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Os chatbots estão cada vez mais sofisticados, utilizando algoritmos complexos para interpretar o que os usuários dizem e responder de maneira natural. Entre essas tecnologias, podemos destacar o NLP, sigla em inglês para Natural Language Processing, ou Processamento de Linguagem Natural.
O conceito de NLP é um dos aspectos mais promissores do uso de chatbots e assistentes virtuais. Ambas as tecnologias podem trabalhar juntas com resultados significativos para marcas, produtos e serviços.
Quer saber mais sobre o assunto? Continue a leitura e confira!
Quando conversamos com assistentes pessoais nos nossos smartphones, como o Google Assistant e a Siri, pode parecer que a comunicação com a máquina é algo simples — mas não é. No nível mais baixo de troca de informações, os computadores e outros dispositivos recebem instruções por meio de cadeias de 0 e 1, chamadas de “linguagem de máquina”.
Assim como nós precisamos de um conhecimento específico para entender essa linguagem, as máquinas precisam executar uma série de processos para conseguirem extrair informações de mensagens compostas em linguagem humana. E é justamente aí que entra o Processamento de Linguagem Natural.
O NLP é um campo relacionado a diversas áreas do conhecimento, como a ciência da computação, a inteligência artificial (artificial intelligence, ou AI) e a linguística. Ele tem o objetivo de analisar a linguagem humana — tanto escrita quanto falada — com softwares especializados, de modo que a máquina consiga encontrar o significado correto de mensagens, documentos, vídeos e outras mídias.
Podemos resgatar as origens do NLP na década de 1950, quando pesquisadores como Alan Turing começaram a propor diversos conceitos importantes para a computação e para a inteligência artificial — o que nos mostra que essa não é uma tecnologia nova.
Porém, seu desenvolvimento só foi possível com o aumento da capacidade de processamento e os avanços em termos de big data e algoritmos de AI.
Assim, chegamos ao ponto em que estamos hoje, com os chatbots entre as aplicações mais relevantes de Processamento de Linguagem Natural.
Os chatbots são ótimas ferramentas para as empresas, auxiliando em campanhas de comunicação e marketing, no atendimento e até mesmo nas vendas. Por isso, já podemos observar diversas companhias investindo nesse tipo de serviço com inteligência embutida.
Os bots cognitivos, também conhecidos como chatbots de domínio amplo, utilizam recursos de inteligência artificial — como o NLP e o machine learning — para oferecer possibilidades interessantes de conversação.
Eles permitem que o usuário se comunique de forma simples e intuitiva com o bot, estabelecendo uma conversa por mensagens de texto ou, em alguns casos, diretamente por meio da fala. Além disso, esses softwares podem aprender novas expressões, formas mais agradáveis de lidar com as pessoas e novas maneiras de se fazer entender, aperfeiçoando a qualidade do serviço a cada interação.
Esses são os principais métodos de NLP que vêm fazendo parte dos chatbots ultimamente.
Também conhecida pelo termo em inglês sentiment analysis, a análise de sentimento consiste em avaliar um determinado texto e classificar o estado emocional do usuário. Em geral, isso envolve o acesso a uma base de referência com diversos exemplos de frases categorizadas como positivas, negativas ou neutras.
Com essa informação, o chatbot pode adaptar o tratamento para o tipo de atitude que a pessoa tem no bate-papo. É possível adotar um tom bem-humorado se o usuário apresenta sentimentos positivos, ou seguir uma linha mais séria se ele demonstrar algum sinal de frustração ou insatisfação, por exemplo.
O “question answering” — ou “resposta a perguntas” em uma tradução livre — se baseia em um repositório de conhecimento e nas técnicas de NLP para interpretar as perguntas dos usuários e respondê-las automaticamente. Lembrando que isso deve acontecer de maneira correta e direta, sem dar espaço para ambiguidades.
É importante entender que a máquina precisa estar preparada para responder perguntas abertas, como “Quais são os produtos da categoria X em promoção neste fim de semana?”. É algo muito mais complicado do que fornecer simples respostas de “sim” ou “não”.
O método mais conhecido como entity recognition permite identificar entidades, o tipo delas (objetos, pessoas, locais, conceitos, eventos etc.) e também como elas se relacionam no contexto da conversa.
Essa é uma ferramenta poderosa, porque ajuda o chatbot a criar uma visão geral do assunto, evitando o inconveniente de fazer a mesma pergunta com frequência ou pedir informações que já foram apresentadas anteriormente.
Uma das maneiras de extrair o significado de uma frase ou conteúdo é por meio da identificação das suas palavras-chave com o método keyword identification (keyword extraction ou keyword spotting). Suas funções são tão importantes que ele é capaz de contribuir para otimizar todos os métodos que vimos acima.
Utilizando recursos de sintaxe, estatística e machine learning, um sistema com essa função consegue constatar diversos aspectos que compõem a mensagem. Entre essas características, podemos citar o reconhecimento do assunto central da frase (ou do texto) e as palavras-chave mais características dos clientes.
Dependendo dos objetivos e do tipo de operação da sua empresa, pode ser que exista mais de um idioma relevante para o negócio. Por isso, durante as conversas, um chatbot pode se deparar com trechos em que os usuários utilizam expressões em línguas distintas, inclusive dentro de uma mesma frase.
Isso exige uma solução multi-idioma, para que o bot não fique confuso em interpretar as colocações. Inclusive, é uma alternativa interessante para lidar com potenciais clientes que não falam português.
O NLP é, portanto, uma tecnologia essencial para o sucesso dos chatbots. Sua integração aos bots vem proporcionando uma experiência muito mais agradável para os clientes de empresas que notaram o quão interessante esse canal pode ser.
Os chatbots aliados ao Processamento de Linguagem Natural oferecem possibilidades de sucesso para a solução de problemas de rotina no atendimento das empresas e no relacionamento entre marcas e consumidores. Conheça os 5 métodos de NLP mais utilizados em chatbots!
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