Como a PNL está automatizando o processo completo de análise de texto para empresas?

Em um mundo onde geramos 2,5 quintilhões (número de zeros = 18!) com bytes de dados todos os dias, a análise de texto se tornou uma ferramenta fundamental para estruturar os dados e obter os principais insights. Os dados organizados e perspicazes valem milhões de dólares no cenário atual e não é segredo que o Uber e o Airbnb são tão bem-sucedidos por causa de sua enorme vantagem de dados. O aproveitamento eficaz dos dados permite que as empresas não apenas controlem custos e riscos, mas também concorram com mais eficiência e impulsionem a lucratividade atendendo seus clientes finais com eficiência.

No entanto, é mais fácil falar do que fazer. A maioria das organizações tem dificuldade em categorizar os dados não organizados e gerar insights com base neles. Não apenas os dados textuais, mas também as imagens, áudios e vídeos se tornaram parte integrante do compartilhamento de informações neste mundo digital. Limpar, marcar e converter esses dados em insights significativos adicionou um nível de sofisticação na forma como a análise de texto está sendo tratada atualmente.

Anteriormente, era quase impossível para pequenas empresas colocar as mãos nesse tipo de análise de texto, pois as ferramentas disponíveis no mercado eram muito caras ou precisavam recorrer à mineração de texto de baixo custo, o que lhes dava apenas uma fatia do bolo. Mas as tecnologias emergentes e o esforço constante das pessoas para vencer todas as adversidades produziram resultados surpreendentes. O advento da PNL (Processamento de Linguagem Natural) dotou cada empresa dos meios para analisar uma infinidade de dados. Ela as capacitou a automatizar a maioria dos processos envolvidos, permitindo que elas buscassem diretamente informações acionáveis e, assim, economizando tempo e custos humanos.

O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é o tratamento automático da comunicação humana escrita e falada. Consiste em métodos baseados em linguística e estatística, juntamente com o aprendizado de máquina, para modelar a linguagem a serviço da automação. A PNL emprega uma variedade de metodologias para interpretar as ambigüidades na linguagem humana, incluindo as seguintes: resumo automático, marcação de partes da fala, análise de sentimentos, extração de características, extração de relações e detecção de emoções. Ele leva em conta todos os tipos de dados coletados e alimentados, sejam eles tão simples quanto texto ou tão obscuros quanto arquivos de vídeo.

Existem inúmeras aplicações da PNL quando associadas à mineração de texto para empresas (ou necessidades pessoais). Seja fala ou texto — com volume, velocidade ou complexidade suficientes para fazer com que você busque uma assistência automatizada — ambos podem se beneficiar do Processamento de Linguagem Natural (PNL). Imagine como algoritmos dedicados podem mudar a face de 80% das informações não estruturadas relevantes para os negócios que nos cercam. No futuro, tentarei ilustrar a implementação básica e o caso de uso de várias facetas da PNL e como ela pode nos ajudar na análise de texto.

Tópicos, gramática e semelhanças

Com o uso de vários algoritmos estatísticos, várias categorias são determinadas, as quais, em termos mais técnicos, podem ser denominadas como “Classes de similaridade”. A classificação pode ser explicada como o processo pelo qual várias instâncias são agrupadas em várias classes (ou grupos) com base em vários atributos. Geralmente, o agrupamento pode ser de dois tipos - uma é de classes conceituais, por exemplo, “empresas de smartphones” da Samsung, Nokia, Apple, Xiaomi, etc. Outra classe envolve correferenciamento - agrupando instâncias semelhantes em diferentes categorias de classes diferentes. Por exemplo, “Lionel Messi é o capitão do Barcelona FC. Ele nasceu na Argentina.” pode se referir a um subconjunto diferente. Pode ser classificado em Gênero, Função, Nacionalidade e milhões de classes diferentes. Até mesmo a palavra “Ele” usada para se referir a Lionel Messi também é uma informação. Um dos métodos proeminentes de discernir relacionamentos entre entidades é a análise sintática.

Outra sorte de ter o recurso da PNL no mundo da análise de texto são seus recursos de verificação ortográfica e gramatical. Ao contrário do verificador ortográfico embutido do Microsoft Word (ou do Google Docs), os corretores gramaticais e ortográficos baseados em PNL não se limitam à detecção de um único erro. Por exemplo, a verificação ortográfica normal não identificará dois erros em “Fui lá às três horas”. Por outro lado, tente usar o Stylus, uma das principais interfaces interativas de revisão. Uma abordagem linguística para a verificação gramatical pode envolver a resolução de partes do discurso. O processo envolve etapas como diagramação de frases, marcação de partes do discurso e estudo de relações sintáticas.

E se houver uma maneira de obter a opinião em primeira mão sobre seu estilo de escrita? Adivinha, existem várias ferramentas de revisão disponíveis nos cenários atuais que ajudam você a analisar suas habilidades de redação. Mais duas categorias de análise estilística são o Lymbix, que analisa o sentimento por e-mail, e outra é a moderação automatizada de comentários sociais, que é outra aplicação menos explorada da PNL. A mineração de texto e a PNL são amplamente usadas lado a lado para monitoramento de mídias sociais. A análise é realizada em um conjunto de conteúdo gerado pelo usuário para entender o humor, as emoções e a consciência relacionados a qualquer tópico.

Resumo e tradução da PNL

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Um resumo não é apenas a identificação de linhas-chave ou palavras-chave. Um resumidor precisa ser capaz de gerar uma versão abreviada que transmita todo o significado do texto. Essa é uma das características da PNL, amplamente utilizada por pesquisadores de mercado. A lógica por trás disso não é totalmente incompreensível. A máquina calcula a medida relativa da significância de palavras e frases levando em consideração os dados estatísticos, como frequência de palavras, distribuição e muitos outros atributos. As frases com as melhores pontuações de significância são extraídas e resumidas para formar o “resumo”.

A tradução é outro aplicativo maravilhoso de PNL. Cada idioma tem seu próprio conjunto de gramática, expressões idiomáticas e sintaxe. O principal motivo de um tradutor não é apenas converter o idioma, mas também alterá-lo de forma que o texto resultante faça sentido. Assim como o resumo, a tradução automática envolve a geração de linguagem natural. O tradutor do Google é um dos melhores exemplos de tradução baseada em PNL até hoje.

Reconhecimento de sentimentos e fala

Outro uso popular da PNL é na análise de sentimentos (também conhecida como mineração de opinião). A análise de sentimentos é o processo automatizado de entender uma opinião sobre um determinado assunto a partir da linguagem escrita ou falada. É um dos campos mais promissores do Processamento de Linguagem Natural (PNL) que cria um sistema para identificar e extrair opiniões em um texto. O principal motivo desse sistema envolve:

1. Polaridade: Se um Positivo ou Negativo opinião está sendo aprovada
2. Assunto: O Tópico da conversa ou do contexto.
3. Titular da opinião: Pessoa ou Fonte a partir do qual a opinião está sendo gerada ou expressa.
4. e, claro, o Opinião em si.

Com o uso de sistemas de análise sentimental, todas as informações disponíveis na Internet (mídias sociais, sites de avaliação, fóruns, blogs e muitas outras plataformas geradoras de opinião) são transformadas em dados estruturados de opiniões e sentimentos em relação a produtos, pessoas, serviços, marcas e até política nos dias de hoje. (Trump também diz isso:P). Além disso, o modelo de negócios de muitas grandes empresas depende dessa tecnologia para análise de mercado, atendimento ao cliente e até mesmo criação de produtos. Existem inúmeras aplicações em tempo real de análise sentimental na área de marketing de marca e mídia social, pesquisa de mercado, análise de produtos e atendimento ao cliente.

AGORA QUE VOCÊ SABE

Agora que sabemos um pouco sobre as maravilhas que a PNL pode fazer e vem fazendo no campo da mineração e análise de texto, vamos resumir os contextos de negócios. A PNL está sendo usada em conjunto com a coleta, integração e análise de formas contrastantes de dados on-line, sociais e corporativos. No mundo atual de big data heterogêneo, todos os recursos de extração de texto e fala não funcionam sozinhos. O Processamento de Linguagem Natural (PNL) precisa ser usado para análise de negócios e também para atividades como pesquisa na web, que não envolvem fontes não textuais ou de fala.

O poderoso Komprehend APIs de análise de texto pode compreender uma grande quantidade de texto não estruturado para capacitar vários produtos e empresas. Ele também capacita os pesquisadores de mercado a automatizar tarefas mundanas e demoradas de análise de dados e fornecer a eles dados perspicazes e acionáveis. Atualmente, a Komprehend está fornecendo 11 APIs de análise de texto diferentes para várias tarefas de análise de texto e mudando a forma como a análise de texto foi tratada até o momento. Eles também fornecem serviços de consultoria de IA para explorar o “o quê, por que e como” sobre a implantação da IA nas empresas.

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