Como te sentirias se encontrasses um chatbot que compreendesse a tua intenção emocional, um bot de voz que compreendesse o teu tom de voz ou um motor de busca que compreendesse o objetivo da tua pesquisa? Podes pensar que isto soa a algo saído da ficção científica. Bem, estarias enganado! Esta tecnologia já está a ser utilizada para descobrir como as pessoas e as máquinas se sentem e o que querem dizer quando falam. Trata-se da análise semântica.
Mas o que é esta tecnologia e quais são os problemas, quais são os seus prós e contras, como afecta as relações com os clientes e como pode ser utilizada como parte de um plano para melhorar a experiência do cliente?
Continua a ler este blogue para saberes mais sobre a análise semântica e como funciona.
O que é a análise semântica?
A análise semântica, expressa desta forma, é o processo de extração de significado de um texto. A análise gramatical e o reconhecimento de ligações entre palavras específicas num determinado contexto permitem aos computadores compreender e interpretar frases, parágrafos ou mesmo manuscritos inteiros.
É um componente crucial do Processamento de Linguagem Natural (PLN) e a inspiração para aplicações como chatbots, motores de busca e análise de texto com aprendizagem automática.
As ferramentas baseadas na análise semântica podem ajudar as empresas a extrair automaticamente informações úteis de dados não estruturados, tais como mensagens de correio eletrónico, pedidos de assistência e comentários dos consumidores. Vê aqui como funcionam.
Como funciona a análise semântica?
A análise semântica, um método de processamento de linguagem natural, envolve o exame do significado de palavras e frases para compreender o objetivo de uma frase ou parágrafo.
Isto é frequentemente conseguido através da localização e extração das ideias-chave e das ligações encontradas no texto, utilizando algoritmos e abordagens de IA.
A análise semântica utiliza vários métodos, mas todos têm como objetivo compreender o significado do texto de uma forma comparável à de um ser humano. Para isso, procura as principais ideias e temas do texto e as suas ligações.
Um método popular de análise semântica combina a aprendizagem automática e o processamento de linguagem natural para encontrar as principais ideias e ligações num texto. Pode utilizar um modelo de aprendizagem automática treinado para analisar um novo texto e descobrir as suas principais ideias e relações.
Outra estratégia consiste em utilizar ontologias pré-estabelecidas e bases de dados estruturadas de conceitos e relações sobre um determinado tópico. Os algoritmos de análise semântica podem encontrar e extrair mais rapidamente informações relevantes do texto utilizando estas ontologias.
A análise semântica, em geral, é um método fundamental para ajudar os computadores a compreender o significado do texto em linguagem natural. Tem inúmeras utilizações em domínios como os motores de busca, a recuperação de informação e a tradução automática.
Na análise semântica, a semântica lexical é crucial porque permite aos computadores compreender as ligações entre os itens lexicais (palavras, phrasal verbs, etc.):
- Hiponímia: ilustra a ligação entre uma frase genérica e as suas ocorrências. Neste contexto, os hipónimos descrevem as ocorrências do termo genérico hiperónimo.
- Homonímia: Quando duas palavras têm a mesma forma ou grafia, mas significados completamente diferentes.
- Polissemia: O termo grego “polissemia” significa “muitos sinais”. É uma frase ou termo que tem um significado diferente, mas interligado. Por outras palavras, embora a polissemia tenha a mesma ortografia, os seus propósitos são particulares, mas interligados.
- Sinonímia: Representa a relação entre dois itens lexicais com formas diferentes, mas com significados iguais ou semelhantes.
- Antonímia: A relação equilibrada entre dois itens lexicais em torno de um eixo ao longo dos seus componentes semânticos.
- Meronomia: A forma como o texto e as palavras são reunidos de modo a fazerem sentido e a mostrarem uma parte ou um membro de algo.
Exemplos de análise semântica
A análise semântica pode ajudar as empresas de muitas formas, por exemplo, quando se trata de comentários de clientes, mensagens de um chatbot ou conversas com um bot de chamadas. Eis alguns exemplos do mundo real:
A estratégia da Uber em termos de análise semântica é a seguinte: quando a empresa lança uma nova versão da sua aplicação, examina cuidadosamente as redes sociais e as opiniões dos utilizadores sobre a mesma. É a chamada”escuta social”, que consiste em escutar as redes sociais para saber se os utilizadores estão satisfeitos ou insatisfeitos.
“Na Uber, utilizamos este método todos os dias para determinar o que os nossos utilizadores pensam das nossas alterações. Quando fazemos uma alteração, sabemos imediatamente o que as pessoas gostam e o que precisa de ser alterado. “Krzysztof Radoszewski é Diretor de Marketing da Uber para a Europa Central e Oriental.
Exemplo nº 2: Hummingbird, o algoritmo semântico do Google
Não são apenas as empresas B2B e B2C que utilizam sistemas de análise semântica para melhorar a experiência do cliente. O Google criou a sua ferramenta semântica para ajudar os motores de busca a compreender melhor as coisas.
O algoritmo Hummingbird do Google, introduzido em 2013, torna os resultados de pesquisa mais relevantes, analisando o que as pessoas estão a pesquisar.
Este algoritmo também melhora o SEO natural ou orgânico e ajuda as empresas que podem beneficiar da colocação de conteúdos de qualidade nas páginas do seu sítio Web. Eles ligar-se-ão melhor a palavras-chave que são “semanticamente” relevantes!
Conclusão
Quando combinada com a aprendizagem automática, a análise semântica permite-te aprofundar os teus dados, possibilitando às máquinas extrair significado de texto não estruturado em escala e em tempo real.
As poderosas ferramentas de aprendizagem automática que utilizam a semântica fornecerão aos utilizadores informações valiosas que te ajudarão a tomar melhores decisões e a ter uma melhor experiência.
O QuestionPro é um software de inquéritos que permite aos utilizadores criar, enviar e visualizar os resultados dos inquéritos. Dependendo da forma como os inquéritos do QuestionPro são configurados, as respostas a esses inquéritos podem ser utilizadas como entrada para um algoritmo que pode efetuar uma análise semântica.
Queres saber como funciona? Começa por criar uma conta gratuita para explorares a plataforma ou pede uma demonstração para esclareceres as tuas dúvidas e saberes mais sobre as nossas diferentes soluções e planos.
