Motor de Inteligência Artificial da STILINGUE

Índice:

1. Introdução
2. Leitura de palavras e expressões 
3. Processamento de emojis
4. Polaridade por categoria gramatical

Introdução

Entenda o que é e como funciona o motor de inteligência artificial da STILINGUE e a sua evolução em Processamento de Linguagem Natural

Sempre buscando facilitar o acesso a milhões de informações e conversas em português, a STILINGUE vem utilizando Inteligência artificial (IA) para entregar dados assertivos em tempo real. Para isso, utiliza o processamento de linguagem natural próprio da STILINGUE (SNLP).

 O Processamento de Linguagem Natural (PLN ou NLP - sigla em inglês) é um motor de Inteligência Artificial (IA) cujo objetivo é construir uma estrutura capaz de entender características de nossa língua escrita e transformá-las em uma linguagem computacional. Essa linguagem computacional, então, passa a ser  interpretada por uma máquina/computador. Assim, as informações recebidas são automaticamente transformadas em dados estruturados (tabelas, números e gráficos, por exemplo), como dados de opiniões públicas sobre produtos, serviços, marcas, política, dentre outros.

 O Processamento de Linguagem Natural da STILINGUE, ou SNLP, é a versão exclusiva criada pelo time de especialistas da STILINGUE, para realizar este processamento - traduzir a língua portuguesa em uma versão computacional, por meio do processamento de linguagem. Dentro da plataforma, ele pode ser encontrado na classificação automática de sentimentos, no sistema de relevância de termos, na detecção automática de gêneros, no filtro de língua automática e no Ranking AAA de Influenciadores.

 Observe na ilustração abaixo, como o sistema processa as palavras coletadas: por meio do NLP, as palavras podem ser agrupadas, filtradas (retirando repetições como preposições) e interpretadas. Com o motor de inteligência artificial da STILINGUE (SNLP), além das classificações dos dados com alta assertividade, o gráfico apresenta também a correlação dos termos, a possibilidade de zoom, dentre outras funcionalidades.

O nosso motor de inteligência artificial traz melhorias consideráveis na forma como a plataforma da STILINGUE realiza esse processamento:

Leitura de palavras e expressões 

A língua portuguesa possui muitas particularidades e é altamente dependente de contexto para estabelecer significado. O nosso motor de inteligência artificial traz muito mais precisão na leitura levando em conta expressões específicas da língua e sua assertividade de sentimento. Por exemplo:

“Preço salgado”; “Vale a pena”

O motor da STILINGUE traz mais acurácia no agrupamento de palavras ao montar expressões, retornando termos mais informativos, visto que o algoritmo de AI considera o contexto de cada palavra.

 Sem o agrupamento de palavras: [final] [dia] ...

Com o nosso motor de inteligência artificial e agrupamento de palavras: [final do dia]

Processamento de emojis

Emojis também comunicam, e muito! Conforme utilizados em inúmeras publicações na internet, a STILINGUE viu como uma oportunidade para evoluir nosso motor de inteligência artificial.

Observação: em publicações sem texto - onde o conteúdo é formado somente por links, emojis, marcação de usuários, números, e-mail ou quantidade insuficiente de letras - a classificação de idioma será realizada por meio de informações da língua disponíveis em links, menções ou hashtags. 

Na ausência dessas informações, o idioma será classificado através de metadados, ou seja: dados que apresentem alguma relação com a publicação principal, como localização e biografia de usuários de uma rede social. 

Polaridade por categoria gramatical

Como parte essencial da evolução da funcionalidade, o nosso motor de inteligência artificial traz uma acurácia maior considerando pontuação, classe gramatical, posição de palavras, e muito mais.

 “A semana estava corrida, por isso não conseguimos aproveitar para assistir à corrida noturna no centro urbano”

Sendo assim, a classificação das publicações é muito mais assertiva, com redução considerável de postagens Neutras, Não Classificadas e trazendo uma visão ampliada de termos correlacionados. Atualmente, a acurácia para classificação de sentimento em publicações PT-BR é de 75% a 82%. Saiba mais detalhes sobre essa métrica na FAQ.

Para mais informações, acesse a discussão sobre o assunto em nossa comunidade ou os vídeos no nosso canal. 😃