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Processamento de linguagem natural: entenda como funciona, importância e aplicação [Guia Completo]

Por Douglas da Silva, Web Content & SEO Associate, LATAM

Publicado 29 Abril 2021
Última atualização em 29 Abril 2021

O processamento de linguagem natural, ou apenas PLN, é uma tecnologia que permite que computadores entendam, interpretem e manipulem a linguagem humana.

A ideia por trás dessa solução é dar aos computadores a capacidade de lidar com textos escritos por pessoas, isso inclui analisar o seu contexto, considerar diferenças de linguagem, retirar informações, ponderar sobre sentidos das frases e até compor textos em resposta.

Para as empresas, o processamento de linguagem natural ajuda a promover uma comunicação mais fluida e efetiva entre máquinas e humanos, aprimorando, principalmente, o serviço de atendimento ao cliente.

Mas por que soluções como essa são tão importantes nesse setor? Entre os motivos está a promoção de experiências melhores para os consumidores, mais dinâmicas, otimizadas e precisas.

O relatório “Tendências para experiência do cliente 2021”, da Zendesk, mostrou que 65% dos clientes querem comprar de empresas que oferecem transações on-line fáceis e rápidas.

Quanto ao atendimento, especificamente, 64% dos entrevistados disseram que usaram um novo canal de suporte em 2020, e 73% pretendem continuar usando ao longo deste ano. 

Inclusive, um dos canais de atendimento que ganhou mais destaque nos últimos tempos foram os aplicativos de mensagem.

O uso do WhatsApp, por exemplo, cresceu acima de 90% entre as opções de suporte no Brasil em 2020. 

Em ferramentas como essa, o processamento de linguagem natural pode aprimorar ainda mais o atendimento ao cliente, aumentando o seu nível de satisfação e de interação com a marca.

Neste artigo, você vai entender tudo sobre PLN, incluindo:

  • O que é processamento de linguagem natural
  • Principais objetivos do PLN
  • Como o processo de linguagem natural evoluiu ao longo dos tempos
  • Como funciona o processo de linguagem natural
  • Quais são os maiores desafios do processamento de linguagem natural
  • Por que o PLN é importante para as empresas
  • Quais são os métodos do processamento de linguagem natural
  • Em quais situações do dia a dia pode ser usado o PLN

O que é processamento de linguagem natural?

PLN, processamento de linguagem natural, ou NLP, natural language processing, é uma área da Inteligência Artificial (IA) que tem como objetivo desenvolver tecnologias que permitam que máquinas entendam a linguagem humana.

O processamento de linguagem natural funciona como uma espécie de “tradutor” que garante que, quando um humano se comunica com um computador, esse consiga entender claramente o que essa pessoa quer dizer.

O conceito diz respeito, basicamente, às soluções que já utilizamos no nosso dia a dia. Dois bons exemplos são quando digitamos algo em sites de pesquisa e esperamos que esse nos entenda e dê a resposta que precisamos, ou quando damos um comando de voz para uma assistente virtual.

Porém, esse processo não é assim tão simples. A tecnologia PLN não só permite que o dispositivo compreenda a linguagem do usuário, como também garante que a sua experiência seja cada vez melhor.

Além disso, o processamento de linguagem natural capacita os dispositivos para que criem respostas aos usuários, que podem ser tanto escritas quanto em áudios.

Em resumo, o NLP entende, interpreta e simula a linguagem natural dos seres humanos, promovendo uma interação e uma conversação bastante similar à que acontece entre duas pessoas.

Principais objetivos do PLN

O processamento de linguagem natural faz parte do leque de conceitos da Inteligência Artificial, tais como machine learning e deep learning que, em resumo, são tecnologias que ajudam máquinas a se comunicarem cada vez melhor com os humanos.

Dica de leitura: “Entenda a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep learning

O principal objetivo do processamento de linguagem natural é garantir que máquinas (computadores e diferentes dispositivos) entendam com perfeição o que uma pessoa está dizendo.

Ou seja, o PLN prepara esses equipamentos para “conversarem” com os usuários, melhorando suas experiências em diversos aspectos.

Essa tecnologia é bastante complexa, ela permite, por exemplo, que mensagens enviadas por um cliente em uma plataforma de atendimento sejam lidas e interpretadas.

E quando falamos “interpretadas”, isso contempla compreender os diferentes contextos que uma mensagem escrita ou falada pode ter.

O processamento de linguagem natural garante que o computador reconheça o contexto da mensagem, faça uma análise morfológica, semântica e sintática, analise sentimos e interprete sentidos.

Com base nisso, a máquina obtém a capacidade de entender e de criar respostas para atender o que foi apontado pelo cliente.

O PLN também permite extrair informações dessas conversações e, com isso, aprimorar a comunicação que está sendo realizada com a pessoa.

Vale destacar que, mesmo com todos os avanços tecnológicos, o processamento de linguagem natural foi essencial para atender a uma necessidade bem pontual das empresas, que era de melhorar o tratamento computacional de diferentes linguagens (escritas e faladas).

Esse melhoramento, por sua vez, reflete no aprimoramento de diferentes soluções, produtos e serviços entregues aos clientes.

Como o processo de linguagem natural evoluiu ao longo dos tempos?

Após saber o que é processamento de linguagem natural, a curiosidade agora é como funciona, na prática, essa tecnologia, acertamos?

Mas antes de explicarmos essa dinâmica, é bem interessante que você também saiba como o PLN surgiu.

O NLP não é uma ciência assim tão nova. No entanto, está avançando e se aprimorando rapidamente por conta da necessidade cada vez maior de melhorar o relacionamento entre máquinas e pessoas.

Esse avanço também é devido à transformação digital das empresas, que acontece paralelamente à utilização mais ampla de soluções de Big Data e de algoritmos mais complexos e robustos para diferentes finalidades.

A origem do processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural que conhecemos atualmente tem como base um teste chamado Teste de Turing, de 1950.

Proposto por Alan Mathison Turing, matemático e cientista da computação, e publicado no  artigo Computing Machinery and Intelligence, o objetivo era conseguir identificar quem era a máquina e quem era a pessoa em uma conversa entre eles, considerando apenas as perguntas e respostas dessa interação.

Mas para que Turing conseguisse propor esse teste, antes dele, outros cientistas já faziam estudos com foco no PLN.

A primeira máquina de tradução 

A história aponta que na década de 1940, surgiu a primeira máquina de tradução, denominada Machine Translation. 

O equipamento foi desenvolvido pelos cientistas Booth e Weaver, que usaram como base a criptografia utilizada na Segunda Guerra Mundial para interpretar comunicações de inimigos.

A partir desse feito, diversos outros projetos foram desenvolvidos, inicialmente com a intenção de diferenciar idiomas e resolver problemas de tradução de palavras.

A inclusão do PLN no campo da linguística

Em 1950, o estudo sobre o processamento de linguagem natural sofreu um importante avanço. 

O cientista Noam Chomsky publicou um estudo que abordava o conceito de gramática gerativa, que considerava as transformações sofridas pela linguagem, bem como o seu aspecto criativo.

Assim, o PLN que, até então, fazia parte das pesquisas voltadas para a área de computação, passou a integrar também o campo da linguística.

Também por isso, hoje, os estudos sobre processamento de linguagem natural envolvem Inteligência Artificial, ciência da informação e linguística.

Ainda que o apontamento de Chomsky tivesse grande peso no NLP, o Comitê de Processamento de Linguagem, ALPAC, entendeu que ainda não era possível realizar uma tradução completa utilizando esse recurso.

Com isso, os estudos somente voltaram a ter ênfase no final da década de 1960, início dos anos 1970, também pelas mãos de Chomsky, através do um trabalho do cientista voltado para competências linguísticas

A criação do ELIZA

Ainda que os estudos de Chomsky fossem difíceis de serem interpretados, alguns cientistas tentaram comprovar que a sua teoria poderia se tornar realidade.

Um dos trabalhos que foi desenvolvido com essa finalidade foi o software chamado ELIZA, criado com o objetivo de promover uma conversa entre um psicólogo (computador) e um paciente (humano).

ELIZA se baseava nas informações que tinha sobre as emoções e pensamentos dos seres humanos para elaborar respostas aos questionamentos do paciente, criando, assim, uma conversação entre homem e máquina.

Se, porventura, o apontado pelo paciente estivesse além do conhecimento do software, ELIZA elaborava respostas genéricas para promover a continuidade do processo. 

O PLN nos dias de hoje

Em setembro de 2019, o Allen Institute for AI criou o Aristo, software que integra tecnologias voltadas para leitura, aprendizagem, raciocínio e explicações.

A solução conseguiu, rapidamente, resolver um teste científico, similar a um aplicado a um aluno do 9º ano escolar aqui do Brasil, com 90% de acerto.

Em um primeiro momento, essa tarefa parece algo extremamente simples, especialmente quando atribuída a um computador.

No entanto, para que o Aristo conseguisse esse feito, foi preciso que ele entendesse e analisasse bilhares de documentos para extrair apenas as informações que precisava.

Juntando todos esses avanços do processamento de linguagem natural, ao aprimoramento do machine learning e do deep learning, hoje, as soluções que utilizam o PLN estão cada dia mais aptas a passarem com êxito pelo Teste de Turing.

O uso em chatbots, por exemplo, ajuda a compreender os sentimentos dos clientes com relação a produtos e serviços e, com isso, promover um atendimento mais humanizado, ainda que esteja sendo realizado por uma máquina.

Aproveite e leia também: “Como o chatbot para atendimento redefine o suporte com AI?

Como funciona o processo de linguagem natural?

Para a criação do PLN é preciso utilizar diferentes técnicas que visam interpretar a linguagem humana, isso inclui métodos estatísticos, abordagem de algoritmos e machine learning.

Mas para contemplar todos esses pontos, o processamento de linguagem natural é dividido em níveis e em tipos de abordagem.

Níveis de processamento

Os níveis de processamento são definidos com base nas diferentes análises que uma forma de linguagem por ter

Por isso, são divididos em 7 níveis distintos, organizados de acordo com a dificuldade de implementação. São eles:

  • Fonologia
  • Morfologia
  • Léxico
  • Sintático
  • Semântico
  • Discurso
  • Pragmático

Fonologia

Nível de processamento voltado para o desenvolvimento de aplicativos de voz, a fonologia tem como objetivo entender e interpretar o som das palavras, considerando, inclusive, a maneira como são pronunciadas.

Morfologia

Visa entender  a composição das palavras, dividindo-as em morfemas que, ainda que sejam fragmentos com significado, não representam, propriamente, uma palavra.

Léxico

Este nível de processamento tem como função interpretar o significado individual de cada palavra dita em uma interação entre humano e máquina.

Sintático

O sintático, por sua vez, faz a análise completa de cada frase dita ou escrita na conversão.

Semântico

O processo semântico complementa o anterior, e busca compreender o significado da frase em questão.

Discurso

Já o discurso tem uma função mais ampla. Seu objetivo é fazer uma análise completa e encontrar o significado do texto, seja ele falado ou escrito.

Pragmático

O último nível do funcionamento do processamento de linguagem natural interpreta a mensagem e extrai informações e significados extras que podem não estar explícitos nas palavras.

Tipos de abordagem

Os tipos de abordagem do PLN dizem respeito à maneira como os softwares vão tratar os níveis de processamento que acabamos de mencionar.

Para isso, são divididos em 4 diferentes categorias, sendo elas:

  • Simbólica
  • Estatística
  • Conexionista
  • Híbrida

Simbólica

A abordagem simbólica tem como base regras bem definidas e estruturadas de linguística. Por não terem ambiguidades, são criados algoritmos que possibilitam a realização de processamentos de linguagem simples.

Estatística

Já a abordagem estatística se baseia no próprio texto ou fala para realizar as suas deduções de interpretação. Para isso, são utilizados modelos matemáticos que dispensam o emprego das regras linguísticas.

Conexionista

Similar à abordagem anterior, a conexionista também cria modelos genéricos para a criação e interpretação das linguagens. Porém, mescla teorias de conhecimento com aprendizado estatístico para conseguir deduzir, transformar e manipular os textos.

Híbrida

A abordagem híbrida, por sua vez, reúne todas as anteriores. Sua utilização ajuda a tratar de maneira mais profunda problemas relacionados ao processamento de linguagem natural, conferindo maior flexibilidade a essa atividade.

Quais são os maiores desafios do processamento de linguagem natural?

Neste ponto você deve estar pensando quanto o processamento de linguagem natural pode resolver diversas questões do dia a dia da sua empresa, especialmente no que diz respeito ao atendimento ao cliente, certo?

Obviamente, esse pensamento está correto, visto que um dos objetivos de utilizar a tecnologia NLP é justamente esse. 

No entanto, por mais que aprimore diversos pontos desse relacionamento, há alguns desafios que essa solução ainda precisa enfrentar para se tornar mais completa e precisa.

Os três que mais se destacam são:

  • Se ajustar à evolução do idioma
  • Compreender o que há além das palavras
  • Evoluir dentro do seu próprio objetivo

Se ajustar à evolução do idioma

Você já deve ter ouvido que a língua portuguesa é um idioma vivo, não é? Isso acontece porque a linguagem sofre uma série de influências, incluindo as mudanças e hábitos da sociedade.

Um bom exemplo disso é a palavra “você”. Em tempos passados, esse pronome de tratamento era “vossa mercê”, que evolui para “vosmecê”, até chegar ao formato que utilizamos hoje, “você”.

No entanto, se considerarmos uma linguagem coloquial, ou seja, mais informal, esse pronome também pode se resumir a “cê”, por exemplo, “Cê vai hoje de carro para o trabalho?

Além disso, é preciso considerar que, em várias regiões do Brasil, o “você” não é tão utilizado, sendo substituído pelo “tu” com a mesma finalidade.

Esse é só um exemplo de como o nosso idioma pode mudar com o passar do tempo e de acordo com a região onde falado.

Por isso, um dos desafios do processamento de linguagem natural é garantir que os computadores e dispositivos entendam todas essas mudanças e se adaptem a elas conforme evoluem.

Compreender o que há além das palavras

Pontuações, tom de voz, erro de digitação, grafias incorretas, tom de voz etc. Essas são mais algumas variações que as palavras e as frases podem sofrer e que afetam a interpretação e o entendimento das soluções com tecnologia PLN.

Imagine a seguinte situação: um cliente entra em contato com uma empresa através do chat de suporte help desk e digita a seguinte frase: “Quero solicitar o concerto da minha máquina de lavar”.

Se o software interpretar o significado da palavra “concerto” isoladamente, é bem provável que não consiga prosseguir com o atendimento adequadamente. 

Há também a questão do significado das palavras, que pode variar bastante de região para região. Por exemplo, um cliente pode solicitar o “reparo da sua calçada”, enquanto outro o “reparo do seu passeio”.

Alguns podem acionar o seguro do carro via robô do WhatsApp e informar na mensagem como ponto de referência o "semáforo da Rua 2”, já outros “o farol da Rua 2”, ou ainda “a sinaleira da Rua 2”.

Por isso, um dos desafios do processamento de linguagem natural é considerar todas essas variações e possibilidades, de modo que a solução realmente consiga oferecer um atendimento rápido e preciso aos usuários.

Evoluir dentro do seu próprio objetivo

Um último obstáculo a ser superado pelo PLN é continuar a evolução dentro do seu próprio conceito. 

O que queremos dizer é estar em constante aperfeiçoamento para aprimorar a compreensão da linguagem humana e estabelecer uma comunicação cada vez mais natural e fluida.

Isso também é fundamental para atender às novas necessidades do mercado, que inclui as mudanças de comportamento do consumidor e suas expectativas junto às marcas.

Sugestão de leitura: “Como adotar novos comportamentos em 2021

Por que o PLN é importante para as empresas?

O processamento de linguagem natural é uma solução que visa estabelecer e melhorar a comunicação entre computadores e pessoas.

Na rotina de uma empresa, esse recurso contribui em diferentes momentos. O PLN ajuda a, por exemplo:

  • Melhorar ações de marketing e de vendas, gerando mais resultados
  • Reduzir custos operacionais ao otimizar processos
  • Melhorar a experiência do cliente, tanto de atendimento quanto de compra.

No que diz respeito à experiência oferecida aos clientes, é fundamental que você tenha em mente que esse é um ponto que impacto no relacionamento que tem com o seu público, na imagem da sua marca no mercado e no faturamento da sua empresa.

O relatório de tendências que citamos anteriormente também constatou que 75% dos clientes estão dispostos a gastar mais para comprar de empresas que lhes proporcionam boas experiências.

Metade dos entrevistados, inclusive, consideram que a experiência é muito mais importante agora do que era um ano atrás.

As organizações estão entendendo essa nova exigência, tanto que 63% dos gestores de experiência do cliente dizem que sua empresa vem priorizando essa questão há mais de um ano.

Um dos motivos é evitar a perda de clientes e aumentar a fidelização. Afinal, 50% afirmam que mudam para um concorrente após uma experiência ruim e 80% se passarem por mais de uma experiência ruim.

Assim, um dos principais motivos pelo qual o processamento de linguagem natural é importante para as empresas é melhorar a experiência dos clientes, entregando ao público processos mais rápidos, dinâmicos, otimizados, personalizados, humanizados e precisos.

Não deixe de ler: “Era da experiência: será que sua empresa está preparada para ela?

Quais são os métodos do processamento de linguagem natural?

Mas para atingir esse objetivo, quais métodos de processamento de linguagem natural existem e podem ser aplicados?

Os principais são:

  • Análise de texto
  • Descobertas com foco investigativo
  • Identificação de tendências
  • Análise de redes sociais

Análise de texto

O primeiro cenário de aplicação do PLN é fazer a análise de um texto falado ou escrito por um cliente. Somente com essa base é possível entregar um bom atendimento

Descobertas com foco investigativo

Outro método do processamento de linguagem natural que também pode ser utilizado tem como foco identificar padrões de comportamento e, com isso, se antecipar a possíveis intenções de fraudes.

Identificação de tendências

Anteriormente, dissemos que o PLN também extrai informações de uma conversação, se lembra? Isso pode lhe ajudar a identificar tendências e, assim, criar ações com o objetivo de melhorar os seus processos.

Análise de redes sociais

O atendimento nas redes sociais tem se tornado cada vez mais comum para as empresas. Além disso, são canais utilizados pelos clientes para falar sobre marcas, produtos e serviços, tanto positivamente quanto negativamente.

O processamento de linguagem natural também ajuda a identificar o sentimento dos clientes sobre a sua empresa, a encontrar tópicos específicos sobre a sua marca e até a localizar potenciais influenciadores.

Em quais situações do dia a dia de uma empresa pode ser usado o PLN?

Mas, e na prática, em quais situações da rotina de uma empresa o processamento de linguagem natural pode ser inserido?

A lista é grande. Confira alguns dos principais exemplos:

E por falar em autoatendimento, chat e outros canais de atendimento, utilizar um software que integre tudo isso, facilite o trabalho dos seus agentes e a comunicação dos seus clientes faz toda a diferença, concorda?

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