Tudo o que Você Precisa Saber

A geração de linguagem natural (NLG) é um componente central de como a IA generativa funciona—e isso a torna digna de compreensão.

Isso porque a IA generativa está, cada vez mais, transformando a forma de fazer negócios:

Os profissionais de marketing e líderes empresariais estão usando IA generativa para redefinir o que é possível na criação de conteúdo, graças à NLG.

Mas, afinal, o que é NLG?

No Marketing AI Institute, gastamos anos estudando tecnologias de IA e seu impacto no marketing—incluindo NLG.

Destilamos nossa experiência neste post, que contém tudo o que você precisa saber sobre essa tecnologia transformadora de IA.

O que é a geração de linguagem natural (NLG)?

A NLG é a capacidade da IA de transformar dados em linguagem natural. Assim, a NLG é uma IA que pode escrever ou falar em linguagem.

Chatbots, assistentes de voz e ferramentas de escrita de IA (para citar apenas alguns) utilizam NLG. Basicamente, qualquer sistema de IA que produz texto está aproveitando a NLG de alguma maneira para fazê-lo.

(Isso inclui o ChatGPT.)

Como a NLG funciona?

Pode parecer mágica ver uma máquina escrever texto de repente. Mas, na verdade, são apenas algumas tecnologias de IA fascinantes trabalhando juntas. Entre elas estão:

• Modelo de Linguagem: Este é o ‘cérebro’ da IA treinado em enormes quantidades de texto em que você insere seu prompt ou dados. Os modelos de linguagem aprendem padrões e nuances, permitindo-lhes gerar texto que soa humano.
• Processamento de Linguagem Natural (NLP): Pense na NLP como a ‘habilidade de leitura’ da máquina. NLP refere-se à capacidade da máquina de decompor e entender seus comandos, prompts e os dados que você fornece.
• Compreensão de Linguagem Natural (NLU): A NLU se concentra na ‘compreensão’. Isso significa que a máquina analisa o significado e relacionamentos dentro dos dados para garantir que o texto gerado seja preciso e faça sentido.

Usando esses componentes, a NLG produz texto em um processo passo a passo:

1. Entrada de Dados: O sistema de NLG recebe dados estruturados (por exemplo, prompts, planilhas, entradas de banco de dados).
2. Análise NLP: A NLP decompõe os dados, identifica partes do discurso e analisa a sintaxe.
3. Interpretação NLU: A NLU determina o significado e os relacionamentos dentro dos dados para guiar o processo de geração de texto.
4. Planejamento de Conteúdo: O sistema de NLG decide quais informações incluir e como estruturar frases e parágrafos.
5. Geração de Texto: O modelo de linguagem produz a saída final, elaborando um texto legível por humanos com base nos dados e insights da NLP e da NLU.

Qual é a diferença entre NLG e NLP?

Com todas essas siglas, pode ser difícil saber o que é o quê. Então, vamos descomplicar um pouco mais.

A NLG é o processo de traduzir dados em texto ou fala usando IA. O processamento de linguagem natural (NLP) é o que fornece esses dados para a NLG.

O processamento de linguagem natural é o processo de traduzir com precisão o que você diz em dados legíveis pela máquina, para que a NLG possa usar esses dados para gerar uma resposta.

Depois de tudo, a máquina precisa “compreender” o prompt ou a conversa para elaborar uma resposta. Em outras palavras: a NLP lê (ou ouve), enquanto a NLG escreve (ou fala).

Qual é a diferença entre NLG e NLU?

A NLP traduz o que você diz em dados. Um sistema de NLG usa esses dados para gerar linguagem. Mas e se a resposta da máquina não fizer sentido? É aí que entra a compreensão de linguagem natural (NLU).

A compreensão de linguagem natural é uma IA que usa modelos computacionais para interpretar o significado por trás da linguagem humana. Ela analisa os dados produzidos pela NLP para entender o significado das suas palavras e os relacionamentos entre conceitos.

A NLG gera uma linguagem que soa humana. A NLU garante que essa linguagem que soa humana realmente signifique algo. Se a NLU fizer seu trabalho, você recebe uma resposta de um chatbot ou assistente de voz que faz perfeito sentido.

Quais são algumas aplicações comuns da NLG?

Agora, vamos ao que importa:

Como a NLG é realmente utilizada?

A tecnologia NLG tem inúmeras aplicações comerciais. Você quase certamente experimenta a NLG diariamente—seja consciente disso ou não. Aqui estão apenas alguns exemplos de aplicações avançadas de NLG:

• Chatbots e Assistentes Virtuais: Sistemas de IA conversacional com NLG respondem a perguntas comuns, solucionam problemas e até fazem pedidos 24 horas por dia, 7 dias por semana, liberando agentes humanos para questões mais complexas.
• Assistentes de Voz: Assistentes de voz como Alexa e Siri usam NLG para entender seus pedidos, fornecer informações e controlar dispositivos inteligentes.
• Tradução Automática: O software NLG possibilita a tradução em tempo real, tornando websites, documentos e conversas acessíveis a um público global, independentemente do idioma que falam.
• Criação de Conteúdo: As ferramentas NLG podem gerar desde descrições básicas de produtos e postagens em mídias sociais até resumos e até artigos completos. Hoje, a geração de conteúdo automatizada em larga escala é possível em postagens de blogs, páginas de destino, descrições de produtos e mais.
• Relatórios Automatizados: A NLG transforma dados brutos em relatórios claros e perspicazes, economizando tempo precioso para os analistas. Plataformas de análise com NLG podem até decompor dados complexos, tornando descobertas acessíveis a interessados não técnicos.
• Análise de Sentimentos: A NLG ajuda as empresas a entender como os clientes se sentem sobre sua marca, produtos ou serviços ao analisar as emoções expressas na linguagem.
• Hiperpersonalização: A NLG pode personalizar conteúdos e recomendações com base nas preferências e comportamentos passados de uma pessoa, levando a uma experiência mais envolvente.

Quais ferramentas de geração de linguagem natural (NLG) você deve explorar?

Qualquer ferramenta de IA generativa que produz texto também utiliza NLG. Portanto, você tem muitas ferramentas, incluindo o ChatGPT, que você pode explorar a partir de agora. Para uma lista completa e abrangente, confira nossa lista de mais de 40 ferramentas de escrita de IA generativa impressionantes.