NPL: o que é, como funciona, aplicações práticas e como implementar

NLP, ou Processamento de Linguagem Natural, é uma área da inteligência artificial (IA) que capacita as máquinas a entender e interagir com a linguagem humana. Por meio de algoritmos complexos, o NLP possibilita que as máquinas compreendam e interajam com a linguagem humana de forma cada vez mais precisa.

Desde tradutores automáticos até assistentes pessoais, como a Siri e Alexa, o NLP está transformando a maneira como nos comunicamos com a tecnologia. Este processo envolve a análise e interpretação de grandes volumes de dados de texto, com o objetivo de facilitar tarefas como compreensão de contexto, tradução e até análise de sentimentos.

Com a crescente demanda por automação e eficiência, a aplicação do NLP se tornou essencial em diversos setores. Se sua empresa ainda não utiliza o NLP, está na hora de explorar o impacto que essa tecnologia pode ter no seu negócio.

Neste artigo, entenda como funciona o NPL e de que forma sua aplicação melhora a experiência do cliente e otimiza suas operações.

Como funciona o NLP?

O NLP é um campo da inteligência artificial que permite que as máquinas entendam, interpretem e respondam à linguagem humana de maneira semelhante a como os seres humanos fazem. 

Para que isso aconteça, o Processamento de Linguagem Natural utiliza algoritmos e modelos matemáticos para entender e manipular a linguagem humana, rica em ambiguidades, nuances e contextos. Inicialmente, os dados de texto ou fala são analisados para detectar padrões e relações semânticas entre palavras e frases.

A partir disso, o NLP é alimentado por grandes volumes de dados por meio do processo de Machine Learning para que as máquinas aprendam e melhorem suas respostas com o tempo. As ferramentas de NLP são de grande importância para otimizar interações humanas, como assistentes virtuais, chatbots e sistemas de tradução automática.

Principais técnicas de NLP

O NLP emprega diversas técnicas para processar a linguagem, e elas são a base para o funcionamento de chatbots, tradutores automáticos, e até sistemas de recomendação. As mais comuns são:

• tokenização — dividir o texto em unidades menores, como palavras ou frases, para análise;

• lematização e stemming — reduzir palavras a sua forma raiz para facilitar a comparação;

• análise de sentimentos — avaliar as emoções expressas em textos, como positivo, negativo ou neutro;

• Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) — identificação de nomes, datas, locais e outras entidades relevantes no texto;

• tradução automática — traduzir texto de uma língua para outra, mantendo o significado original;

• análise sintática — estudo das relações entre palavras e frases para entender a estrutura gramatical do texto;

• modelos de linguagem — treinamento de redes neurais para prever e gerar sequências de palavras com base em contextos.

Quais são os benefícios do NLP?

O Natural Language Processing (NLP) se tornou uma ferramenta essencial para empresas que buscam inovação, eficiência e vantagem competitiva. Ao transformar grandes volumes de dados em informações estratégicas, o NLP contribui para a evolução dos negócios. 

Entre os principais benefícios que essa tecnologia pode oferecer estão:

• automação de processos — o NLP reduz a necessidade de intervenção humana e automatiza tarefas cotidianas, como classificação de e-mails, atendimento ao cliente e análise de documentos;

• aumento da eficiência — com a capacidade de processar grandes volumes de dados rapidamente, o uso de IA na gestão ajuda a tomar decisões mais rápidas e precisas;

• personalização do atendimento — ao compreender melhor as necessidades dos clientes é possível criar interações mais personalizadas, seja no atendimento ao cliente, seja na criação de campanhas de marketing;

• percepções de dados — por meio da análise de textos, o NLP pode identificar padrões e tendências que são difíceis de perceber manualmente, o que gera ideias estratégicas para a tomada de decisões;

• melhoria no suporte ao cliente — as empresas conseguem automatizar e melhorar a qualidade do suporte ao cliente com chatbots e assistentes virtuais capazes de entender e responder perguntas com precisão.

Desafios comuns do NLP e como superá-los

Mesmo com toda a evolução e o desenvolvimento de tecnologias cada vez mais sensíveis, ainda existe uma série de dificuldades nesse campo. 

Ambiguidades linguísticas

A linguagem humana é naturalmente ambígua, com palavras que podem ter diferentes significados dependendo do contexto. Para os humanos, isso é algo um pouco mais simples, mas é um desafio para o NLP. Sem contexto adicional, os modelos podem interpretar erroneamente o significado. 

Para superar isso, uma solução é adotar técnicas como redes neurais contextuais e outros tipos de IA para expandir o treinamento de modelos e entender melhor o contexto das palavras em frases.

Dados de qualidade

O desempenho do NLP depende fortemente da qualidade dos dados com os quais os modelos são treinados. Ou seja, dados inadequadamente rotulados ou incompletos treinam modelos imprecisos e confusos. 

O ideal é que as organizações invistam em curadoria de dados de qualidade. Além disso, é preciso realizar auditorias regulares dos dados e empregar ferramentas de aprendizado ativo para melhorar continuamente os conjuntos de dados.

Adaptação a jargões específicos

O NLP enfrenta dificuldades ao lidar com terminologias técnicas e jargões específicos de setores como saúde, jurídico ou financeiro. Nesse sentido, é como se uma pessoa da área médica não soubesse absolutamente nada sobre processos judiciais, por exemplo.

A solução é fazer o treinamento do modelo com dados específicos do setor, para ser criado um vocabulário especializado. A partir disso, implementar abordagens de aprendizado transferido para que os modelos se ajustem a esses contextos.

Entendimento de emoções e contexto

O entendimento de sentimentos e emoções é algo inerente ao ser humano, mas as máquinas têm uma enorme dificuldade em captar nuances emocionais e contextuais precisamente. 

Para superar esse desafio, os modelos podem ser treinados com dados mais ricos, que incluem informações de sentimentos explícitos e implícitos, usando técnicas como: 

• análise de sentimentos;

• reconhecimento de ironia;

• processamento de linguagem mais avançado;

• modelos multimodais que combinam texto, áudio e até imagens.

Quais são as aplicações práticas do NLP?

O NLP já é amplamente utilizado nas mais diferentes áreas, inclusive integrando a indústria 4.0, com soluções inovadoras para desafios do dia a dia e você já deve ter tido contato em algum momento com várias delas.

Chatbots e assistentes virtuais

Os chatbots não são novidade e já são usados há anos na comunicação de empresas com seus clientes. Eles conseguem entender a intenção por trás de cada interação e responder de forma mais natural e precisa. 

Esses bots “aprendem” com base em NLP e, com o tempo, melhoram sua capacidade de realizar tarefas complexas — como fornecer suporte técnico, agendar compromissos e até realizar vendas. 

Detecção de ameaças

No campo da segurança cibernética, o NLP é fundamental na detecção de ameaças e fraudes em tempo real. Sistemas que analisam texto, e-mails e transações utilizam a tecnologia para identificar padrões de comportamento anômalos, que podem indicar tentativas de fraude ou ataques cibernéticos. 

Automação de documentos e contratos

A forma como documentos são analisados e processados já não é mais a mesma. Plataformas como a Docusign utilizam NLP para facilitar a automação na revisão de contratos e outros documentos legais com muito mais segurança. 

O sistema pode extrair automaticamente informações importantes, como cláusulas específicas ou termos financeiros, e até mesmo sugerir modificações com base em regras predefinidas. Isso acelera o processo de assinatura e minimiza erros humanos, além de garantir conformidade e redução de custos operacionais.

Mecanismos de busca 

Os mecanismos de busca baseados em NLP podem interpretar consultas de maneira mais contextualizada e avançada. Em vez de se limitar a palavras-chave, eles analisam a intenção por trás da pesquisa para entregar resultados mais relevantes e precisos. 

Como implementar o NLP em sua empresa?

Implementar o NLP em sua empresa envolve etapas estratégicas para a tecnologia ser eficaz e retornar bons resultados.

• Defina objetivos claros: determine qual problema ou processo deseja resolver com NLP, como melhorar o atendimento ao cliente ou automatizar análises de dados;

• Escolha a tecnologia certa: pesquise e selecione ferramentas, integrações e plataformas de NLP que atendam às necessidades específicas da sua empresa;

• Prepare os dados: garanta que os dados estejam limpos, organizados e estruturados adequadamente;

• Treine e ajuste: utilize aprendizado de máquina para treinar modelos e ajustar conforme necessário;

• Monitore e otimize: avalie os resultados regularmente e faça ajustes para melhorar a eficiência.

Acelere contratos com a assinatura digital na Docusign

A digitalização de documentos já é realidade em muitas empresas — e a Docusign se destaca como uma solução perfeita para quem deseja transformar a gestão de contratos com mais eficiência, segurança e agilidade. 

Com o suporte de tecnologias como o NLP, a Docusign vai além de somente capturar assinaturas: ela interpreta, organiza e automatiza fluxos de trabalho, otimizando toda a jornada documental.

• Automação inteligente: a plataforma entende e categoriza documentos automaticamente para agilizar processos de assinatura e aprovação;

• Redução de custos: menos papel, menos tempo desperdiçado e menos recursos operacionais gastos;

• Segurança aprimorada: protocolos robustos de autenticação e rastreamento garantem a integridade e a validade jurídica das assinaturas;

• Maior agilidade nos negócios: assinaturas podem ser feitas a qualquer hora e de qualquer lugar, eliminando barreiras geográficas e burocráticas.

Além disso, o Docusign IAM (Intelligent Agreement Management), por exemplo, auxilia e traz mais agilidade no processo de assinatura, melhora a experiência dos clientes e colaboradores e automatiza vários processos. Dessa maneira, a ferramenta cria uma jornada mais eficiente, sem complicação e muito mais segura.

Experimente a Docusign e transforme a maneira como sua empresa lida com a gestão de contratos!