Linguagem natural: entenda o que é e a importância na era de chatbots

Quando utilizamos um computador, um smartphone ou qualquer outro aparelho, usualmente precisamos de uma interface para darmos comandos e visualizarmos um feedback dessas nossas ações. Mas não seria mais fácil se pudéssemos passar instruções aos dispositivos simplesmente por meio da fala? Pois é aí que entra o uso da linguagem natural.

Vamos ver como a tecnologia pode ajudar as máquinas a compreenderem a nossa fala ou escrita, além de conhecermos algumas das principais aplicações desse tipo de avanço.

O que é a linguagem natural?

Enquanto os computadores utilizam uma linguagem formal para processarem informações (linguagens de programação como Java, Python e Ruby são alguns exemplos), os humanos usam a linguagem natural. Trata-se da forma mais comum de comunicação, à qual estamos acostumados desde que nascemos.

Acontece que a linguagem natural — tanto escrita, quanto falada — é repleta de regras e ambiguidades, que dependem inclusive do idioma. O desafio da tecnologia aqui é conseguir desenvolver sistemas digitais que sejam capazes de entender a linguagem humana de acordo com os parâmetros de uma linguagem formal.

A inteligência artificial é a tecnologia usada como base para o desenvolvimento de chatbots mais complexos. IA é entendida como uma área de estudos, com um conceito mais amplo, que utiliza os avanços tecnológicos para simular a estrutura de pensamento dos seres humanos. A partir daí, é aplicada para a resolução de problemas. Diversas áreas são abarcadas dentro de IA, como machine learning, deep learning, redes neurais artificiais, entre outras.

Para entender a linguagem humana, portanto, o campo de estudos dentro da inteligência artificial utilizado é o chamado Processamento de Linguagem Natural (PLN) ou, em inglês, Natural Language Processing (NLP).

Esse tema vem avançando rapidamente e ganhando cada vez mais destaque principalmente devido aos chatbots. Mas antes de falarmos deles, veremos algumas outras aplicações interessantes da PLN na computação.

Quais são os principais desafios para a linguagem natural?

Compreensão da linguagem natural

Como explicamos, não é simples para uma máquina entender a linguagem natural. Por exemplo, em português a palavra “andar” pode ser um verbo que indica movimento ou um substantivo que se refere ao pavimento de um prédio.

Para nós essa distinção é bastante simples, mas um software precisaria analisar toda a gramática, contexto e outras características linguísticas que vão além do mero significado. Sem contar a difícil tarefa de compreender ironias.

Geração de linguagem natural

Considerando que um computador seja capaz de entender a linguagem natural, quando um usuário fizer um pedido é preciso entregar uma resposta também com palavras que façam sentido. Nesse caso, a máquina muitas vezes vai lidar com conceitos abstratos, como sentimentos, e traduzir isso em frases é algo bastante complexo.

Sistemas de diálogo falado

Se tivermos um computador capaz de compreender a linguagem e responder às requisições, já é um grande avanço. Mas isso não basta para manter um diálogo falado.

Ao longo de uma conversa comum, usamos mais do que palavras para entendermos a mensagem da outra pessoa. Também levamos em conta o tom de voz, a respiração e o encadeamento das frases. E em conversas presenciais, entram também a linguagem corporal e facial.

Por isso, fazer com que a máquina leia e entenda todos esses sinais será uma função extremamente complicada.

Quais as aplicações do processamento de linguagem natural?

Mecanismos de busca

Para entregarem os resultados mais relevantes de acordo com as pesquisas dos usuários, os mecanismos de busca precisam compreender tanto o que as pessoas digitam na busca quanto o conteúdo presente nas páginas web.

O Google, por exemplo, utiliza o processamento de linguagem natural para determinar o assunto de uma página web, além de oferecer a funcionalidade de buscas por meio da fala.

Assistentes pessoais virtuais

Esses assistentes estão presentes desde os smartphones até soluções de automação para a casa.

Nos dispositivos móveis, sistemas já bem conhecidos são a Siri, disponível para aparelhos com o sistema operacional iOS, e o Google Assistant, para Android. Por comandos de voz, eles são capazes de abrir aplicativos, enviar mensagens, procurar por respostas a perguntas simples na internet, marcar compromissos na agenda e muito mais.

Já os assistentes virtuais para a casa, como Amazon Echo e Google Home, também respondem a comandos de voz e podem estar interligados com a televisão, a iluminação, o sistema de climatização e outros dispositivos relacionados à internet das coisas.

Análise de sentimento

A análise de sentimento vem sendo utilizada por algumas empresas para descobrir se a opinião dos clientes em posts nas redes sociais são positivas ou negativas em relação a determinados produtos. Isso é importante porque, muitas vezes, mensagens e comentários na internet não contém termos que deixam explícito o que a pessoa está sentindo.

Para se ter uma ideia, uma mesma mensagem pode transmitir sentimentos distintos, como em “Meu tênis novo é superconfortável, só é difícil de limpar”.

Chatbots

Os chatbots são programas de computador, que podemos chamar de robôs (em inglês robots, ou apenas bots), destinados a trocarem mensagens (chat) com os usuários de aplicações como o Messenger do Facebook, o Whatsapp e o Telegram.

Ao mesmo tempo em que essa tecnologia é usada para entretenimento, ela também permite que empresas implementem o atendimento ao cliente automatizado nesses canais.

Como esse tipo de assistência muitas vezes envolve demandas repetitivas e com regras claras, é uma tarefa com a qual um software pode lidar. Assim, não é necessário que uma pessoa se dedique apenas ao atendimento. Ela pode ser alocada em uma atividade mais produtiva.

Caso o chatbot não tenha sido programado para atender determinada solicitação, esse contato do cliente pode ser encaminhado para um atendente. Essa funcionalidade é chamada de transbordo para o atendimento humano.

Os chatbots mais simples trabalham apenas com comandos preestabelecidos, como “digite PEDIDOS para visualizar seus pedidos nos último 6 meses”. Esses bots utilizam uma “árvore de respostas”, em que o usuário escolhe termos específicos, alternativas com números ou cliques em botões para prosseguir o atendimento.

Por outro lado, os mais complexos conseguem interpretar a linguagem natural e até aprender sozinhos qual a melhor resposta que devem dar, de acordo com uma base de conhecimento de diálogos passados.

O mais interessante é que os chatbots atendem o usuário assim que ele faz o contato, funcionam 24 horas por dia, 7 dias por semana, e podem “falar” com diversas pessoas simultaneamente. Sem contar que os clientes não precisam preencher formulários ou entrar em sites específicos para fazerem uma requisição — é só usar o aplicativo de troca de mensagens.

Além disso, um chatbot pode contar com diversas outras funcionalidades, como os voice bots e multi-idiomas.

Com os voice bots, é possível realizar todo o atendimento utilizando mensagens de áudio – tanto por parte do usuário, como por parte do robô, que utiliza recursos de transcrição de áudio e para transformar a resposta programada como texto em som.

Já a funcionalidade multi-idiomas, permite que o mesmo chatbots atenda usuários falantes de diversas línguas. Caso uma empresa atenda a países diferentes, assim que um cliente inicia o contato pelo chat, o idioma falado já é identificado e a conversa é conduzida com naturalidade.

Plataforma de gerenciamento de chatbots com recursos de atendimento

Já elencamos diversas funcionalidades dos chatbots que podem trazer benefícios ao seu negócio. Existem diversas plataformas que criam bots no mercado. No entanto, poucas oferecem recursos adicionais para a gestão de atendimento.

Com uma plataforma para gerenciamento de bots e gestão de atendimento, seu negócio pode contar com diversos recursos para oferecer uma experiência completa para seu cliente e sua equipe que lida com essas demandas cotidianamente. Veja alguns deles:

• Gerenciamento de acesso e definição de skills de cada atendente,
• Acompanhamento de atendimentos em tempo real,
• Autonomia para intervenção no atendimento do chatbot ou do colaborador,
• Transferência de atendimento do chatbot, para atendente e para outro setor;
• Acesso a protocolos anteriores,
• Histórico de interação do usuário com o chatbot disponível para atendente,
• Definição da quantidade de atendimento por fila e por atendente,
• Controle de tempo de espera e de atendimento,
• Blacklist – bloqueio de palavras e termos ofensivos,
• Relatório de ponta a ponta.

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Saiba mais sobre chatbots

E aí, o que achou deste artigo? Percebeu como os computadores estão cada vez mais desenvolvidos em termos de processamento de linguagem natural? Antes de desenvolver seu bot, busque saber mais sobre novas tecnologias de linguagem natural.