Aplicativos de PNL e seus casos de uso para empresas modernas

Mais de 80% dos dados disponíveis no cenário digital são dados não estruturados. O que são dados não estruturados exatamente?

Os textos, imagens e vídeos que não podem ser representados em formato gráfico ou tabular (basicamente em qualquer forma consistente de dados estruturados) tornam-se dados não estruturados. Agora, os dados não estruturados não teriam utilidade para as empresas se não fossem analisados ​​e estruturados. Portanto, precisamos de NLP (Natural Language Processing) para processar, organizar e interpretar esses dados não estruturados.

Outra razão fascinante para usar a tecnologia de Processamento de Linguagem Natural é formar a comunicação entre indivíduos e tecnologias modernas, como Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Robótica, etc.

As empresas digitais usam aplicativos de processamento de linguagem natural para garantir que as tecnologias modernas possam interpretar todos os dados não estruturados lançados em seu domínio. De fato, a receita mundial do mercado de processamento de linguagem natural está projetada para atingir cerca de 43 bilhões de dólares até 2025, à medida que mais organizações tentam preencher a lacuna entre a comunicação humana e a máquina.

Como os aplicativos e softwares de processamento de linguagem natural estão crescendo exponencialmente, é hora de começarmos a incorporá-los ao nosso negócio. Que tal começarmos pelo básico?

Este artigo funcionará como um guia abrangente para a tecnologia de processamento de linguagem natural, seus casos de uso e exemplos em tempo real, portanto, certifique-se de não pular nada importante.

O que é Processamento de Linguagem Natural (PLN)?

Processamento de linguagem natural é o tipo de IA que ajuda a permitir que os computadores processem e interpretem a linguagem humana. Em termos simples, a tecnologia NLP dá às máquinas a capacidade de ler, entender e derivar significado de quaisquer dados não estruturados. Idealmente, o modelo de Processamento de Linguagem Natural manipula fala e texto por meio de uma base computacional alimentada por vários softwares.

As empresas podem extrair ainda mais padrões e insights ocultos de dados não estruturados e tomar decisões informadas com base em fatos sólidos.

Hoje, a IA e a PNL estão florescendo, graças às melhorias consideráveis ​​na acessibilidade de dados e ao aumento do poder computacional. Isso mostra como as empresas de todos os domínios, como saúde, finanças, mídia, recursos humanos, etc., contam com técnicas de processamento de linguagem natural.

Você entenderá mais sobre PNL descobrindo suas aplicações e exemplos do mundo real.

Exemplos em tempo real de IA e PNL

Embora os termos Inteligência Artificial (IA) e Processamento de Linguagem Natural (PNL) possam evocar imagens de robôs futuristas, já existem exemplos básicos de PNL usados ​​diariamente pelas organizações. Abaixo estão alguns exemplos proeminentes em tempo real da tecnologia de processamento de linguagem natural:

Assistentes inteligentes

Você já deve estar familiarizado com o Siri da Apple e o Alexa da Amazon, especializados em reconhecer fala por meio de recursos de reconhecimento de voz. Esses assistentes inteligentes ainda inferem respostas significativas e baseadas em soluções para a fala humana, que são principalmente dados não estruturados.

Os clientes modernos agora esperam que os assistentes inteligentes entendam as pistas contextuais e tornem certas atividades mais gerenciáveis, como encomendar itens, responder a perguntas pessoais e até responder com humor. Tudo isso é possível com os modelos baseados em PNL apoiados por IA que ajudam assistentes inteligentes a decodificar a fala humana.

Um exemplo disso pode ser visto no aplicativo Vyrb, que a Appinventiv desenvolveu para seu cliente, Innovative Eyewear. Vyrb é um aplicativo de assistente de voz para mídias sociais que permite postagem de voz em plataformas como Twitter e Facebook usando óculos bluetooth e outros wearables. Este é um exemplo clássico de como as organizações podem utilizar assistentes inteligentes baseados em PNL para seus processos de negócios modernos.

Texto preditivo

Recursos como correção automática, texto preditivo e preenchimento automático são extremamente comuns em smartphones e outros espaços online. Os textos preditivos são quase semelhantes aos mecanismos de pesquisa que preveem e sugerem palavras futuras com base no que você digita e pesquisa com frequência. O recurso de correção automática até altera suas palavras para fazer com que toda a declaração pareça mais relevante para o outro usuário. Enquanto isso, a máquina também está aprendendo com você toda vez que sugere.

Quanto mais tempo você usar o recurso de textos preditivos baseado em AI-NLP, mais ele aprenderá e se personalizará de acordo com suas preferências.

Telefonemas digitais

Você pode ter ouvido isso comumente “esta chamada pode ser gravada para fins de treinamento” e se pergunta o que isso implica. As chamadas gravadas são usadas para que os sistemas de PNL aprendam com o banco de dados e forneçam serviços aprimorados e personalizados no futuro. Os sistemas automatizados direcionam as chamadas dos clientes para chatbots ou representantes de serviço que respondem às solicitações dos clientes usando esses bancos de dados de PNL. Esta é uma prática comum de PNL seguida por todos os negócios que consistem em telecomunicações digitais e atendimento ao cliente.

Por exemplo, a Appiventiv desenvolveu um assistente de bate-papo AI-bot baseado em Processamento de Linguagem Natural para integrar em aplicativos bancários da Web e móveis de um banco global. Isso ajudou o banco a resolver reclamações de clientes em tempo real, tomando medidas rápidas sobre cartões de crédito roubados ou qualquer roubo e aprimorando o atendimento ao cliente em seu potencial máximo.

Filtros de e-mail

Uma das aplicações mais iniciais e básicas da tecnologia Natural Language Processing são os filtros de e-mail.

O recurso de filtro de e-mail começou com filtros de spam e descobrindo certas frases e palavras; no entanto, isso foi atualizado para o aplicativo mais comum chamado classificação do Gmail. O sistema reconhece se o e-mail pertence a uma das três categorias (social, primária ou promoções) com base no conteúdo. Se você usa o Gmail, é essencial manter sua caixa de entrada em um tamanho gerenciável. Os filtros de e-mail mantêm a relevância do seu e-mail intacta, o que ajuda você a responder rapidamente.

Análise de dados

À medida que mais fornecedores de Business Intelligence começaram a utilizar interfaces de linguagem natural para visualização de dados, a tecnologia Natural Language Processing é integrada ao fluxo de trabalho de análise de dados. Um exemplo são as codificações visuais mais inteligentes que fornecem a melhor visualização para a tarefa certa com base na semântica dos dados. Isso abre mais oportunidades para as pessoas explorarem seus dados de negócios usando declarações de processamento de linguagem natural e fragmentos de perguntas.

Quando você aplica a PNL aos dados, ela não apenas melhora o nível de acessibilidade, mas também reduz a barreira da análise nas organizações.

Tradução de idiomas

Muitos idiomas não permitem a tradução direta e têm várias ordens de estruturas de frases, que os serviços de tradução ignoram. Mas o Processamento de Linguagem Natural não negligencia nenhuma estrutura de sentença. Com a PNL, os tradutores online podem traduzir qualquer idioma ou fragmento com precisão e apresentar resultados gramaticalmente corretos.

Além disso, o software e as ferramentas do Natural Language Processing também podem reconhecer o idioma com base no texto de entrada e traduzi-lo automaticamente.

Além dos exemplos mencionados acima, a tecnologia Natural Language Processing também oferece aos produtores de conteúdo o poder de automatizar metadados e buscar interações convenientes com a marca. Assim como os exemplos, as aplicações da PNL são ainda mais amplas e poderosas. Vamos dar uma olhada detalhada em alguns dos aplicativos de negócios significativos e casos de uso do Natural Language Processing.

Casos de uso de processamento de linguagem natural no cenário de negócios

Um grande problema surge quando as empresas têm grandes quantidades de dados de clientes que não fornecem insights e informações para regular os negócios. Os aplicativos e técnicas de processamento de linguagem natural ajudam a analisar dados irregulares para identificar sentimentos, feedbacks, padrões e outros insights relacionados aos negócios. Para que mais a PNL pode ser usada? Vamos descobrir.

Publicidade segmentada

Um dia você pesquisa um produto na Amazon e, nos outros dias consecutivos, produtos semelhantes são anunciados pelo Google para você. Você descobriu o que aconteceu aqui?

Publicidade alvo! É um tipo de publicidade online onde os anúncios são exibidos aos usuários com base em suas pesquisas online. A maioria das empresas digitais usa publicidade direcionada para economizar dinheiro e conquistar clientes em potencial.

O algoritmo de publicidade direcionada é baseado na correspondência de palavras-chave. O modelo de PNL captura essas palavras-chave e frases para associar aos anúncios. Outros fatores, como visitas recentes ao site e páginas da Web abertas com frequência, afetam os algoritmos de publicidade direcionada. No entanto, todo o círculo de observação de palavras-chave é impulsionado pela PNL.

Contratação e Recrutamento

Usando o Processamento de Linguagem Natural, os recrutadores podem encontrar os candidatos adequados de maneira fácil e conveniente. As técnicas como reconhecimento de entidade de nome e extração de informações executadas pela PNL são usadas para extrair localização, nome, habilidades e experiência. Além disso, esses recursos podem ser usados ​​para identificar os candidatos aptos e não aptos.

Este filtro de currículos imparcial e processo de seleção reduziu aproximadamente 80% do trabalho manual. Muitas empresas também utilizam o software NaturaL Language Processing, como o ATS (Applicant Tracking System) para selecionar currículos com eficiência.

Monitoramento de mídia social

O cliente em potencial de cada empresa pode estar disponível em plataformas de mídia social para manter uma presença digital. Seus feeds e postagens diários geram dados massivos que mostram os padrões de compra do usuário, comportamento do cliente, gostos e desgostos. Aqui, as técnicas de PNL podem ajudar as empresas a analisar postagens de mídia social e extrair informações relevantes sobre elas. O monitoramento de mídia social também permite que as empresas examinem os problemas do produto enfrentados pelos usuários.

Chatbots

Atendimento ao cliente e experiência é a parte mais crucial de qualquer negócio. Já discutimos os usos do Processamento de Linguagem Natural em assistência inteligente e chatbots; no entanto, juntamente com a atualização da experiência do cliente, a PNL também economiza o custo de contratação de representantes do cliente.

Desde a recomendação de um produto até a coleta de feedback do produto, os chatbots atuam como um companheiro perfeito para os clientes modernos.

Por exemplo, o Mudra é um aplicativo de chatbot que fornece soluções de gerenciamento de orçamento para millennials, reduzindo custos e revolucionando o processo tradicional de gerenciamento financeiro de dinheiro.

Resumo de texto

A sumarização automática de texto é bastante autoexplicativa. O recurso ajuda a resumir o texto extraindo as funções e palavras-chave mais importantes. O objetivo final é simplificar o processo de passar por grandes quantidades de dados, incluindo documentação legal, artigos científicos, conteúdo de notícias/artigos, etc.

Existem duas técnicas padrão de PNL que as empresas usam para resumir dados:

• Resumo baseado em extração – Isso extrai frases-chave e cria um resumo sem aprimorar o texto e adicionar conteúdo extra
• Resumo baseado em abstração – Isso cria novas frases parafraseando o conteúdo original. Essa abordagem é mais comum e tem melhor desempenho na automação de processos de negócios.

Detecção de Urgência

Os usos do Processamento de Linguagem Natural são tão extensos quanto você os usa. A PNL também ajuda as empresas a detectar urgência no texto. O modelo de detecção de urgência baseado em PNL é personalizado e treinado pelas empresas para reconhecer certas palavras e expressões que denotam descontentamento e gravidade.

Isso permite que as empresas priorizem as solicitações mais críticas dos clientes para que não sejam enterradas sob a pilha de tíquetes não resolvidos. A detecção de urgência também melhora o tempo de resposta do negócio, levando à máxima satisfação do cliente.

Os poderosos benefícios da IA ​​e da PNL não se limitam apenas à detecção de urgência no texto. No cenário digital atual, aplicativos e softwares baseados em PNL estão sendo aproveitados em todos os setores para todos os aspectos do gerenciamento de emergências.

Um exemplo proeminente de detecção de urgência no setor de saúde é o aplicativo YouCOMM baseado em IA e NLP, que fornece acesso em tempo real à ajuda médica. Ele ajuda a conectar pacientes do hospital com enfermeiros internos em caso de urgência ou tratamento médico de emergência.

A combinação de Processamento de Linguagem Natural e Inteligência Artificial é o que toda empresa precisa para administrar os negócios com mais eficiência. Existem infinitos softwares e ferramentas de PNL disponíveis que podem ser personalizados para as necessidades e processos de cada negócio. No entanto, seria melhor buscar experiência profissional de uma empresa confiável de desenvolvimento de software de IA e ML para obter análises e insights personalizados.

Como a Appinventiv pode ajudá-lo com as principais soluções de PNL?

A Appinventiv possui uma equipe especializada de desenvolvedores de software e aplicativos de IA para projetar soluções inteligentes, automatizar tarefas de negócios e atender melhor seus clientes. Nossa experiência abrange desde captura e processamento de dados até soluções de análise e aprendizado de máquina, fornecendo apenas o que há de melhor para o seu negócio. Permita-nos transformar as capacidades do seu negócio através dos nossos serviços. Conecte-se conosco!