Se você já fez uso de assistentes virtuais, como Siri, Alexa e Cortana, trocou mensagens com chatbot no WhatsApp, utilizou o Google Tradutor para checar o significado de uma palavra em outro idioma ou aceitou a sugestão de escrita do Gmail, provavelmente já interagiu com um sistema que realiza processamento de linguagem natural.
Essa tecnologia, que está presente em diferentes momentos do nosso dia a dia, permite que as máquinas compreendam nossa linguagem e se comuniquem conosco. Esse recurso tem sido adotado por empresas dos mais diferentes segmentos do mercado com o intuito de otimizar o atendimento ao cliente, reduzir custos, entre outros.
Quer entender o que é processamento de linguagem natural, como essa tecnologia evoluiu ao longo do tempo e muito mais? Continue a leitura!
O que é linguagem natural?
A linguagem natural nada mais é do que a linguagem humana. O português e qualquer outro idioma são exemplos de linguagens naturais e são entendidos como tal porque remetem à forma pura pela qual os seres humanos se comunicam, que está sujeita à constante transformação. Algumas características comuns às linguagens naturais são as ambiguidades, os dialetos, as gírias, as abreviações e as formas coloquiais e formais de se expressar.
O que é processamento de linguagem natural?
O processamento de linguagem natural, do inglês Natural Language Processing (NLP), é o meio pelo qual as máquinas conseguem interpretar e reproduzir a língua humana, seja na forma escrita ou falada. Como você pode perceber, essa tecnologia está muito presente em nosso dia a dia por meio de assistentes virtuais, chatbots e outras interfaces conversacionais.
Qual é a história do processamento de linguagem natural ao longo dos anos?
Apesar de parecer uma tecnologia recente, os primórdios do processamento de linguagem natural datam da década de 1940, quando Alan Turing, considerado pai da Ciência da Computação Teórica e da Inteligência Artificial, projetou um computador capaz de decifrar a máquina Enigma, utilizada pelos alemães durante a Segunda Guerra Mundial para criptografar e descriptografar códigos de guerra.
Outro importante nome que contribuiu para o desenvolvimento do recurso foi Noam Chomsky, pai da Linguística Moderna, a partir da criação da gramática de estrutura frasal, que convertia a linguagem natural em sentenças que podiam ser usadas por programas de computador, em 1950.
Já na década de 1960, surgia aquele que seria considerado o primeiro chatbot, o software de perguntas e respostas Eliza, criado por John McCarthy para simular um psiquiatra.
Entre os anos de 1980 e 1990, começaram a surgir os primeiros sistemas dotados de machine learning e os modelos estatísticos de alta complexidade. Na década de 2000, esses sistemas começaram a ser alimentados por dados de voz e texto.
Em 2011, a Apple lançou a primeira assistente de voz, a Siri, e, a partir daí, os recursos de processamento de linguagem natural só foram se aprimorando cada vez mais.
Como o processamento de linguagem natural funciona?
Logo acima, nós mencionamos a influência da Linguística por intermédio de Chomsky, correto? Pois bem, a gramática de estrutura frasal permitiu processar a linguagem natural em sentenças que podiam ser interpretadas por softwares, isto é, dividir o conteúdo escrito ou falado em pequenas partes fundamentais e analisar a relação entre elas para extrair o significado.
Lembra quando você tinha que identificar cada classe de uma frase na escola? O funcionamento é mais ou menos parecido, mas não para por aí. Para compreender que a palavra “manga” refere-se a uma fruta, e não a uma parte específica da camiseta, é preciso que o sistema também consiga interpretar o contexto.
Para que você entenda como ocorre essa análise de contexto, vamos a um exemplo. Imagine que você deseja saber o preço de 1 kg de manga no mercado X e faça a seguinte pergunta para sua assistente virtual: “Quanto custa o quilo de manga no mercado X?”. A interface de conversação identifica que na frase contém a palavra “mercado”, portanto se trata da fruta, e não de uma parte de roupa. Como você pode perceber, é um exemplo simples, mas transmite de forma fácil o funcionamento de um programa dotado de processamento de linguagem natural.
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Qual a diferença entre processamento de linguagem natural, machine learning e deep learning?
Apesar de todos os termos estarem relacionados com a Inteligência Artificial, cada um deles tem suas especificidades. Machine learning – ou aprendizado de máquina, em tradução livre para o português – refere-se à capacidade das máquinas de se aprimorarem autonomamente por meio da análise de dados e da identificação de padrões entre eles.
E muitas pessoas confundem machine learning com deep learning. O deep learning (aprendizagem profunda) é uma vertente do machine learning que foca o estudo e desenvolvimento de redes neurais artificiais com o objetivo de imitar o funcionamento do sistema nervoso humano, para que, assim, os sistemas consigam interpretar e tomar decisões.
O processamento de linguagem natural, por sua vez, é um ramo da Inteligência Artificial que se dedica especificamente a interpretar e reproduzir a linguagem humana, como dito antes.
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O processamento de linguagem natural tem evoluído cada vez mais e está presente em organizações dos mais variados ramos, trazendo uma experiência mais humanizada e personalizada de comunicação entre empresa e cliente.
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