Processamento de Linguagem Natural (PNL) com UiPath: Guia Detalhado

A automação de processos robóticos (RPA) está transformando a maneira como as empresas operam, e a integração do Processamento de Linguagem Natural (PNL) eleva essa transformação a um novo patamar. Este artigo explora como combinar o poder do UiPath com as capacidades da PNL para automatizar tarefas que envolvem a compreensão e manipulação da linguagem humana. Descubra os casos de uso, pré-requisitos e um guia passo a passo para implementar a PNL em seus projetos de automação.

O que é PNL?

O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é um campo da inteligência artificial que se concentra na capacidade dos computadores de entender, interpretar e gerar a linguagem humana.

Essencialmente, a PNL serve como a ponte entre a comunicação humana natural e a lógica computacional das máquinas. Ao combinar linguística com inteligência artificial, a PNL possibilita que os sistemas computacionais processem e interpretem grandes volumes de texto e fala, extraindo informações valiosas e automatizando tarefas complexas. Este campo abrange uma variedade de técnicas e algoritmos que permitem aos computadores realizar tarefas como:

• Análise de Sentimentos: Determinar o tom Emocional de um texto (positivo, negativo ou neutro).
• Extração de Entidades: Identificar e categorizar informações importantes, como nomes de pessoas, locais, organizações e datas.
• Tradução Automática: Converter texto de um idioma para outro.
• Geração de Texto: Criar texto coerente e significativo em resposta a uma entrada ou instrução.
• Reconhecimento de Fala: Converter fala em texto, permitindo a interação por voz com dispositivos e aplicativos.
• Compreensão de Linguagem Natural (NLU): Interpretar o significado de uma Frase ou texto, identificando a intenção do usuário.
• Geração de Linguagem Natural (NLG): Produzir texto que soe natural e compreensível para os humanos.

A PNL é um subconjunto da inteligência artificial, que cruza os caminhos da linguística e da ciência da computação. Através do aprendizado de máquina, ou do aprendizado profundo, torna-se possível interpretar e manipular a linguagem humana. Ela possibilita a interação entre humanos e máquinas de forma mais intuitiva e eficiente, marcando o passo para o futuro.

Por que a PNL é importante?

A importância da PNL reside em sua capacidade de automatizar e aprimorar uma vasta gama de processos de negócios. Ao permitir que os computadores entendam a linguagem humana, a PNL abre portas para a automação de tarefas que antes exigiam intervenção humana. Isso resulta em:

• Melhora na eficiência: Automatização de tarefas repetitivas e demoradas.
• Aumento da produtividade: Liberação de funcionários para se concentrarem em tarefas mais estratégicas.
• Redução de custos: Minimização de erros e otimização de recursos.
• Melhora na tomada de decisões: Extração de insights valiosos de dados não estruturados.

A PNL também desempenha um papel fundamental na melhoria da experiência do cliente, através de chatbots inteligentes, suporte ao cliente automatizado e personalização de serviços. Além disso, a PNL impulsiona a inovação em áreas como:

• Medicina: Análise de registros de pacientes para diagnóstico e tratamento.
• Finanças: Detecção de fraudes e análise de risco.
• Marketing: Personalização de campanhas e análise de tendências.
• Jurídico: Extração de informações relevantes de documentos legais.

Casos de Uso da PNL no Mundo Real

A PNL tem aplicações práticas em diversos setores. Para que você possa entender melhor onde ela se encaixa, aqui estão alguns casos de uso

:

• Análise de Sentimentos do Cliente: A PNL pode ser utilizada para analisar o sentimento geral dos clientes em relação a seus produtos ou serviços, extraindo informações valiosas de comentários, avaliações e mídias sociais. Isso permite que as empresas identifiquem áreas de melhoria e ajustem suas estratégias de acordo com as opiniões dos clientes.
• Priorização de Atendimento ao Cliente: A PNL possibilita classificar automaticamente as solicitações de atendimento ao cliente com base na urgência e no tom emocional. Isso garante que os casos mais críticos e clientes insatisfeitos recebam atenção prioritária, melhorando a satisfação do cliente e a eficiência do suporte. Os tipos de resposta que sua empresa pode dar dependem de cada tipo de usuário. Por exemplo, alguém com uma reclamação mais formal, como em e-mail, deve ser respondido antes dos outros.
• Pesquisa de Mercado: Ao analisar dados de texto de diversas fontes, como artigos de notícias, blogs e fóruns, a PNL pode identificar tendências emergentes e padrões de consumo. Isso oferece às empresas insights valiosos para o desenvolvimento de novos produtos, otimização de campanhas de marketing e tomada de decisões estratégicas. Ao fazer uma pesquisa automatizada em vários sites, é possível entender o cenário que você está entrando e como seu produto pode se encaixar nele
• Monitoramento de Marca: A PNL pode ser usada para monitorar a reputação de uma marca em tempo real, rastreando menções em mídias sociais, notícias e outros canais online. Isso permite que as empresas identifiquem e respondam rapidamente a crises de imagem, gerenciem a percepção da marca e construam relacionamentos positivos com os clientes. É possível entender como sua marca é vista em tempo real!

Google Cloud NLP vs. IBM Watson vs. Microsoft Azure: Qual Escolher?

Ao selecionar um provedor de serviços de PNL, é crucial considerar vários fatores, incluindo precisão, custo, facilidade de uso e integração com o UiPath. Cada provedor oferece recursos e modelos exclusivos, e a escolha ideal dependerá das necessidades específicas do seu projeto.

Google Cloud NLP: Conhecido por sua precisão e escalabilidade, o Google Cloud NLP oferece uma ampla gama de recursos de PNL, incluindo análise de sentimentos, extração de entidades e tradução automática. É uma ótima opção para empresas que precisam de Alta precisão e estão dispostas a pagar um preço mais alto.

IBM Watson: O IBM Watson oferece uma plataforma de PNL abrangente com uma variedade de modelos pré-treinados e recursos de personalização. É uma boa opção para empresas que precisam de flexibilidade e controle sobre seus modelos de PNL.

Microsoft Azure: O Microsoft Azure oferece uma solução de PNL acessível e fácil de usar, com integração perfeita com o UiPath. É uma ótima opção para empresas que estão começando com a PNL ou precisam de uma solução econômica.

A tabela abaixo destaca as principais diferenças para te ajudar a escolher:

Lembre-se de avaliar cuidadosamente cada opção e escolher o provedor que melhor atenda às suas necessidades.

Pré-requisitos

Antes de começar a integrar a PNL com o UiPath, é necessário configurar alguns pré-requisitos:

1. Instale o Pacote Cognitive Activities: Este pacote fornece as atividades necessárias para interagir com serviços de PNL no UiPath.
2. Escolha um Provedor de Serviços de PNL: Existem vários provedores de serviços de PNL disponíveis, como Microsoft Azure, Google Cloud NLP e IBM Watson. Crie uma conta em um desses provedores e obtenha as credenciais necessárias para acessar seus serviços. Você precisará da chave para acessar a API da ferramenta!

Passo a Passo: Usando a Atividade Microsoft Text Analysis no UiPath

Este exemplo demonstra como usar a atividade Microsoft Text Analysis para analisar o sentimento de um texto:

**Passo 1: Adicione a Atividade Microsoft Text Analysis ao seu Fluxo de Trabalho

**

Arraste e solte a atividade Microsoft Text Analysis no seu fluxo de trabalho do UiPath.

Passo 2: Configure as Propriedades da Atividade

• Key: Insira a chave de API obtida da sua conta Microsoft Azure.
• ServiceURL: Insira o URL do serviço de análise de texto da Microsoft Azure.
• Text: Insira o texto que você deseja analisar. Este texto pode vir de uma variável, um arquivo ou qualquer outra fonte de dados.
• AnalysisType: Pode ser definido como Language, Sentiment ou KeyPhrases, dependendo do tipo de análise desejada.

Passo 3: Configure as Variáveis de Saída

Crie variáveis para armazenar os resultados da análise:

• Error: Armazena qualquer erro que ocorra durante a análise.
• KeyPhrases: Armazena as frases-chave extraídas do texto.
• Language: Armazena o idioma detectado no texto.
• RawResult: Armazena o resultado bruto da análise (em formato JSON).
• Sentiment: Armazena o valor do sentimento (entre 0 e 1).

Passo 4: Imprima os Resultados da Análise

Use atividades de Log Message para imprimir os resultados da análise no painel Output do UiPath. Conecte os outputs da ferramenta aos logs, para que consiga rastrear e utilizar os dados da melhor forma!

Passo 5: Execute o Fluxo de Trabalho

Execute o fluxo de trabalho e observe os resultados da análise no painel Output.

Exemplo de código de texto para analise:

"Eu finalmente recebi meu microfone MOVO. Quando testei, havia um som estranho no fundo. Devolvi o produto e comprei um microfone Rode em vez disso."

Preços da Análise de Texto Microsoft Azure

Para utilizar a funcionalidade de análise de texto do Microsoft Azure Cognitive Services, os utilizadores têm de se registar numa conta Azure e obter uma chave de API. As opções de preços podem variar, incluindo opções de escalonamento pagas ou gratuitas. É essencial rever os detalhes de preços atuais e considerar o número previsto de transações para escolher a opção mais adequada.

Os Serviços Cognitivos do Azure oferecem níveis gratuitos para avaliação e níveis pagos para produção. É importante notar que a versão de teste gratuita, como a mencionada no vídeo, pode expirar após 7 dias e exigir uma nova conta para continuar o uso gratuito. A versão gratuita apresenta algumas limitações.