NLP
Pipeline de NLP para Inteligência Quantitativa de Texto
Pipeline para transformar texto não estruturado em indicadores quantitativos, temas recorrentes e resumos executivos.
Tipo de dados: público. Sem dados confidenciais de clientes ou empregadores.
Resumo Executivo
Este estudo descreve um pipeline de NLP que transforma texto não estruturado em indicadores mensuráveis, temas recorrentes e resumos concisos para revisão de decisão.
Pergunta de Negócio
Que temas, entidades e padrões de sentimento aparecem em grandes volumes de texto e como podem ser resumidos sem perder rastreabilidade?
Pergunta Estatística / Hipótese
A análise avalia se tópicos, entidades e indicadores de sentimento extraídos são suficientemente estáveis para apoiar monitorização e priorização.
Dados
A base é pública e contém registos de texto não estruturado com metadados como data, fonte e categoria. Nenhum texto confidencial é utilizado.
Metodologia
O fluxo aplica limpeza, tokenização, análise de sentimentos, modelagem de tópicos, extração de entidades, sumarização e classificação de texto. A revisão humana é incluída para labels e interpretação.
Implementação
Python é usado para processar texto, gerar indicadores estruturados e avaliar outputs de classificação. A sumarização assistida por LLMs é limitada por trechos-fonte rastreáveis e limitações documentadas.
Resultados
Os resultados incluem clusters de tópicos, tabelas de frequência de entidades, distribuições de sentimento e resumos executivos ligados à evidência original.
Limitações
As limitações incluem ambiguidade de labels, variação linguística, viés de modelo, risco de alucinação em resumos e necessidade de validação humana.
Recomendação Executiva
Usar o pipeline para monitorização recorrente de texto e priorização, com revisão humana para decisões que exigem nuance ou alta confiança.
Ferramentas Utilizadas
Python, ferramentas de NLP e LLMs.
Links
Notebook, repositório GitHub e PDF executivo em breve.