Compreensão de Linguagem Natural (NLU)

O que é compreensão de linguagem natural (NLU)?

A compreensão de linguagem natural (NLU), uma forma de processamento de linguagem natural (NLP), permite que os usuários compreendam melhor o texto por meio de algoritmos de aprendizado de máquina e métodos estatísticos. Esses algoritmos recebem a linguagem como entrada e fornecem uma variedade de saídas com base na tarefa necessária, incluindo marcação de partes do discurso, sumarização automática, reconhecimento de entidades nomeadas (NER), análise de sentimento, detecção de emoções, análise sintática, tokenização, lematização, detecção de idioma e mais.

O NLP é a categoria principal ou conceito abrangente. É uma forma de tecnologia de inteligência artificial (IA) que visa entender a linguagem humana. O NLP ajuda os computadores a compreender, interpretar e replicar as características da linguagem humana.

O NLP como um todo é um subconjunto da IA. A IA é um espaço muito geral e amplo, com várias subcategorias diferentes, incluindo plataformas de IA, chatbots, aprendizado profundo e aprendizado de máquina. O aprendizado profundo torna-se ainda mais granular com subcategorias adicionais, como NLP, reconhecimento de fala e visão computacional (reconhecimento de imagem). Cada uma dessas subcategorias oferece aos usuários uma funcionalidade muito diferente, todas potencialmente valiosas para as empresas no futuro.

Tipos de compreensão de linguagem natural (NLU)

Dependendo do uso da NLU ou do setor em que uma empresa está, um dos diferentes tipos de NLU será utilizado.

• Marcação de partes do discurso: Este tipo de NLU permite que as empresas marquem seu texto por partes do discurso, como substantivos, verbos e preposições. Isso pode ajudar os usuários a entender a semântica de seus documentos e obter uma melhor compreensão de seus dados textuais.
• Reconhecimento de entidades nomeadas (NER): O NER é um tipo de extração de informações que pode classificar entidades nomeadas (por exemplo, locais, pessoas e lugares) mencionadas em texto não estruturado em categorias predefinidas.

• Sumarização automática: Pode ser difícil para os humanos resumir rapidamente e corretamente um grande corpus de texto. A NLU pode ser usada para resumir texto, dando aos pesquisadores, usuários de negócios ou qualquer pessoa que precise de um resumo rápido uma vantagem.
• Análise de sentimento: Os textos podem apresentar sentimentos positivos ou negativos. Os dados textuais de interações de atendimento ao cliente podem ser analisados usando NLU, permitindo que os líderes de atendimento ao cliente compreendam muitas interações em vários pontos de contato e o tipo de sentimentos que apresentam.

Benefícios do uso da compreensão de linguagem natural (NLU)

A NLU não é uma tecnologia que está sendo usada apenas por praticantes de IA e desenvolvedores experientes. Pelo contrário, está sendo usada em uma série de áreas de software, proporcionando benefícios tangíveis para os usuários de negócios.

• Escala: Os humanos são ótimos em análise, mas suas habilidades analíticas podem falhar quando a quantidade de dados é vasta e quando precisam produzir resultados em tempo recorde. A tecnologia com NLU não fica estressada, pressionada ou cansada. Ela pode analisar uma quantidade (relativamente) pequena de dados ou um grande corpus de texto com facilidade, velocidade e precisão. Isso pode ser escalado em conjuntos de dados textuais de uma empresa e vários casos de uso.
• Descobrir tendências: A NLU pode fazer um ótimo trabalho ao encontrar tendências e padrões em dados textuais. Por meio de nuvens de palavras, gráficos e mais, a NLU pode fornecer aos usuários uma visão profunda do que realmente está acontecendo abaixo da superfície.
• Empoderar usuários não técnicos: Muita tecnologia de NLU no mercado é sem código ou de baixo código, o que permite que usuários não técnicos se beneficiem da tecnologia. Acabaram-se os dias em que era necessário recorrer a um cientista de dados ou profissional de TI para entender dados de linguagem.

Impactos do uso da compreensão de linguagem natural (NLU)

 Muitas áreas de software estão sendo positivamente influenciadas pela NLU: 

• Chatbots: Interfaces conversacionais em diferentes formatos, sejam chatbots ou assistentes virtuais inteligentes (seu primo mais inteligente), são muito melhoradas quando injetadas com NLU. Com NLU, os usuários podem ter conversas naturais, semelhantes às humanas, com sua tecnologia, permitindo que obtenham detalhes de produtos, obtenham informações de RH, reservem voos e muito mais. Sem NLU, as interfaces conversacionais basicamente terão que se contentar com barras de menu.
• Análise de contratos: Software de análise de contratos fornece insights a partir de dados de contratos extraídos para ajudar as empresas a manter termos consistentes em todos os seus contratos. Este tipo é superalimentado pela NLU.
• Inteligência de mercado: Software de inteligência de mercado reúne informações publicamente disponíveis sobre empresas e indivíduos de várias fontes e as usa para criar registros ou combiná-las com dados de CRM existentes. Usando NLU, pode entender melhor as informações que coleta.
• Pesquisa de patentes: Software de pesquisa de patentes, às vezes chamado de software de pesquisa de propriedade intelectual, ajuda a gerenciar o processo de pesquisa e análise de patentes. Este software pode conter funcionalidade de busca semântica alimentada por NLP para fornecer contexto adicional às buscas.
• Automação de processos robóticos (RPA): Software de RPA utiliza bots para automatizar tarefas rotineiras dentro de aplicativos de software geralmente realizadas pelos funcionários de uma empresa. Muitas soluções nesta categoria fornecem capacidades de NLP para entender texto em documentos e aplicativos.

Elementos básicos da compreensão de linguagem natural (NLU)

As soluções de NLU podem variar na forma como são embaladas ou entregues, mas uma oferta completa incluirá os seguintes elementos:

• Capacidade de consumir dados textuais: Com a linguagem natural em seu núcleo, essa tecnologia deve fornecer a capacidade de consumir vários tipos de dados textuais de diferentes fontes.
• Capacidade de dar sentido aos dados textuais: Como saída, a NLU deve fornecer ao usuário final algo que faça sentido do texto, como NER, análise de sentimento ou sumarização automática.

Melhores práticas de compreensão de linguagem natural (NLU)

Para fazer a compreensão de linguagem natural funcionar, siga estas melhores práticas:

• Tenha dados limpos: Se os dados estiverem cheios de dados irrelevantes ou incorretos, espere que os resultados sejam falhos. O melhor algoritmo é tão bom quanto os dados que lhe são apresentados.
• Entenda os dados: A NLU, como outras variedades de IA, não é mágica. Como tal, não terá automaticamente todas as respostas para as perguntas que você ainda não fez. Portanto, é imperativo que se tenha uma compreensão dos tipos de perguntas que se está abordando, bem como dos detalhes básicos dos dados textuais em questão. A partir desse ponto de partida, a NLU pode ajudar a entender padrões e tendências.

Compreensão de linguagem natural (NLU) vs. geração de linguagem natural (NLG)

Tanto a NLU quanto a NLG são subcategorias do NLP.  A primeira recebe texto como entrada e fornece algum tipo de insight relacionado ao texto como saída. A última apresenta dados (por exemplo, gráficos e tabelas) de maneira compreensível e em linguagem natural.