Texto e NLP
Quem nunca recebeu aquela ligação de telemarketing no momento mais inoportuno? Seja oferecendo um cartão de crédito, cobrando uma dívida ou tentando vender internet, essas ligações fazem parte do nosso cotidiano. Mas você já parou para pensar na quantidade de informações valiosas que existem nessas conversas?
Pela sua forma conveniente de consumir conhecimento e entretenimento, os audiobooks estão se tornando cada vez mais populares. Conforme a última pesquisa da Câmara Brasileira do Livro, os livros digitais cresceram 15% de 2021 para 2022. Dentre os 13 mil títulos digitais publicados em 2022, 12% eram audiolivros. Embora o livro físico sempre vá existir, nem sempre temos o tempo necessário para ler todas as obras de nossa lista.
Neste post, realizaremos a tarefa de detecção de linguagem tóxica em mídias sociais usando o modelo Gemma de IA generativa do Google com o framework LangChain. Vamos explorar como o texto de entrada afeta a saída do modelo e faremos alguma engenharia de prompts para direcioná-lo à tarefa necessária.
Compreender os sentimentos por trás de grandes volumes de texto tornou-se essencial, pois em um mundo cada vez mais digitalizado, a capacidade de compreender as respostas e emoções em larga escala das pessoas diante de produtos, eventos ou tópicos específicos não é apenas valiosa por fornecer insights, mas também se tornou uma necessidade para alavancar negócios e tornar-se cada vez mais competitivo.
Durante os anos de 2020 e 2021 fiz um MBA Executivo em Business Analytics e Big Data na FGV e uma das disciplinas que gostei bastante abordou a análise de mídias sociais com técnicas de mineração de texto e processamento de linguagem natural.
