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Glossário

Classificação de texto

O que é 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.

Como o KI.ordo ajuda

O modelo «Classificar texto» do KI.ordo utiliza o bloco router de IA, que atribui as entradas a até oito categorias de livre escolha.

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Termos relacionados

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.

  • Classificação
  • Automatização
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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

Análise de sentimento

A análise de sentimento determina automaticamente o estado de espírito ou a atitude que um texto exprime – normalmente positivo, neutro ou negativo, por vezes emoções mais finas. As empresas utilizam-na para avaliar grandes quantidades de avaliações de produtos, e-mails de suporte, inquéritos ou publicações em redes sociais e ver rapidamente onde os clientes estão satisfeitos e onde há problemas. A ironia, o sarcasmo e as afirmações mistas, como «entrega rápida, qualidade dececionante», continuam a ser difíceis, pelo que as amostras devem ser verificadas por pessoas.

  • NLP
  • feedback de clientes
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Modelo