Introdução

Dentro da IA (inteligência artificial), a análise de texto é um subconjunto de NLP (processamento de linguagem natural) que permite que os computadores extraam significado, estrutura e insights de texto não estruturado. As organizações usam a análise de texto para transformar comentários dos clientes, tíquetes de suporte, contratos e postagens nas redes sociais em inteligência acionável.

Técnicas para processar e analisar texto evoluíram ao longo de muitos anos, desde cálculos estatísticos simples com base na frequência de termos até modelos de linguagem baseados em vetor que encapsulam o significado semântico. Alguns casos de uso comuns para análise de texto incluem:

• Extração de termos-chave: identificar palavras e frases importantes no texto, para ajudar a determinar os tópicos e temas discutidos.
• Detecção de entidade: identificando entidades nomeadas mencionadas no texto; por exemplo, locais, pessoas, datas e organizações.
• Classificação de texto: categorizando documentos de texto com base em seu conteúdo. Por exemplo, filtrar emails como spam ou não spam.
• Análise de sentimento: uma forma específica de classificação de texto que prevê o sentimento do texto - por exemplo, categorizando postagens de mídia social como positivas, neutras ou negativas.
• Resumo de texto: reduzindo o volume de texto ao mesmo tempo em que mantém seus pontos salientes. Por exemplo, gerando um resumo curto de um parágrafo de um documento de várias páginas.

A análise de texto é desafiadora porque a linguagem é complexa e os computadores acham difícil de entender. Em última análise, todas as técnicas de análise de texto se baseiam no requisito de extrair significado do texto de linguagem natural.