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 (“televisão”) e sublinhado, outras palavras fortes no contexto do post identificadas automaticamente pelo NLP (“jogo”, “piti”, “streaming”, “estresse”).
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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