- A Compreensão de Linguagem Natural (NLU) é um aspecto da IA que ajuda computadores a entenderem o que as pessoas realmente querem dizer ao falar ou digitar, identificando intenções e detalhes importantes.
- Ela funciona ao dividir frases, identificar palavras-chave ou nomes e conectar as palavras aos seus papéis na frase para captar o contexto.
- A NLU está presente em várias ferramentas do nosso dia a dia, como assistentes de voz (Siri, Alexa), chatbots de atendimento, organização de e-mails e análise de feedback para identificar tendências ou sentimentos em textos.
- As principais técnicas de NLU incluem tokenização (dividir frases em palavras), identificação de classes gramaticais, detecção de nomes ou datas, compreensão da intenção do usuário e uso do contexto de conversas anteriores para respostas melhores.
NLU pode parecer só mais uma sigla no universo da IA, mas é fundamental para que a IA entenda o que realmente queremos dizer.
Como a Siri sabe quando você está pedindo direções e quando está querendo tocar uma música?
Como um agente de IA diferencia uma dúvida sobre produto de um pedido de suporte?
Vamos entender como a NLU funciona e por que ela é essencial para interações mais inteligentes com IA.
O que é NLU?
A compreensão de linguagem natural (NLU) é um ramo do processamento de linguagem natural (NLP) que permite que máquinas interpretem e compreendam a linguagem humana.
A NLU é usada em chatbots de IA, assistentes virtuais e ferramentas de análise de sentimento. Ela permite que as máquinas interpretem corretamente a intenção do usuário – seja por texto ou voz – para que possam executar a ação adequada.
A NLU é considerada um problema difícil de IA (também chamado de AI-complete), ou seja, só pode ser resolvido com inteligência artificial. Sem IA, a NLU não é possível.
Como a NLU funciona?
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NLU decompõe a linguagem humana para interpretar seu significado e intenção. Veja como funciona, passo a passo:
1. Pré-processamento do texto
Antes da análise, o texto é limpo, removendo elementos desnecessários como pontuação e palavras irrelevantes para focar no conteúdo importante.
2. Identificação dos principais componentes
O sistema extrai entidades, palavras-chave e frases, identificando as partes mais relevantes do texto para análise.
3. Análise da estrutura da frase
Ao examinar as relações entre palavras e a gramática, a NLU entende como os diferentes termos e conceitos se relacionam na frase.
4. Mapeamento para intenções e objetivos
Os componentes extraídos são associados a intenções ou objetivos pré-definidos, ajudando o sistema a entender o propósito do usuário.
5. Refinamento do entendimento com contexto
Interações anteriores e pistas contextuais ajudam a melhorar a precisão, permitindo que a NLU ajuste respostas com base no histórico da conversa.
6. Geração de uma resposta estruturada
Por fim, o sistema produz uma resposta estruturada que pode acionar ações, executar comandos ou fornecer informações relevantes.
Exemplo prático
Vamos detalhar isso com um exemplo.
Patrick usa um agente de IA no trabalho que integra todos os seus principais aplicativos, incluindo o calendário.
Patrick digita para seu agente de IA: “Agende uma reunião com Anqi para 13h amanhã, ou em um horário parecido. Marque um acompanhamento para duas semanas depois.”
Durante o fluxo de trabalho de IA agente, o agente irá:
- Identificar a intenção: O agente percebe que Patrick quer agendar uma reunião
- Extrair entidades principais: O agente identifica que Patrick está falando sobre ‘Anqi’ (a pessoa de contato), ‘13h’ (horário) e ‘amanhã’ (data).
- Análise da frase: O agente identifica que o item de ação é ‘agendar’, que deve ser feito com Anqi, e que o horário e o dia são 13h amanhã.
- Compreensão contextual: O agente verifica as agendas de Patrick e Anqi para garantir disponibilidade. Se 13h amanhã não estiver livre, ele sugere um horário parecido, conforme pedido.
- Ação final: O agente agenda a reunião e o acompanhamento, enviando convites de calendário para Patrick e Anqi.
Usos reais da NLU
Provavelmente você encontra a NLU no seu dia a dia, muitas vezes sem perceber. Veja alguns dos usos mais comuns:
Geração de leads
A NLU é fundamental na geração de leads com IA, uma forma de qualificar leads usando IA conversacional. Com compreensão de linguagem natural, chatbots conseguem identificar as necessidades e perfil dos leads. Eles podem até agendar reuniões com vendedores logo após qualificar um lead.
Assistentes de voz
Assistentes de voz como Siri, Alexa e Google Assistente dependem da NLU para entender a intenção por trás dos seus comandos falados.
Por exemplo, ao dizer "Defina um lembrete para minha manicure às 14h", o assistente divide a frase, identifica a intenção (criar um lembrete) e extrai as entidades (manicure, amanhã, 14h).
A NLU permite que esses assistentes entendam pedidos verbais e executem a ação correta.
Chatbots de atendimento ao cliente
Ao interagir com um chatbot de suporte ao cliente e digitar "Onde está meu pedido?", o bot usa NLU para entender que sua intenção é consultar o status da entrega.
Ele extrai a entidade necessária – as informações do seu pedido – e fornece a atualização correta. Essa capacidade de entender e responder a diferentes dúvidas dos clientes faz da NLU uma parte essencial da automação do atendimento moderno.
Organização e automação de e-mails
O NLU também está presente em sistemas de automação de e-mails. Por exemplo, ferramentas com NLU podem ler e-mails recebidos, entender o conteúdo e classificá-los automaticamente em categorias como "urgente", "promoções" ou "reuniões".
Esses sistemas podem até gerar respostas apropriadas com base no conteúdo do e-mail, economizando tempo das empresas na comunicação.
Análise de texto para feedback e pesquisas
Empresas costumam usar NLU para analisar feedback de pesquisas, avaliações e postagens em redes sociais.
A NLU ajuda a identificar padrões e sentimentos em textos, tornando possível entender necessidades e opiniões dos clientes.
Por exemplo, um sistema de NLU pode analisar centenas de avaliações de clientes e determinar se a maioria tem uma opinião positiva ou negativa sobre um recurso específico, usando análise de sentimento.
Principais componentes
Tokenização
Tokenização é o processo de dividir uma frase em unidades menores, como palavras ou expressões, facilitando o processamento pela IA.
Exemplo: "Agende uma reunião para amanhã às 15h" é tokenizado em ["Agende", "uma", "reunião", "para", "amanhã", "às 15h"].
Identificação de Classes Gramaticais (POS Tagging)
A identificação de classes gramaticais rotula cada palavra da frase como substantivo, verbo, adjetivo, etc., mostrando sua função na estrutura.
Exemplo: Em "Agende uma reunião", a IA marca "Agende" como verbo e "reunião" como substantivo.
Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)
O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) detecta e classifica entidades importantes como nomes, locais e datas no texto.
Exemplo: Em "Reserve um voo para Nova York na próxima sexta-feira", a IA identifica "Nova York" como local e "próxima sexta-feira" como data.
Classificação de Intenção
A classificação de intenção determina o objetivo ou propósito do usuário ao enviar uma mensagem.
Exemplo: "Reservar uma mesa para dois" é classificado como intenção de fazer uma reserva.
Análise de Dependências
A análise de dependências examina as relações entre as palavras para entender a estrutura gramatical da frase.
Exemplo: Em "Envie o relatório para Maria", a IA identifica que "Maria" é a destinatária do relatório.
Análise Contextual
A análise contextual utiliza conversas anteriores ou interações passadas para garantir que as respostas sejam relevantes e precisas.
Exemplo: Se um usuário perguntou anteriormente sobre um projeto específico, a IA pode adaptar respostas futuras com base nesse contexto.
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Perguntas frequentes
1. Como o NLU se relaciona com machine learning e deep learning?
NLU (Compreensão de Linguagem Natural) depende de machine learning para identificar padrões em dados de texto e de deep learning para modelar estruturas linguísticas complexas. Arquiteturas de deep learning como transformers permitem que sistemas de NLU interpretem contexto e intenção com alta precisão.
2. Qual é a diferença entre NLU e Geração de Linguagem Natural (NLG)?
NLU (Compreensão de Linguagem Natural) trata de interpretar e extrair significado da entrada do usuário, enquanto NLG (Geração de Linguagem Natural) foca em produzir respostas semelhantes às humanas. Em resumo, NLU lê e entende. NLG escreve e responde.
3. Quão preciso é o NLU atualmente e quais fatores afetam sua precisão?
Sistemas modernos de NLU podem alcançar mais de 90% de precisão em domínios bem definidos, mas o desempenho depende de fatores como qualidade dos dados de treinamento, variedade de linguagem, complexidade do domínio e da capacidade do modelo de lidar com ambiguidade ou perguntas com múltiplas intenções.
4. Normalmente, qual a quantidade de dados necessária para construir um modelo de NLU confiável?
Para construir um modelo NLU confiável, normalmente são necessários milhares de exemplos rotulados por intenção ou entidade, embora o uso de aprendizado por transferência e modelos pré-treinados (como BERT ou GPT) possa reduzir significativamente a necessidade para algumas centenas de exemplos por classe.
5. Como integrar um mecanismo de NLU com outras ferramentas como CRM, calendários ou bancos de dados?
Você integra um mecanismo NLU com ferramentas conectando-o a APIs que permitem ao sistema agir assim que a intenção do usuário é detectada – como criar compromissos, buscar informações de contato ou atualizar registros. Isso envolve scripts no backend ou o uso de uma plataforma com suporte nativo a integrações.
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