NLP (natural language processing) ou processamento de linguagem natural (PLN em português) é a tecnologia usada para ajudar dispositivos tecnológicos a entenderem a linguagem do ser humano de maneira a responder suas demandas.

Um dos componentes mais importantes para chatbots é o NLP. Em inglês, a sigla significa Natural Language Processing, que traduzido fica Processamento de Linguagem Natural. Algo que pode parecer simples para quem lida bem com tecnologia, mas que pode ser nebuloso para outras pessoas.

Neste post, vamos aprender tudo sobre NLP e entender alguns desafios para a Inteligência Artificial. Mas resumidamente, esse processo é responsável por praticamente todas as boas experiências conversacionais que temos com máquinas.

Continue lendo para saber mais sobre NLP e conhecer tudo sobre o assunto!

O que é NLP?

Antes de mais nada, o processamento de linguagem natural é uma área dentro da Inteligência Artificial (IA) que se dedica a desenvolver a capacidade da tecnologia em entender a linguagem dos seres humanos.

Muitas pessoas confundem NLP com linguagem de programação. Mas há diferenças: enquanto a linguagem natural diz respeito a linguagem usada por nós, humanos, para nos comunicarmos, a segunda linguagem é a usada exclusivamente por dispositivos tecnológicos como os computadores.

Neste contexto, entre as linguagens de programação mais comuns, podemos citar Java, Python e Ruby. Os programadores utilizam essas linguagens para criar sistemas e aplicações.

O NLP serve como um tradutor que permite que a tecnologia entenda o usuário mesmo ele usando a linguagem natural. Por exemplo:

os sistemas de inteligência artificial de nosso smartphone (a SIRI do IOS, por exemplo);
as ferramentas de IA generativa como Chat GPT, Gemini, DeepSeek e Grok;
o chatbot de uma empresa com a qual nos relacionamos.

Um intermédio entre máquina e humanos

O NLP possui um funcionamento complexo, que pode extrair informações a partir do contato com usuários e comunicá-las para uma máquina, como uma IA conversacional.

Ou seja, o NLP é indispensável para permitir que a máquina compreenda o que está sendo dito e possa estruturar a melhor resposta.

Resumidamente, a inteligência artificial usa o processamento de linguagem natural (NLP) para entender a linguagem humana e responder o usuário utilizando a mesma linguagem. Isso significa que ela traduz tanto a demanda do usuário para a máquina quanto a resposta da máquina para o usuário.

Além do NLP, alguns outros conceitos estão incluídos no processamento da Inteligência Artificial, entre eles Machine Learning (ML) e Deep Learning NLP.

Quando o assunto é NLP, o deep learning costuma se “encaixar” melhor, pois, este ramo na ML se propõe a desenvolver um tipo de aprendizagem profunda, que utiliza redes neurais artificiais para melhorar a compreensão da máquina acerca de elementos como reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural.

Leia também: Qual a diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning?

Como surgiu o NLP?

O Processamento de Linguagem Natural (NLP) tem suas raízes na interseção da linguística, ciência da computação e inteligência artificial. Seu desenvolvimento começou na década de 1950, quando pesquisadores começaram a explorar maneiras de ensinar máquinas a entender e processar a linguagem humana.

Um dos primeiros marcos foi o Teste de Turing, proposto por Alan Turing em 1950. Nos anos 1950 e 1960, surgiram os primeiros modelos baseados em regras gramaticais e linguísticas, como o Georgetown-IBM experiment (1954).

A década de 1980 trouxe um avanço significativo com o uso de técnicas estatísticas e aprendizado de máquina, permitindo que os modelos aprendessem padrões a partir de grandes volumes de dados em vez de depender apenas de regras manuais.

Com o crescimento da internet e da disponibilidade de dados textuais, métodos como Modelos de Markov Ocultos (HMMs) e Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs) ganharam destaque na análise de texto.

Nos anos 2010, a NLP passou por uma revolução com a ascensão das redes neurais e do aprendizado profundo (deep learning), levando a NLP a um novo patamar, ao permitir uma compreensão contextual muito mais avançada da linguagem humana.

Como funciona o NLP?

Você com certeza já notou que o Google e as redes sociais já são capazes de entender o comportamento e as necessidades de seus usuários, oferecendo a eles conteúdo relevante, personalizado e na hora certa!

Com o crescente uso de tecnologias com inteligência artificial, é necessário que os dispositivos entendam os usuários, oferecendo melhores experiências e respostas às suas necessidades.

Isso torna o usuário mais exigente com a capacidade de uma empresa, ou de um canal de comunicação, em oferecer melhores experiências de acordo com suas interações anteriores, comportamentos e necessidades.

Mas você já pensou como a linguagem humana por ser confusa ou mesmo ambígua?

Por exemplo, algumas palavras normais no nosso dia a dia possuem significados diferentes. A palavra “banco” pode ser usada para banco de sentar ou banco como instituição financeira. Logo, como um sistema tecnológico pode entender essa diferenciação?

A importância do contexto

Os sistemas de NLP permitem que a tecnologia usada não apenas entenda o significado literal de cada palavra que está sendo dita, como também considere aspectos como:

contexto da conversa;
significados sintáticos e semânticos;
interprete os textos;
análise de sentimentos e mais.

Como citado acima, para lidar com toda essa complexidade de interpretação e diálogo, a Inteligência Artificial e seus sistemas utilizam a tecnologia de aprendizado de máquina, ou deep learning.

Por meio dessa funcionalidade, os sistemas aprendem a cada interação e refinam sua capacidade de resposta.

Um modelo de NLP aplicado a inteligência artificial precisa dominar dois elementos básicos de uma interação:

intenção;
entidade.

A intenção é o elemento principal desse fluxo. No caso de um chabot, ela é a razão que levou um usuário a mandar uma mensagem, como “receber segunda via de boleto”.

Já o conceito de entidade está ligado ao desejo detectado pelo chatbot. Ainda no exemplo acima, a entidade da frase “receber segunda via de boleto” poderia ser “boleto” ou “segunda via de boleto”.

Antes de serem lançadas no mercado, as ferramentas de inteligência artificial são treinadas por equipes especializadas, que fornecem os dados iniciais para que o sistema possa identificar intenções.

A partir disso, e com o início da utilização dos sistemas pelos usuários, as máquinas continuam aprendendo, o que permite que elas ofereçam mais qualidade e exatidão a cada interação.

Quais são as principais técnicas de NLP?

O Processamento de Linguagem Natural (NLP) envolve diversas técnicas que permitem a análise, interpretação e geração de texto de forma automatizada. Algumas das principais técnicas utilizadas incluem:

Tokenização: Divisão de um texto em unidades menores, como palavras ou frases, facilitando a análise posterior;
Lematização e stemming: Processos que reduzem as palavras às suas formas básicas (radicais), ajudando a normalizar o texto e reduzir a variabilidade linguística;
Análise de sentimento: Identificação da polaridade emocional de um texto, classificando-o como positivo, negativo ou neutro;
Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER): Identificação e categorização de elementos-chave em um texto, como nomes de pessoas, locais e organizações;
Tagging Gramatical (POS Tagging): Identificação das classes gramaticais das palavras (substantivos, verbos, adjetivos, etc.), útil para análise sintática e compreensão do contexto;
Parsing sintático e semântico: Estruturação das sentenças para entender sua gramática e significado, essencial para tarefas avançadas de NLP;
Modelos de representação de texto: Métodos como Bag-of-Words (BoW), TF-IDF e embeddings (Word2Vec, GloVe, BERT) para transformar textos em representações numéricas compreensíveis por máquinas;
Tradução automática: Uso de redes neurais e modelos estatísticos para traduzir textos entre idiomas;
Geração de texto: Criação automática de textos coerentes a partir de dados ou padrões aprendidos, como em chatbots inteligentes e assistentes virtuais;
Resumo automático: Síntese de textos longos para capturar informações essenciais de forma concisa.

Essas técnicas são frequentemente combinadas para criar soluções avançadas de NLP, como motores de busca inteligentes, assistentes virtuais, sistemas de recomendação e chatbots.

Principais usos do NLP

Até aqui entendemos, entre outras coisas, que o NLP faz parte da dinâmica de aprendizado de máquina que permite que um computador entenda, analise e simule a linguagem humana. Mas quais são seus usos mais comuns?

Plataforma de busca online

Você provavelmente já realizou uma busca no Google. Inclusive, este artigo pode ter sido encontrado a partir de uma pesquisa nessa plataforma. Acertamos?

Não só o Google, mas todos os mecanismos de pesquisa passam por um processo de compreensão do que um usuário está buscando para, a partir disso, apresentar os resultados que consideram mais relevantes para aquele usuário.

O mecanismo de busca também precisa entender o conteúdo que está nas páginas que serão oferecidas como resultado, para que ele possa saber qual corresponde melhor ao item pesquisado.

Tudo isso é feito em segundos, através de NLP, IA, entre outras tecnologias!

Previsão de pesquisas

Ainda pensando no Google, você já reparou que ele tenta prever o que você vai pesquisar?

Isso mesmo! Além de entender o que você está pesquisando, o sistema também tenta adivinhar e sugerir uma pesquisa!

Isso acontece porque ele aprendeu o que os usuários costumam pesquisar com os termos que você começou a digitar, bem como entender seu comportamento de pesquisa.

Assistentes virtuais

A Siri do iPhone ficou famosa desde que surgiu, pois era sinal de que a inteligência artificial estava chegando na casa das pessoas e conversando com elas.

Atualmente existem outros sistemas que funcionam como assistente virtual, como a Alexa, assistente virtual da Amazon e o Google Home. Ambos atuam para entender os usuários e realizarem tarefas rapidamente.

Chatbots

É claro que o NLP para chatbot não poderia ficar de fora de uma lista com os principais usos do NLP.

Esse dado é relevante porque não importa se você é um simples usuário ou empreendedor, em ambos os casos essa tecnologia estará presente na sua vida de maneira ainda mais ativa e cotidiana.

Chatbot é um software de comunicação que funciona dentro de aplicativos de mensagens como WhatsApp e Facebook Messenger.

Por meio deles, os usuários trocam mensagens com empresas, estabelecendo uma conversa com um robô, ou se preferir, com uma máquina, geralmente dotada de inteligência artificial.

Por meio do NLP chatbot, o sistema compreende as demandas dos clientes e responde usando o processamento de linguagem natural.

Existem muitos outros exemplos de sistemas que usam o NLP, como:

Google Translate;
Filtro de spam do e-mail;
Correção automática em sistemas como Google Docs, e mais.

IAs Generativas

As IAs generativas, como o Chat GPT, Gemini, DeepSeek, e muitas outras, são algumas das principais aplicações da NLP (Natural Language Processing).

Assim como os chatbots, essas tecnologias, que ganharam destaque nos últimos anos, utilizam técnicas de NLP, em conjunto com outras tecnologias, como machine learning, redes neurais e deep learning, para entender as demandas dos usuários e gerar respostas coerentes e coesas.

Veja também: AI First + aplicativos de mensagens: descubra como essa tendência está revolucionando o mundo dos negócios

Principais desafios do NLP

Tudo muito bem, tudo muito bom, mas NLP ainda tem muitos desafios pela frente.

Evolução constante

O primeiro deles é continuar sua evolução dentro de seu próprio conceito.

Ou seja, se manter em constante busca por melhoria na compreensão e geração da linguagem natural, indo além do mero significado.

Isso porque é cada vez mais imperativo uma comunicação eficaz entre máquina e usuário, seja para resolver as demandas dos clientes a qualquer hora do dia ou da noite, como é o caso dos usos do chatbot nas empresas para:

reduzir custos nas empresas;
ampliar a satisfação do cliente;
tornar o relacionamento entre negócios e consumidores mais estreito e menos burocrático;
automação de atendimento;
facilitar a execução de tarefas simples e automáticas, como transferir dinheiro para um outra conta usando apenas a voz e muito mais!

A vida atual pede agilidade, economia de tempo e facilidade. Todos os dias novas demandas do mercado surgem, por isso o NLP deve manter sua evolução para ser cada vez mais indispensável no dia a dia de todo mundo.

Adaptação à linguagem informal

O segundo aspecto desafiador é a adaptação a uma linguagem mais coloquial, que muitas vezes tem sua pontuação omitida, além da grafia incorreta.

Compreender quando tudo isso acontece e entender o que o usuário gostaria de ter escrito é, sem dúvida, uma demanda obrigatória e bastante complexa.

Entendimento além das palavras

Um outro desafio ainda maior é fazer com que a máquina/robô possa compreender o que há além das palavras.

Quando uma pessoa conversa com outra por meio da fala, o diálogo que se estabelece vai muito além das palavras trocadas.

Tom de voz e respiração dizem muito sobre o estado dos interlocutores e pode fazer toda a diferença para a compreensão sobre a melhor maneira de responder a quem se dirige a você.

Exemplos de NLPs

Existem sistemas de NLP que devem ser integrados ao sistema que você deseja usar para comunicar máquina e usuário.

No caso da implementação de um chatbot, você usa um dos sistemas de NLP em conjunto com a plataforma de chatbot, para que ambos trabalhem para desenvolver seu bot e oferecer uma melhor experiência para os usuários.

A seguir, dois exemplos de NLP:

DialogFlow (Google)

O DialogFlow é simples de usar e oferece uma experiência muito intuitiva para quem deseja adotar o NLP para a criação de chatbots.

Você pode usar o sistema de machine learning para compreender o que os usuários querem dizer a você por meio de seus canais digitais, bem como retransmitir a mensagem em resposta.

LUIS (Microsoft)

LUIS parece um nome de pessoa, mas na verdade é uma sigla para Language Understanding Intelligent Service, ou, Serviço Inteligente de Compreensão de Linguagem.

Por definição, esse provedor de NLP chatbot facilita a comunicação entre seres humanos e máquinas.

Para isso, ele busca reconhecer não apenas as palavras usadas em uma conversa, mas também reconhecer a intenção de uma solicitação por meio de reconhecimento de voz.

O objetivo da Microsoft com o LUIS é possibilitar que mesmo pessoas sem formação e conhecimentos avançados possam criar sistemas de inteligência virtual e aplicá-los em seus negócios.

Também é um serviço baseado em machine learning que permite a compreensão entre usuários e máquinas, durante a troca de mensagens em variadas situações.

NLP no dia a dia das empresas

Resumidamente, o uso de sistema de processamento de linguagem natural (NLP) permite que a comunicação entre máquinas e humanos se torne mais espontânea.

O contato com ferramentas de IA está se tornando cada vez mais comum para as pessoas e vantajoso para as empresas, que podem usar a tecnologia para:

oferecer melhores experiências de atendimento para seus clientes;
reduzir custos;
automatizar o atendimento;
otimizar ações de marketing e vendas e por aí vai!

Compreender o que é NLP auxilia no entendimento de como a inteligência artificial funciona e porque ela está sendo tão bem aceita pelos usuários.

Uma das maneiras mais comuns do uso de todo esse conjunto de tecnologias e sistemas é a criação de chatbot para empresas. Seja no atendimento, para marketing ou vendas, essa funcionalidade oferece muitas vantagens para negócios, se tornando inclusive um diferencial competitivo de mercado.

Com um bom sistema de chatbots você poderá criar:

Para entender melhor o impacto do NLP na prática, confira o case da XP Investimentos.

Utilizando um Contato Inteligente potencializado por IA generativa, que por sua vez utiliza NLP em seu desenvolvimento, a XP aumentou em 3,6x a eficiência do seu time de vendas, reduziu em 99,99% o tempo para primeira resposta e reduziu o total de tickets desqualificados em 70%.

Como você pôde notar, a tecnologia traz avanços revolucionários para nossas vidas, a ponto de nos perguntarmos como vivemos sem algumas invenções até o dia de hoje. E isto também se aplica ao contexto empresarial!

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