Nesse artigo vamos fazer você entender o por que é necessário trocar seu sistema de análise de sentimentos para o processamento de linguagem natural (NLP/NLU), se você quiser maior precisão, análises mais rápidas e redução de custos operacionais.

Por que processamento de linguagem natural?

Trabalho Inteligente

Não é novidade que automatizando um processo se ganha em eficiência. Quando uma operação exige escala, isso se transforma em um aumento absurdo em lucratividade. Usando processamento de linguagem natural, mesmo que não seja 100% preciso, ainda é mais preciso que qualquer análise feita por seres humanos.

Afinal, se tivéssemos somente um dia, o que seria mais confiável? 1.000 análises com 100% de precisão ou 10.000.000 análises com 85% de precisão? Não é preciso uma calculadora para chegar ao resultado…

 

Eric Schmidt, na época Chefe Executivo da Google, falou durante uma conferência em Lake Tahoe que a cada dois dias nós produzimos a mesma quantidade de dados que a humidade produziu desde o seu início até 2003.  E essa conferência foi em 2010. Vamos a uma citação dele.

“Eu passo uma grande parte do meu tempo pensando em como o mundo não estará pronto para a revolução tecnológica que acontecerá logo”

Usar uma API de processamento de linguagem natural – NLP/NLU seria como usar uma máquina de contar notas. Quanto mais o seu negócio cresce, mais notas você terá que contar. Porém, vai valer a pena ter uma máquina contando seu dinheiro, e não uma pessoa. É uma questão de eficiência.

Afinal, time is money.

Maquina de contar fofa

Então, respondendo a pergunta: Por que usar NLP/NLU?

Se ganha muito tempo quando você é capaz de aumentar – de forma absurda – o número e a precisão de suas análises. Não, um humano não pode fazer melhor que a inteligência artificial. Isso tudo resulta em três coisas:

 

 Um serviço mais rápido e efetivo.

Um serviço mais confiável.

Maior lucratividade – seja na aquisição de novos clientes ou na redução de custos operacionais

 

É por isso que o Airbnb, ou até mesmo empresas antigas e consolidadas como o Banco do Brasil, lucram absurdamente gastando pouco. Automatizam o máximo possível.

Agora que já entramos em um consenso que se você não usar processamento de linguagem natural estará perdendo tempo, dinheiro e ficando para trás de empresas que já usam o cérebro e o poder das máquinas juntos, vamos para apróxima pergunta.

 

Por que a Got It? Será que somos realmente melhores?

Vamos nos aprofundar nisso…

Uma das principais ameaças à análise de linguagem natural são as palavras e frases com duplo sentido. Como se não bastasse, elas vêm acompanhadas de abreviações e erros de gramática (nós vivemos na era das redes sociais, lembra?).

Tudo isso contribui para análises imprecisas, que, por sua vez, trazem uma grande dificuldade para quem estiver analisando os dados, seja um humano ou mesmo uma máquina. Como é possível ter análises precisas dessa enxurrada de dados que geramos hoje? Como esses dados – sem qualidade – pode nos fornecer estatísticas realistas?

Avaliação Comentários

 

 

Vamos usar como exemplo um de nossos clientes, que fez 20 milhões de análises no mês de maio. Seguindo a lógica, quanto maior a precisão das análises, melhor utilizaremos os dados fornecidos por elas.  É aqui que a nossa API entra.

Nós usamos comentários aleatórios da internet para comparar a eficiência da nossa Got It com a de outras gigantes, como Google e IBM. Ficamos liderando com, em média, uma precisão 6,125% maior.

 

 

 

Mas quanto são esses 6%?

1.224.000.

Exatamente. 6% são mais de 1 Milhão de análises corretas perdidas se você estiver usando a segunda colocada.

1 Milhão de análises incorretas que adicionam imprecisão aos seus resultados. 1 Milhão de possíveis comentários negativos sobre sua marca que você estará deixando passar. 1 Milhão de chances de prever a queda ou alta de ações de forma mais precisa. 1 Milhão de oportunidades perdidas.

100 reais 6%

 

Mas… É tudo uma questão de escolhas. Você pode sair na frente (se quiser) e não perder essas milhares de oportunidades.

Da uma olhada no que o Lucas da BigDataCorp nos mandou:

002

E, caso você seja o tipo de pessoa que precisa ver para crer, pra que perder tempo? Pegue nossa API gratuitamente aqui  e veja por você mesmo. Se ficou curioso com o feedback do Lucas, dê uma olhada no final da página 🙂

Agora, eu posso ouvir você se perguntar: quão difícil é essa mudança?

3

Sim, três. Essa é a quantidade de passos para implementar nossa API. Após o cadastro, você precisa:

1. Autenticar sua requisição, utilizando a API Key que você receberá quando criar sua conta grátis.

2. Criar um objeto JSON com os dados da análise que você deseja realizar. Ou seja: o seu texto, e as features que você quer executar.

3. Executar uma requisição POST, passando estes dados.

Pronto! Agora quem irá aproveitar as milhares de oportunidades antes inexploradas será você.

GotIt

Têm alguma dúvida? Deseja um auxílio para entender melhor como melhorar a precisão e resultados do seu sistema?

Fale com a GotIt.

Ficaremos felizes em ajudar!

Como a máquina entende o ser humano? Hora de descobrir!

https://blog.gotit.ai/apis-de-nlp-categorizando-a-linguagem-humana

0 respostas

Deixe uma resposta

Want to join the discussion?
Feel free to contribute!

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *