Você já conversou com um assistente virtual como Siri ou Alexa e ficou maravilhado com a forma como eles parecem entender o que você está dizendo? Ou você usou um chatbot para reservar um voo ou pedir comida e ficou surpreso ao ver como a máquina sabe exatamente o que você quer? Essas experiências dependem de uma tecnologia chamada Natural Language Understanding, ou NLU, para abreviar.
Com o surgimento de chatbots, assistentes virtuais e assistentes de voz, a necessidade de as máquinas entenderem a linguagem natural tornou-se mais crucial. E é aqui que entra em jogo o Entendimento da Linguagem Natural (NLU). Neste artigo, vamos nos aprofundar no que é a compreensão da linguagem natural e explorar algumas de suas possibilidades empolgantes.
O que é Compreensão de Linguagem Natural (NLU)?
Compreensão da Linguagem Natural (NLU) é um subcampo da processamento de linguagem natural (PNL) que lida com a compreensão computacional da linguagem humana. Envolve o processamento da linguagem humana para extrair dela um significado relevante. Esse significado pode estar na forma de intenção, entidades nomeadas ou outros aspectos da linguagem humana.
O NLP visa examinar e compreender o conteúdo escrito em um texto, enquanto o NLU permite a capacidade de conversar com um computador utilizando linguagem natural.
Como funciona o Natural Language Understanding (NLU)?
O NLU funciona processando grandes conjuntos de dados de linguagem humana usando modelos de aprendizado de máquina (ML). Esses modelos são treinados em dados de treinamento relevantes que os ajudam a aprender a reconhecer padrões na linguagem humana.
Os dados de treinamento usados para modelos NLU geralmente incluem exemplos rotulados de idiomas humanos, como tíquetes de suporte ao cliente, logs de bate-papo ou outras formas de dados textuais.
A primeira etapa do NLU envolve o pré-processamento dos dados textuais para prepará-los para análise. Isso pode incluir tarefas como tokenização, que envolve a divisão do texto em palavras ou frases individuais, ou marcação de parte da fala, que envolve rotular cada palavra com sua função gramatical.
Após o pré-processamento, os modelos NLU usam várias técnicas de ML para extrair o significado do texto. Uma abordagem comum é usar o reconhecimento de intenção, que envolve a identificação do propósito ou objetivo por trás de um determinado texto. Por exemplo, um modelo NLU pode reconhecer que a mensagem de um usuário é uma consulta sobre um produto ou serviço.
Vamos dar uma olhada em um exemplo de NLU em ação.
Imagine que você está pedindo à Siri informações sobre como chegar a uma cafeteria próxima. Você pode dizer: "Ei Siri, onde fica a cafeteria mais próxima?"
Sem a NLU, a Siri combinaria suas palavras com respostas pré-programadas e poderia dar instruções para chegar a uma cafeteria que não está mais funcionando. Mas com o NLU, a Siri pode entender a intenção por trás de suas palavras e usar esse entendimento para fornecer uma resposta relevante e precisa. Este artigo se aprofundará em como essa tecnologia funciona e explorará algumas de suas possibilidades empolgantes.
Aplicações de compreensão de linguagem natural
IVR e roteamento de mensagens
Os sistemas Interactive Voice Response (IVR) são sistemas telefônicos automatizados que interagem com os clientes por meio de comandos de voz e menus pré-gravados. Os sistemas IVR usam NLU para reconhecer respostas faladas e encaminhar os chamadores para o departamento ou agente apropriado.A NLU também ajuda os sistemas IVR a entender as entradas de linguagem natural, permitindo que os clientes falem suas consultas em vez de navegar pelos menus.
Suporte ao cliente
A NLU transformou a experiência de suporte ao cliente, tornando-a mais rápida e eficiente. Chatbots e assistentes virtuais podem lidar com muitas consultas de clientes e fornecer respostas imediatas 24 horas por dia, 7 dias por semana.Usando processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, os chatbots podem entender as consultas dos clientes e fornecer respostas relevantes. Essa tecnologia também permite que os chatbots aprendam com as interações com os clientes, melhorando suas respostas.
Maquina de tradução
A NLU desempenha um papel crucial na tradução automática (um ramo da IA), que traduz texto de um idioma para outro usando computadores.A NLU revolucionou a tradução automática permitindo o desenvolvimento de modelos de tradução automática neural (NMT).
NLU é essencial em modelos NMT, pois ajuda a melhorar a qualidade das traduções automáticas. Ele aprimora a capacidade do modelo de entender o significado e a intenção por trás do texto de origem.
Por exemplo, quando um usuário emprega uma ferramenta de linguagem automática como um dicionário para traduzir informações, ele simplesmente substitui as palavras uma a uma. Por outro lado, com a tradução automática, o sistema examina as palavras em seu devido contexto, facilitando a produção de uma tradução mais precisa.
Captura de Dados
A NLU captura e extrai dados relevantes de fontes de dados não estruturadas, como mídias sociais, e-mails e comentários de clientes.Os dados capturados por meio do Natural Language Understanding (NLU) são usados de várias maneiras, dependendo do aplicativo ou caso de uso específico. aqui estão alguns exemplos:
- Classificação de intenção: NLU pode ajudar a determinar a intenção por trás da entrada de um usuário, como uma mensagem de texto ou comando falado. Essas informações podem então ser usadas para acionar a ação ou resposta apropriada.
- Reconhecimento de entidade: NLU pode identificar entidades na entrada do usuário, como nomes, datas, locais e outras informações relevantes. Essas informações podem ser usadas para fornecer respostas mais personalizadas e contextualizadas.
- Análise de sentimentos: NLU pode determinar o sentimento ou o tom emocional da entrada do usuário, como se é positivo, negativo ou neutro. Essas informações podem medir a satisfação do cliente, identificar áreas de melhoria e adaptar as respostas de acordo.
Chatbots
Os chatbots são projetados para interagir com os usuários por meio de texto ou voz, normalmente para simular uma conversa humana. A Compreensão da Linguagem Natural (NLU) é um componente essencial do IA conversacional que permite que eles entendam e respondam às entradas do usuário de maneira humana.Por exemplo, se um usuário digitar “Quero pedir uma pizza”, o sistema NLU pode identificar a intenção do usuário em pedir comida e extrair informações importantes como o tipo de comida (pizza) e possivelmente os recheios desejados. O chatbot pode então responder com opções de tipos de pizza e coberturas.
Assistentes Virtuais
Os assistentes virtuais são agentes de software inteligentes que executam tarefas ou serviços para um indivíduo usando interação de linguagem natural. NLU é um componente crítico de assistentes virtuais que lhes permite entender e responder a comandos de voz.Quando um usuário fala com um assistente virtual, a entrada de áudio é convertida em texto por meio da tecnologia de Reconhecimento Automático de Fala (ASR). O texto resultante é então enviado ao sistema NLU para análise.
O sistema NLU usa Reconhecimento de Intenção e Preenchimento de Slot técnicas para identificar a intenção do usuário e extrair informações importantes como datas, horários, locais e outros parâmetros. O sistema pode então combinar a intenção do usuário com a ação apropriada e gerar uma resposta.
Por exemplo, se um usuário disser: "Como está o tempo hoje?" o sistema NLU pode identificar a intenção do usuário em obter informações sobre o clima e extrair o parâmetro “hoje”. O assistente virtual pode então fornecer as condições meteorológicas atuais para a localização do usuário.
Conclusão
A NLU abriu novas possibilidades para empresas e indivíduos, permitindo-lhes interagir com as máquinas de forma mais natural. Do suporte ao cliente à captura de dados e tradução automática, os aplicativos NLU estão transformando a forma como vivemos e trabalhamos.
À medida que a tecnologia avança, podemos esperar aplicativos NLU mais sofisticados que continuarão a melhorar nossa vida diária.
