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Aplicações de NLP no mercado de trabalho

Millena Gená Pereira
Millena Gená Pereira

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Silhuetas de duas pessoas de perfil uma de frente para a outra em um fundo branco. A silhueta da esquerda, de cor roxa, tem o desenho de um cérebro na parte da cabeça. Na parte superior direita dessa silhueta temos um balão de fala com três linhas cinzas dentro dele. A silhueta da direita, de cor laranja, apresenta o desenho de quatro engrenagens de diferentes tamanhos na parte da cabeça. Na parte superior esquerda dessa silhueta tem um balão de fala. Dentro dele há um quadrado cinza com uma sequência de números zeros e uns e uma chave de boca no canto inferior direito do quadrado.

Tradutores onlines, corretores ortográficos automáticos, chatbots, barra de pesquisa do Google… Como essas tecnologias são tão inteligentes a ponto de conseguirem entender o que foi digitado ou dito por nós e entregar uma resposta de qualidade?

É nesse momento que entra o Processamento de Linguagem Natural (PLN) ou, em inglês, Natural Language Processing (NLP). Essa tecnologia é uma vertente da inteligência artificial (IA) utilizada para traduzir a linguagem humana para uma linguagem que os dispositivos tecnológicos consigam entender.

A linguagem natural é a forma que nós, humanos, utilizamos para nos comunicarmos uns com os outros. Por outro lado, os computadores e outros dispositivos tecnológicos utilizam a linguagem de programação para realizarem essa comunicação. O processamento de linguagem natural funciona como um "tradutor", o qual permite que o usuário consiga se comunicar com as máquinas utilizando a própria linguagem natural.

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

Desenho de um notebook de cor azul claro em um fundo branco. Na lateral esquerda da tela desse notebook existe uma lupa com a parte circular na cor laranja e o cabo na cor azul escuro. Na parte superior direita do notebook,temos uma nuvem de pensamento na cor cinza escuro. Nessa nuvem existe o desenho de um cérebro, sendo a metade esquerda dele composta por circuitos eletrônicos e a parte direita por um cérebro humano.

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

Cinco emojis diferentes em um fundo branco. O primeiro é um emoji sorridente; o segundo, ligeiramente sorridente; o terceiro, neutro; o quarto, confuso; e o quinto triste.

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

Robô sorridente nas cores azul claro e escuro no centro da imagem em um fundo branco com o braço direito levantado. No lado superior esquerdo ao robô temos um balão de fala preenchido com uma cor azul clara.

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

Desenho de um celular com a tela azul claro e as bordas cor de rosa. Na tela desse celular temos o desenho de um robô na cor rosa. No canto inferior esquerdo da tela do celular temos o ícone de um microfone. Do lado inferior direito do celular está o desenho de uma mulher da cintura para cima. Ela tem cabelos escuros, usa uma blusa branca e está olhando para um celular de cor rosa.

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.

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Millena Gená Pereira
Millena Gená Pereira

Millena é estudante de Engenharia Biomédica na UFU. Atualmente, faz parte do Scuba Team, atuando nos fóruns de Data Science e Machine Learning. Ela está sempre procurando aprender algo novo sobre tecnologia e é apaixonada por novas aventuras. Programar e ajudar as pessoas são seus hobbies favoritos! ^^

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