O que é tecnologia de PNL e como funciona o motor de PNL da Inbenta?
No centro da tecnologia Inbenta está o Processamento de Linguagem Natural e seu motor de PNL, que compreende os pedidos dos clientes formulados em linguagem humana natural. Descubra como o motor processa essas solicitações.
O que é Processamento de Linguagem Natural?
Simplificando, o Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma tecnologia usada para permitir que os computadores entendam a linguagem humana da mesma forma que nós, humanos, entendemos.
A PLN é um subcampo da Inteligência Artificial (IA) que funde a linguística e a ciência da computação para interpretar a linguagem humana dividindo-a em palavras, derivando o contexto da relação entre as palavras e estruturando esses dados para extrair o significado.
Por que o Processamento de Linguagem Natural é importante?
Vamos falar sobre linguagem
Como humanos, usamos a linguagem natural como um meio diário de comunicação uns com os outros. Fazemos isso graças à nossa capacidade inata de compreender, processar e utilizar palavras em um ou vários idiomas.
Embora toda a linguagem natural obedeça a regras únicas, como sintaxe e gramática, às vezes há ambiguidades. As linguagens naturais também diferem das criadas artificialmente, como as linguagens de programação de computadores.
Ajudando os computadores a entender os humanos com a PLN
Como a linguagem natural não foi “projetada” da mesma forma que a linguagem formal, ela tende a ter muitas ambiguidades. A mesma palavra, frase ou mesmo uma frase inteira pode ter vários significados, e um conceito pode ser expresso de várias maneiras diferentes.
É aí que entra o Processamento de Linguagem Natural. Graças a estruturas linguísticas teóricas como a teoria do texto-sentido (MTT), o PLN permite que os computadores processem a linguagem e entendam o significado por trás das palavras, preenchendo assim a lacuna entre máquinas e humanos.
Compreender a linguagem em todas as suas formas e complexidade
Com a ajuda da tecnologia PLN, os computadores agora podem lidar automaticamente com linguagens humanas naturais, como fala ou texto, e até mesmo ir além, compreendendo-as em todas as suas formas e complexidades.
O processamento de linguagem natural permite:
✓ Correção ortográfica
✓ Entendimento do contexto
✓ Detecção de intenção
✓ Análise de sentimento
✓ Desambiguação
Como funciona o Processamento de Linguagem Natural?
Conforme explicado anteriormente, a PLN extrai significado dividindo a linguagem em palavras e derivando o contexto da relação entre essas palavras. Os dados são então indexados e segmentados em grupos ou classes específicas com alto grau de precisão.
O processo de indexação pode ser dividido em etapas:
01
Tokenização
Quebrar o texto em unidades semânticas menores ou cláusulas únicas.
02
Marcação de parte do discurso
Marcação de palavras como substantivos, verbos, adjetivos, advérbios, pronomes, etc.
03
Remoção de palavras
Filtrando palavras comuns que adicionam pouca ou nenhuma informação exclusiva, como preposições e artigos (em, para, um, o).
04
Stemização / lemmatização
Transformar palavras em sua forma raiz e avaliar o contexto de uso da palavra.
Uma vez que todas essas etapas tenham acontecido, a linguagem foi transformada em uma estrutura que o computador é capaz de entender. Se você quiser entender como esses diferentes estágios acontecem, explicamos o processo com mais profundidade e como o Inbenta PLN encontra as respostas aqui.
Por que a PLN da Inbenta é melhor que a de seus concorrentes?
Inbenta’s approach: Neuro-Symbolic AI
A tecnologia de Processamento de Linguagem Natural da Inbenta é alimentada por IA Neuro-Simbólica, que combina o raciocínio simbólico com algumas camadas de machine learning, reunindo o melhor das duas tecnologias.
O processo de correspondência não é orientado por palavras-chave ou estatístico, mas baseado em semântica. Juntamente com nosso próprio Léxicon exaustivo, a Plataforma de Gerenciamento de Interação com o Cliente Inbenta é capaz de entender o significado das consultas dos usuários, mesmo quando as perguntas são incompletas, ambíguas ou não estruturadas.
Graças a esses três elementos-chave – PLN, IA Neuro-Simbólica e Léxicon – as soluções da Inbenta ajudam os usuários a encontrar respostas precisas para suas perguntas com eficiência, sem nenhum treinamento de dados massivo.
PLN alimentado por Machine Learning
A maioria das soluções de IA conversacional no mercado hoje usa machine learning para alimentar sua tecnologia de processamento de linguagem natural.
O machine learning usa uma abordagem estatística para resolver as consultas dos usuários. Isso significa que a solução precisa ser treinada com muitos dados, ou seja, diferentes frases e enunciados das solicitações dos clientes, para que os algoritmos decidam estatisticamente como responder a uma pergunta específica.
Na Inbenta, nossa principal tecnologia de correspondência é baseada na correspondência semântica, que podemos complementar combinando-a com alguma correspondência de machine learning. Isso permite que nosso mecanismo de PLN analise e aprenda com o comportamento dos usuários para exibir os conteúdos mais populares primeiro.