Build NLP systems that understand customer feedback, classify content, and analyze sentiment for more targeted customer interactions.
Convert spoken language into written text with high accuracy, enabling deeper analysis of customer calls, meetings, and interactions.
Utilize AI to provide real-time translations and automatic summarization of large volumes of text, streamlining communication and document management.
Develop conversational AI systems powered by NLP to enhance customer engagement, offering quick responses to common queries.
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O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é uma tecnologia de IA que permite aos computadores compreender, interpretar e gerar linguagem humana. Os sistemas de NLP utilizam machine learning para analisar a estrutura do texto, extrair significado, identificar sentimento e gerar respostas. As aplicações incluem chatbots, análise de documentos, tradução e geração de conteúdo.
As principais aplicações de NLP incluem chatbots inteligentes para automatizar o atendimento ao cliente, análise de sentimento para avaliar a percepção da marca, processamento de documentos para extrair dados de contratos e faturas, categorização de e-mails, geração de conteúdo e assistentes de voz.
Os sistemas modernos de NLP atingem mais de 95% de precisão em tarefas comuns de compreensão de linguagem, graças a modelos transformer como o BERT e o GPT. A precisão varia consoante a complexidade da tarefa — classificações simples podem alcançar 98%, enquanto análises de sentimento mais subtis tendem a atingir 92–95%.
Sim. As nossas soluções de NLP suportam processamento multilingue em mais de 50 idiomas, incluindo inglês, espanhol, português, mandarim e muitos outros. Utilizamos modelos multilingual transformers e fine-tuning específico por língua para garantir elevados níveis de precisão em todos os idiomas.
Os prazos de implementação de NLP variam entre 3 a 6 semanas para chatbots e análises de texto básicas, e 3 a 4 meses para processamento documental complexo ou modelos de linguagem personalizados. Os fatores que influenciam incluem a disponibilidade de dados, a complexidade da integração e o nível de personalização necessário.
NLP é o campo mais abrangente da inteligência artificial aplicada à linguagem, enquanto os Large Language Models (LLMs, como o GPT ou o Claude) são arquiteturas avançadas dentro desse mesmo domínio. Os LLMs destacam-se na geração de conteúdo e em tarefas de raciocínio complexo, embora exijam mais recursos.
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