas substituir palavras, ela precisa capturar com precisão o significado e o tom do idioma de entrada para poder traduzí-lo em outro idioma com o mesmo significado e impacto desejado.
Serviços de tradução automatizados, como Google Tradutor ou DeepL, aproveitam o poder do PLN para entender e produzir uma tradução precisa de idiomas globais em texto ou até mesmo em formatos de voz. Na Inbenta, usamos o poder do PLN aplicado à tradução automática em nossos chatbots multilíngues, para garantir que nossos usuários obtenham as respostas que procuram em seu idioma preferido.
Análise de sentimentos
A análise de sentimento tenta avaliar o humor geral de um texto ou documento, analisando a linguagem usada nesses conteúdos. Ele pode ser usado para postagens em mídias sociais, respostas, análises e muito mais para identificar o sentimento, a opinião ou a crença de uma declaração, fornecendo assim muitas informações sobre as escolhas dos clientes e seus motivadores de decisão.
Agentes virtuais e chatbots
Graças à tecnologia PLN, os chatbots se tornaram mais humanos. As soluções de IA conversacional, como chatbots inteligentes com IA, usam processamento de linguagem natural para entender o significado por trás das consultas do usuário e respondê-las de maneira precisa.
Os chatbots têm inúmeras aplicações em diferentes setores, pois facilitam as conversas com os clientes e automatizam várias tarefas baseadas em regras, como responder a perguntas frequentes ou reservar voos. Eles são econômicos e estão disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana, todos os dias do ano, permitindo que os usuários encontrem respostas para suas perguntas por conta própria, melhorando assim a sua experiência.
Exemplos de casos de uso de PLN em setores específicos da indústria
O processamento de linguagem natural tornou-se tão poderoso nos últimos anos que agora está impactando as operações de negócios em vários setores. Aqui estão alguns dos principais casos de uso da PLN em diferentes setores.
Casos de uso de PLN de varejo e ecommerce
Os varejistas podem usar o PLN para analisar os dados do cliente e transformá-los em insights para tomar decisões mais embasadas em seus processos, desde o design do produto e gerenciamento de estoque até iniciativas de vendas e marketing.
Inteligência de mercado
Os profissionais de marketing podem extrair dados de várias fontes, como análises, comentários, postagens em mídias sociais, etc., e combiná-los com recursos de PLN para analisar os sentimentos do consumidor, detectar tendências de mercado e otimizar suas estratégias de marketing.
Busca semântica
Os mecanismos de busca semântica baseados em PLN permitem que as lojas de varejo online e os sites de ecommerce entendam a intenção dos compradores, mesmo quando eles usam buscas de cauda longa, como “mulheres negras vestem tamanho 10”, a fim de sugerir respostas adequadas e aumentar a visibilidade de produtos. Aproveitar a busca semântica permite que os sites de ecommerce aumentem as taxas de conversão e diminuam a taxa de abandono do carrinho.
Chatbot de ecommerce
Os chatbots no e-commerce usam o PLN para entender as dúvidas dos compradores e respondê-las da maneira mais precisa. Eles podem até oferecer recursos transacionais, permitindo que os usuários encontrem os produtos que procuram, sugerindo produtos relacionados, promovendo ofertas e até finalizando vendas sem precisar sair do chatbot.
Casos de uso de PLN bancário e financeiro
Bancos e instituições financeiras podem usar o PLN para analisar dados de mercado e usar essa percepção para reduzir riscos e tomar melhores decisões. A PLN também pode ajudar essas instituições a identificar atividades ilegais como lavagem de dinheiro e outros comportamentos fraudulentos.
Pontuação de crédito
Bancos e instituições financeiras usam a pontuação de crédito para determinar os riscos associados ao empréstimo de dinheiro a um indivíduo ou empresa. O PLN pode auxiliar na pontuação de crédito extraindo dados relevantes de documentos não estruturados, como documentação de empréstimos, receitas, investimentos, despesas, etc., e alimentá-los ao software de pontuação de crédito para determinar a pontuação de crédito.
Detecção de fraude
Combinado com outros algoritmos de Inteligência Artificial, o PLN pode ajudar a detectar fraudes em documentos financeiros não estruturados.
Casos de uso de PLN em seguros
As seguradoras podem usar o PLN para analisar a comunicação do cliente para identificar indicadores de fraude e sinalizar essas reclamações para uma análise mais profunda.
Casos de uso de PLN em serviços de saúde
A PLN pode analisar a comunicação do paciente por e-mail, aplicativos de chat e linhas de atendimento ao paciente e ajudar os profissionais médicos a priorizar os pacientes com base em suas necessidades, melhorando o diagnóstico e o tratamento do paciente e gerando melhores resultados.
Ditado
Os médicos usam gravadores de voz para documentar procedimentos e resultados clínicos. A PLN pode ser usada para analisar registros de voz e transcrevê-los em texto, a fim de alimentar os registros dos pacientes.
Chatbot de saúde
Os chatbots de saúde usam recursos de PLN para entender as dúvidas dos pacientes e podem ajudá-los a agendar consultas, localizar serviços de saúde, avaliar sintomas, definir lembretes de vacinação e até fornecer assistência em saúde mental ou informações sobre a Covid ou outros problemas de saúde pública.
Casos de uso de PLN em RH
PLN também é amplamente utilizada pelos departamentos de RH para automatizar várias tarefas.
Avaliação de currículo
O PLN pode ser usado para filtrar os currículos dos candidatos, extraindo palavras-chave relevantes (educação, habilidades, cargos anteriores) e para classificar os candidatos com base em como seu perfil corresponde a uma determinada posição. Ele também pode ser usado para resumir os currículos de candidatos que correspondem a funções específicas, a fim de ajudar os recrutadores a folhear os currículos mais rapidamente.
Chatbot de recrutamento
Chatbots para fins de recrutamento são usados para automatizar a comunicação entre recrutadores e candidatos. Eles geralmente usam os recursos do PLN para agendar entrevistas, responder às perguntas dos candidatos sobre o cargo ou processo de recrutamento ou até mesmo facilitar a integração.
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