Compreender o motor da NLU

A linguagem humana é extremamente complicada para uma máquina compreender. Enquanto a maioria dos computadores funciona num mundo de regras e conceitos claramente definidos, a comunicação humana é fluida, complexa e extremamente subtil. Embora todos os computadores entendam uma instância de entrada de dados da mesma forma, duas pessoas que leiam a mesma frase podem ter duas interpretações completamente diferentes da mesma. 

Não pode haver uma solução completa para a linguagem natural baseada em regras, porque cada pessoa cria o significado das suas próprias frases. Assim, os computadores devem utilizar a tecnologia NLU se quiserem ser capazes de compreender e atuar com base nas coisas que dizemos. 

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O que é um motor NLU?

Também conhecida como interpretação de linguagem natural, compreensão da linguagem natural (NLU) é uma competência da ciência dos dados que permite à inteligência artificial compreender a comunicação humana.

A NLU é normalmente implementada com informações escritas, mas graças ao software de reconhecimento de texto para voz, é possível que a IA com capacidades NLU compreenda a comunicação verbal. Devido à sua capacidade de reconhecimento rápido da linguagem natural, o NLU é muito útil em todos os tipos de indústrias. Nos últimos anos, tem vindo a suscitar um interesse comercial considerável. 

A NLU é frequentemente implementada em conjunto com a geração de linguagem natural (NLG). Enquanto a primeira melhora as capacidades de compreensão da IA, a segunda dá aos computadores a capacidade de gerar dados significativos sem necessidade de intervenção humana. Em conjunto, estas duas competências permitem à inteligência artificial compreender o que as pessoas dizem e responder de forma coerente. 

A PNL chatbots é melhor?

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Como funciona a compreensão da linguagem natural (NLU)?

A NLU funciona dividindo a comunicação humana em conceitos básicos que podem ser compreendidos individualmente. Estes conceitos são depois reinterpretados pelo software, que analisa a relação entre as palavras para estabelecer uma mensagem clara. Isto é possível graças aos algoritmos de aprendizagem automática NLU.

Um modelo de linguagem é utilizado em vez de um conjunto de regras estáticas para ensinar aos motores NLU como reconhecer e dar sentido ao discurso humano. Através de várias estatísticas e técnicas probabilísticas ensinadas com milhões de pontos de dados, os modelos de linguagem dão às máquinas NLU a capacidade de prever resultados verbais, responder a perguntas e até traduzir dados para outras línguas.

Os conceitos básicos de texto em linguagem natural compreendidos através de NLU incluem locais e datas. Por exemplo, na frase "O Harry encontrou-se com a Sally no parque na passada sexta-feira às 18 horas", uma solução de software NLU será capaz de reconhecer "o parque" como um local, "a passada sexta-feira" como uma data e "18 horas" como uma hora. Ao mesmo tempo, o software reconhecerá Harry e Sally como entidades.

Uma entidade em NLU é qualquer palavra ou frase que pode ser utilizada para acrescentar contexto a uma mensagem. As entidades NLU podem ser pessoas, objectos, locais ou mesmo ideias abstractas. Os pontos de dados que contêm números são conhecidos como entidades numéricas. Exemplos destas incluem quantidades, datas, horas, moedas e percentagens. 

Embora o conhecimento das entidades num corpo de texto possa ser notável, a verdadeira maravilha da NLU é a sua capacidade de classificação de intenções. Através desta competência, uma máquina alimentada por NLU é capaz de reconhecer o que as pessoas estão a tentar alcançar. Desta forma, a NLU pode ser utilizada para melhorar o serviço ao cliente, as vendas e muitas outras actividades comerciais.

A NLU reconhece as intenções correctas de forma semelhante à forma como uma função é reconhecida na programação. Por exemplo, uma IA com NLU que leia a frase "I would like to buy a cup of coffee" pode convertê-la numa única intenção, como "purchaseCoffee". Num contexto empresarial, a classificação de intenções transforma as IA em assistentes virtuais capazes de seguir instruções e executar tarefas de rotina em simultâneo. 

Chatbot para vendas

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Qual é a diferença entre NLU e PNL?

A compreensão da linguagem natural (NLU) é um subconjunto do processamento de linguagem natural (PNL). A PNL é um domínio que incorpora a linguística e a informática para melhorar a comunicação entre os seres humanos e a IA. Entretanto, a NLU é a disciplina da PNL que trata especificamente da capacidade da IA para compreender o discurso humano.

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O impacto da NLU na experiência do cliente

A NLU teve um enorme impacto na comunicação com o cliente. A experiência do cliente pode ser substancialmente melhorada graças a cálculos de IA rápidos e potentes, que criam um fluxo de conversação sem descontinuidades entre as marcas e os consumidores.  

A investigação mostra que mais de dois terços dos consumidores americanos ainda estão relutantes em fazer negócios com software impessoal. Mais de 80% das empresas com melhor desempenho afirmam que a melhoria da experiência humana digital é uma prioridade importante(fonte). 

Ao interagir com um chatbot alimentado por NLU, os clientes podem utilizar a sua linguagem natural para comunicar os seus pensamentos, ideias, necessidades e desejos. O software pode ser utilizado numa vasta gama de aplicações, desde facilitar a navegação nos menus até à recolha de dados de última geração. 

As empresas que implementam a tecnologia NLU estão numa posição de vantagem considerável em relação à concorrência. O software elimina a necessidade de um agente humano estar presente durante a maior parte da comunicação. Além disso, o NLU pode ser implementado através de vários canais de comunicação, como SMS, Messenger, Twitter e WhatsApp, dando aos utilizadores a possibilidade de receberem serviços alimentados por NLU através da aplicação da sua escolha. 

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Exemplos e aplicações de NLU

Apoio ao cliente melhorado

Uma aplicação simples, mas revolucionária, da NLU é a melhoria das operações de serviço ao cliente. O sítio chatbots , alimentado por NLU, pode oferecer relatórios de clientes imediatos e sem falhas, a qualquer hora do dia e em várias línguas. Isto permite às empresas satisfazer as necessidades dos clientes independentemente da sua língua materna, localização geográfica ou fuso horário.

Resposta interactiva de voz (IVR)

A tecnologia IVR é capaz de melhorar a infraestrutura do sistema telefónico de uma empresa. As empresas podem utilizar o IVR para fornecer aos clientes um software de assistente de voz que interage com eles, reúne informações e executa tarefas com base no feedback do cliente. Se determinadas tarefas forem demasiado complexas para o assistente, o software é capaz de permitir uma comunicação fluente entre o autor da chamada e um agente humano.

Encaminhamento de mensagens

O encaminhamento de mensagens permite às empresas ligar diferentes canais de mensagens. A entrada de informação recebida por um sistema pode ser capturada por métodos de síntese de API de linguagem natural que reconhecem o seu significado e a republicam em canais de comunicação relevantes. Por exemplo, o encaminhamento de mensagens com base no conteúdo pode ser utilizado para distribuir uma verificação de inventário por vários sistemas físicos.

Captura de dados

As soluções de software equipadas com competências de aprendizagem automática, como a NLU, têm sido um fator de mudança no que diz respeito à recolha de dados. Os ambientes de dados modernos são demasiado grandes para serem analisados por um humano ou uma equipa, enquanto as máquinas com NLU podem fazê-lo num piscar de olhos. 

Raciocínio automático

Esta competência informática produz aplicações que permitem às máquinas compreender diferentes aspectos do raciocínio. Os programas que utilizam o raciocínio automático podem resolver problemas relacionados com a lógica formal, a programação lógica, a matemática e muito mais. Devido à sua natureza abstrata, o raciocínio automático tem ligações com a filosofia e a informática teórica, sendo ainda considerado um subcampo da inteligência artificial. 

Inteligência artificial de conversação

As interfaces de conversação implementam a mais recente tecnologia de redes neuronais para imitar a forma como os humanos pensam. Estas soluções de IA são apoiadas por milhões de pontos de dados recolhidos através de dados de formação, aperfeiçoando a sua capacidade de comunicar com as pessoas. As operações de aferição de desempenhos dos motores NLU fornecem aos computadores as informações necessárias para conversar com alguém sem que este saiba que não está a comunicar com uma pessoa real. 

O que é a IA de conversação e como funciona?

Análise de sentimento (SA)

A análise do sentimento lê a intenção do utilizador para reconhecer se tem uma opinião positiva, negativa ou neutra sobre qualquer tipo de assunto. Quando a NLU e a SA são utilizadas em conjunto, é possível aceder a um relatório coerente dos pensamentos e sentimentos dos clientes. As empresas implementam operações de análise de sentimentos orientadas por NLU para avaliar a popularidade e o sucesso dos seus produtos e serviços na esfera em linha.  

Tradução automática (MT)

Também designada por interpretação robotizada, a tradução automática permite à IA traduzir um corpo de texto em várias línguas sem intervenção humana. Algumas aplicações contêm capacidades básicas de MT baseadas em regras, em que as palavras atómicas são substituídas pelas suas equivalentes noutra língua. No entanto, a NLU fornece o quadro para tirar partido da tradução automática neural (NMT), que simula o cérebro humano para traduzir dados com base em modelos estatísticos.

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Serviços de desenvolvimento de motores de compreensão da linguagem natural

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