Qual é a importância do PLN em um chatbot?

17/9/2020 –

Comunicação é um dos fundamentos para que o ser humano consiga viver em sociedade. A partir dela, criam-se conexões, interpretações, sentimentos e conceitos. Mas, se entre seres humanos já são encontradas algumas dificuldades, quando se insere máquinas nessa conexão, pode ficar ainda mais complicado. Felizmente há solução: a partir da criação do Processamento de Linguagem Natural (PLN), tudo pode ficar muito simples e amigável para os usuários.
No entanto, o que será que está por trás dessa inovação? A InBot, uma das empresas brasileiras líderes no segmento de chatbots e assistentes virtuais , traz detalhes desse tipo de trabalho, a seguir.

O que é Processamento de Linguagem Natural?
Quando um ser humano nasce, uma das maiores expectativas da família é vê-lo pronunciar a sua primeira palavra. O modo como isso acontece é tão espontâneo, que a maioria nem percebe o intenso esforço do cérebro.
Essencialmente, a criança aprende por meio da base e do estímulo do desenvolvimento sensorial, ou seja, ela precisa de uma entrada – visual, auditiva ou tátil – de informações, além da exposição à língua.
O estudo realizado através do PLN – subárea da Inteligência Artificial – busca compreender o ponto máximo de capacidade de uma máquina, no que diz respeito a compor e interpretar a comunicação humana (seja em textos escritos ou falados).

Níveis de Processamento de Linguagem Natural

Os níveis de processamento são divisões das áreas da linguística que quaisquer idiomas podem manifestar. A partir do entendimento da relevância de cada uma delas, os programadores conseguem definir as aplicações da tecnologia que precisam de mais desenvolvimento.

Os níveis de processamento são 7:
1. Semântico: carrega o significado e o sentido dos vocábulos de uma língua;
2. Sintático: analisa cada uma das palavras que compõem uma frase;
3. Fonológico: existe para distinguir o significado dos sons das palavras;
4. Morfológico: estuda as palavras de acordo com suas classes gramaticais;
5. Discurso: envolve o contexto da comunicação, revelando: quem, para quem e sobre o que se fala;
6. Lexical: significados dos termos diante do uso comum de uma determinada língua. Quando dispostos em um texto, eles tornam-se o vocabulário;
7. Pragmático: examina os objetivos da comunicação (as entrelinhas).

Tipos de abordagem

Estas abordagens podem ser simbólicas (regras linguísticas estruturadas e precisas); estatísticas (modelos matemáticos induzem ao uso correto dos níveis de processamento); conexionistas (conecta aprendizado estatístico a outras teorias da representação do conhecimento); ou híbridas (combinação das três abordagens anteriores).

O PLN ajuda nas facilidades da tecnologia com o dia a dia

Basicamente, o PLN auxilia a máquina na interpretação da fala quando há duplo sentido, alterações no tom de voz, possíveis desorganizações das palavras em uma frase, entre muitas outras características. Também, com seus pré-processamentos, estrutura a língua apropriando-se apenas das informações relevantes, reduzindo os dados do vocabulário em prol da objetividade.

Como funciona tudo isso nos chatbots?
A grande diferença entre assistentes baseados em scripts daqueles que são construídos com PLN está na interação. Nos primeiros, há informações pré-determinadas que engessam o fluxo conversacional, não raramente levando o usuário a frustrar-se por não ter sua necessidade atendida. Já nos segundos, há um processo de “treinamento” dos bots, visando a interpretação de intenção, o que resulta em uma entrega de respostas coerentes que levam a caminhos mais certeiros.

Os 5 mecanismos de PLN disponíveis nos chatbots da atualidade
São muitas as metodologias adotadas na elaboração de um chatbot com Processamento de Linguagem Natural:

1. Keyword identification (identificação de palavra-chave)

Talvez essa seja a técnica mais robusta de todas. Esse sistema costuma reconhecer com mais facilidade o tema central tratado na mensagem. Além disso, o aprendizado de máquina é capaz de encontrar as palavras-chave mais frequentes utilizadas pelo público de um determinado negócio, fazendo novas conexões para gerar respostas cada vez mais oportunas.

2. Idiomas variados
Com a versatilidade do vocabulário – e sabendo que é possível que haja inserções de palavras de outras línguas – os assistentes não ficam confusos ao interpretar uma frase (escrita ou falada).

3. Sentiment analysis (análise de sentimento)
Aqui o estado emocional do usuário é levado em conta. Basicamente, o sistema está preparado para entender avaliações positivas, negativas ou neutras que são dadas a algumas expressões. Desta forma, o tom da conversa do chatbot pode variar do bem-humorado para o sério, a depender do estado de espírito interpretado.

4. Entity recognition (reconhecimento de entidade)
Quando construído a partir deste método, o bot consegue identificar o tipo de entidade tratada na conversa (pessoas, objetos, locais, etc) e o contexto no qual se insere. Desta forma, ele sabe exatamente as informações já fornecidas, evitando inconvenientes (como solicitar uma informação que já foi dada).

5. Questions answering (resposta às perguntas)
Aqui espera-se do chatbot respostas corretas e objetivas, sem a utilização de monossílabos como “sim” ou “não”. Isso quer dizer que essa entrega será relevante e útil.

Chatbots inadequados: por que nunca integrá-los à equipe
De nada adianta promover essa importante transformação digital em uma empresa, sem levar em consideração as mudanças no comportamento do público que está online e as características da brand persona.

As soluções da InBot, por exemplo, utilizam chatbots com PLN e são desenvolvidas de acordo com a personalidade do negócio de cada cliente. Essa humanização proporciona mais proximidade com os usuários, deixando-os mais satisfeitos e tornando a aceitação da ferramenta um verdadeiro sucesso.

Website: https://www.inbot.com.br/