Qual a diferença entre NLP e NLG?

Você provavelmente já se deparou com os termos NLP (Natural Language Processing ou Processamento de Linguagem Natural, traduzido para o português) e NLG (Natural Language Generation ou Geração de Linguagem Natural) em algum artigo relacionado a automação e inteligência artificial. Mas você sabe o que essas siglas tão famosas no mundo tech significam na prática? E quais as diferenças entre elas?

Para contextualizar e fazer você entender melhor o que é cada um delas, vamos usar um exemplo de uma situação do nosso dia a dia:

Imagine que você está aprendendo a falar um novo idioma (neste exemplo, vamos supor que você está aprendendo a falar Alemão). 

Conforme você vai progredindo no curso de alemão, a sua capacidade de ouvir e compreender essa língua sempre será diferente da sua habilidade para falar ou escrever nela.  Você pode ser capaz de entender claramente o que está sendo falado em alemão, mas pode não ser capaz de falar, ou pelo menos não com a mesma proficiência. Isso porque o processo de geração de palavras e frases em qualquer idioma é muito mais complexo do que o processo de compreendê-lo.

Ou seja: gerar linguagem e compreender uma linguagem são coisas diferentes. E essa é a diferença básica entre NLP e NLG. 

NLP é uma área da Inteligência Artificial que lida com o entendimento e processamento da linguagem humana falada (voz) ou escrita.  Já a NLG, ou Natural Language Generation (Geração de Linguagem natural em português) é outra área da inteligência artificial, que neste caso produz narrativas escritas ou faladas a partir de um conjunto de dados.

O campo da NLG ainda é um tanto inexplorado com relação a NLP, mas já existem algumas áreas onde encontramos suas aplicações. Seus usos mais populares são para:

1. Gerar relatórios em painéis analíticos em linguagem natural.

Painéis analíticos estão entre as primeiras e mais óbvias áreas de aplicação de NLG. Com esses dashboards podemos obter informações em um formato de fácil compreensão para tomar decisões rápidas e eficazes. Usando esses painéis de análise, os líderes de negócios e analistas sempre podem ter acesso às informações mais atualizadas para tomar decisões cruciais.

2. Habilitar chatbots para interagir de uma forma mais humana.

A eficácia de um chatbot depende muito de sua capacidade de conversar ou interagir com as pessoas da mesma forma que um humano real. Para isso, os chatbots não apenas requerem recursos avançados de NLP, mas também a capacidade de geração eficaz de linguagem natural (NLG). Esses chatbots podem ser extremamente sensíveis ao contexto e adeptos da personalização das experiências do usuário, ajudando as empresas a automatizar seus setores de atendimento ao cliente. Eles podem ser usados para vários fins, como reclamação e resolução de consultas e assistência virtual para processos online (por exemplo, preenchimento de formulários).

3. Criar conteúdo escrito, como artigos e histórias.

 Atualmente, sistemas de IA com NLG podem pelo menos ajudar as empresas a criar conteúdos técnicos e não criativos, como por exemplo descrições de peças e produtos, comunicações internas, acordos e contratos e outras formas semelhantes de comunicação textual. Embora essas ferramentas já estejam sendo usadas em algumas dessas áreas, elas ainda não atingiram o nível de proficiência e inteligência que as tornaria verdadeiramente autônomas. 

Outro exemplo do seu uso pode ser visto com alguns fornecedores de ferramentas de business intelligence que estão incorporando a NLG em suas ferramentas para permitir a geração de relatórios com base em dados analíticos. Esses relatórios fornecem aos líderes de negócios e executivos uma compreensão mais profunda dos insights descobertos por suas ferramentas analíticas. Mas, para funcionar corretamente, esses sistemas precisam ser alimentados usando bancos de dados estruturados, o que significa que o processo de NLG pode não ser totalmente autônomo e, portanto, não totalmente inteligente.

Já a NLP permite que os computadores entendam o que os humanos dizem ou digitam. Sabe aquela função do celular que transcreve tudo o que você está dizendo para texto no WhatsApp, ou então até mesmo assistentes de voz como a Siri do iPhone? Isso é um exemplo de NLP. 

Além deste exemplo que está super presente no nosso dia a dia, tem alguns formatos de NLP que com certeza você já se deparou por aí, como:

• Chatbots

• Assistentes virtuais

• Sugestões de teclados virtuais

• Análise de sentimentos

• Resumo de textos

• Categorização e agrupamento de documentos

• Tradução

Mas quais as vantagens de utilizar NLP?

NLP é a única forma de processamento de dados textuais ou voz capaz de produzir resultados rápidos e em larga escala. Outras vantagens que ela oferece são:

• Análise de grandes volumes de dados 

• Escalabilidade

• Entrega rápida

• Diminuição de viés – padronização

• Possibilidade de filtragem e insights rápidos

• Evolução constante 

Usando NLP na prática

A Behavior Tech (empresa que cria e utiliza tecnologias para entender comportamento humano) Behup desenvolveu uma NLP nativa em PT-BR, com todas as nuances de como os brasileiros de norte a sul falam, incluindo o internetês, gírias e expressões regionais.

Sua NLP consegue identificar assuntos, palavras-chave, emoções, sentimentos e cruzar esses dados para gerar insights.

Com essa tecnologia unida à outras plataformas proprietárias da empresa (como por exemplo o léxico brasileiro de emoções – uma espécie de dicionário emocional pensado e estruturado exclusivamente para os brasileiros) é possível entender o consumidor de maneira mais estruturada e escalar ciências comportamentais com a ajuda de tecnologia, aplicando elas em passos que muitos nem imaginam: desde reconhecer os discursos mais falados relacionados a um tema, entender emoções que aparecem nas redes sociais, até os memes que bombam no WhatsApp.

Além do processamento dos dados, é importante termos ferramentas gráficas que mostram os insights encontrados de maneira fácil e completa. E para isso a behup utiliza a NLP na sua ferramenta de inteligência, social listening e customer care v-tracker. Nela, encontramos diversas maneiras de apresentar os resultados como por exemplo o Grafo e a Árvore de Palavra 

O Grafo do v-tracker

O grafo da ferramenta permite a navegação e exploração das ligações e agrupamentos de assuntos, emoções, opiniões e outras camadas de conhecimento geradas pelas técnicas de NLP que foram desenvolvidas pela empresa. Nele é possível encontrar associação de assuntos, emoções, tags, palavras… Tudo isso de maneira muito rápida!

A Árvore de Palavras

Esta feature do v-tracker captura e exibe  frases relacionadas a um tema específico através da NLP e mostra como elas variam a partir de um determinado ponto. É possível identificar os discursos de uma maneira mais crua, possibilitando insights adicionais.

 Por isso, a atenção nas redes sociais não pode ficar em segundo plano! E o monitoramento, deve ocorrer em tempo real, assim é possível perceber quando informações falsas estão sendo espalhadas e assim agir com agilidade. 

Se você quer começar a usar essa tecnologia a seu favor, fale com a gente!