Entender o conceito de o que é processamento de linguagem natural é fundamental para os CIOs, líderes, executivos e gestores de inovação nas empresas. Afinal, só com o conhecimento completo deste tema, é possível utilizar o PLN da melhor forma e aplicá-lo corretamente no desenvolvimento de assistentes virtuais de conversação para o atendimento aos clientes.
Você pode até se perguntar qual a importância de usar processamento de linguagem natural no relacionamento com consumidores. Mas o fato é que o novo comportamento do cliente digital demanda tecnologias de atendimento com os atributos de PLN.
Uma vez que os consumidores estão mais exigentes e buscam maior agilidade, personalização e respostas mais assertivas em seus contatos, o processamento de linguagem natural auxilia na melhor compreensão das necessidades dos clientes, por meio de análises linguísticas aprofundadas.
Vale lembrar que, segundo o relatório “Tendências para experiência do cliente 2021”, 65% dos clientes querem comprar de empresas com transações online fáceis e rápidas. Para isso, o atendimento via chatbot necessita de recursos poderosos para entender rapidamente o consumidor, como o PLN.
Então, neste artigo, vamos detalhar mais o assunto, explicando o que é processamento de linguagem natural e muito mais.
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O que é a linguagem natural?
Antes de esclarecer o que é processamento de linguagem natural, vale a pena entrar no conceito de linguagem natural. E sua definição é simples, já que envolve a forma decomunicação entre os seres humanos.
Dessa forma, um bom exemplo de linguagem natural é o idioma de cada país, ou o dialeto de algum grupo específico.
No caso de computadores e máquinas, suas linguagens dizem respeito às linguagens de programação, como XML, PHP e outras.
A pergunta que fica e o PLN ajuda a responder na sequência é como conectar a linguagem natural e a linguagem de programação, fazendo com que máquinas, como chatbots, entendam a linguagem e desenvolvam uma interação natural.
Para que serve o PLN e o que é processamento de linguagem natural?
De modo geral, podemos definir o processamento de linguagem natural como uma área da inteligência artificial. Na prática, o PLN funciona como:
“Uma tecnologia que permite aos computadores, ou chatbots, entenderem, interpretarem e simularem a linguagem humana. Assim, é possível que esses robôs ou computadores desenvolvam a capacidade de lidar com textos escritos ou falados por pessoas.”
Em outras palavras, o PLN é um tradutor das conversas entre humanos e máquinas e está relacionado com a semântica e a compreensão de linguagem, analisando o contexto,considerando diferenças de intenção e entonação nas comunicações e ponderando os sentidos das frases.
Inclusive, os assistentes virtuais que usam PLN são capazes até de superar erros de ortografia dos usuários, desvendar ambiguidades, descobrir abreviações, gírias e expressões coloquiais. Tudo para garantir o pleno conhecimento da mensagem enviada.
Com tudo isso, o processamento de linguagem natural ajuda os chatbots e assistentes virtuais inteligentes a darem soluções mais adequadas às demandas dos clientes, evitando frustrações por não entendimento das solicitações.
Assim, os principais benefícios de atrelar o PLN no uso de chatbots são:
- Aumentar a satisfação do cliente com o atendimento;
- Tornar o relacionamento com clientes mais próximo, personalizado e natural;
- Facilitar a execução de tarefas simples, como tirar dúvidas, solicitar novas vias, agendar consultas, entre outros;
- Escalar o atendimento automatizado e reduzir custos operacionais.
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Principais atributos de o que é processamento de linguagem natural
Com tudo o que foi explicado até aqui, fica claro que o PLN tem uma atuação indispensável atualmente para que os chatbots entreguem as melhores experiências aos usuários.
Essa tecnologia é responsável por não deixar o cliente sem resposta, já que ela consegue fazer analogias e buscar a solução para aquela pergunta dentro de um rol de questões semelhantes. Vale citar um exemplo:
O consumidor pode pesquisar em um contato com sua empresa de telefonia “quanto é pra ligar pra fora do Brasil” e o PLN permite que o chatbot compreenda essa pergunta como “qual o valor de uma ligação internacional”, trazendo uma resposta efetiva.
Então, para garantir a melhor comunicação possível entre os chatbots com PLN e os clientes, vamos ver os diferentes requisitos empregados pelo processamento de linguagem natural.
Os dois principais são níveis de processamento e tipos de abordagem, contando com subitens. Confira!
- Níveis de processamento
Aqui, são 7 itens para a análise da linguagem, separados pelo grau de dificuldade que se deseja obter com o processamento. Vamos a eles:
Fonologia: é direcionado para assistentes e chatbots por voz, compreendendo o som das palavras e sua pronúncia.
Morfologia: entende a composição das palavras, dividindo-as em fragmentos com significados, mesmo que não representem uma palavra apenas.
Léxico: interpreta o significado de cada palavra mencionada em uma interação.
Sintático: este modelo de processamento faz a análise completa de cada frase dita ou escrita na conversa entre o cliente e o assistente virtual.
Semântico: o aspecto semântico visa compreender o significado da frase, complementando a análise sintática.
Discurso: esse nível é mais abrangente, trazendo uma avaliação mais completa e ampla do significado da comunicação, tanto escrita como falada.
Pragmático: por fim, este ponto mais elevado do processamento vai além da interpretação de conversas e extração de significados, buscando informações que não estejam explícitas.
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- Tipos de abordagem
Para completar o entendimento sobre o que é processamento de linguagem natural, há os diferentes tipos de abordagem que envolvam a forma como os níveis de processamento são tratados. Vamos a eles:
Simbólica: esta abordagem de linguagem simples usa regras bem definidas e estruturadas de linguística, evitando ambiguidades.
Estatística: com esse tipo, é possível utilizar modelos matemáticos que dispensam o uso de regras linguísticas, realizando deduções de interpretação.
Conexionista: neste estilo, são construídos modelos genéricos para criação e interpretação das linguagens, mesclando teorias de conhecimento e estatística para dedução e manipulação de textos.
Híbrida: por fim, a abordagem híbrida engloba todas as anteriores, garantindo maior profundidade e flexibilidade no processamento de linguagem natural.
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