A STILINGUE é a única plataforma com Inteligência Artificial e Processamento de Linguagem Natural desenvolvida para português Brasil que entende verdadeiramente o que o público fala.

O SNLP é o motor de Natural Language Processing proprietário da STILINGUE e é responsável por entender, resumir e classificar automaticamente as publicações, considerando as especificidades e expressões típicas do público brasileiro.

Processamento de Linguagem Natural

O NLP é uma subárea da Inteligência Artificial e está relacionada com a capacidade de uma máquina em entender a linguagem natural dos humanos.

E essa importância de compreender o que se é dito e as intenções dos usuários se torna cada vez mais importante à medida que crescem o volume de interações de humanos com a tecnologia. 

Quem nunca se irritou com um chatbot que não “te entende” e oferece opções limitadas que não atendem suas necessidades? Pois este tipo de desconforto rapidamente se propaga e mancha o relacionamento do cliente com a sua marca.

Por isso, a necessidade de termos tecnologias poderosas como aliadas.

Na prática 

As ferramentas de Processamento de Linguagem Natural compilam os textos para identificar grupos de informações: sejam elas categorias, conceitos, palavras-chaves, emoções, etc. 

Veja esse exemplo retirado do War-Room da STILINGUE:

Aqui temos um conteúdo público de redes sociais que passou pela tratativa do motor de NLP da STILINGUE.

Em amarelo, o destaque da palavra-chave monitorada (“líder”) e sublinhado, outras palavras fortes no contexto do post identificadas automaticamente pelo NLP (“Almoço do Líder”, “Jade Picon”, “Bruna Gonçalves”, “Eslovênia”, “Linn da Quebrada”, “momento”, “adoraram”, “tudo”, “link da bio”).

Ao analisar informações importantes do texto, o NLP faz associações e retorna ao usuário dados pertinentes, como os termos sublinhados ou ainda classificações de sentimento (neste exemplo, negativo).

Dessa forma, expandindo as possibilidades para além do sentido literal das palavras, a tecnologia de NLP permite:

  • Entendimento do contexto da conversa;
  • Compreensão dos sentidos sintático e semânticos das frases;
  • Resumo otimizado de textos;
  • Avaliação de sentimento dos conteúdos; 

E a STILINGUE?

Aqui enxergamos esse desenvolvimento e fortalecimento da tecnologia como uma potencialização das capacidades humanas. Como um super herói que veste uma armadura para se tornar mais forte e indestrutível: ao se apropriar de uma tecnologia com esta densidade analítica transformadora, os homens se libertam para outras atividades que nenhuma máquina é capaz de reproduzir.

De nada adiantaria uma ferramenta capaz de guardar milhões e milhões de conteúdos, se a análise deles fosse feita manualmente uma a uma por uma equipe de 3 analistas, concorda? Pouco tempo sobraria para, de fato, o time compreender e significar o que os dados informam.

Desafios brasileiros

E quando falamos em “compreender a fala humana”, entendemos que o Brasil, dono de dimensões continentais, com mais de 8 milhões de km2 e mais de 211 milhões de brasileiros, traz consigo um desafio natural.

Em cada canto do país, surgem diariamente novas expressões, gírias, termos e, claro, memes que ajudam o povo a se comunicar. 

Isso, somada a coloquialismos, ironia, entrelinhas, duplo sentido, regionalismos, que tornam nosso idioma único – mas que também elevam o grau de dificuldade.

Processar todo esse tipo de conteúdo e agregar o maior grau de assertividade e entendimento possível é o grande objetivo.

Sobre a SNLP

Chamado de SNLP, o motor de Processamento de Linguagem Natural proprietário da STILINGUE é o único que entende verdadeiramente o Português Brasil. Criado e constantemente aprimorado para se adaptar às particularidades do idioma.

Em um experimento realizado para avaliar a acurácia de análise de sentimento entre os diferentes motores de Processamento de Linguagem Natural para análise do idioma Português-Brasil disponíveis no mercado, a STILINGUE registrou os resultados mais consistentes quando comparado com outras 6 tecnologias.

Uma amostra aleatória de 4500 posts foi retirada de um conjunto de mais de 20 mil posts coletados por uma ferramenta externa.

A amostragem se organizou em 6 áreas balanceadas, cada uma com 750 postagens: Educação, LGBTQ+, Moda, Beleza, Turismo e Práticas Alimentares.

Desta amostra, curiosamente a maioria das menções fugia de padrões simples de análise de sentimento, apresentando estruturas diversas, com casos difíceis e implícitos – aumentando, assim, o nível de dificuldade das classificações. Veja abaixo um exemplo retirado do dataset:

Todas as postagens foram anotadas manualmente por nossa equipe de machine teaching usando três etiquetas de anotação de sentimento (Positivo, Negativo e Neutro).

Em paralelo, os mesmos dados foram anotados automaticamente por 6 sistemas distintos: Empresa 1, Empresa 2, Empresa 3, Empresa 4, Empresa 5, Empresa 6 e STILINGUE (SNLP).

Por fim, a anotação manual realizada por analistas experientes foi considerada o gabarito da tarefa de anotação de sentimento.

Os resultados mostraram que nas análises gerais de desempenho, a SNLP ficou em primeiro lugar com a melhor acurácia de classificação por categoria de sentimento.

Hoje, dispor de uma tecnologia capaz de automatizar operações e libertar equipes para tarefas estratégicas deixa de ser exceção para se tornar vital.

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Autor

É jornalista, pós graduada em Marketing e Estratégias Digitais, e mãe do Chico. Já foi garota do tempo e trabalhou na Cruz Vermelha alemã. Acredita na tecnologia, na educação e na comunicação como ciências para desenvolver pessoas e torná-la agentes transformadores da sociedade. Na STILINGUE, atua como Product Marketing Content tangibilizando e potencializando produtos e features através de valores.

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