Os casos de uso de PNL mais populares

O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é uma importante tecnologia usada por muitas empresas atualmente. Ele permite que os computadores entendam a linguagem humana e a processem como dados. Mas para que serve exatamente? Neste artigo, veremos alguns exemplos de casos de uso do Processamento de Linguagem Natural e como a PNL foi aplicada em diferentes setores.

Exemplos de casos de uso de PNL

Com a ajuda de tecnologia PNL, os computadores agora podem lidar automaticamente com linguagens humanas naturais, como fala ou texto, e embora isso seja fascinante por si só, o valor real por trás dessa tecnologia está em seus casos de uso.

Vamos passar por algumas aplicações da vida real da tecnologia de Processamento de Linguagem Natural:

Detecção de spam

As melhores tecnologias de detecção de spam usam recursos de NLP para verificar e-mails e identificar lixo eletrônico, graças à linguagem que geralmente indica spam ou phishing.

Classificação de e-mail

Se você usa o Gmail, já deve ter notado que nossos e-mails recebidos são classificados automaticamente em nossa caixa de entrada principal, promoções e caixa de spam.

Isso é feito graças à PNL. A IA é treinada para identificar e classificar e-mails nessas categorias graças à sua compreensão do conteúdo dos e-mails. Como vimos antes, o e-mail de spam tende a ter mensagens pouco claras e links de saída irrelevantes. Da mesma forma, os e-mails promocionais usam linguagem específica e tendem a ter conteúdo promocional, como cupons ou ofertas com desconto.

Ferramentas de correção gramatical

Ferramentas de correção gramatical, como Grammarly, use técnicas de PNL para digitalizar um texto, verificar erros de linguagem e dar sugestões sobre quais correções devem ser feitas.

De acordo com a Grammarly, o software é alimentado com dados sobre regras gramaticais e ortografia por sua equipe de linguistas e engenheiros de aprendizado profundo que projetaram algoritmos que aprendem as regras e padrões de boa escrita, analisando milhões de frases de textos de pesquisa. Ele também aprende com dados, pois toda vez que um usuário aceita ou ignora uma sugestão dada pelo Grammarly, a IA fica mais inteligente. Graças a esse conhecimento, a ferramenta sabe diferenciar o uso correto do incorreto e sugere alterações ou correções sugeridas.

Resumo de texto

Resumo de texto é o processo de encurtar um texto e gerar um resumo conciso, mantendo a ideia central e a mensagem transmitida pelo documento inicial.

Mais uma vez, as técnicas de PNL estão funcionando aqui para “digerir” grandes volumes de texto digital, entender o conteúdo, extrair as ideias mais centrais ignorando informações irrelevantes e criar um texto mais curto que ainda contenha todos os pontos-chave.

Existem dois métodos principais para resumir textos:

• método extrativo
  Nesse método, os algoritmos usam sentenças e frases significativas do texto original e as combinam para criar um resumo. Para isso, o algoritmo utiliza a frequência de palavras, a relevância das frases, além de outros parâmetros.
• método abstrativo
  Nesse método mais avançado, o algoritmo precisa entender o significado geral das sentenças e interpretar o contexto para gerar novas sentenças com base no significado geral. A saída é, portanto, um novo texto, completamente diferente do conteúdo de origem.

Tradução automatizada

Um dos principais casos de uso do processamento de linguagem natural é a tradução. Desde a sua criação na década de 1950, a tradução automática percorreu um longo caminho.

Uma tradução eficaz é mais do que apenas substituir palavras, ela precisa capturar com precisão o significado e o tom do idioma de entrada para poder traduzi-lo em outro idioma com o mesmo significado e impacto desejado.

Serviços de tradução automática, como Traduz Google or DeepL aproveite o poder da PNL para entender e produzir uma tradução precisa de idiomas globais em texto ou até mesmo em formatos de voz. Na Inbenta, usamos o poder do NLP aplicado à tradução automática em nossos chatbots multilíngues, para garantir que nossos usuários obtenham as respostas que procuram em seu idioma preferido.

Análise de sentimentos

A análise de sentimento tenta avaliar o humor geral de um texto ou documento, analisando a linguagem usada nesses conteúdos. Ele pode ser usado para postagens em mídias sociais, respostas, análises e muito mais para identificar o sentimento, a opinião ou a crença de uma declaração, fornecendo assim muitas informações sobre as escolhas dos clientes e seus motivadores de decisão.

Agentes virtuais e chatbots

Graças à tecnologia NLP, os chatbots se tornaram mais humanos. Soluções de IA de conversação como Chatbots inteligentes alimentados por IA usar o Processamento de Linguagem Natural para entender o significado por trás das consultas do usuário e respondê-los de forma precisa.

Os chatbots têm inúmeras aplicações em diferentes setores, pois facilitam as conversas com os clientes e automatizam várias tarefas baseadas em regras, como responder a perguntas frequentes ou reserva de voos. Eles são econômicos e estão disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana, todos os dias do ano, permitindo que os usuários encontrem respostas para suas perguntas por conta própria, melhorando assim a experiência do usuário.

Exemplos de casos de uso específicos do setor de PNL

O processamento de linguagem natural tornou-se tão poderoso nos últimos anos que agora está impactando as operações de negócios em vários setores. Aqui estão alguns dos principais casos de uso da PNL em diferentes setores.

Casos de uso de PNL de varejo e comércio eletrônico

Os varejistas podem usar o NLP para analisar os dados do cliente e transformá-los em insights acionáveis ​​para tomar decisões mais informadas em seus processos, desde o design do produto e gerenciamento de estoque até iniciativas de vendas e marketing.

Inteligência de mercado
Os profissionais de marketing podem extrair dados de várias fontes, como análises, comentários, postagens em mídias sociais, etc., e combiná-los com recursos de PNL para analisar os sentimentos do consumidor, detectar tendências de mercado e otimizar suas estratégias de marketing.

Busca semântica
Mecanismos de busca semântica baseados em NLP permitem que lojas de varejo online e sites de comércio eletrônico entendam a intenção dos compradores, mesmo quando eles usam buscas de cauda longa, como “mulheres negras vestem tamanho 10”, para sugerir respostas adequadas e aumentar a visibilidade dos produtos. Aproveitando a pesquisa semântica permite que os sites de comércio eletrônico aumentem as taxas de conversão e diminuam a taxa de abandono do carrinho.

Chatbot de comércio eletrônico
Chatbots no comércio eletrônico use a PNL para entender as dúvidas dos compradores e respondê-las da maneira mais precisa. Eles podem até oferecer recursos transacionais, permitindo que os usuários encontrem os produtos que procuram, sugerindo produtos relacionados, promovendo ofertas e até finalizando vendas sem precisar sair do chatbot.

Casos de uso de PNL bancário e financeiro

Bancos e instituições financeiras podem usar o NLP para analisar dados de mercado e usar essa percepção para reduzir riscos e tomar melhores decisões. A PNL também pode ajudar essas instituições a identificar atividades ilegais como lavagem de dinheiro e outros comportamentos fraudulentos.

Pontuação de crédito
Bancos e instituições financeiras usam a pontuação de crédito para determinar os riscos associados ao empréstimo de dinheiro a um indivíduo ou empresa. O NLP pode auxiliar na pontuação de crédito extraindo dados relevantes de documentos não estruturados, como documentação de empréstimos, receitas, investimentos, despesas, etc., e alimentá-los ao software de pontuação de crédito para determinar a pontuação de crédito.

Detecção de fraude
Combinado com a Inteligência Artificial, o NLP pode ajudar a detectar fraudes em documentos financeiros não estruturados.

Casos de uso de PNL de seguros

As companhias de seguros pode usar o NLP para analisar a comunicação do cliente para identificar indicadores de fraude e sinalizar essas reivindicações para uma análise mais profunda.

Casos de uso de PNL em saúde

A PNL pode analisar a comunicação do paciente a partir de e-mails, aplicativos de bate-papo e linhas de apoio ao paciente e ajuda profissionais médicos priorize os pacientes com base em suas necessidades, melhorando o diagnóstico e o tratamento do paciente e gerando melhores resultados.

Ditado
Os médicos usam gravadores de voz para documentar procedimentos e resultados clínicos. A PNL pode ser usada para analisar registros de voz e transcrevê-los em texto, a fim de alimentar os registros dos pacientes.

Chatbot de saúde
Chatbots de saúde use os recursos de PNL para entender as dúvidas dos pacientes e pode ajudá-los a agendar consultas, localizar serviços de saúde, avaliar sintomas, definir lembretes de vacinação e até fornecer assistência em saúde mental ou informações sobre Covid ou outros problemas de saúde pública.

Casos de uso de RH PNL

A PNL também é muito usada por Departamentos de RH para automatizar várias tarefas.

Avaliação de currículo
O NLP pode ser usado para filtrar os currículos dos candidatos, extraindo palavras-chave relevantes (educação, habilidades, cargos anteriores) e para classificar os candidatos com base em como seu perfil corresponde a uma determinada posição. Ele também pode ser usado para resumir os currículos de candidatos que correspondem a funções específicas, a fim de ajudar os recrutadores a folhear os currículos mais rapidamente.

chatbot de recrutamento
Chatbots para efeitos de recrutamento são usados ​​para automatizar a comunicação entre recrutadores e candidatos. Eles geralmente usam os recursos do PNL para agendar entrevistas, responder às perguntas dos candidatos sobre o cargo ou processo de recrutamento ou até mesmo facilitar a integração.

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