Idiomas
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Um Chatbot em Árabe é um programa capaz de entender e analisar conteúdos em árabe. Hoje, conseguimos simular e processar conversas humanas em árabe entre um computador e uma pessoa.
Avanços recentes em tecnologia de processamento de linguagem natural (PLN) tornaram mais fácil criar chatbots em árabe. A nova tecnologia de chatbot em árabe com IA utiliza aprendizado de máquina para compreender tanto a estrutura do idioma quanto o “significado” das palavras.
O árabe é o quarto idioma mais falado na internet, mas é um dos mais difíceis para quem não é nativo aprender.
Isso porque ele é diferente da maioria dos idiomas em vários aspectos.
Além disso, existem muitas formas e dialetos do árabe. Essas variações são relacionadas, mas não se sobrepõem. Na prática, um dialeto pode ser incompreensível para quem fala outro; para todos os efeitos, são línguas diferentes.
Todos esses fatores fazem com que o árabe seja mais difícil de aprender para humanos.
Mas será que isso também dificulta o aprendizado para as máquinas? Como era de se esperar, a resposta é sim.
Tudo isso cria desafios para o processamento de linguagem natural (PLN) em árabe. O primeiro passo de qualquer algoritmo de PLN é entender o idioma, ou seja, dividir as frases em unidades de significado. Essa tarefa é chamada oficialmente de tokenização, já que cada unidade de significado é chamada de token.
Quanto mais sistemático e organizado for o idioma, mais fácil é fazer a tokenização.
Os mesmos desafios que tornam o árabe difícil para humanos também dificultam a tokenização em comparação com outros idiomas comuns.
Antes de entender a importância dos avanços recentes, é preciso saber como um modelo de linguagem para PLN era criado anteriormente.
O trabalho de tokenizar o idioma exigia muita intervenção manual dos pesquisadores de PLN. Cada idioma precisava ser tokenizado de forma independente e, basicamente, manual.
Esse trabalho era especialmente difícil para bots em árabe, como você pode imaginar.
Depois de tokenizar o idioma, os algoritmos de IA podiam ser aplicados para entender o idioma, ou seja, construir um mapa de significado de como as palavras se relacionam.
Essa etapa de compreensão podia ser automatizada se a tokenização fosse confiável. O problema era que a tokenização em árabe era complicada e, por isso, até os algoritmos de compreensão precisavam ser configurados manualmente junto com a tokenização.
E o resultado final não era bom. O nível de compreensão do árabe, comparado ao inglês, por exemplo, era baixo. Claro, sempre houve muito mais foco em pesquisas para o inglês do que para o árabe, o que também influenciou, mas a dificuldade do idioma tornava quase impossível alcançar bons resultados.
Como é natural entre pesquisadores de IA, surgiu a dúvida se a tokenização poderia ser feita por aprendizado de máquina. Isso permitiria que os algoritmos de tokenização e compreensão fossem indiferentes ao idioma (ou seja, agnósticos ao idioma), tornando o treinamento da IA muito mais rápido e eficiente.
E foi exatamente aqui que ocorreu o grande avanço no final de 2018. A IA pôde ser treinada em árabe sem qualquer intervenção manual e, como resultado, o desempenho do NLP melhorou significativamente.
As plataformas de chatbot em árabe puderam se tornar muito melhores instantaneamente e a compreensão dos chatbots em árabe passou a ser semelhante ao nível alcançado em outros idiomas.
O fato desse avanço ter ocorrido não significa necessariamente que a qualidade dos chatbots em árabe melhorou de imediato.
Para que esses benefícios fossem percebidos pelos clientes, o primeiro passo era que as plataformas de IA para chatbots atualizassem seus algoritmos para utilizar a tecnologia mais recente. Considerando o investimento feito na tecnologia anterior, isso não foi algo que fizeram rapidamente.
Além disso, há muitos recursos que precisam ser implementados pelas plataformas para garantir que os chatbots em árabe ofereçam uma boa experiência aos usuários finais. Por exemplo, as interfaces de usuário precisam ser adaptadas ao árabe. Isso pode ser tão simples quanto garantir que o alinhamento do chat esteja correto e que os botões apareçam na ordem certa.
Trabalhar com vários idiomas em diferentes plataformas pode ser complicado. Algumas plataformas exigem que bots em idiomas diferentes sejam criados separadamente, o que é claramente ineficiente.
Uma boa plataforma será realmente multilíngue e permitirá múltiplas traduções de todo o conteúdo dentro da interface do usuário.
Além disso, o idioma precisa ser acompanhado como uma variável da conversa, para que a IA detecte corretamente o idioma e os designers possam criar lógicas específicas para cada idioma.
Além das funcionalidades específicas de idioma, para criar um ótimo chatbot, a funcionalidade geral da plataforma também precisa ser excelente. Existem duas categorias de funcionalidades importantes.
No fim das contas, a qualidade da experiência do chatbot para o usuário final está diretamente ligada ao poder da ferramenta utilizada para criá-lo, desde a compreensão do idioma até as interfaces gráficas.
Também é comum, especialmente no mundo árabe, que empresas exijam um chatbot em árabe hospedado localmente. Isso deve ser considerado ao escolher uma plataforma. Um chatbot em árabe on-premise precisa ser construído em uma plataforma on-premise para chatbots em árabe, que ofereça não só a interface local, mas também todo o motor de NLU e o modelo de linguagem treinado localmente.
Mesmo com uma boa plataforma, ainda existem desafios para criar um ótimo chatbot em árabe. Há poucos falantes de árabe no mundo da IA, o que dificulta encontrar os recursos certos para o projeto. Embora não seja necessário encontrar pessoas para escrever os algoritmos de NLU, já que eles vêm prontos, pode ser difícil achar designers competentes que falem todos os idiomas ou dialetos suportados pelo chatbot. Por isso, é importante que a plataforma permita que o conteúdo e as traduções sejam facilmente atualizados e mantidos por pessoas não técnicas, já que o designer provavelmente não fala todos os idiomas suportados.
Obviamente, o fato de chatbots em árabe de alta qualidade estarem surgindo agora significa que a adoção dessa tecnologia vai aumentar. Esse crescimento vai ajudar a resolver a falta de recursos e permitir que potenciais compradores entendam claramente as melhores práticas a seguir.
Os avanços em tecnologia de PLN não se aplicam apenas a chatbots em árabe, mas também a outras aplicações de IA. Agora vemos sistemas multifacetados que usam IA em árabe de diferentes formas — desde análise de sentimento em notícias até resumir ou gerar textos que antes só podiam ser feitos por humanos. Muitas vezes, um chatbot é usado como interface do usuário não só para diferentes tecnologias de IA, mas também para ajudar usuários a navegar em telas de outros sistemas, como sites ou aplicativos web.
Claro, mesmo com o grande salto no poder do NLU em árabe, o NLU sempre pode ser melhorado. As pesquisas continuam para tornar os motores de NLU ainda melhores, e certamente novos avanços virão. Até que o NLU atinja o nível humano, sempre haverá trabalho a ser feito.
O próximo passo para todos os motores de NLU, independentemente do idioma, é melhorar o desempenho em diálogos de múltiplas interações. Isso significa permitir que uma pessoa tenha uma conversa de vários passos com o bot sobre um tema específico, em vez de apenas comandos ou perguntas isoladas. E, para as plataformas de chatbot, o próximo passo é facilitar a criação desses diálogos de múltiplas interações.
Esse tipo de diálogo é especialmente importante para interfaces de voz, como a Alexa.
Embora tenhamos falado sobre avanços em tokenização por aprendizado de máquina e suas implicações para PLN em árabe, um tema relacionado é a transcrição de fala para texto em árabe. A transcrição de fala para texto em árabe ainda está atrás de outros idiomas, mas esperamos que o progresso em PLN descrito aqui ajude a diminuir essa diferença em breve.
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