Como funciona a compreensão da linguagem natural NLU?

O entendimento da linguagem natural (NLU) transformou a forma como as empresas interagem com os seus clientes. A capacidade de decifrar a intenção dos clientes a partir de mensagens de texto, emails, e outras formas de comunicação tornou-se essencial para as empresas grandes e pequenas.

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O que é a compreensão da linguagem natural (NLU)?

O entendimento da linguagem natural (NLU) é um ramo da inteligência artificial (IA). A NLU é um dos principais subcampos do processamento da linguagem natural (NLP), um campo que aplica a linguística computacional de formas significativas e excitantes.

PNL é um termo amplo que engloba vários subcampos como a recuperação de informação, extracção de informação, extracção de texto, reconhecimento de fala, modelos linguísticos, gestão de diálogos, tradução automática, interfaces conversacionais, geração de linguagem natural (NLG), e muito mais. A NLU é uma das áreas mais importantes da PNL, uma vez que torna possível às máquinas compreenderem-nos.

O objectivo da NLU é permitir que o software informático compreenda a linguagem humana natural na forma verbal e escrita. A NLU trabalha utilizando algoritmos para converter a fala humana num modelo de dados bem definido de definições semânticas e pragmáticas.

Existem dois conceitos fundamentais na NLU:

Reconhecimento da intenção

O objectivo do reconhecimento da intenção é identificar o sentimento do utilizador dentro de um corpo de texto e determinar o objectivo da comunicação em causa. Porque estabelece o significado do texto, o reconhecimento da intenção pode ser considerado a parte mais importante dos sistemas de NLU.

Reconhecimento das entidades

O objectivo do reconhecimento das entidades é identificar as entidades numa mensagem, a fim de extrair as informações mais importantes sobre elas. O reconhecimento de entidades baseia-se em dois tipos principais de entidades, denominadas entidades numéricas e entidades nomeadas. Uma entidade numérica pode referir-se a qualquer tipo de valor numérico, incluindo números, moedas, datas, e percentagens. Em contraste, entidades nomeadas podem ser os nomes de pessoas, empresas e localizações.

Por exemplo, um pedido de bilhete de avião para a Ilha de Man a 11 de Janeiro pode ser repartido da seguinte forma:

• Bilhete de avião [intenção]
• Viajar de avião [intenção]
• Ilha de Man [localização]
• 11 de Janeiro [data]

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O objectivo dos dados de formação da NLU

Também referidos como "exemplos de declarações", os dados de formação são um conjunto de exemplos escritos do tipo de comunicação com que se espera que um sistema que utilize a NLU interaja. O objectivo da utilização de dados de formação da NLU é preparar um sistema de NLU para lidar com casos reais de fala humana.

Os dados de formação organizam a linguagem não-estruturada em conjuntos conhecidos como "baldes". O objectivo destes baldes é conter exemplos de discurso que, embora diferentes, têm o mesmo significado ou um significado semelhante. Por exemplo, o mesmo balde pode conter as frases "reservar-me uma boleia" e "Por favor, chamar um táxi para a minha localização", já que a intenção de ambas as frases alude à mesma acção.

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Como funciona a NLU num chatbot?

A compreensão da linguagem natural é utilizada por chatbots para compreender o que as pessoas dizem quando falam usando as suas próprias palavras. Isto permite que conversas fluidas entre humanos e chatbots aconteçam. Para que uma IA seja capaz de empregar com sucesso a NLU, tem primeiro de ser treinada. Ao utilizar dados de formação, chatbots com capacidades de aprendizagem automática pode compreender como derivar o contexto de uma linguagem não estruturada.

No caso de chatbots criado para ser assistente virtual dos clientes, os dados de formação que receberem serão relevantes para as suas funções e não compreenderão conceitos relacionados com outros tópicos. Tal como os humanos, se uma IA não tiver sido ensinada os conceitos correctos, então não terá a informação para lidar com tarefas complexas.

Se o reconhecimento automático da fala for integrado na infra-estrutura do chatbot, então será capaz de converter a fala em texto para análise da NLU. Isto significa que hoje em dia as empresas podem criar assistentes de conversação que compreendam o que os utilizadores estão a dizer, possam seguir instruções, e até responder usando o discurso gerado.

Para implementar com sucesso a NLU, um chatbot deve ser capaz de o fazer:

• Compreender e gerar partes da fala
• Extrair e compreender entidades
• Determinar o significado das palavras
• Utilizar outras actividades de processamento para ligar conceitos, frases e gramática num quadro de intenção e significado

A diferença entre o Bot e a IA Conversacional

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Um exemplo de compreensão da linguagem natural

Um exemplo claro da NLU no trabalho pode ser encontrado na sua caixa de entrada. Todas as principais soluções de correio electrónico vêm com capacidades de filtragem de spam impulsionadas pela NLU. Estas organizam os e-mails recebidos para remover spam e vírus informáticos. As empresas podem também utilizar filtros de correio electrónico para inspeccionar os e-mails enviados para se certificarem de que todos os empregados cumprem a política da empresa.

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Aplicações de compreensão da linguagem natural e casos de utilização

Conversacional chatbots

O apoio ao cliente foi revolucionado com a introdução da IA conversacional. Graças à implementação do serviço ao cliente chatbots, os clientes já não têm de sofrer através de longos períodos de espera telefónica para receberem assistência com produtos e serviços.

Ao implementar a NLU, chatbots que de outra forma só poderia fornecer respostas barebone pode usar o reconhecimento de palavras-chave para ampliar as suas capacidades de conversação. A NLU-powered chatbots pode fornecer apoio ao cliente instantâneo, 24 horas por dia, 7 dias por semana, em todas as fases da viagem do cliente. Esta competência melhora drasticamente a satisfação do cliente ao estabelecer um canal de comunicação rápido para resolver problemas comuns.

O serviço ao cliente chatbots alavancando a NLU é capaz de o fazer:

• Responder às FAQs
• Simplificar o checkout e o envio
• Fornecer entradas e direcções personalizadas

NLU chatbots permite às empresas abordar uma gama mais vasta de consultas de utilizadores a um custo operacional reduzido. Estes chatbots podem tomar as rédeas do serviço ao cliente em áreas onde os agentes humanos podem ficar aquém das expectativas. Por exemplo, um call center que utilize chatbots pode permanecer acessível aos clientes em qualquer altura do dia. Como chatbots não fica cansado ou frustrado, eles são capazes de exibir consistentemente um tom positivo, mantendo a reputação de uma marca intacta. A NLU pode dar a chatbots um certo grau de inteligência emocional, dando-lhes a capacidade de formular respostas emocionalmente relevantes a clientes exasperados.

Apoio automatizado à emissão de bilhetes

A gestão manual da emissão de bilhetes pode resultar numa série de inconvenientes. Estes incluem atrasos, uma série incontável de mensagens de correio electrónico, e clientes frustrados. Através da NLU, estes processos manuais de grande volume podem ser facilmente substituídos por procedimentos automáticos alimentados por IA. 

Um sistema NLU capaz de compreender o texto dentro de cada bilhete pode filtrá-los e encaminhá-los para o perito ou departamento certo. Como o software da NLU compreende o que é o pedido real, pode permitir uma resposta da pessoa ou equipa relevante a uma velocidade mais rápida. O sistema pode fornecer informações fiáveis tanto aos clientes como aos empregados, de forma atempada.

Embora esta capacidade seja útil em toda a linha, beneficia particularmente o serviço ao cliente e os departamentos de TI. Os sistemas NLU são capazes de assinalar os bilhetes mais urgentes e recomendar soluções graças à sua capacidade de compreender o contexto e o significado dos diferentes pedidos com os quais interagem.

Análise dos sentimentos

A compreensão das opiniões, necessidades e desejos dos clientes é uma das principais prioridades das organizações e marcas. Ao terem informações tangíveis sobre as experiências positivas ou negativas dos clientes, as empresas podem repensar e melhorar a forma como oferecem os seus produtos e serviços. A análise dos sentimentos da NLU é um método significativamente eficaz para captar a voz do cliente, extrair emoções do texto, e utilizá-las para melhorar as relações cliente-marca.

Na sua análise mais básica, a análise dos sentimentos pode identificar o tom por detrás dos inputs da linguagem natural, tais como os postos de comunicação social. Levando-o mais longe, o software pode organizar dados não estruturados em relatórios de feedback compreensíveis dos clientes que delineiam as opiniões gerais dos clientes. Estes dados permitem que as equipas de marketing sejam mais estratégicas quando se trata de executar campanhas.

Revisão automatizada de documentos

Realizar uma revisão manual de documentos complexos pode ser uma provação muito trabalhosa, cansativa e demorada. Além disso, tarefas mundanas e repetitivas correm frequentemente o risco de erro humano, o que pode resultar em repercussões terríveis se os documentos alvo forem de natureza sensível.

Em contraste, os sistemas NLU podem rever qualquer tipo de documento com uma velocidade e precisão sem precedentes. Além disso, o software pode também executar tarefas secundárias úteis, tais como a extracção automática de entidades para identificar informações chave que possam ser úteis na tomada de decisões comerciais atempadas.

Automatização de processos empresariais e chatbots

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Serviços de desenvolvimento da compreensão da linguagem natural

Botpress permite tirar partido das mais avançadas tecnologias de IA, incluindo sistemas NLU de última geração. Ao utilizar a plataforma de código aberto Botpress , pode criar chatbots alimentado por NLU que tem um desempenho à frente da curva ao mesmo tempo que custa menos dinheiro e recursos.

Todos chatbots devem ser treinados antes de poderem ser implantados, mas Botpress torna este processo substancialmente mais rápido. Chatbots criado através de Botpress pode ser capaz de compreender conceitos com tão poucos como 10 exemplos de uma intenção, com impacto directo na velocidade a que um chatbot está pronto para envolver humanos reais.

Além disso, Botpress suporta mais de 10 línguas nativamente, incluindo inglês, francês, espanhol, árabe, e japonês. Os utilizadores podem também tirar partido do modelo FastText para ter acesso a 157 línguas diferentes. Graças a isto, um único chatbot é capaz de criar experiências de conversação em várias línguas e de atender instantaneamente a diferentes mercados.

Começar!

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