Como você se sentiria ao encontrar um chatbot que entendesse sua intenção emocional, um bot de voz que captasse seu tom de voz, ou um mecanismo de busca que compreendesse o propósito de sua pesquisa? Você pode pensar que isso soa como algo saído da ficção científica. Bem, você está enganado! Essa tecnologia já está sendo utilizada para descobrir como pessoas e máquinas expressam suas emoções e intenções quando se comunicam. Isso é análise semântica.
Mas, o que é essa tecnologia e quais problemas ela apresenta? Quais são seus prós e contras, e como isso afeta o relacionamento com os clientes? E como pode ser usado como parte de um plano para melhorar a experiência do cliente?
Continue lendo este blog para aprender mais sobre análise semântica e seu funcionamento.
O que é análise semântica?
É o processo de extrair significado de um texto. A análise gramatical e o reconhecimento das relações entre palavras específicas em um contexto determinado permitem que os computadores compreendam e interpretem frases, parágrafos e até manuscritos completos.
É um componente crucial do Processamento de Linguagem Natural (PLN) e serve de base para aplicações como chatbots, mecanismos de busca e análise de texto para aprendizado de máquina.
Ferramentas baseadas em análise semântica podem ajudar empresas a extrair automaticamente informações úteis de dados não estruturados, como e-mails, solicitações de suporte e feedback de clientes. Continue lendo para entender melhor como funciona.
Como funciona a análise semântica?
A análise semântica é um método de processamento de linguagem natural que envolve examinar o significado de palavras e frases para compreender o propósito de um texto.
Isso é geralmente feito localizando e extrai as principais ideias e conexões encontradas no texto usando algoritmos e abordagens de inteligência artificial (IA).
A análise semântica utiliza diversos métodos, todos voltados para compreender o significado do texto de maneira comparável à compreensão humana. Isso inclui descobrir as principais ideias, temas e conexões no texto.
Um método popular de análise semântica combina aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para identificar as principais ideias e relações no texto. Isso pode envolver o uso de modelos de aprendizado de máquina treinados para analisar novos textos e descobrir suas ideias centrais e relacionamentos.
Outra estratégia é utilizar ontologias pré-estabelecidas e bases de dados estruturadas de conceitos e relações sobre um tema específico. Algoritmos de análise semântica podem encontrar e extrair informações relevantes do texto de maneira mais eficiente usando essas ontologias.
Em suma, ela é fundamental para ajudar computadores a compreender o significado do texto em linguagem natural. Tem aplicações variadas em áreas como mecanismos de busca, recuperação de informações e tradução automática.
Exemplos de análise semântica
A análise semântica pode beneficiar empresas de várias maneiras, como nas avaliações de clientes, interações com chatbots ou conversas com assistentes virtuais. Aqui estão alguns exemplos concretos:
A Uber utiliza a análise semântica de forma estratégica ao lançar novas versões de seu aplicativo, monitorando atentamente as redes sociais e opiniões dos usuários. Esse processo, conhecido como “escuta social”, permite à empresa entender rapidamente o nível de satisfação dos usuários com as mudanças implementadas.
“Na Uber, utilizamos essa abordagem diariamente para compreender o feedback dos nossos usuários sobre nossas atualizações. Ao realizar uma mudança, podemos identificar imediatamente o que agrada às pessoas e o que precisa ser ajustado.” — Krzysztof Radoszewski, Diretor de Marketing para a Europa Central e Oriental da Uber.
Exemplo 2: Hummingbird, algoritmo semântico do Google
Não apenas empresas B2B e B2C se beneficiam da análise semântica. O Google desenvolveu o algoritmo Hummingbird em 2013 para melhorar a relevância dos resultados de busca ao entender melhor as intenções por trás das consultas dos usuários.
Este algoritmo também contribui para melhorar o SEO (otimização para mecanismos de busca) orgânico ao vincular palavras-chave semanticamente relevantes em páginas da web.
Conclusão
Combinada ao aprendizado de máquina, a análise semântica permite uma análise profunda de dados não estruturados em tempo real, capacitando máquinas a extrair significado e propósito de textos em larga escala.
Ferramentas avançadas de aprendizado de máquina que utilizam análise semântica oferecem aos usuários insights valiosos para tomada de decisões e melhor experiência.
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