Classificação de texto: aplicativos e casos de uso

Análise de texto, como um todo, é um campo de estudo emergente. Áreas como marketing, gerenciamento de produtos, academia e governança já estão aproveitando o processo de análise e extração de informações de dados textuais. Em um post anterior, discutimos a tecnologia por trás da Classificação de Texto, uma das partes essenciais da Análise de Texto. Classificação de texto ou categorização de texto é a atividade de rotular textos em linguagem natural com categorias relevantes de um conjunto predefinido. Em termos leigos, a classificação de texto é um processo de extração de tags genéricas de texto não estruturado. Essas tags genéricas vêm de um conjunto de categorias predefinidas. Classificar seu conteúdo e produtos em categorias ajuda os usuários a pesquisar e navegar facilmente no site ou aplicativo.

Os produtos de conhecimento que podem ser gerados usando a análise de texto podem ser implantados na mesa de qualquer pessoa.
- Steve Gardner, CEO da RowAnalytics

Neste post, vamos falar sobre as aplicações atuais e emergentes da classificação de texto. Estamos usando a classificação de texto para simplificar as coisas para nós há muito tempo. A classificação de livros em bibliotecas e a segmentação de artigos em notícias são, essencialmente, exemplos de classificação de textos. Adicionando a tecnologia de IA mais popular do dia, o processo se torna automatizado e mais simples com o mínimo de trabalho manual. O conceito de usar a IA para classificar texto já existe há um bom tempo (Filtragem e rótulos automatizados no Gmail, lembra?).

Essencialmente, ele pode ser usado sempre que houver determinadas tags para mapear uma grande quantidade de dados textuais. Especialmente em marketing, pois passou dos mecanismos de pesquisa para as plataformas de mídia social, onde ocorre uma comunicação real entre marcas e usuários. À medida que o marketing está se tornando mais direcionado, os profissionais de marketing estão usando a personalização para impulsionar melhores engajamentos. Assim, ouvir as conversas dos usuários e analisá-las se torna uma tarefa obrigatória para os profissionais de marketing.

A classificação pode ser feita em qualquer conjunto de dados. A capacidade da classificação de texto de funcionar em um conjunto de dados marcado (no caso de uma automação de CRM) ou sem ele (Lendo sentimentos sociais on-line) apenas amplia o espaço onde essa tecnologia pode ser implementada.

Aplicativos e casos de uso:

• Marcar conteúdo ou produtos usando categorias como forma de melhorar a navegação ou identificar conteúdo relacionado em seu site. Plataformas como comércio eletrônico, agências de notícias, curadores de conteúdo, blogs, diretórios e curtidas podem usar tecnologias automatizadas para classificar e marcar conteúdo e produtos.

• A classificação de texto também pode ser usada para automatizar tarefas de CRM. O classificador de texto é altamente personalizável e pode ser treinado adequadamente. As tarefas de CRM podem ser atribuídas e analisadas diretamente com base na importância e relevância. Ele reduz o trabalho manual e, portanto, é altamente eficiente em termos de tempo.

• A classificação de texto do conteúdo no site usando tags ajuda o Google a rastrear seu site com facilidade, o que, em última análise, ajuda no SEO. Além disso, automatizar as tags de conteúdo no site e no aplicativo pode melhorar a experiência do usuário e ajudar a padronizá-las. Outro caso de uso para os profissionais de marketing seria pesquisar e analisar tags e palavras-chave usadas pelos concorrentes. A classificação de texto pode ser usada para automatizar e acelerar esse processo.

• Um sistema de resposta a emergências mais rápido pode ser feito classificando a conversa de pânico nas redes sociais. As autoridades podem monitorar e classificar a situação de emergência para dar uma resposta rápida se tal situação surgir. Este é um caso de classificação muito seletiva. Você pode conferir este estudo para ler sobre uma publicação elaborada sobre um desses sistemas de resposta a emergências.

• Como o marketing está se tornando mais direcionado a cada dia, a classificação automatizada de usuários em grupos pode simplificar a vida do profissional de marketing. Os profissionais de marketing podem monitorar e classificar os usuários com base na forma como eles falam sobre um produto ou marca on-line. O classificador pode ser treinado para identificar promotores ou detratores. Assim, fazendo marcas para servir

• Acadêmicos, profissionais do direito, pesquisadores sociais, governo e organizações sem fins lucrativos também podem fazer uso da tecnologia de classificação de texto. Como essas organizações lidam com muito texto não estruturado, lidar com os dados seria muito mais fácil se eles fossem padronizados por categorias/tags.

A classificação de texto traz automação e simplificação à tabela. É surpreendente ver como profissionais de marketing, gerentes de produto, designers, acadêmicos e engenheiros podem fazer uso dessa tecnologia. A ideia geral da tecnologia é tornar a vida mais simples. A classificação de grandes dados textuais ajuda a padronizar a plataforma, torna a pesquisa mais fácil e relevante e melhora a experiência do usuário ao simplificar a navegação.

Surpreendentemente, a inteligência de máquina e o aprendizado profundo também estão plantando raízes na maioria das áreas inimagináveis e ortodoxas. Talvez não tenhamos a fórmula concreta para carros voadores pairando sobre o chão, como toda criança dos anos 60 previu, mas certamente temos uma para colocá-los sob o base. Os tempos estão mudando e eles são empolgantes. Quem sabe quais aplicativos o futuro reserva para a análise de texto.

API de classificação de texto ParallelDots

Você pode encontrar uma demonstração rápida da API de classificação de texto do ParallelDot aqui. A API pode ser personalizada para um conjunto de categorias relevantes para sua empresa. Estamos aprimorando nosso classificador de texto. Fique ligado em uma publicação elaborada sobre a tecnologia por trás disso.

Deixe-nos saber sua opinião sobre a nova e emergente aplicação da classificação de texto nos comentários abaixo. Adoraríamos acrescentar a lista.

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