12 exemplos do mundo real de processamento de linguagem natural (NLP) em ação
Publicados: 2023-01-18Um dos maiores defensores da PNL e suas aplicações em nossas vidas é seu uso em algoritmos de mecanismos de busca. O Google usa o processamento de linguagem natural (NLP) para entender os erros de ortografia comuns e fornecer resultados de pesquisa relevantes, mesmo que a ortografia esteja incorreta.
Por meio deste blog, ajudaremos você a entender os fundamentos da PNL com a ajuda de alguns exemplos de aplicações de PNL do mundo real.
O que é processamento de linguagem natural?
O processamento de linguagem natural é uma tecnologia de IA que permite que os computadores entendam a linguagem humana e suas formas delicadas de comunicar informações.
O processamento de linguagem natural é mais do que uma tecnologia sofisticada. É um modo de vida moderno, algo que todos nós usamos, consciente ou inconscientemente.
O seguinte já aconteceu com você?
Você digita incorretamente uma palavra em uma pesquisa no Google, mas, de qualquer maneira, ele fornece os resultados de pesquisa corretos.
Se sim, então você já viu a PNL em ação.
Se isso não aconteceu, vá em frente e procure algo no Google, mas digite apenas uma palavra incorreta em sua pesquisa.
Vamos procurar por “cortador de grama”, mas escreva “lan mowr”.
Como você pode ver, o Google reconheceu nosso erro de ortografia em “lan mowr” e nos deu uma SERP para cortador de grama.
Não é apenas corrigir nossos erros de ortografia; mecanismos de busca e assistentes de voz como “Ok Google” do Google, “Siri” da Apple e “Alexa” da Amazon usam algoritmos NLP. Eles permitem que as pessoas pesquisem em seu idioma natural e ainda encontrem os resultados mais relevantes.
Para saber mais sobre NLP e o aumento das pesquisas em linguagem natural, confira este blog detalhado da Scalenut, 'O que são pesquisas em linguagem natural e como funciona.'
Como profissionais de marketing, você pode usar ferramentas de PNL para aprimorar a qualidade do seu conteúdo. Ao identificar os termos de NLP que os pesquisadores usam, os profissionais de marketing podem se classificar melhor nos mecanismos de pesquisa baseados em NLP e alcançar seu público-alvo.
Com chatbots baseados em NLP em seu site, você pode entender melhor o que seus visitantes estão dizendo e adaptar seu site para abordar seus pontos problemáticos. Além disso, se você realizar pesquisas com consumidores, poderá obter insights para a tomada de decisões sobre produtos, serviços e orçamentos de marketing.
Exemplos de processamento de linguagem natural que toda empresa deveria conhecer
Agora que você tem uma compreensão justa da PNL e de como os profissionais de marketing podem usá-la para aumentar a eficácia de seus esforços, vejamos alguns exemplos de PNL para inspirá-lo.
- Resultados do mecanismo de pesquisa
Se você acessar seu mecanismo de pesquisa favorito e começar a digitar, quase instantaneamente, verá uma lista suspensa de sugestões.
Isso é o que o Google mostra quando digitamos “Copa do Mundo da FIFA”.
Isso é o que o Bing mostra quando digitamos “Copa do Mundo da FIFA”.
Agora, as chances são muito altas de que, se você estivesse tentando pesquisar "Copa do Mundo da FIFA", procuraria as próximas partidas.
Essa incrível capacidade dos mecanismos de pesquisa de oferecer sugestões e nos poupar o esforço de digitar tudo ou termo em nossa mente é por causa da PNL.
Agora, se você apenas pesquisar por “FIFA World Cup” no Google, ele mostrará algo como isto:
Ok, vamos mudar um pouco.
Vamos pesquisar "como construir uma casa na árvore".
Como você pode ver, o Google tenta responder diretamente às nossas pesquisas com informações relevantes diretamente nas SERPs.
Quer você pesquise por “Copa do Mundo da FIFA” ou “como construir uma casa na árvore”, o Google fornece as informações mais relevantes, por exemplo, “programação da copa do mundo da FIFA” e “etapas para construir uma casa na árvore”.
Não é incrível como ele quase sempre entende o que queremos, mesmo que não digitemos a consulta de pesquisa inteira?
Isso é por causa da PNL.
É por meio dos métodos de lingüística computacional da PNL, como classificação de texto e análise de intenção do usuário, que mecanismos de busca como o Google produzem resultados “esquisitamente” relevantes.
- Previsão de texto e correção automática
A PNL não ajuda apenas os mecanismos de pesquisa. Ele também é usado por vários aplicativos para análise de texto preditivo e correção automática. Se você já usou o Microsoft Word ou o Google Docs, viu como a correção automática altera instantaneamente a ortografia das palavras.
Semelhante à correção ortográfica automática, o Gmail usa algoritmos NLP de previsão de texto para completar automaticamente as palavras que você deseja digitar.
Como você pode ver, o Gmail previu a palavra “funciona” automaticamente. Tais recursos são o resultado de algoritmos de NLP trabalhando em segundo plano.
E não se trata apenas de previsão de texto ou correção automática de erros ortográficos; hoje, escritores de IA com tecnologia NLP, como Scalenut, podem produzir parágrafos inteiros de texto significativo. Os usuários simplesmente precisam fornecer um tópico e algum contexto sobre o tipo de conteúdo que desejam, e o Scalenut cria conteúdo de alta qualidade em alguns segundos.
- Filtros de e-mail
Os filtros de e-mail são um dos principais casos de uso do NLP. No início, era apenas analisar caixas de entrada e filtrar e-mails maliciosos ou spam. Mas esse recurso percorreu um longo caminho e evoluiu para categorizar e-mails com base no tipo de conteúdo que eles carregam.
Hoje, o Gmail categoriza automaticamente os e-mails em sua caixa de entrada como e-mails sociais, e-mails de atualização, fóruns, promoções e spam com filtros. É capaz de fazer isso com a ajuda de algoritmos de NLP que ajudam a analisar o conteúdo dos e-mails.
- Análise de texto
Como usuários da Internet, compartilhamos e nos conectamos com pessoas e organizações online. Produzimos muitos dados – um post de mídia social aqui, uma interação com um chatbot de site ali.
Não seria ótimo se, como organização, você pudesse analisar todos esses dados e obter insights úteis sobre seus produtos e serviços?
A análise de texto baseada em NLP pode ajudá-lo a aproveitar cada “pedaço” de dados que sua organização coleta e obter percepções e informações conforme e quando necessário.
Por exemplo, por meio do reconhecimento óptico de caracteres (OCR), você pode converter todos os diferentes tipos de arquivos, como imagens, PDFs e PPTs, em dados editáveis e pesquisáveis. Ele pode ajudá-lo a classificar todos os dados não estruturados em um formato estruturado e acessível.
Outro uso do NLP na análise de texto é a computação linguística. Se o seu site tiver um chatbot, você pode usar algoritmos de NLP para registrar todas as interações do cliente e responder a perguntas como “O que um visitante mais pergunta?” “É relacionado ao produto ou serviço?” e “O que podemos fazer para resolver isso e melhorar a experiência do cliente?”
Até 80% dos dados de uma organização não são estruturados, e o NLP oferece aos tomadores de decisão a opção de convertê-los em dados estruturados que fornecem insights acionáveis.
Organizações em qualquer campo, como SaaS ou comércio eletrônico, podem usar o NLP para encontrar insights do consumidor a partir dos dados.
- Tradução de idiomas
Uma das aplicações mais úteis da PNL é a tradução de idiomas. Você pode ver isso por si mesmo. Basta visitar o site do Google Tradutor e selecionar seu idioma e o idioma para o qual deseja traduzir suas frases.
Conforme você começa a digitar, o Google começa a traduzir cada palavra que você diz para o idioma selecionado. Acima, você pode ver como ele traduziu nossa frase em inglês para o persa.
O incrível é que não se limita a digitar texto; você também pode usar o Google Voice Translator. Novamente, é a PNL trabalhando em segundo plano para combinar palavras em inglês com sinônimos persas e verificar a gramática persa durante a tradução.
- resumo de texto
Outra aplicação útil da PNL é o resumo de texto. Com a ajuda do NLP, os computadores podem entender facilmente a linguagem humana, analisar conteúdo e fazer resumos de seus dados sem perder o significado principal da versão mais longa.
Por exemplo, no exemplo da “casa na árvore” acima, o Google tenta classificar todo o conteúdo relacionado à “casa na árvore” na Internet e produzir uma resposta relevante ali mesmo na página de resultados da pesquisa. Este é um resumo de texto baseado em PNL em ação.
E não são apenas os mecanismos de pesquisa. Os profissionais de marketing usam escritores de IA que empregam técnicas de resumo de texto NLP para gerar conteúdo competitivo, perspicaz e envolvente sobre tópicos.
Seja um software integrado ou uma ferramenta popular como Scalenut, os usuários podem escolher tópicos, e os algoritmos de NLP analisarão as informações disponíveis sobre esse tópico e gerarão texto relevante para esse tópico.
Vamos perguntar a Scalenut: “Como Davi derrotou Golias?”
Como você pode ver, nosso escritor de IA sabe como Davi derrotou Golias. David usou o que sabia e fez planos detalhados para vencer a batalha épica. Isso é semelhante a como os profissionais de marketing competem com os gigantes da indústria por meio de estratégias de marketing de conteúdo.
O ponto aqui é que, usando técnicas de resumo de texto NLP, os profissionais de marketing podem criar e publicar conteúdo que corresponda à intenção de pesquisa NLP que os mecanismos de pesquisa detectam ao fornecer resultados de pesquisa.
Se você estiver usando a maioria dos termos de NLP que os mecanismos de pesquisa procuram ao fornecer uma lista das páginas da Web mais relevantes para os usuários, seu site certamente será apresentado no mecanismo de pesquisa ao lado dos gigantes do setor.
- Análise de sentimento para construção de marca
A análise de sentimento é um grande passo em inteligência artificial e a principal razão pela qual a PNL se tornou tão popular. Ao analisar os dados, os algoritmos de PNL podem prever o sentimento geral expresso em relação a uma marca.
Como você pode ver no exemplo acima, a análise de sentimento dos dados de texto fornecidos resulta em uma pontuação geral de sentimento da entidade de +3,2, que pode ser traduzida em termos leigos como "moderadamente positiva" para a marca em questão.
A PNL é usada na pesquisa de sentimento do consumidor para ajudar as empresas a melhorar seus produtos e serviços ou criar novos para que seus clientes fiquem o mais satisfeitos possível. Existem muitas ferramentas de escuta social como “Responder ao público” que fornecem inteligência de marketing competitiva.
A análise de sentimento da PNL ajuda os profissionais de marketing a entender os tópicos mais populares sobre seus produtos e serviços e a criar estratégias eficazes.
- assistentes inteligentes
Todos nós já usamos assistentes inteligentes como Google, Alexa ou Siri. Seja para tocar nossa música favorita ou pesquisar os fatos mais recentes, esses assistentes inteligentes são alimentados pelo código NLP para ajudá-los a entender a linguagem falada.
Usando tradução de fala para texto e compreensão de linguagem natural (NLU), eles entendem o que estamos dizendo. Em seguida, usando traduções de texto para fala com algoritmos de geração de linguagem natural (NLG), eles respondem com as informações mais relevantes.
Se você quiser saber mais sobre a relação entre NLP, NLU e NLG, aqui está um blog da Scalenut sobre NLP vs. NLU vs. NLG: Qual é a diferença?
- Chatbots e assistentes virtuais alimentados por IA
O objetivo central do atendimento ao cliente é resolver problemas. Se os usuários são incapazes de fazer algo, o objetivo é ajudá-los a fazê-lo. Isso geralmente envolve um conjunto específico de etapas a serem seguidas. Os chatbots com inteligência artificial podem ajudar os clientes com esses problemas.
Os chatbots do cliente funcionam em interações reais com o cliente sem intervenção humana após serem treinados com um conjunto predefinido de instruções e soluções específicas para problemas comuns.
E não são apenas interações voltadas para o cliente; organizações de grande porte podem usar chatbots de NLP para outras finalidades, como um wiki interno para procedimentos ou um chatbot de RH para integração de funcionários.
Por exemplo, o Loreal Group usou um chatbot de IA chamado Mya para aumentar a eficiência de seu processo de recrutamento.
Eles usam esse chatbot para rastrear mais de 1 milhão de aplicativos todos os anos. O chatbot pede informações básicas aos candidatos, como suas qualificações profissionais e experiência de trabalho, e então conecta aqueles que atendem aos requisitos com os recrutadores em sua área.
Chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA estão aumentando a eficiência dos profissionais em todos os departamentos. Chatbots e assistentes virtuais são possibilitados por algoritmos NLP avançados. Eles oferecem aos clientes, funcionários e parceiros de negócios uma nova maneira de melhorar a eficiência e a eficácia dos processos.
- Automatizando tarefas de suporte ao cliente
Os chatbots baseados em NLP também são eficientes o suficiente para automatizar certas tarefas para um melhor suporte ao cliente. Por exemplo, os bancos usam chatbots para ajudar os clientes em tarefas comuns, como bloquear ou solicitar um novo cartão de débito ou crédito.
Tudo o que você precisa fazer é digitar ou falar sobre o problema que está enfrentando, e esses chatbots da NLP gerarão relatórios, solicitarão uma mudança de endereço ou solicitarão serviços de porta em seu nome.
A PNL está eliminando os procedimentos manuais de suporte ao cliente e automatizando todo o processo. Ele permite que os clientes resolvam problemas básicos sem a necessidade de um executivo de suporte ao cliente.
Com os chatbots de suporte ao cliente com tecnologia NLP, as organizações têm mais largura de banda para se concentrar no desenvolvimento de produtos futuros.
- Detecção de ameaças internas e segurança cibernética
Na era de hoje, a informação é tudo e as organizações estão aproveitando a PNL para proteger as informações que possuem. Violações internas de dados representam mais de 75% de todos os incidentes de violação de segurança.
À medida que as organizações crescem, elas ficam mais vulneráveis a violações de segurança. Com cada vez mais dados de consumidores sendo coletados para pesquisas de mercado, é mais importante do que nunca que as empresas mantenham seus dados seguros.
Podem ser informações financeiras confidenciais sobre clientes ou propriedade intelectual da sua empresa. Violações de segurança interna podem causar grandes danos à reputação do seu negócio. O custo médio de uma violação de segurança interna em 2018 foi de US$ 8,6 milhões. Esse número só teria subido em 2022.
Mas não se preocupe. A PNL tem a solução.
As empresas podem evitar perdas e danos à sua reputação que são difíceis de corrigir se tiverem um sistema abrangente de detecção de ameaças. Os algoritmos de NLP podem fornecer uma visão de 360 graus dos dados organizacionais em tempo real.
Canais de comunicação empresarial e soluções de armazenamento de dados que usam processamento de linguagem natural (NLP) ajudam a manter uma verificação em tempo real de todas as informações em busca de malware e comportamento de alto risco dos funcionários.
Por exemplo, suponha que um funcionário tente copiar informações confidenciais em algum lugar fora da empresa. Nesse caso, esses sistemas não permitirão que o dispositivo faça uma cópia e alertarão o administrador para interromper essa violação de segurança.
Além do monitoramento, um sistema de dados NLP pode classificar automaticamente novos documentos e configurar o acesso do usuário com base em sistemas que já foram configurados para acesso do usuário e classificação de documentos.
- Análise de conteúdo e classificação
Uma das aplicações mais interessantes da PNL está no campo do marketing de conteúdo. Plataformas de SEO e marketing de conteúdo com tecnologia AI, como Scalenut, ajudam os profissionais de marketing a criar conteúdo de alta qualidade com base em técnicas de NLP, como reconhecimento de entidade nomeada, semântica, sintaxe e análise de big data.
A maneira como isso funciona é que os algoritmos de NLP analisam as páginas de melhor classificação na Internet para uma determinada palavra-chave e um local de destino. Eles ajudam os profissionais de marketing a encontrar termos importantes do NLP que os mecanismos de pesquisa que usam o NLP, como o Google, consideram muito relevantes para a palavra-chave.
Além disso, ferramentas como Scalenut ajudam os criadores de conteúdo a julgar a qualidade de seu trabalho com uma classificação de conteúdo proprietária que verifica os termos do NLP e ajuda durante o processo de criação de conteúdo. Eles permitem que você dê o seu melhor e publique o conteúdo mais atraente para seus blogs, páginas de destino, e-mails e perguntas dos clientes.
Existem inúmeras maneiras pelas quais a PNL influencia a otimização do mecanismo de pesquisa; aprenda sobre todos eles neste blog detalhado da Scalenut, 'NLP SEO: O que é e como usá-lo para otimização de conteúdo.'
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