Todo mundo tem uma opini\u00e3o. Mas as m\u00e1quinas n\u00e3o s\u00e3o capazes de ter as mesmas opini\u00f5es. Como as m\u00e1quinas podem aprender a interpretar as opini\u00f5es das pessoas? Por que isso \u00e9 importante? Essas s\u00e3o as quest\u00f5es que abordaremos no blog de hoje sobre an\u00e1lise de sentimento (um subconjunto de processamento de linguagem natural<\/a> (PNL).<\/p>\n A an\u00e1lise de sentimento (tamb\u00e9m conhecida como minera\u00e7\u00e3o de opini\u00e3o) \u00e9 um m\u00e9todo para extrair informa\u00e7\u00f5es subjetivas de \u00e1udio e texto. Isso inclui avalia\u00e7\u00f5es on-line, solicita\u00e7\u00f5es de suporte ao cliente e an\u00e1lises on-line. A an\u00e1lise de sentimento, em sua forma mais b\u00e1sica, determina se a informa\u00e7\u00e3o subjetiva \u00e9 positiva, neutra ou negativa. No entanto, aprendizado de m\u00e1quina<\/a> permitiu que as marcas usassem a an\u00e1lise de sentimento em casos mais dif\u00edceis, como identificar emo\u00e7\u00f5es e entender usos de linguagem menos comuns ou monitorar o comportamento online.<\/p>\n A Amazon e outros varejistas online usam mecanismos de recomenda\u00e7\u00e3o sofisticados que usam an\u00e1lise de sentimento para prever as prefer\u00eancias do consumidor. Esses sistemas sofisticados usam mais do que classifica\u00e7\u00f5es de produtos para determinar a popularidade de um produto e por qu\u00ea.<\/p>\n As marcas tamb\u00e9m podem usar a an\u00e1lise emocional para priorizar os t\u00edquetes de suporte ao cliente e determinar os canais de comunica\u00e7\u00e3o mais eficazes. Essas informa\u00e7\u00f5es podem ser usadas para planejar melhorias no produto. Esses insights podem ajud\u00e1-lo a criar melhores experi\u00eancias para o cliente e novas oportunidades, o que, por sua vez, aumentar\u00e1 sua lucratividade.<\/p>\n Devido \u00e0 abund\u00e2ncia de informa\u00e7\u00f5es dispon\u00edveis nas m\u00eddias sociais, os governos come\u00e7aram a usar a an\u00e1lise de sentimento para aumentar a transpar\u00eancia, incentivar o envolvimento dos cidad\u00e3os e descobrir como as pessoas respondem ao COVID-19. Uma vis\u00e3o do sentimento ajuda governos e formuladores de pol\u00edticas a identificar problemas sociais e epidemiol\u00f3gicos comuns antes que saiam do controle.<\/p>\n Qual \u00e9 o processo de an\u00e1lise de sentimento?<\/p>\n O processamento de linguagem natural \u00e9 o m\u00e9todo moderno de an\u00e1lise de sentimento. Isso cria uma interface entre a ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o e a linguagem humana. Essa interface permite que as m\u00e1quinas entendam o texto e ou\u00e7am o \u00e1udio. Ele tamb\u00e9m permite que as m\u00e1quinas forne\u00e7am informa\u00e7\u00f5es num\u00e9ricas al\u00e9m de avalia\u00e7\u00f5es simples.<\/p>\n A PNL nos permite ver o verdadeiro significado por tr\u00e1s do conte\u00fado escrito e falado. Esta \u00e9 uma nova maneira de fazer an\u00e1lise de sentimento. As m\u00e1quinas agora podem aprender com os dados e detectar palavras positivas, neutras e negativas. Isso permite que as marcas criem perfis emocionais abrangentes. Os sistemas tamb\u00e9m podem identificar e processar sentimentos no n\u00edvel da frase. Isso \u00e9 poss\u00edvel com uma abordagem mais precisa.<\/p>\n Mas h\u00e1 um por\u00e9m. Esse modelo requer muitos dados de treinamento anotados contextualmente.<\/p>\n A intelig\u00eancia artificial \u00e9 uma \u00e1rea dif\u00edcil de an\u00e1lise, e a an\u00e1lise de sentimentos \u00e9 uma das raz\u00f5es. Mesmo os humanos lutam para entender o sentimento com precis\u00e3o, especialmente com palavras vagas, g\u00edrias e figuras de linguagem.<\/p>\n A subjetividade \u00e9 outro problema. Outro desafio \u00e9 a subjetividade. Tamb\u00e9m pode ser usado para fazer coment\u00e1rios sarc\u00e1sticos. Considere adjetivos que descrevam tamanho e cor. Pode-se dizer que a cor de um produto \u00e9 vermelha porque eles gostam ou para provar um ponto. A m\u00e1quina deve entender o contexto e a inten\u00e7\u00e3o para saber a diferen\u00e7a.<\/p>\n Como as pessoas fazem declara\u00e7\u00f5es impl\u00edcitas, o contexto \u00e9 importante. Uma m\u00e1quina n\u00e3o pode aprender o contexto se n\u00e3o for declarado explicitamente. Responda \u00e0s perguntas \u201cO que voc\u00ea gostou em nosso produto?\u201d ou \u201cDo que voc\u00ea n\u00e3o gostou?\u201d. Dependendo da pergunta, respostas como \u201cnada\u201d ou \u201ctudo\u201d, cada uma mudar\u00e1 a polaridade do sentimento.<\/p>\n A an\u00e1lise de sentimentos tamb\u00e9m pode ser dif\u00edcil porque as m\u00e1quinas n\u00e3o t\u00eam muito senso de humor. No entanto, se a m\u00e1quina n\u00e3o for capaz de detectar quando algu\u00e9m usa ironia ou sarcasmo, ela pode produzir interpreta\u00e7\u00f5es err\u00f4neas embara\u00e7osas.<\/p>\n Esses n\u00e3o s\u00e3o os \u00fanicos desafios no desenvolvimento de modelos de an\u00e1lise de sentimentos. \u00c9 importante reconhecer e entender o significado de frases comparativas e estabelecer uma linha de base para a neutralidade.<\/p>\n Esses desafios destacam a import\u00e2ncia de manter os humanos informados (HITL) ao desenvolver modelos de an\u00e1lise de sentimentos. Somente os humanos podem experimentar o sentimento e, portanto, somente eles podem criar um modelo que seja vi\u00e1vel.<\/p>\n Uma grande quantidade de dados rotulados \u00e9 necess\u00e1ria para construir um algoritmo de an\u00e1lise de sentimento. Os desenvolvedores de modelos de an\u00e1lise de sentimento devem considerar o contexto e a garantia de qualidade ao selecionar uma equipe de prepara\u00e7\u00e3o de dados. Este estudo mostra que os anotadores que s\u00e3o pagos por hora s\u00e3o mais propensos do que aqueles que s\u00e3o pagos pela tarefa de rotular e preparar os dados corretamente. Trabalhadores colaborativos e trabalhadores tempor\u00e1rios, por outro lado, s\u00e3o mais propensos a interpretar mal o sentimento ou optar pela op\u00e7\u00e3o 'outro' para concluir a tarefa.<\/p>\n O melhor dos dois mundos: for\u00e7a de trabalho gerenciada. Uma for\u00e7a de trabalho gerenciada oferece a vantagem de ter uma equipe avaliada e sob sua supervis\u00e3o direta. Isso permite um melhor controle de qualidade e alinhamento com os objetivos do projeto. Uma for\u00e7a de trabalho gerenciada, que \u00e9 um modelo terceirizado, oferece um n\u00edvel de flexibilidade e escalabilidade que rivaliza com o oferecido pelo crowdsourcing ou pela parceria com trabalhadores tempor\u00e1rios.<\/p>\n Tudo se resume a escolher a for\u00e7a de trabalho certa. Aquele que se preocupa com seus dados e recebe treinamento cont\u00ednuo. A rotulagem de dados pode ser t\u00e3o cient\u00edfica quanto arte. Considere colaborar com pessoas que tenham conhecimento sobre os aspectos t\u00e9cnicos e humanos da rotulagem de dados. \u00c9 crucial para seus modelos e previs\u00f5es.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Sentiment Analysis – and Why Computers Can’t Do It Alone Everybody has an opinion. But machines are not able to have the same opinions. How can machines learn to interpret people’s opinions? Why is this important? 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