4 Aplicações de Processamento de Linguagem Natural importantes para seu negócio

Neste artigo você vai aprender com o Cientista de Dados da Dataside, Gilson Castro, sobre análise de sentimentos, classificação de texto, chatbots e assistentes virtuais e Extração de texto. E o melhor uso dessas 4 aplicações de NLP para o seu negócio.


4 Aplicações de Processamento de Linguagem Natural importantes para seu negócio

O processamento de linguagem natural (NLP) é um subcampo da inteligência artificial que ajuda as máquinas a entenderem a linguagem humana natural. Neste subcampo existem ferramentas importantes para que as empresas que lidam com grandes quantidades de dados textuais, sejam e-mails, conversas de mídia social, bate-papos online ou respostas a pesquisas.


As aplicações do processamento de linguagem natural podem ajudar as empresas a analisar dados e descobrir insights para assim ajudá-las a obter uma vantagem competitiva no mercado, além disso, em meio ao caos de informações, ajuda também a automatizar tarefas e orientar decisões de negócios.


Conheça agora 4 das aplicações mais interessantes do processamento de linguagem natural para seu negócio:


1- Análise de sentimentos


A análise de sentimentos verifica a emoção expressa em um texto, detectando se ele é positivo, negativo, neutro, como também emoções específicas tais como raiva, alegria, tristeza, etc. Essa análise é usada para analisar os comentários de clientes, respostas de pesquisas e análises de produtos. Desse modo, são apenas algumas áreas que podem se beneficiar da análise de sentimentos.


Portanto, a aplicação de análise de sentimentos está se tornando uma ferramenta essencial para monitorar e entender o sentimento em dados textuais, por exemplo, podemos usar a análise de sentimentos para analisar mais de 5.000 respostas abertas em suas pesquisas de satisfação do cliente para assim, descobrir porque os clientes estão felizes ou insatisfeitos.


2- Classificação de texto


A classificação de texto é uma das tarefas fundamentais no processamento de linguagem natural, aqui podemos atribuir a uma frase ou documento uma categoria apropriada para estas mesmas, porém dependem do conjunto de dados escolhido.


Existem classificadores de texto que podem ser usados aqui ​​para organizar, estruturar e categorizar praticamente qualquer tipo de texto – de documentos, laudos médicos e arquivos, e em toda a web. Os principais problemas de classificação incluem classificação de emoções, classificação de notícias, classificação de intenção de citação, entre outros.



Por exemplo, você pode usar um classificador de tópicos para respostas de pesquisas de satisfação de clientes, esse classificador marca automaticamente seus dados por tópicos como: suporte ao cliente, recursos, facilidade de uso e preços.


3- Chatbots e assistentes virtuais


Os chatbots e assistentes virtuais são usados ​​para resposta automática de perguntas feitas por usuários, dessa forma são projetados para entender a linguagem natural e fornecer uma resposta adequada por meio da geração de linguagem natural.



Pesquisas apontam que os chatbots podem economizar até 30% nos custos de suporte ao cliente e podem ajudar as empresas a economizar nos custos de atendimento ao cliente, acelerando os tempos de resposta e respondendo até 80% das perguntas de rotina.


Os principais exemplos mais populares são os chatbots usados ​​por empresas no Facebook Messenger, WhatsApp como também assistentes virtuais tais como: Alexa da Amazon, Cortana da Microsoft. Portanto, na implementação de um chatbot ele passará a atender seus clientes em todos os momentos do dia e da semana e não são limitados por horário ou local físico.


4- Extração de texto


A extração de texto consiste na detecção automática de informações específicas em um texto, como nomes, empresas, lugares e produtos. Isso também é conhecido como reconhecimento de entidade nomeada. Com a extração de texto é possível extrair palavras-chave em um texto, bem como recursos pré definidos, como números de série e modelos de produtos.



Uma combinação que pode ser utilizada, a análise de sentimentos aliada a extração de palavras-chave pode complementar uma camada extra de insights, informando quais palavras os clientes usaram com mais frequência para expressar negatividade em relação ao seu produto ou serviço


Portanto, essas foram algumas aplicações interessantes do processamento de linguagem natural, elas podem beneficiar seu negócio de diversas formas como também aumentar a satisfação dos seus clientes, a combinação de linguagem e tecnologia gera alto potencial de crescimento de sua empresa.


Gostou desse conteúdo? Curta, comente e compartilhe. 💙