Introdução

Dentro da inteligência artificial (IA), a análise de texto é um subconjunto do processamento de linguagem natural (PLN) que permite às máquinas extrair significado, estrutura e insights de texto não estruturado. As organizações utilizam a análise de texto para transformar feedback dos clientes, tickets de suporte, contratos e publicações nas redes sociais em inteligência acionável.

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

• Extração de termos-chave: Identificar palavras e expressões importantes no texto, para ajudar a determinar os temas e temas abordados.
• Deteção de entidades: Identificação de entidades nomeadas mencionadas no texto; Por exemplo, lugares, pessoas, datas e organizações.
• Classificação de texto: Categorização de documentos de texto com base no seu conteúdo. Por exemplo, filtrar o email como spam ou não.
• Análise de sentimento: Uma forma particular de classificação de texto que prevê o sentimento do texto – por exemplo, categorizar publicações em redes sociais como positivas, neutras ou negativas.
• Resumo do texto: Reduzir o volume do texto mantendo os seus pontos salientes. Por exemplo, gerar um breve resumo de um parágrafo a partir de um documento de várias páginas.

A análise de texto é desafiante porque a linguagem é complexa e os computadores têm dificuldade em compreender. Em última análise, todas as técnicas de análise de texto baseiam-se na necessidade de extrair significado do texto em linguagem natural.