O Que É pesquisa de linguagem natural?

a pesquisa mudou muito desde os primeiros dias da Internet. Os usuários agora esperam resultados rápidos e personalizados ao explorar um site ou mecanismo de pesquisa, e é menos provável que experimentem várias palavras-chave diferentes apenas para encontrar o que procuram. Com o surgimento de novas tecnologias de computação, os sites estão começando a oferecer uma experiência de pesquisa mais natural, fornecendo maneiras inovadoras de explorar conteúdo — principalmente por meio da pesquisa em linguagem natural. A pesquisa está rapidamente se tornando uma conversa bidirecional.

o que é pesquisa de linguagem natural?

a pesquisa de linguagem Natural permite que os usuários falem ou digitem em um dispositivo usando seu idioma diário em vez de palavras-chave. Os usuários podem usar frases completas em sua língua nativa como se estivessem falando com outro ser humano, deixando o computador para transformar a consulta em algo que possa entender.

pesquisa de linguagem natural vs. pesquisa de palavras-chave

graças ao Google e a outros mecanismos de pesquisa, os usuários se acostumaram a usar pesquisas de palavras-chave. Mas as pesquisas de palavras-chave não são uma maneira intuitiva de os usuários fazerem perguntas, e os usuários são muito ruins em usá-las para encontrar o que precisam. Eles forçam os usuários a retirar palavras de pergunta e outra linguagem Conectiva para formar cadeias de texto literais que o mecanismo de pesquisa pode usar para consultar dados. Também pode exigir esforço por parte da empresa para extrair a intenção de pesquisas de palavras-chave.

embora os sistemas de pesquisa de palavras-chave normalmente permitam alguma forma de perguntas compostas, eles geralmente forçam os usuários a construir manualmente uma estrutura de pesquisa complexa. Por exemplo, em vez de fazer uma pergunta simples, como “o que é uma receita vegetariana com tomate e queijo?”, espera-se que você procure algo mais como “receita vegetariana” queijo de tomate.

com o surgimento de assistentes de voz digital como Siri e Alexa, no entanto, as pessoas estão se acostumando a ter conversas com seus dispositivos em frases completas e gramaticalmente complexas. O efeito é que muitos usuários agora formam consultas como perguntas sobre diferentes dispositivos e plataformas. Os usuários estão se acostumando a usar a linguagem natural para obter informações e esperar resultados rápidos. Portanto, é essencial que Sistemas de busca de todos os tipos possam começar a aceitar pesquisas de linguagem natural.

história da pesquisa em linguagem natural

embora os avanços na ciência da computação e na velocidade da computação tenham permitido avanços na pesquisa em linguagem natural, as tentativas de implementar esses sistemas realmente remontam aos primeiros dias da internet e da web.

em 1993, o laboratório de Inteligência Artificial do MIT desenvolveu o sistema de resposta a perguntas em linguagem natural START. Embora não fosse tecnicamente um mecanismo de pesquisa na Internet, o sistema START permitia que os usuários pesquisassem uma enciclopédia online de informações usando frases completas em linguagem natural.

alguns anos depois, em 1996, Ask Jeeves foi lançado. Este foi o primeiro motor de busca que permitiu aos usuários explorar a web através da linguagem natural. Descobriu-se, no entanto, que Jeeves estava um pouco à frente de seu tempo. Logo em seguida, o Google lançou um mecanismo de pesquisa de palavras-chave e rapidamente construiu um sistema poderoso com pontuação de relevância impressionante que supera facilmente os resultados de seus concorrentes. Quase duas décadas depois, o Google e outros mecanismos de pesquisa começaram a perceber o valor da pesquisa em linguagem natural e a desenvolver ainda mais a experiência que a Ask Jeeves estava tentando oferecer.

como funciona a pesquisa de linguagem natural

a pesquisa de Linguagem Natural usa uma técnica avançada de ciência da computação chamada processamento de linguagem natural (PNL). Esse processo usa grandes quantidades de dados para executar modelos estatísticos e de aprendizado de máquina para inferir significado em frases gramaticais complexas. Isso se tornou muito mais viável na última década, à medida que as empresas de internet coletam mais e mais dados. O poder de computação está crescendo a taxas exponenciais para permitir o processamento desses dados.

o poder da linguagem natural vem da capacidade de não apenas analisar perguntas, mas também de quebrar o significado em frases compostas e contextuais. Por exemplo, se um cliente perguntou a uma loja de comércio eletrônico ” que tamanho Camisetas você tem para meus filhos?”, o sistema de busca pode determinar que o cliente está procurando camisetas na categoria kids e quer saber quais tamanhos estão em estoque. Se a loja tiver histórico de compras e pesquisas anteriores neste cliente, pode até ser capaz de determinar o tamanho ideal das Roupas e estilos preferidos.

não é mais a pesquisa de linguagem natural simplesmente uma ferramenta para obter fatos básicos, como o clima, de um assistente pessoal. Cada vez mais, os consumidores estão começando suas viagens de compras e exploração de marca diretamente através de assistentes de voz ou pesquisando por voz no celular. É essencial, portanto, que as empresas garantam que estão otimizando suas tecnologias e funis de vendas para garantir que esses consumidores possam se envolver com eles em linguagem de conversação.

quatro dicas para projetar um site amigável para pesquisa em linguagem natural

ao otimizar o site para pesquisa em linguagem natural, muitos sites se concentram excessivamente em SEO e não priorizam a experiência do usuário. No final, no entanto, o objetivo da pesquisa em linguagem natural é fornecer aos clientes uma interface útil, intuitiva e envolvente para explorar o site. Aqui estão algumas dicas de design que mantêm a experiência do usuário em mente:

1. Projete um mecanismo de pesquisa por voz que reduza o palheiro

os sistemas de pesquisa devem aproveitar todas as informações e contextos que eles têm disponíveis. Perfis de usuários e pesquisas anteriores, por exemplo, podem ajudar a fornecer informações valiosas sobre o que um usuário pode querer. Isso é particularmente útil se uma consulta de voz for um pouco vaga, pois o mecanismo de pesquisa pode inferir significado com base no contexto. Além disso, configurar filtros para segmentar dados indexados por categorias predefinidas pode ajudar a refinar pesquisas para fornecer aos usuários resultados mais relevantes.

2. Faça pesquisas e entenda como os usuários realizam pesquisas de conversação

embora as ferramentas de processamento de linguagem natural sejam poderosas para entender o significado geral, a maioria das empresas descobrirá que existem nuances em seus setores ou domínios que precisam ser ajustados. Revisar e analisar regularmente as pesquisas do usuário pode ajudar a expor essas tendências nas pesquisas para que os modelos possam ser otimizados de acordo.

3. Teste o conteúdo do site para classificação com consultas de pesquisa naturais

além de revisar a precisão da pesquisa, é importante que o conteúdo real do site seja construído de forma que os mecanismos de pesquisa de linguagem natural possam corresponder corretamente às consultas. Tente executar consultas de pesquisa comuns para ver como o conteúdo está sendo classificado e ajustar gradualmente o conteúdo para ver como isso afeta os resultados.

4. Use o idioma diário no conteúdo do site e responda às necessidades do cliente

usar o idioma de conversação no conteúdo do site ajudará a garantir que as perguntas e necessidades dos usuários estejam sendo respondidas. Para perguntas comuns que podem não ser respondidas diretamente no conteúdo, pode ser útil adicionar respostas a essas perguntas em uma seção de Perguntas Frequentes ou página dedicada para que os usuários ainda possam localizar as respostas.

em resumo, projetar um site amigável de pesquisa em linguagem natural envolve o uso de dados para fornecer contexto a pesquisas, ajustar algoritmos de pesquisa e filtros para o domínio de negócios específico e estruturar o conteúdo do site para se adequar bem aos padrões de pesquisa de conversação. Esses processos ajudarão os clientes a se acostumarem com a transição para uma experiência mais conversacional com seu site.