Aplicações de NLP no mercado de trabalho

Que tal falarmos sobre algumas aplicações dessa área no mercado?

Principais aplicações de NLP no mercado

O processamento de linguagem natural vem sendo cada dia mais utilizado pelas empresas com o intuito de automatizar processos, melhorar a experiência do cliente, aumentar as vendas e inovar. Diariamente nós usufruímos dessas tecnologias que fazem uso de alguma ferramenta de NLP por baixo dos panos sem nem percebermos. Hoje vamos explorar um pouco mais sobre algumas delas.

Previsão de pesquisas e ferramentas de buscas

Basta digitarmos uma letra na barra de pesquisa do Google que já aparecem algumas sugestões de palavras ou frases para pesquisarmos. Isso é o NLP tentando prever o que vamos digitar com base no que outras pessoas já pesquisaram utilizando termos semelhantes aos que estamos escrevendo e também para aprender sobre nosso comportamento de pesquisa.

Esse tipo de plataforma de busca utiliza algoritmos de NLP para tentar prever a intenção da pessoa e garantir que ela tenha como resultado os sites que sejam mais relevantes de acordo com os termos utilizados no momento da busca.

Análise de sentimentos

Quando ficamos satisfeitos(as) ou não com determinado atendimento e/ou serviço de uma empresa, podemos expor nossas opiniões em redes sociais ou também em sites de avaliações dessas empresas.

As organizações podem utilizar processamento de linguagem natural para analisar os comentários e avaliações realizados pelas pessoas que usam essas plataformas. Assim, de acordo com o que foi escrito nesses comentários, eles podem ser classificados de diferentes formas, como: positivos, neutros ou negativos.

Dessa maneira, as empresas podem utilizar essa informação para entender as opiniões dos clientes e procurar recursos para melhorar os resultados.

Chatbots

Chatbots estão cada dia mais presentes no nosso cotidiano.

Esses softwares funcionam em aplicativos de mensagens como WhatsApp, Telegram, Facebook Messenger, dentre outros. Existem também os chatbots que atendem por meio de chamadas de voz.

É muito comum que, ao tentarmos nos comunicar com alguma empresa por meio de mensagens ou ligações, sejamos atendidos por um bot com capacidade de compreender nossas vontades. Esses robôs utilizam ferramentas de NLP para entender a demanda do(a) usuário(a) e responder de maneira mais natural possível.

Assim, as organizações conseguem atender várias demandas de forma mais rápida e com uma comunicação mais eficaz.

Assistentes virtuais

Siri, Google Assistant, Alexa e Google Home são alguns exemplos de assistentes virtuais muito conhecidos.

Esses softwares utilizam o processamento de linguagem natural para conseguir compreender as demandas, primeiramente por meio do reconhecimento da voz e, em seguida, pela interpretação e identificação dos padrões de fala. Com base nisso, esses assistentes entregam como resposta aquilo que consideram mais relevante, sendo capazes até de desenvolver uma conversa com o(a) usuário(a).

Quero trabalhar com NLP, e agora?

Existem diferentes áreas onde o processamento de linguagem natural pode ser aplicado. Neste artigo foram citadas apenas algumas, mas ainda existem outras, como:

• filtro de spam;
• tradução automática de idiomas;
• corretores ortográficos.

Tendo em vista todas as aplicações citadas no decorrer desse artigo, podemos perceber que as ferramentas de NLP precisam ser inteligentes a ponto de conseguirem:

• reconhecer a fala humana;
• reconhecer o idioma;
• classificar palavras e frases;
• identificar e aprender padrões;
• conhecer conceitos gramaticais;
• compreender contextos das frases.

E quais recursos podemos utilizar para desenvolver uma ferramenta que tenha tantas habilidades? Análise de dados e machine learning!

Para conseguirmos realizar a maioria das tarefas citadas, a primeira etapa é coletar, limpar, estruturar e analisar os dados textuais. Sendo assim, é importante conhecer algumas bibliotecas de ciência de dados como pandas, numpy e seaborn que possuem recursos essenciais para auxiliar nesse processo. Além disso, a Formação Python para Data Science e a Formação Data Science são ótimos caminhos para aprender sobre a utilização dessas bibliotecas na análise de dados.

A segunda etapa é treinar e testar modelos de machine learning que sejam capazes de resolver o problema em questão. Como existem diferentes aplicações de processamento de linguagem natural, não tem como especificar qual seja o melhor modelo para utilizar nessa área, isso vai depender de quais problemas estamos tentando resolver. Os cursos Corretor Ortográfico em Python: Aplicando técnicas de NLP, Linguagem Natural parte 1: Introdução a NLP com análise de sentimento, e Classificação multilabel de textos: múltiplos contextos em NLP apresentam diferentes aplicações do NLP e o processo de desenvolvimento do projeto.

Além disso, é interessante aprender sobre plataformas como o Watson da IBM e o Serviço de Bot do Azure, que permitem a criação de chatbots inteligentes sem a necessidade de utilizar programação.

Recomendações de outros conteúdos relacionados a NLP

• Linguagem Natural parte 2: Continuando com a análise de sentimento;
• NLP: Introdução a regex e modelos de linguagem;
• Word2Vec: interpretação da linguagem humana com Word embedding;
• Word2Vec: Treinamento de Word Embedding;
• Lemmatization vs. stemming: quando usar cada uma?.