O que é avaliação de texto?

As empresas usam a avaliação de texto para extrair insights úteis de várias fontes de dados não estruturadas. Elas dependem dos comentários de fontes como e-mails, mídias sociais e respostas a pesquisas de clientes para ajudar na tomada de decisões. No entanto, o imenso volume de texto dessas fontes é esmagador sem um software de análise de texto.

Com a avaliação de texto, você pode obter informações precisas das fontes mais rapidamente. O processo é totalmente automatizado e consistente e mostra dados em que você pode se basear para tomar medidas. Por exemplo, o uso de software de avaliação de texto permite detectar imediatamente sentimentos negativos em publicações de mídia social para que você possa trabalhar para resolver o problema

Análise de sentimentos

A análise de sentimentos ou mineração de opinião usa métodos de avaliação de texto para entender a opinião transmitida em um texto. Você pode usar a análise de sentimentos em avaliações, blogs, fóruns e outras mídias online para saber se os clientes estão satisfeitos com suas compras. A análise de sentimentos ajuda a identificar novas tendências, monitorar mudanças de sentimento e resolver problemas de relações públicas. Ao usar a análise de sentimentos e identificar palavras-chave específicas, é possível acompanhar as mudanças na opinião do cliente e identificar a causa raiz do problema. 

Gerenciamento de registros

A avaliação de texto permite o gerenciamento, a categorização e a pesquisa eficientes de documentos. Por exemplo, é possível automatizar o gerenciamento de registros de pacientes, monitorar menções à marca e detectar fraudes de seguros. A LexisNexis Legal & Professional usa a extração de texto para identificar registros específicos entre 200 milhões de documentos.

Personalização da experiência do cliente

Você pode usar o software de avaliação de texto para processar e-mails, avaliações, conversas e outras correspondências baseadas em texto. Com insights sobre as preferências, hábitos de compra e percepção geral da marca pelos clientes, você pode personalizar experiências para diferentes segmentos de clientes. 

O software de avaliação de texto usa estas técnicas comuns.

Classificação de textos

Na classificação de textos, o software de avaliação de texto aprende a associar determinadas palavras-chave a tópicos específicos, intenções dos usuários ou sentimentos. Ele faz isso usando os seguintes métodos: 

• A classificação baseada em regras atribui etiquetas ao texto com base em regras predefinidas para componentes semânticos ou padrões sintáticos.
• Os sistemas baseados em machine learning funcionam treinando o software de avaliação de texto com exemplos e aumentando a precisão na marcação do texto. Eles usam modelos linguísticos, como Naive Bayes e Support Vector Machines, e aprendizado profundo para processar dados estruturados, categorizar palavras e desenvolver uma compreensão semântica entre eles.

Por exemplo, uma avaliação favorável geralmente contém palavras como bom, rápido e ótimo. No entanto, comentários negativos podem conter palavras como infeliz, demorado e ruim. Os cientistas de dados treinam o software de avaliação de texto para procurar termos específicos e categorizar as avaliações como positivas ou negativas. Dessa forma, a equipe de atendimento ao cliente pode monitorar facilmente os sentimentos dos clientes com base nas avaliações.

Extração de texto

A extração de texto verifica o texto e extrai informações importantes. Ela pode identificar palavras-chave, atributos de produtos, nomes de marcas, nomes de lugares e muito mais em um texto. O software de extração aplica os seguintes métodos:

• Regular expression (REGEX – expressão regular): é uma matriz formatada de símbolos que serve como pré-condição do que precisa ser extraído.
• Conditional random fields (CRFs – campos aleatórios condicionais): é um método de machine learning que extrai texto avaliando padrões ou frases específicas. É mais refinado e flexível que o REGEX. 

Por exemplo, você pode usar a extração de texto para monitorar as menções da marca nas mídias sociais. É impossível rastrear manualmente todas as ocorrências de sua marca nas mídias sociais. A extração de texto alertará você sobre menções à sua marca em tempo real. 

Modelagem de tópicos

Os métodos de modelagem de tópicos identificam e agrupam palavras-chave relacionadas que ocorrem em um texto não estruturado em um tópico ou tema. Esses métodos podem ler vários documentos de texto e classificá-los em temas com base na frequência de várias palavras no documento. Os métodos de modelagem de tópicos fornecem contexto para uma análise mais aprofundada dos documentos.

Por exemplo, você pode usar métodos de modelagem de tópicos para ler seu arquivo de documentos digitalizados e classificar documentos em faturas, documentos legais e contratos de clientes. Depois, você pode executar diferentes métodos de análise em faturas para obter informações financeiras ou em acordos de clientes para obter insights sobre clientes.

Redação de PII

A redação de informações de identificação pessoal (PII) detecta e remove automaticamente esses dados, como nomes, endereços ou números de conta de um documento. A redação de PII ajuda a proteger a privacidade e cumprir as leis e os regulamentos locais.

Por exemplo, você pode analisar tíquetes de suporte e artigos de conhecimento para detectar e redigir PII antes de indexar os documentos na solução de pesquisa. Depois disso, as soluções de pesquisa ficam livres de PII nos documentos.

Para implementar a avaliação de texto, você precisa seguir um processo sistemático que passa por quatro etapas.

Etapa 1: coleta de dados

Nessa fase, você coleta dados de texto de fontes internas ou externas.

Dados internos

Os dados internos são conteúdos de texto internos da empresa que estão prontamente disponíveis, por exemplo, e-mails, conversas, faturas e pesquisas de funcionários. 

Dados externos

Você pode encontrar dados externos em fontes como postagens de mídia social, análises online, artigos de notícias e fóruns online. É mais difícil adquirir dados externos, porque estão além do seu controle. Pode ser necessário usar ferramentas de extração da Web ou recorrer a soluções de terceiros para extrair dados externos.

Etapa 2: preparação dos dados

A preparação dos dados é uma parte essencial da avaliação de texto. Envolve a estruturação de dados de texto bruto em um formato aceitável para análise. O software de avaliação de texto automatiza o processo e envolve os seguintes métodos comuns de PLN: 

Tokenização 

A tokenização é a segregação do texto bruto em várias partes que fazem sentido semântico. Por exemplo, a expressão análise de texto beneficia empresas tokeniza as palavras texto, análise, benefícios e empresas.

Marcação de parte do discurso

A marcação de parte do discurso atribui etiquetas gramaticais ao texto tokenizado. Por exemplo, aplicar essa etapa aos tokens mencionados anteriormente resulta em texto: substantivo; análise: substantivo; benefícios: verbo; empresas: substantivo.

Interpretação

A interpretação estabelece conexões significativas entre as palavras tokenizadas com a gramática. Ajuda o software de avaliação de texto a visualizar a relação entre as palavras. 

Lematização 

Lematização é um processo linguístico que simplifica as palavras em sua forma de dicionário, ou lema. Por exemplo, a forma dicionarizada de visualizando é visualizar.

Remoção de palavras irrelevantes

Palavras irrelevantes são aquelas que oferecem pouco ou nenhum contexto semântico a uma frase, como e, ou e para. Dependendo do caso de uso, o software pode removê-las do texto estruturado. 

Etapa 3: avaliação de texto

A avaliação de texto é a parte central do processo, na qual o software de avaliação de texto processa o texto usando diferentes métodos. 

Classificação de textos

A classificação é o processo de atribuir etiquetas aos dados de texto que são baseados em regras ou sistemas baseados em machine learning.

Extração de texto

A extração envolve identificar a presença de palavras-chave específicas no texto e associá-las a etiquetas. O software usa métodos como expressões regulares e CRFs para fazer isso.

Etapa 4: visualização

A visualização transforma os resultados da avaliação de texto em um formato facilmente compreensível. Você encontra resultados da análise de texto em gráficos, quadros e tabelas. Os resultados visualizados ajudam a identificar padrões e tendências e a criar planos de ação. Por exemplo, digamos que as devoluções de produtos tenham aumentado significativamente, mas você está tendo dificuldade em encontrar as causas. Com a visualização, você procura palavras como defeitos, tamanho errado ou não serve nos comentários e as tabula em um gráfico. Assim, você saberá qual é o principal problema que tem prioridade. 

O Amazon Comprehend é um serviço de processamento de linguagem natural que usa machine learning para identificar informações e conexões importantes em um texto. Você pode usá-lo para classificar e extrair automaticamente informações de documentos, simplificando os fluxos de trabalho de processamento. Por exemplo, você pode usar o Amazon Comprehend para realizar as seguintes tarefas:

• Realizar análises de sentimentos em tíquetes de suporte ao cliente, análises de produtos, feeds de mídia social e muito mais. 
• Integrar o Amazon Comprehend ao Amazon Lex para desenvolver um chatbot inteligente e conversacional.
• Extrair termos médicos de documentos e identificar a relação entre eles com o Amazon Comprehend Medical.

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