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Classificação automática

O que é Classificação automática?

A classificação automática atribui textos, documentos ou registos a categorias predefinidas sem triagem manual. Tradicionalmente, os modelos aprendem isto a partir de exemplos rotulados; os grandes modelos de linguagem também conseguem atribuir categorias apenas com base numa descrição. As utilizações típicas incluem ordenar e-mails recebidos por tipo de pedido, atribuir recibos ou assinalar tickets de suporte urgentes. Nos casos importantes, recomendam-se verificações por amostragem feitas por pessoas.

Como o KI.ordo ajuda

O passo «Router de IA» do KI.ordo atribui as entradas a até oito categorias definidas livremente; o modelo «Classificar um texto» demonstra-o com pergunta, reclamação, encomenda e outro.

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Termos relacionados

Classificação de texto

A classificação de texto atribui automaticamente textos a categorias predefinidas, por exemplo e-mails por tipo de pedido, avaliações por sentimento ou documentos por tema. Antes, isto exigia treinar modelos próprios com exemplos etiquetados; hoje, os grandes modelos de linguagem conseguem muitas vezes atribuir categorias apenas a partir de uma descrição. Isto permite pré-ordenar pedidos e encaminhá-los mais depressa para a equipa certa.

  • NLP
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Modelo

Classificador

Um classificador é um modelo ou método que atribui entradas a uma de várias categorias predefinidas. As variantes clássicas, como as árvores de decisão ou o naive Bayes, são treinadas com exemplos etiquetados; os modelos de linguagem também podem ordenar textos com base numa descrição das categorias. As utilizações típicas incluem a deteção de spam, a triagem de pedidos de clientes por tema e a categorização de recibos. A qualidade é medida com métricas como a exatidão, a precisão e a revocação.

  • Classificação
  • Aprendizagem automática
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Modelo

Lead routing

O lead routing é a atribuição automática de pedidos recebidos à pessoa, ao departamento ou à região responsável. Os critérios podem incluir tema, produto, dimensão da empresa, idioma ou urgência. A IA consegue compreender e categorizar o texto livre de um pedido, por exemplo se diz respeito a um novo orçamento, a um problema de apoio ou a uma candidatura de emprego. Um encaminhamento rápido e preciso encurta os tempos de resposta e evita que pedidos fiquem sem resposta.

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Modelo

Aprendizagem supervisionada

Na aprendizagem supervisionada, um modelo aprende com exemplos cuja resposta correta já é conhecida, como e-mails etiquetados como «spam» ou «não spam». A partir deles, deduz regras para classificar casos novos e desconhecidos ou para prever valores. As tarefas típicas são a classificação e a regressão; a maior parte do esforço vai para a criação de dados corretamente etiquetados.

  • Aprendizagem automática
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