O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é o campo da Inteligência Artificial que estuda como as máquinas podem entender e gerar linguagem humana de

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é o campo da Inteligência Artificial que estuda como as máquinas podem entender e gerar linguagem humana de forma significativa. Ele está presente em diversas aplicações do cotidiano, como assistentes virtuais, serviços de tradução, mecanismos de busca e sistemas de

atendimento automatizado. No entanto, antes de programar um sistema que compreenda linguagem, é

necessário que os profissionais pensem logicamente sobre como estruturar o entendimento da linguagem humana. Isso envolve identificar intenções, prever ambiguidades e considerar variações emocionais, sociais e culturais da comunicação.

Essa lógica descritiva é essencial para o sucesso de projetos de IA que utilizam linguagem. Um chatbot mal planejado, por exemplo, pode responder de forma inadequada a uma reclamação ou interpretar mal uma pergunta, comprometendo a experiência do usuário. Assim, o profissional de PLN deve desenvolver uma sensibilidade interpretativa, combinando pensamento lógico com compreensão linguística. A atividade a seguir propõe exatamente esse exercício, em três etapas conectadas: identificar intenções, prever erros de interpretação e propor soluções lógicas.

Coloque-se no papel de um analista de PLN responsável por projetar a lógica de funcionamento de um chatbot para uma empresa de turismo. Seu trabalho não é programar, mas pensar na estrutura linguística e lógica do sistema. Responda às seguintes perguntas, que se complementam entre si:

1. a) Quais seriam três intenções principais que o chatbot deveria reconhecer em mensagens de clientes interessados em pacotes de viagem? Justifique por que essas intenções são prioritárias.
2. b) Com base nessas intenções, quais tipos de erros de interpretação seriam mais comuns em um sistema de PLN? Dê exemplos descritivos.
3. c) Que estratégias lógicas (sem usar programação) você proporia para evitar ou reduzir esses erros e tornar o chatbot mais eficiente?