Classificação de Textos por Inteligência Artificial

A classificação de textos por meio de Processamento de Linguagem Natural (NLP, na sigla em inglês) em inteligência artificial pode ser uma ferramenta valiosa em projetos de sustentabilidade. Aqui estão algumas maneiras em que essa tecnologia pode ser aplicada:

1. Análise de sentimentos: Isso permite identificar a opinião das pessoas em relação a questões ambientais, de conservação, energias renováveis, entre outras. Essa análise pode ser utilizada para medir a eficácia de campanhas de conscientização e entender as atitudes e preocupações das pessoas em relação à sustentabilidade.
2. Classificação de documentos: Com a NLP, é possível classificar documentos relacionados à sustentabilidade em categorias específicas, como “energias renováveis”, “reciclagem”, “conservação da água”, “educação ambiental”, entre outras. Isso facilita a organização e a análise de grandes volumes de informações, permitindo identificar áreas de foco, tendências e lacunas de conhecimento.
3. Monitoramento de mídias sociais: Através da análise de textos em plataformas de mídia social, a NLP pode identificar tendências e padrões de comportamento relacionados à sustentabilidade. Essas informações podem ser usadas para medir a conscientização, o engajamento e a opinião pública sobre questões ambientais, bem como para identificar oportunidades de intervenção e diálogo.
4. Análise de impacto ambiental: A NLP pode ajudar a analisar relatórios, estudos e documentos técnicos relacionados a projetos de sustentabilidade. Isso pode incluir a identificação de impactos ambientais, a avaliação da eficácia de medidas de mitigação, a comparação de alternativas e a identificação de melhores práticas. A análise automatizada de grandes volumes de informações permite um processamento mais rápido e eficiente, facilitando a tomada de decisões informadas.

Vamos ver quais são as etapas deste tipo de modalidade de processamento em inteligência artificial .

A aquisição de informações

Uma etapa essencial e que vai ser determinante para a qualidade do algoritmo de inteligência artificial é o modo pelo qual coletamos informações e os organizamos. Neste modelo, precisamos ter um base de informações prévias com uma classificação indicada. Podemos, por exemplo, a partir de um banco de dados de relatórios sobre determinada região estrututurar um algoritmo para entender e prever as classificações de novas entradas. No caso de análise de sentimentos, entender, por exemplo, se uma manifestação em rede social é positiva. Em classificação de documentos, poderemos entender a que categoria se encaixam novas entradas. E assim adiante.

A vetorização do texto

Para permitir o processamento de texto precisamos tansformá-lo em um modelo compreensível para o computador. E aqui entra um algoritmo como o TfIdf Vectorizer.

Tfidf” é uma abreviação para “Term Frequency-Inverse Document Frequency” (Frequência do Termo-Inverso da Frequência nos Documentos).É um método que converte um conjunto de documentos de texto em uma representação numérica, tornando-os adequados para análise de máquina. Ele calcula a importância relativa de cada palavra em um documento, com base em sua frequência no documento específico e na frequência geral em todo o corpus (conjunto de documentos). O objetivo é capturar a importância de um termo específico para um documento específico, equilibrando isso com sua importância geral em todo o conjunto de documentos.

O processo do TfidfVectorizer envolve duas etapas principais:

1. Frequência do termo (TF): Calcula a frequência de cada termo (palavra) em um documento específico. Geralmente, é usado um esquema simples de contagem, em que o valor representa o número de vezes que um termo ocorre no documento.
2. Frequência Inversa de Documento (IDF): Calcula a importância geral de um termo em todo o conjunto de documentos. É uma medida logarítmica do inverso da proporção de documentos que contêm o termo. Termos que aparecem em muitos documentos têm um IDF menor, enquanto aqueles que aparecem em poucos documentos têm um IDF maior.

Ao multiplicar a frequência do termo (TF) pelo inverso da frequência nos documentos (IDF), obtemos o valor TF-IDF para cada termo em um documento. Quanto maior o valor do TF-IDF, mais relevante o termo é para aquele documento específico.

O TfidfVectorizer realiza esses cálculos automaticamente para cada termo em um texto em inteligência artificial . Ele converte os documentos em vetores numéricos, em que cada elemento do vetor representa um termo específico e seu valor TF-IDF correspondente. Isso permite que técnicas de aprendizado de máquina sejam aplicadas a esses vetores para tarefas como classificação de texto, agrupamento, extração de informações, entre outros.

Classificação binária dos textos com inteligência artificial

Como nosso objetivo neste processamento de texto em inteligência artificial é classificá-lo a partir de categorias pré-definidas, usamos um modelo de classificação binário – ou seja, vamos indicar, para cada categoria, se o texto pertence a ela ou não.

Para isso vamos utilizar o One Vs Rest. O objetivo do OvR é treinar um classificador separado para cada classe em um problema de classificação multiclasse. Cada classificador é treinado para distinguir uma classe específica de todas as outras classes. Durante a fase de treinamento, um classificador é treinado com exemplos positivos da classe-alvo e exemplos negativos de todas as outras classes. Esse processo é repetido para cada classe no conjunto de dados.

Durante a fase de teste, quando uma nova amostra precisa ser classificada, cada classificador é aplicado à amostra e faz uma previsão binária. A classe atribuída pela classificador que obteve o resultado mais confiante é selecionada como a classe final da amostra.

Como avaliar o algoritmo de inteligência artificial

Hamming Loss e Acurácia são duas métricas frequentemente utilizadas na avaliação de algoritmos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) que lidam com tarefas de classificação multirrótulo. Vamos comparar esses dois métodos:

1. Hamming Loss:

• O Hamming Loss mede a fração média de rótulos incorretos para cada amostra de teste.
• É uma métrica adequada para avaliar a precisão geral do modelo na tarefa de classificação multirrótulo.
• O Hamming Loss considera cada rótulo separadamente, ignorando as interações entre os rótulos.
• O Hamming Loss varia de 0 a 1, sendo 0 indicativo de um desempenho perfeito (nenhum rótulo incorreto) e 1 indicando um desempenho ruim (todos os rótulos incorretos).

1. Acurácia:

• A acurácia é uma medida comum e amplamente utilizada para avaliar a precisão de um modelo em problemas de classificação.
• A acurácia mede a fração de amostras de teste corretamente classificadas em relação ao total de amostras.
• A acurácia é uma métrica apropriada para tarefas de classificação multiclasse, onde apenas um rótulo é atribuído a cada amostra.
• A acurácia não leva em consideração os rótulos incorretos individuais em problemas de classificação multirrótulo.

O Hamming Loss é uma métrica específica para problemas de classificação multirrótulo, considerando a fração média de rótulos incorretos por amostra. Ele avalia a precisão geral do modelo, mas não leva em consideração as interações entre os rótulos. Já a acurácia é uma métrica amplamente utilizada em problemas de classificação, adequada para tarefas de classificação multiclasse, mas que não considera os rótulos incorretos individuais em problemas de classificação multirrótulo. Ambas as métricas têm suas aplicações e limitações, e a escolha entre elas depende da natureza da tarefa de NLP e dos objetivos específicos de avaliação.