Qual é a diferença entre PNL, NLU e NLG?

A inteligência artificial está mudando a maneira como planejamos e criamos conteúdo. Também está mudando a forma como os usuários descobrem conteúdo, desde o que pesquisam no Google até o que assistem no Netflix.

Mais importante, para os profissionais de marketing de conteúdo, é permitir que as equipes escalem automatizando certos tipos de criação de conteúdo e analisem o conteúdo existente para melhorar o que você está oferecendo e corresponder melhor à intenção do usuário.

Existem muitas partes móveis no processo de IA e aprendizado de máquina. Três dos quais você provavelmente ouve muito são: processamento de linguagem natural (NLP), compreensão de linguagem natural (NLU) e geração de linguagem natural (NLG).

Esses termos costumam ser confundidos porque todos fazem parte do processo singular de reprodução da comunicação humana em computadores.

Vamos dar uma olhada no que esses termos significam e como eles (e a IA como um todo) podem ajudar os profissionais de marketing a otimizar sua estratégia de marketing de conteúdo.

O que é Processamento de Linguagem Natural (PLN)?

O reconhecimento de fala é um componente integral da PNL, que incorpora IA e aprendizado de máquina. Aqui, algoritmos de PNL são usados ​​para entender a fala natural para executar comandos.

O processamento de linguagem natural começa com uma biblioteca, um conjunto pré-programado de algoritmos que se conecta a um sistema usando uma API ou interface de programação de aplicativos. Basicamente, a biblioteca fornece a um computador ou sistema um conjunto de regras e definições para linguagem natural como base.

Sua equipe de desenvolvimento pode personalizar essa base para atender às necessidades do seu produto.

As redes neurais figuram com destaque nos sistemas de PNL e são usadas na classificação de texto, resposta a perguntas, análise de sentimentos e outras áreas. O processamento de big data envolvido com a compreensão da linguagem falada é comparativamente mais fácil e as redes podem ser treinadas para lidar com a incerteza, sem programação explícita.

Portanto, se você é o Google, está usando o processamento de linguagem natural para decompor a linguagem humana e entender melhor o verdadeiro significado por trás de uma consulta de pesquisa ou frase em um e-mail. Você também o está usando para analisar postagens de blog para corresponder o conteúdo a consultas de pesquisa conhecidas.

A PNL também é usada sempre que você faz uma pergunta a Alexa, Siri, Google ou Cortana e sempre que usa um chatbot. O programa está analisando seu idioma em relação a milhares de outras consultas semelhantes para fornecer os melhores resultados de pesquisa ou responder à sua pergunta.

A beleza da IA ​​e do aprendizado de máquina é que, com o uso regular, ele aprende seus padrões de linguagem para melhorar e adaptar seus resultados.

O que é compreensão de linguagem natural (NLU)?

A compreensão da linguagem natural é uma parte menor do processamento da linguagem natural. Uma vez que a linguagem foi quebrada, é hora do programa entender, encontrar significado e até mesmo realizar uma análise de sentimentos.

O programa divide a linguagem em bits digeríveis que são mais fáceis de entender. Ele faz isso analisando o texto semanticamente e sintaticamente.

Semanticamente, ele procura o verdadeiro significado por trás das palavras, comparando-as com exemplos semelhantes. Ao mesmo tempo, ele divide o texto em partes do discurso, estrutura da frase e morfemas (a menor parte compreensível de uma palavra).

Ao contrário dos dados estruturados, a linguagem humana é confusa e ambígua. Como espécie, raramente somos diretos com nossa comunicação. A gramática e o significado literal das palavras praticamente desaparecem sempre que falamos.

Na verdade, “fora da janela” é um ótimo exemplo. Eu, é claro, não quis dizer que eu joguei coisas pela janela literal, especialmente porque eu estava falando sobre conceitos intangíveis em vez de objetos sólidos.

E assim é quando você pergunta ao seu dispositivo inteligente algo como “Como está a I-93 agora?”.

Se você estivesse sendo literal, poderia receber uma resposta como: “É longo, cinza e tem carros circulando nele. Foi recentemente pavimentado entre as saídas 36 e 42.” Mas você provavelmente queria saber quais são as condições do tráfego.

É aí que entra a compreensão da linguagem natural. É usar a gíria e a maneira figurativa com que falamos todos os dias e entender o que realmente queremos dizer.

O que é geração de linguagem natural (NLG)?

Quando um chatbot, dispositivo inteligente ou função de pesquisa entende o idioma que está “ouvindo”, ele precisa responder de uma maneira que você, por sua vez, entenda.

É aí que entra o NLG. Ele pega dados de um resultado de pesquisa, por exemplo, e os transforma em uma linguagem compreensível. Então, sempre que você perguntar ao seu dispositivo inteligente: "Como está a I-93 agora?" ele pode responder quase exatamente como outro humano faria.

Ele pode dizer algo como “Houve um acidente na saída 36 que gerou um atraso de 15 minutos” ou “A estrada está livre”.

O NLG também é usado na tecnologia de chatbot. Na verdade, os chatbots se tornaram tão avançados; você pode nem saber que está falando com uma máquina.

O uso de PNL, NLG e aprendizado de máquina em chatbots libera recursos e permite que as empresas ofereçam atendimento ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem precisar contratar um grande departamento.

O NLG também pode ser usado para criar conteúdo baseado em dados em escala. Se você produz conteúdo padronizado regularmente, digamos uma história baseada no relatório trimestral de empregos do Departamento do Trabalho, você pode usar o NLG para analisar os dados e escrever uma narrativa básica com base nos números.

Você e sua equipe editorial podem se concentrar em outros conteúdos mais complexos.

A Associated Press já usa NLG para criar relatórios de ganhos, de acordo com o Marketing Artificial Intelligence Institute.

Qual é a diferença entre PNL, NLU e NLG?

PNL, NLU e NLG desempenham um papel importante em ensinar as máquinas a pensar mais como humanos. Eles simplesmente abordam diferentes partes do problema de IA conversacional. Como você faz com que as máquinas reconheçam, entendam e gerem linguagem natural? Como você o usa para responder a consultas de pesquisa e criar conteúdo em escala?

Vamos dar um exemplo específico para ilustrar como essas funções funcionam juntas.

Você chega em casa do trabalho e se pergunta como suas ações se saíram hoje. Depois de dizer ao seu dispositivo inteligente para acender as luzes e aumentar o calor, você pergunta: “Ei, Google, como foi o mercado de ações hoje?”

Seu dispositivo Google Home ouve sua consulta e, em seguida, a PNL entra em ação. Ele pega sua pergunta e a divide em partes compreensíveis – “mercado de ações” e “hoje” sendo as palavras-chave nas quais se concentra.

Em seguida, ele compara sua consulta com consultas semelhantes feitas ao Google em geral e tenta entender o que você está perguntando. Isso é NLU.

Depois de entender que você deseja saber os números de fechamento do NASDAQ, Dow Jones e S&P 500, ele rastreia a web em busca de conteúdo que melhor responda à sua pergunta.

Uma vez que tenha dados de uma fonte confiável, como a Bloomberg, ele extrai os dados relevantes e os entrega em linguagem simples. Isso é NLG. Sua resposta é algo como: “De acordo com a Bloomberg, o NASDAQ caiu 1,5 ponto, mas o Dow subiu 77 e o S&P subiu 5 pontos”.

Você pode perguntar sobre ações específicas que possui e o processo começa novamente.

O melhor do aprendizado de máquina é que, se você fizer essas duas perguntas regularmente, seu dispositivo inteligente poderá começar a antecipar sua solicitação, fornecendo seus números de ações junto com os números gerais do mercado ao mesmo tempo.

Por que tudo isso é importante?

O Marketing Artificial Intelligence Institute destaca a importância de toda essa tecnologia para o futuro do marketing de conteúdo. Um dos desafios mais difíceis para os profissionais de marketing, que abordamos em vários posts, é a capacidade de criar conteúdo em escala.

Agora, imagine que você está do outro lado dessa solicitação de pesquisa. Você é quem cria conteúdo para a Bloomberg, ou CNN Money, ou até mesmo para uma corretora. Você fez sua pesquisa de marketing de conteúdo e determinou que relatórios diários sobre o desempenho do mercado de ações podem aumentar o tráfego para seu site.

Mas criar o mesmo relatório todos os dias é demorado. NLP, NLU e NLG podem criar conteúdo para você. O NLP e o NLU analisarão o conteúdo do mercado de ações e o dividirão, enquanto o NLG pegará os dados aplicáveis ​​e os transformará em uma história modelo para o seu site.

Mas há outra maneira pela qual a IA e todos esses processos podem ajudá-lo a dimensionar o conteúdo.

Imagine que você tivesse uma ferramenta que pudesse ler e interpretar conteúdo, encontrar seus pontos fortes e suas falhas e, em seguida, escrever postagens de blog que atendessem às necessidades dos mecanismos de pesquisa e de seus usuários.

Na verdade, estamos cada vez mais perto dessa ferramenta.

Na verdade, a ferramenta do MarketMuse chega bem perto. Ele usará NLP e NLU para analisar seu conteúdo no nível individual ou holístico. Embora não possa escrever postagens de blog inteiras para você, pode gerar resumos que cobrem todas as perguntas que devem ser respondidas, as palavras-chave que devem aparecer e os links internos e externos que devem ser incluídos.

A IA e o aprendizado de máquina abriram um mundo de possibilidades para equipes de marketing, vendas e atendimento ao cliente. Alguns criadores de conteúdo desconfiam de uma tecnologia que substitui escritores e editores humanos.

Mas ele pode realmente liberar profissionais editoriais, assumindo as tarefas rotineiras de criação de conteúdo e permitindo que eles criem o conteúdo valioso e aprofundado que seus visitantes estão pesquisando.