Processamento de Linguagem Natural e as suas aplicações no negócio eletrónico

Resumo

O advento da big data e a capacidade de extrair insights de dados não estruturados abriram novos caminhos para as empresas. Neste artigo científico reunimos diferentes exemplos de aplicação de Processamento de Linguagem Natural (PLN) em específico no ambiente de negócios eletrónicos. O objetivo principal foi investigar que tipo de análises e técnicas estão a ser utilizadas para extrair conhecimento de Big Data, mais concretamente de dados não estruturados, e dentro deste tipo, dados textuais e quais aplicações concretas derivam da PNL no contexto de e-business. Sendo a PLN um tipo de Inteligência Artificial (IA) que utiliza Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) com o objetivo de desenvolver uma tecnologia que aprende, e toma decisões com base no que aprendeu, foi importante entender o que é o fluxo de trabalho de um projeto de ML e, portanto, a revisão da literatura está muito focada nesse ponto. Concluiu-se que o PLN é um processo complexo cujas aplicações são diversas e relevantes no contexto dos Negócios Eletrónicos. Hoje em dia, o PLN é utilizado para completar tarefas como classificação de texto, filtração de conteúdo, análise se sentimento, modelação de língua, tradução, e sumarização e aplicações como chatbots, assistentes de voz e sistemas de recomendação. No futuro, é expectável que o PLN tenha maior influência em distintas áreas de negócio como a gestão de novos produtos e sistemas de recomendação; segmentação, segmentação e análise de clientes e usuários; posicionamento, comunicação e marketing da marca; análise de concorrentes; e gestão de riscos, sustentabilidade e responsabilidade social. Especialistas da área acreditam também que haverá possivelmente uma mudança de paradigma no AI que passará a utilizar técnicas de Reinforcement Learning o que permitirá o desenvolvimento de agentes de AI mais avançados, adaptativos e polivalentes, e que humanos e máquinas coabitem de forma mais colaborativa.