NLP API para Classificação de Texto (Processamento de Linguagem Natural)

A classificação de texto é uma técnica de aprendizagem automática que atribui um conjunto de categorias pré-definidas a texto em aberto. 

O que é a Classificação do Texto? 

Os classificadores de texto são ferramentas poderosas para classificar, ordenar e etiquetar qualquer tipo de texto - desde documentos, estudos médicos e ficheiros até ao conteúdo da web. 

Por exemplo, as notícias podem ser classificadas de acordo com o seu assunto; os bilhetes de suporte podem ser classificados de acordo com a sua urgência; as conversas de chat podem ser categorizadas por língua; as menções de marca podem ser divididas em relação aos sentimentos; e muitas mais aplicações. 

A classificação de texto é uma tarefa essencial no processamento de linguagem natural e tem uma vasta gama de utilizações, tais como análise de sentimentos, identificação de tópicos, detecção de spam e reconhecimento de intenções.

Porque é que a Classificação de Texto é importante?

Acredita-se que uma grande parte dos dados (cerca de 80%) não está estruturada, sendo o texto uma das formas mais frequentemente vistas. Como o texto pode ser desorganizado, compreendê-lo, categorizá-lo e processá-lo pode ser difícil e demorado.

Assim, muitas corporações não tiram o máximo proveito deste tipo de material. É aqui que entra a aprendizagem mecânica para desempenhar um papel com a classificação de textos; as organizações são capazes de estruturar todo o tipo de informação importante a partir de emails, conversas de chatbot, documentos legais e inquéritos de forma rápida e económica.

As empresas podem beneficiar da utilização de análise de dados de texto, automatizando as suas operações comerciais, e tomando decisões informadas com base nos dados.

Casos de Uso Popular para Classificação de Texto

Há muitos benefícios em utilizar as APIs de Classificação de Texto. Um dos principais benefícios é que elas podem ajudar a automatizar o processo de classificação de texto, poupando tempo e esforço. Isto pode ser muito útil quando se lida com grandes quantidades de dados de texto. 

As APIs de Classificação de Texto também podem ajudar a melhorar a precisão da classificação do texto, pois são tipicamente alimentadas por algoritmos avançados e pela aprendizagem da máquina. Além disso, estas APIs podem ajudar a filtrar texto irrelevante, tornando mais fácil encontrar conteúdo relevante. Finalmente, elas podem ajudar a identificar o sentimento do texto, tornando mais fácil avaliar o que as pessoas sentem.

Classificação de artigos e blogues

Uma outra aplicação potencial da aprendizagem mecânica é usá-la para classificar documentos de texto em categorias pré-determinadas. Isto envolve o treino de um modelo supervisionado sobre dados que foram etiquetados com o texto em bruto e o alvo. Após o modelo ser treinado, pode ser usado em cenários do mundo real para atribuir etiquetas a documentos novos e invisíveis, tais como artigos ou posts blog que são criados no futuro.

Categorizando os pedidos de apoio ao cliente

Uma empresa pode usar a classificação de texto para classificar automaticamente os pedidos de suporte ao cliente por tópico ou para priorizar e encaminhar os pedidos para o departamento apropriado. 

Classificação do Spam

A classificação de texto tem muitas aplicações práticas em diferentes indústrias. Um exemplo clássico disto é um filtro de spam de e-mail, que usa a classificação de texto para diferenciar entre spam e e-mails legítimos.

Análise dos sentimentos

Rotulagem de texto e avaliação de sentimentos são tarefas de aprendizagem de máquina amplamente utilizadas, que são utilizadas em muitas aplicações, tais como previsões de produtos, recomendações de filmes e mais.

Abordagens para Sistemas de Classificação de Texto

Os sistemas de classificação de texto podem geralmente ser divididos em três categorias: sistemas baseados em regras, sistemas baseados na aprendizagem de máquinas e sistemas híbridos.

Classificação de Texto Baseado em Regras

As técnicas baseadas em regras empregam um conjunto de regras de linguagem artesanal para atribuir textos em grupos ou classes distintas. Estas regras informam o sistema para designar textos como parte de uma determinada categoria, dependendo do seu conteúdo, usando componentes textuais semanticamente associados. 

Cada regra é composta por um antecedente ou padrão e um grupo designado. Por exemplo, se quiseres alocar um grande número de novos artigos em categorias como Desporto, Política, etc., poderás usar um sistema de classificação baseado em regras. 

Terias de rever alguns documentos manualmente para conceberes regras linguísticas como esta: 

Se o documento tem palavras como dinheiro, dólar, PIB ou inflação, ele pertence à classe de Economia.

Os sistemas baseados em regras, embora compreensíveis para as pessoas, requerem uma abundância de conhecimento na área e consomem muito tempo para se instalarem. Além disso, são difíceis de manter, pois a adição de novas regras pode influenciar os resultados das antigas, tornando difícil a sua expansão.

Classificação de texto baseada na aprendizagem da máquina

A classificação do texto usando a aprendizagem automática é uma tarefa de aprendizagem supervisionada. Cria uma associação entre os dados de entrada (texto em bruto) e as etiquetas (também conhecidas como variáveis-alvo). 

Isto é como problemas de classificação sem texto onde um algoritmo supervisionado é usado num conjunto de dados de tabela para antecipar uma classe, excepto que na classificação de texto, os dados de entrada consistem em texto em bruto e não em características numéricas. Tal como qualquer outra aprendizagem supervisionada na máquina, a classificação de texto tem duas fases: treino e previsão.

Sistemas Híbridos

Os sistemas híbridos juntam um classificador base de aprendizagem da máquina e um sistema baseado em regras para refinar ainda mais os resultados. Estes sistemas híbridos podem ser afinados com a adição de regras específicas para aqueles tags que não foram descritos com precisão pelo classificador base.

TextCortex Classificação do texto API

Podes utilizar a função "Conclusão" para submeter dados de prompt arbitrários e receber uma conclusão para eles. Esta técnica pode ser utilizada para lidar com outras tarefas, como a classificação de texto ou a exploração da análise de sentimentos, conforme discutido neste artigo.

Análise de sentimentos em avaliações de hotéis

Imaginemos um cenário em que gostarias de fazer uma análise de sentimentos nas avaliações do teu hotel. E um exemplo seria enviares um pedido no campo de texto como em: 

Faz uma análise de sentimentos à seguinte frase. Responde com as categorias relevantes e o sentimento respectivo para as categorias.

Frase: 'Gostei muito da limpeza do quarto, mas a casa de banho estava muito suja e a comida não era má'.

A resposta gerada pelo fornecimento deste prompt arbitrário será semelhante ao exemplo a seguir:

"text":
‍
Limpeza: Positivo
Casa de banho: Negativo
Comida: Neutro

É assim que podes utilizar o nosso ponto final de conclusão para enviar pedidos de prompt arbitrários e utilizá-los na classificação de texto.