Mineração de Texto: Como Extrair Insights Valiosos de Dados Textuais

Informação textual está ao nosso redor.

Pouco depois de acordar, você geralmente navega por grandes quantidades de dados textuais na forma de mensagens de texto, e-mails, atualizações de redes sociais e postagens de blog antes de chegar à sua primeira xícara de café.

Extrair informações de volumes tão grandes de dados textuais é desafiador. As empresas lidam com quantidades massivas de dados textuais gerados a partir de várias fontes de dados, incluindo aplicativos, páginas da web, redes sociais, avaliações de clientes, tickets de suporte e transcrições de chamadas.

Para extrair informações de alta qualidade e relevantes de tais quantidades enormes de dados textuais, as empresas empregam um processo chamado mineração de texto. Este processo de extração de informações de dados textuais é realizado com a ajuda de software de análise de texto.

Também é conhecida como análise de texto e transforma dados não estruturados em dados estruturados, facilitando para as organizações a análise de vastas coleções de documentos textuais. Algumas das tarefas comuns de mineração de texto são classificação de texto, agrupamento de texto, criação de taxonomias granulares, sumarização de documentos, extração de entidades e análise de sentimentos.

A mineração de texto utiliza várias metodologias para processar texto, incluindo processamento de linguagem natural (PLN).

O que é processamento de linguagem natural?

Processamento de linguagem natural (PLN) é um subcampo da ciência da computação, linguística, ciência de dados e inteligência artificial que se preocupa com as interações entre humanos e computadores usando linguagem natural.

Em outras palavras, o processamento de linguagem natural visa entender as línguas humanas para melhorar a qualidade da interação humano-máquina. O PLN evoluiu da linguística computacional, permitindo que os computadores compreendam tanto as formas escritas quanto faladas da linguagem humana.

Muitas das aplicações que você usa têm o PLN em seu núcleo. Assistentes de voz como Siri, Alexa e Google Assistant usam PLN para entender suas consultas e elaborar respostas. O Grammarly usa PLN para verificar a precisão gramatical das frases. Até mesmo o Google Tradutor é possível graças ao PLN.

O processamento de linguagem natural emprega vários algoritmos de aprendizado de máquina para extrair o significado associado a cada frase e convertê-lo em uma forma que os computadores possam entender. Análise semântica e análise sintática são os dois principais métodos usados para realizar tarefas de processamento de linguagem natural.

Análise semântica

Análise semântica é o processo de entender a linguagem humana. É um aspecto crítico do PLN, pois entender o significado das palavras por si só não basta. Permite que os computadores compreendam o contexto das frases como nós as compreendemos.

A análise semântica é baseada em semântica – o significado transmitido por um texto. O processo de análise semântica começa com a identificação dos elementos textuais de uma frase e a atribuição deles ao seu papel gramatical e semântico. Em seguida, analisa o contexto no texto circundante para determinar o significado de palavras com mais de uma interpretação.

Análise sintática

Análise sintática é usada para determinar como uma linguagem natural se alinha com as regras gramaticais. É baseada em sintaxe, um campo da linguística que se refere às regras para organizar palavras em uma frase para fazer sentido gramatical.

Por que a mineração de texto é importante?

A maioria das empresas tem a oportunidade de coletar grandes volumes de dados textuais. Feedback de clientes, avaliações de produtos e postagens em redes sociais são apenas a ponta do iceberg de big data. O tipo de ideias que podem ser derivadas de tais fontes de dados textuais (big) são profundamente lucrativas e podem ajudar as empresas a criar produtos que os usuários mais valorizarão.

Sem a mineração de texto, a oportunidade mencionada acima ainda é um desafio. Isso ocorre porque analisar grandes quantidades de dados não é algo que o cérebro humano é capaz de fazer. Mesmo que um grupo de pessoas tente realizar essa tarefa hercúlea, os insights extraídos podem se tornar obsoletos até que eles tenham sucesso.

A mineração de texto ajuda as empresas a automatizar o processo de classificação de texto. A classificação pode ser baseada em vários atributos, incluindo tópico, intenção, sentimento e idioma.

Muitas tarefas manuais e tediosas podem ser eliminadas com a ajuda da mineração de texto. Suponha que você precise entender como os clientes se sentem sobre um aplicativo de software que você oferece. Claro, você pode passar manualmente por avaliações de usuários, mas se houver milhares de avaliações, o processo se torna tedioso e demorado.

A mineração de texto torna rápido e fácil analisar grandes e complexos conjuntos de dados e extrair informações relevantes deles. Neste caso, a mineração de texto permite que você identifique o sentimento geral de um produto. Este processo de determinar se as avaliações são positivas, negativas ou neutras é chamado de análise de sentimentos ou mineração de opinião.

Além disso, a mineração de texto pode ser usada para determinar o que os usuários gostam ou não gostam ou o que eles querem que seja incluído na próxima atualização. Você também pode usá-la para identificar as palavras-chave que os clientes usam em associação com certos produtos ou tópicos.

As organizações podem usar ferramentas de mineração de texto para aprofundar-se nos dados textuais para identificar insights de negócios relevantes ou descobrir inter-relações dentro dos textos que, de outra forma, passariam despercebidas com motores de busca ou aplicativos tradicionais.

Em resumo, a mineração de texto ajuda as empresas a colocar os dados para trabalhar e tomar decisões baseadas em dados que podem deixar os clientes felizes e, em última análise, aumentar a lucratividade.

Mineração de texto vs. análise de texto vs. análise de texto

Mineração de texto e análise de texto são frequentemente usadas como sinônimos. No entanto, a análise de texto é diferente de ambas.

Em termos simples, a análise de texto pode ser descrita como um aplicativo de software de análise de texto ou mineração de texto que permite aos usuários extrair informações de dados estruturados e não estruturados textuais.

Tanto a mineração de texto quanto a análise de texto visam resolver o mesmo problema – analisar dados textuais brutos. Mas seus resultados variam significativamente. A mineração de texto extrai informações relevantes de dados textuais que podem ser consideradas resultados qualitativos. Por outro lado, a análise de texto visa descobrir tendências e padrões em grandes volumes de dados textuais que podem ser vistos como resultados quantitativos.

Em outras palavras, a análise de texto é sobre criar relatórios visuais, como gráficos e tabelas, analisando grandes quantidades de dados textuais. Enquanto a mineração de texto é sobre transformar dados não estruturados em dados estruturados para fácil análise.

A mineração de texto é um subcampo da mineração de dados e depende de estatísticas, linguística e aprendizado de máquina para criar modelos capazes de aprender com exemplos e prever resultados em novos dados. A análise de texto usa as informações extraídas por modelos de mineração de texto para visualização de dados.

Técnicas de mineração de texto

Numerosas técnicas e métodos de mineração de texto são usados para derivar insights valiosos de dados textuais. Aqui estão alguns dos mais comuns.

Concordância

A concordância é usada para identificar o contexto em que uma palavra ou série de palavras aparece. Como a mesma palavra pode significar coisas diferentes na linguagem humana, analisar a concordância de uma palavra pode ajudar a compreender o significado exato de uma palavra com base no contexto. Por exemplo, o termo "windows" descreve aberturas em uma parede e também é o nome do sistema operacional da Microsoft.

Frequência de palavras

Como o nome sugere, a frequência de palavras é usada para determinar o número de vezes que uma palavra foi mencionada em dados textuais não estruturados. Por exemplo, pode ser usada para verificar a ocorrência de palavras como "bugs", "erros" e "falha" nas avaliações dos clientes. Ocorrências frequentes de tais termos podem indicar que seu produto requer uma atualização.

Colocação

Colocação é uma sequência de palavras que co-ocorrem frequentemente. "Tomada de decisão", "demorado" e "manter contato" são alguns exemplos. Identificar a colocação pode melhorar a granularidade do texto e levar a melhores resultados de mineração de texto.

Depois, há métodos avançados de mineração de texto, como classificação de texto e extração de texto. Vamos abordá-los em detalhes na próxima seção.

Como a mineração de texto funciona?

A mineração de texto é principalmente possibilitada por meio de aprendizado de máquina. Os algoritmos de mineração de texto são treinados para extrair informações de vastos volumes de dados textuais observando muitos exemplos.

O primeiro passo na mineração de texto é a coleta de dados. Os dados textuais podem ser coletados de várias fontes, incluindo pesquisas, chats, e-mails, redes sociais, sites de avaliação, bancos de dados, veículos de notícias e planilhas.

O próximo passo é a preparação dos dados. É uma etapa de pré-processamento na qual os dados brutos são limpos, organizados e estruturados antes da análise de dados textuais. Envolve padronizar formatos de dados e remover outliers, facilitando a realização de análises quantitativas e qualitativas.

Técnicas de processamento de linguagem natural, como análise, tokenização, remoção de palavras de parada, stemming e lematização, são aplicadas nesta fase.

Depois disso, os dados textuais são analisados. A análise de texto é realizada usando métodos como classificação de texto e extração de texto. Vamos examinar ambos os métodos em detalhes.

Classificação de texto

A classificação de texto, também conhecida como categorização de texto ou rotulagem de texto, é o processo de classificar texto. Em outras palavras, é o processo de atribuir categorias a dados textuais não estruturados. A classificação de texto permite que as empresas analisem rapidamente diferentes tipos de informações textuais e obtenham insights valiosos delas.

Algumas tarefas comuns de classificação de texto são análise de sentimentos, detecção de idioma, análise de tópicos e detecção de intenção.

• Análise de sentimentos é usada para entender as emoções transmitidas por meio de um determinado texto. Ao entender as emoções subjacentes de um texto, você pode classificá-lo como positivo, negativo ou neutro. A análise de sentimentos é útil para melhorar a experiência e a satisfação do cliente.
• Detecção de idioma é o processo de identificar em qual idioma natural o texto dado está. Isso permitirá que as empresas redirecionem os clientes para equipes específicas especializadas em um idioma específico.
• Análise de tópicos é usada para entender o tema central de um texto e atribuir um tópico a ele. Por exemplo, um e-mail de cliente que diz "o reembolso não foi processado" pode ser classificado como um "problema de Devoluções e Reembolsos".
• Detecção de intenção é uma tarefa de classificação de texto usada para reconhecer o propósito ou intenção por trás de um determinado texto. Visa entender a semântica por trás das mensagens dos clientes e atribuir o rótulo correto. É um componente crítico de vários softwares de compreensão de linguagem natural (NLU).

Agora, vamos dar uma olhada nos diferentes tipos de sistemas de classificação de texto.

1. Sistemas baseados em regras

Sistemas de classificação de texto baseados em regras são baseados em regras linguísticas. Uma vez que os algoritmos de mineração de texto são codificados com essas regras, eles podem detectar várias estruturas linguísticas e atribuir as tags corretas.

Por exemplo, um sistema baseado em regras pode ser programado para atribuir a tag "comida" sempre que encontrar palavras como "bacon", "sanduíche", "massa" ou "hambúrguer".

Como os sistemas baseados em regras são desenvolvidos e mantidos por humanos, são fáceis de entender. No entanto, ao contrário dos sistemas baseados em aprendizado de máquina, os sistemas baseados em regras exigem que os humanos codifiquem manualmente as regras de previsão, tornando-os difíceis de escalar.

2. Sistemas baseados em aprendizado de máquina

Sistemas de classificação de texto baseados em aprendizado de máquina aprendem e melhoram a partir de exemplos. Ao contrário dos sistemas baseados em regras, os sistemas baseados em aprendizado de máquina não exigem que os cientistas de dados codifiquem manualmente as regras linguísticas. Em vez disso, eles aprendem a partir de dados de treinamento que contêm exemplos de dados textuais corretamente rotulados.

Algoritmos de aprendizado de máquina, como Naive Bayes e Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), são usados para prever a tag de um texto. Muitas vezes, algoritmos de aprendizado profundo também são usados para criar sistemas baseados em aprendizado de máquina com maior precisão.

3. Sistemas híbridos

Como esperado, sistemas de classificação de texto híbridos combinam tanto sistemas baseados em regras quanto sistemas baseados em aprendizado de máquina. Em tais sistemas, tanto os sistemas baseados em aprendizado de máquina quanto os baseados em regras se complementam, e seus resultados combinados têm maior precisão.

Avaliação de classificadores de texto

O desempenho de um classificador de texto é medido com a ajuda de quatro parâmetros: precisão, exatidão, recall, pontuação F1.

• Precisão é o número de vezes que o classificador de texto fez a previsão correta dividido pelo número total de previsões.
• Exatidão indica o número de previsões corretas feitas pelo classificador de texto sobre o número total de previsões para uma tag específica.
• Recall representa o número de textos corretamente previstos dividido pelo número total que deveria ter sido categorizado com uma tag específica.
• Pontuação F1 combina os parâmetros de exatidão e recall para dar uma melhor compreensão de quão apto o classificador de texto é em fazer previsões. É um indicador melhor do que a precisão, pois mostra quão bom o classificador é em prever todas as categorias no modelo.

Outra maneira de testar o desempenho de um classificador de texto é com validação cruzada.

A validação cruzada é o processo de dividir aleatoriamente os dados de treinamento em vários subconjuntos. O classificador de texto treina em todos os subconjuntos, exceto um. Após o treinamento, o classificador de texto é testado fazendo previsões no subconjunto restante.

Na maioria dos casos, várias rodadas de validação cruzada são realizadas com diferentes subconjuntos, e seus resultados são calculados em média para estimar o desempenho preditivo do modelo.

Extração de texto

A extração de texto, também conhecida como extração de palavras-chave, é o processo de extrair informações específicas e relevantes de dados textuais não estruturados. Isso é feito principalmente com a ajuda de aprendizado de máquina e é usado para escanear automaticamente o texto e obter palavras e frases relevantes de dados textuais não estruturados, como pesquisas, artigos de notícias e tickets de suporte.

A extração de texto permite que as empresas extraiam informações relevantes de grandes blocos de texto sem nem mesmo lê-los. Por exemplo, você pode usá-la para identificar rapidamente os recursos de um produto a partir de sua descrição.

Muitas vezes, a extração de texto é realizada junto com a classificação de texto. Algumas das tarefas comuns de extração de texto são extração de recursos, extração de palavras-chave e reconhecimento de entidades nomeadas.

• Extração de recursos é o processo de identificar recursos ou atributos críticos de uma entidade em dados textuais. Entender o tema comum de uma extensa coleção de documentos textuais é um exemplo. Da mesma forma, pode analisar descrições de produtos e extrair seus recursos, como modelo ou cor.
• Extração de palavras-chave é o processo de extrair palavras-chave e frases importantes de dados textuais. É útil para sumarização de documentos textuais, encontrar os atributos mencionados com frequência em avaliações de clientes e entender a opinião dos usuários de redes sociais sobre um determinado assunto.
• Reconhecimento de entidades nomeadas (NER), também conhecido como extração de entidades ou chunking, é a tarefa de extração de texto de identificar e extrair informações críticas (entidades) de dados textuais. Uma entidade pode ser uma palavra ou uma série de palavras, como os nomes de empresas.

Expressões regulares e campo aleatório condicional (CRF) são os dois métodos comuns de implementação de extração de texto.

1. Expressões regulares

Expressões regulares são uma série de caracteres que podem ser correlacionados com uma tag. Sempre que o extrator de texto corresponde a um texto com uma sequência, ele atribui a tag correspondente. Semelhante aos sistemas de classificação de texto baseados em regras, cada padrão é uma regra específica.

Não é surpreendente que essa abordagem seja difícil de escalar, pois você precisa estabelecer a sequência correta para qualquer tipo de informação que deseja obter. Também se torna difícil de lidar quando os padrões se tornam complexos.

2. Campos aleatórios condicionais

Campos aleatórios condicionais (CRFs) são uma classe de abordagens estatísticas frequentemente aplicadas em aprendizado de máquina e usadas para extração de texto. Ele constrói sistemas capazes de aprender os padrões nos dados textuais que precisam extrair. Faz isso pesando vários recursos de uma sequência de palavras em dados textuais.

Os CRFs são mais proficientes em codificar informações quando comparados às expressões regulares. Isso os torna mais capazes de criar padrões mais ricos. No entanto, esse método exigirá mais recursos computacionais para treinar o extrator de texto.

Avaliação de extratores de texto

Você pode usar as mesmas métricas usadas na classificação de texto para avaliar o desempenho do extrator de texto. No entanto, elas são cegas para correspondências parciais e consideram apenas correspondências exatas. Por esse motivo, outro conjunto de métricas chamado ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) é usado.

Aplicações de mineração de texto

A quantidade de dados gerenciados pela maioria das organizações está crescendo e se diversificando em um ritmo acelerado. É quase impossível aproveitar isso sem um processo automatizado como a mineração de texto em vigor.

Um excelente exemplo de mineração de texto é como a recuperação de informações acontece quando você realiza uma pesquisa no Google. Por exemplo, se você pesquisar uma palavra-chave, digamos "filhotes fofos", a maioria dos resultados de pesquisa não incluirá sua consulta exata.

Em vez disso, serão sinônimos ou frases que correspondem de perto à sua consulta. No exemplo de "filhotes fofos", você encontrará resultados de páginas de mecanismos de busca que incluem frases como "filhote mais fofo", "filhotes adoráveis", "cachorrinhos adoráveis" e "filhote fofo".

Isso acontece porque as aplicações de mineração de texto realmente leem e compreendem o corpo dos textos, de forma semelhante a como fazemos. Em vez de apenas confiar na correspondência de palavras-chave, eles entendem os termos de pesquisa em níveis conceituais. Eles fazem um excelente trabalho ao entender consultas complexas e podem descobrir padrões em dados textuais, que de outra forma estariam ocultos ao olho humano.

A mineração de texto também pode ajudar as empresas a resolver vários problemas em áreas como análise de patentes, análise de risco operacional, inteligência de negócios e inteligência competitiva.

A mineração de texto tem um amplo escopo de aplicações que abrangem várias indústrias. Marketing, vendas, desenvolvimento de produtos, atendimento ao cliente e saúde são algumas delas. Elimina várias tarefas monótonas e demoradas com a ajuda de modelos de aprendizado de máquina.

Aqui estão algumas das aplicações da mineração de texto.

• Detecção de fraudes: As tecnologias de mineração de texto tornam possível analisar grandes volumes de dados textuais e detectar transações fraudulentas ou reivindicações de seguro. Os investigadores podem identificar rapidamente reivindicações fraudulentas verificando palavras-chave comumente usadas nas descrições de acidentes. Também pode ser usado para processar rapidamente reivindicações genuínas automatizando o processo de análise.
• Atendimento ao cliente: A mineração de texto pode automatizar o processo de rotulagem de tickets e roteá-los automaticamente para locais geográficos apropriados analisando seu idioma. Também pode ajudar as empresas a determinar a urgência de um ticket e priorizar os tickets mais críticos.
• Inteligência de negócios: A mineração de texto facilita para os analistas examinarem grandes quantidades de dados e identificarem rapidamente informações relevantes. Como petabytes de dados de negócios, coletados de várias fontes, estão envolvidos, a análise manual é impossível. As ferramentas de mineração de texto aceleram o processo e permitem que os analistas extraiam informações acionáveis.
• Saúde: A mineração de texto está se tornando cada vez mais valiosa na indústria de saúde, principalmente para o agrupamento de informações. A investigação manual é demorada e cara. A mineração de texto pode ser usada na pesquisa médica para automatizar o processo de extração de informações cruciais da literatura médica.

Soluções de software de análise de texto

Soluções de software de mineração de texto ou análise de texto permitem que os usuários derivem insights valiosos de dados textuais estruturados e não estruturados. Os insights podem incluir padrões e temas, idioma, análise de sentimentos e frases-chave. Essas ferramentas usam aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para extrair automaticamente informações relevantes e facilitar a visualização de dados para melhor interpretação.

Para se qualificar para inclusão na categoria de análise de texto, um produto deve:

• Importar dados textuais de várias fontes de dados
• Utilizar aprendizado de máquina e PLN para extrair insights relevantes de dados textuais
• Oferecer visualização de dados para facilitar a interpretação de dados textuais

*Abaixo estão os cinco principais softwares de análise de texto do Relatório Grid® de Verão de 2021 da G2. Algumas avaliações podem ser editadas para maior clareza.

1. RapidMiner

RapidMiner é uma plataforma de software que oferece um ambiente integrado para preparação de dados e mineração de texto. Capacita usuários de diferentes níveis de habilidade a construir e operar rapidamente soluções de IA e criar impactos imediatos nos negócios.

O que os usuários gostam:

"RapidMiner é muito intuitivo, especialmente para não programadores como eu. Eles também forneceram licenças educacionais para instituições acadêmicas, o que é uma grande ajuda para o uso educacional de análise preditiva de dados e para ajudar a fomentar avanços nos campos acadêmicos. A comunidade RapidMiner também é muito ativa e prestativa. O marketplace também fornece atualizações e complementos valiosos e oportunos que beneficiam uma ampla gama de necessidades."

- Revisão do RapidMiner, Julius JR M.

O que os usuários não gostam:

"Não há muito que eu não goste no RapidMiner. A única coisa que me vem à mente é a integração com Python, que pode ser um pouco difícil de depurar às vezes."

- Revisão do RapidMiner, Florian S.

2. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio é uma solução líder em aprendizado de máquina e ciência de dados que capacita analistas, desenvolvedores e cientistas de dados a criar, executar e gerenciar modelos de IA. Esta ferramenta acelera a exploração e preparação de dados e permite que os usuários monitorem modelos para reduzir desvios e vieses.

O que os usuários gostam:

"Todo cientista de dados tem muitas ferramentas em seu notebook, o que é excelente para pesquisa e exploração. Mas quando se trata de projetos do mundo real, você precisa simplificar e integrá-los. Achei isso a melhor coisa no IBM Watson Studio - um ambiente de trabalho simplificado e integrado para realizar projetos produtivos de ciência de dados."

- Revisão do IBM Watson Studio, Waldemar R.

O que os usuários não gostam:

"A interface do usuário do Watson Studio não é muito intuitiva. Melhorias podem ser feitas aqui. Tutoriais adicionais também podem ser úteis."

- Revisão do IBM Watson Studio, Arun A.

3. Confirmit

Confirmit é uma plataforma de software multicanal que ajuda as empresas a realizar pesquisas de mercado e entender a experiência de clientes e funcionários. É uma solução rica em recursos que permite aos usuários obter o máximo valor e insights de projetos de pesquisa e feedback. Com o Confirmit, as empresas podem coletar dados de uma variedade de dispositivos e usar ferramentas de análise inteligentes para aprimorar os insights extraídos.

O que os usuários gostam:

"A versatilidade do Confirmit permite que você crie praticamente qualquer coisa que possa imaginar. Os nós de script tornam praticamente tudo possível. Eu tentei outras plataformas de pesquisa, e embora possam parecer mais amigáveis, as capacidades simplesmente não estão lá no final do dia. Desde as pesquisas omnibus mais simples até as extremamente complicadas multi-país/multi-idioma, tudo é possível no Confirmit. Se você tem um conhecimento básico de qualquer linguagem de programação, pode levar o Confirmit bem longe. Se você é um programador experiente, não terá problemas em usar o Confirmit até o limite."

- Revisão do Confirmit, Gabriella M.

O que os usuários não gostam:

"Embora o Confirmit tenha uma excelente opção para gerar relatórios, aprender a usar essa funcionalidade corretamente acaba sendo bastante complicado. Todos os processos para criar e personalizar um relatório são muito complexos, então eles deveriam tornar essa seção um pouco mais intuitiva."

- Revisão do Confirmit, Pratite E.

4. Amazon Comprehend

Amazon Comprehend é um serviço de PLN que permite aos usuários descobrir insights valiosos em dados não estruturados. Este serviço pode identificar elementos cruciais em dados textuais, como pessoas, idioma e lugares. É útil para detectar o sentimento do cliente em tempo real, o que pode ajudar as empresas a tomar melhores decisões para melhorar a experiência do cliente.

O que os usuários gostam:

"O que mais gosto no Amazon Comprehend é que ele pode ser integrado a outros ótimos softwares da AWS, como Amazon S3 e Glue. Isso facilita o armazenamento de nossos textos e documentos para sua análise prévia. Além disso, o preço é razoável porque cobra apenas pela quantidade de texto analisado, então pequenas e grandes empresas podem usar o Comprehend."

- Revisão do Amazon Comprehend, Nahomi G.

O que os usuários não gostam:

"A interface de gerenciamento carece de algumas funcionalidades. Como é um produto relativamente novo, espero que isso mude com o tempo. Até agora, você não pode excluir manualmente trabalhos que não precisa mais."

- Revisão do Amazon Comprehend, Michael L.

5. Thematic

Thematic ajuda as empresas a analisar e entender o feedback dos clientes em profundidade. Sua Análise Temática com tecnologia de IA proprietária permite que as empresas capturem o significado real em frases individuais e também é capaz de agrupar frases semelhantes em temas, mesmo que sejam formuladas de maneira diferente.

O que os usuários gostam:

“O Thematic é uma ferramenta muito intuitiva de usar. Possui um nível robusto de granularidade, permitindo que o usuário veja a amplitude geral dos temas verbais, aprofunde-se nos subtemas e mais ainda no sentimento do próprio texto aberto. Isso, combinado com a capacidade de filtrar as respostas por segmentos, acompanhar as tendências dos dados e temas ao longo do tempo e visualizar o impacto do texto aberto em KPIs como NPS, torna-o uma ferramenta poderosa para quem busca obter insights.

Minha equipe e eu descobrimos que usar o Thematic nos economiza tempo, o que é crítico ao trabalhar contra prazos de produtos. Essa velocidade é tanto devido à usabilidade da ferramenta quanto ao suporte de classe mundial que o Thematic oferece aos seus usuários.

A equipe de sucesso do cliente do Thematic demonstra uma tremenda compaixão e sempre busca entender nossas necessidades específicas de projeto para projeto. Como exemplo de seu suporte, devido ao volume de texto que analisamos com o Thematic, eu precisava de uma maneira melhor de acompanhar o uso interno, e eles me construíram um painel para isso!”

- Revisão do Thematic, Artem C.

O que os usuários não gostam:

“Dado que a maior parte do nosso trabalho é no espaço de Saúde, onde prevalecem jargões técnicos e comentários estranhos, levou mais tempo do que gostaríamos para "treinar" o software na fase inicial de configuração.

Também levou muito tempo "prático" para apreciar totalmente o valor que a solução tem. Compartilhar esse conhecimento com clientes com pouco tempo para que possam usar a plataforma de forma independente tem sido desafiador.

O Thematic melhorou significativamente a interface e a base de conhecimento desde que começamos e está sempre à disposição para ajudar. Embora tenhamos enfrentado esses desafios, eles foram gerenciáveis e valeram a "dor" para chegar onde estamos hoje.”

- Revisão do Thematic, Desmond M.

Fazendo os dados confessarem

O termo "mineração" pode lhe dar imagens mentais de pessoas cavando buracos ou quebrando pedras para extrair minerais valiosos. A mineração de texto não é nem um pouco semelhante a isso, mas pode extrair informações valiosas que podem ajudar as empresas a aprimorar seus processos de tomada de decisão.

Os dados não ouvem ninguém. Mas se você ouvir atentamente, pode descobrir pepitas de informação que podem ajudar a encontrar novas maneiras de melhorar seus produtos, aprimorar a experiência do cliente e, em última análise, aumentar a lucratividade do seu negócio.

Assim como os computadores compreendem as formas escritas e faladas da linguagem humana, você já se perguntou como eles tentam entender o mundo visual? Se sim, então alimente sua curiosidade lendo sobre visão computacional.