Sente-se como se estivesse a flutuar num mar de dados que cresce todos os dias? Incapaz de extrair algo útil? Não está sozinho. Os negócios em todo o lado estão a lutar com a necessidade de encontrar uma forma de extrair grandes quantidades de dados para as riquezas que existem no seu interior.
É aqui que brilha o processamento da linguagem natural (PNL) . Provavelmente tem ouvido falar muito de PNL nestes dias, mas é mais do que apenas uma palavra da moda. De acordo com uma relatório global de investigação encomendadas pela IBM, quase metade das empresas utilizam hoje aplicações alimentadas por PNL, e outros 25% das empresas planeiam implementar tecnologias de PNL no próximo ano.
Porque é que a PNL é uma solução ideal para aceder a insights a partir de dados? Ao aproveitar o poder da Inteligência Artificial (IA) e da aprendizagem de máquinas, a PNL permite-lhe mergulhar profundamente nos seus dados - tanto de primeira parte como de terceiros - e emergir com a informação relevante e específica da indústria de que o seu negócio necessita para se manter competitivo. Utilizando técnicas de PNL, pode analisar grandes quantidades de dados de texto a uma escala sem precedentes. E pode automatizar esta análise para que funcione em tempo real, com pouca ou nenhuma intervenção manual.
O que é Processamento de Linguagem Natural?
A PNL é um ramo da IA que combina a Linguística Computacional com a Informática. Ao fazer uso da aprendizagem mecânica e de modelos de aprendizagem profunda, as técnicas de PNL traduzem a linguagem humana numa linguagem que os computadores podem compreender.
Os computadores "falam" em código binário. Isto significa que a linguagem da máquina é composta por 0s e 1s. Compare isto com as complexidades da linguagem humana, e é fácil de ver os desafios de tradução. Antes de uma técnica de PNL poder traduzir a linguagem humana para uma linguagem que um computador possa compreender, é necessário que o faça:
- resolver ambiguidades nas palavras
- compreender o contexto
- reconhecer o impacto de conceitos como o género e a cultura
Os avanços na IA e na aprendizagem de máquinas geraram uma série de técnicas de PNL capazes de enfrentar estes desafios de forma frontal. As seguintes técnicas são exemplos de algumas das mais populares técnicas de PNL em uso actualmente.
As cinco melhores técnicas de PNL para extrair o significado dos seus dados
1. Análise dos Sentimentos
Análise dos sentimentos examina os dados para determinar se os sentimentos e atitudes dos clientes são positivos, negativos, ou neutros. Imagine ser capaz de colocar o dedo no pulso do sentimento do seu mercado em relação à sua marca. Seria capaz de ver o que as pessoas pensam sobre os seus produtos e isso dar-lhe-ia informações inestimáveis em múltiplos departamentos, desde o marketing ao desenvolvimento de produtos até ao serviço ao cliente.
2. Sumarização automática de texto
O resumo automático do texto gera uma versão condensada de texto mais longo, mantendo intacto o significado do texto. Permite destilar eficazmente os pontos salientes da informação relevante que muitas vezes está enterrada no fundo do conteúdo da forma mais longa. No passado, tal informação tinha de ser extraída manualmente - um processo que é insustentável quando se lida com um grande volume de dados.
3. Reconhecimento de Entidade Nomeada
Com a sua capacidade de obter informações significativas dos montes de texto dentro dos dados, as técnicas de PNL são ferramentas poderosas para manter a sua vantagem competitiva.
Reconhecimento de entidade nomeada (NER) é uma técnica de aprendizagem supervisionada na qual se pré-define o tipo de informação que se pretende extrair. Para utilizar o NER, começa por treinar o seu modelo NER com um conjunto de dados de categorias de entidades predefinidas - por exemplo, data, pessoa, localização, ocupação e organização - para ensinar o modelo a identificar entidades específicas em texto e colocá-las em categorias apropriadas. Isto imita a forma como os seres humanos lêem: Identificamos automaticamente quaisquer entidades nomeadas no texto à medida que os nossos olhos digitalizam as palavras.
4. Modelação de Tópicos
Combinando o reconhecimento de padrões e a aprendizagem mecânica, modelação de tópicos infere tópicos de dentro do texto em análise. Com base nos tópicos identificados, agrupa então esse texto com outros textos que contenham agrupamentos de tópicos semelhantes. Ao contrário do NER, a modelação de tópicos é uma técnica de PNL não supervisionada. As técnicas sem supervisão são tipicamente mais rápidas e fáceis de usar porque não é necessário treinar primeiro o modelo.
5. Lemmatização e Corte
A lemmatização e o corte são técnicas de limpeza de dados que funcionam agrupando as palavras de forma semelhante:
- Lemmatização agrupa palavras com base na definição ou contexto do dicionário. Por exemplo, a lemmatização agruparia sentar, sentar, e sentar sob a raiz comum sentar.
- Apontar palavras de grupos cortando prefixos ou sufixos para produzir um caule. Por exemplo, com o corte das palavras caminhando, caminhando, e caminhando seria agrupado sob caminhada. No entanto, sentar, sentar, e sentar não seriam agrupados debaixo de sentar, porque o encadeamento das palavras não produz a mesma palavra raiz.
Como Alavancar o Poder das Técnicas de PNL no Seu Negócio
A PNL é uma ferramenta útil porque lhe permite extrair informação útil dos seus dados. Aqui estão formas de alavancar o seu poder:
- Qualidade dos dados: Ao utilizar técnicas de limpeza de texto como a lemmatização, pode preparar os seus dados para que estes produzam texto que as máquinas possam compreender com maior precisão.
- Segmentação de clientes: As técnicas de PNL podem ser utilizadas para extrair informação chave do cliente a partir dos seus dados em bruto. Por exemplo, ShareThis utiliza a PNL para criar dados de atributos-chave - como marca e estilo de vida - que o ajudam a filtrar os seus dados em segmentos de clientes apropriados.
- Envolvimento global do utilizador: Sem a ajuda da aprendizagem mecânica, trabalhar com grandes conjuntos de dados seria uma impossibilidade. A PNL fornece ferramentas orientadas por IA que o ajudam a extrair a informação focalizada de que necessita para impulsionar o envolvimento do cliente.
Com a sua capacidade de obter informações significativas dos montes de texto dentro dos dados, as técnicas de PNL são ferramentas poderosas para manter a sua vantagem competitiva. ShareThis, por exemplo, utiliza a PNL para extrair significado a partir do grande volume de dados que recolhe diariamente. Ao estabelecer uma parceria com ShareThis, pode aproveitar o poder da PNL para desvendar os conhecimentos accionáveis de que necessita.
