Você Quer Mesmo Ser Um Nômade Digital?

27 Nov 2018 07:42
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<p>Overwatch ganhou o evento Retalia&ccedil;&atilde;o, que adicionou novos itens, skins e um jeito cooperativo pra 4 jogadores. Em um mapa abundante em oponentes, o objetivo &eacute; sobreviver a ondas de ataques at&eacute; o conclus&atilde;o, com direito a chefes especiais. Precisando de uma for&ccedil;a para vencer no jeito? Confira dicas pra mandar bem em Retalia&ccedil;&atilde;o.</p>

<p>Voc&ecirc; n&atilde;o conseguir&aacute; averiguar nos pr&oacute;prios detalhes se aquelas 200 regras adicionadas que processam quatro 1000 keywords pra gerar quarenta tags diferentes est&atilde;o 100% precisas. Pra fazer isso, ser&aacute; preciso recorrer a uma compreens&atilde;o ampla das execu&ccedil;&otilde;es de conversa&ccedil;&atilde;o, al&eacute;m de trabalhar com modelagem e testes, usando outros par&acirc;metros textuais para se botar aos textos do Facebook. Prontamente, monitoramento e busca digitais que englobem o Facebook se aproximam ainda mais da pesquisa acad&ecirc;mica e de &aacute;reas que envolvam o discernimento profunda das estruturas lingu&iacute;sticas e discursivas, al&eacute;m da organiza&ccedil;&atilde;o da detalhes.</p>

<p>&Aacute;reas como lingu&iacute;stica de corpus, sociolingu&iacute;stica, text analytics, computa&ccedil;&atilde;o social e NL (processamento natural da linguagem) tornam-se mais consider&aacute;veis. Pra come&ccedil;ar, recomendo revisitar as estrat&eacute;gias de cria&ccedil;&atilde;o de Categorias e Tags em projetos de supervisionamento de m&iacute;dias sociais. No whitepaper que escrevi pela Social Figures, descrevo 3 t&aacute;ticas b&aacute;sicas para gerar as categorias e tags: decompor o objeto/servi&ccedil;o; responder demanda de dado do comprador e localizar sugest&otilde;es emergentes nas redes sociais.</p>

<p>A materializa&ccedil;&atilde;o dessas t&aacute;ticas em listas de c&oacute;digos/tags organizados &eacute; o primeiro passo para constru&ccedil;&atilde;o das regras e sistemas de processamento posteriormente. Quanto a lingu&iacute;stica de corpus, o Tom McEnery &eacute; um dos principais estudiosos do cen&aacute;rio na atualidade, que lan&ccedil;ou um curso online pela FutureLearn chamado “Corpus linguistics: method, analysis, interpretation“. Dominar as mec&acirc;nicas da l&iacute;ngua e como t&ecirc;m sido estudadas no decorrer das d&eacute;cadas na lingu&iacute;stica de corpus &eacute; um passo primordial pra aplicar heur&iacute;sticas e proxies de fatos pra achar dicas.</p>

<p>O McEnery tamb&eacute;m possui um livro essencial sobre o conte&uacute;do chamado “Corpus Linguistics: Method, Theory and Practice“. Focada em redes sociais, a Michele Zappavigna estudou um corpus de sete milh&otilde;es de tweets totalizando 100 milh&otilde;es de frases. A pesquisadora australiana publicou um livro com os resultados, chamado “Discourse of Twitter and Social Media: How We Use Language to Create Affiliation on the Web”, que neste instante resenhei.</p>
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<li>Adorar de ler e digitar &eacute; importante</li>

<li>Normalmente seu time de vendas tem dicas excelentes</li>

<li>ICEX 2015 - Desenvolvendo novos caminhos</li>

<li>Use negrito, sublinhe e destaque as palavras e frases que cont&ecirc;m as informa&ccedil;&otilde;es-chave</li>

<li>Dicas na hora de anunciar seu blog na web</li>

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<p>&Eacute; vantajoso agora principlamente por 3 motivos. O primeiro &eacute; pra que todos lembrem o quanto o Twitter &eacute; vers&aacute;til e amig&aacute;vel a pesquisas e forma&ccedil;&atilde;o de informa&ccedil;&otilde;es de todos os tipos. O segundo &eacute; que a classifica&ccedil;&atilde;o que a Zappavigna aplica em marcadores de Julgamento, Carinho e Aprecia&ccedil;&atilde;o s&atilde;o &uacute;teis pra cria&ccedil;&atilde;o de regras que tragam dados al&eacute;m somente de aspectos e sentimentos.</p>

<p>Por fim, Twitter e web sites servir&atilde;o aos bons e cuidadosos profissionais que desejarem formar modelagens e testes das regras em textos reais e atuais antes de colocar ao supervisionamento assim como do Facebook. Tenho uma proposta de palestra no SMW a respeito do t&oacute;pico (vote, se interessar a voc&ecirc;). Al&eacute;m das regras e dos classifiers imediatamente prontos, outra hip&oacute;tese ser&aacute; p&ocirc;r machine learning nos textos. Ainda n&atilde;o est&aacute; perfeitamente claro como funcionar&aacute;, por&eacute;m isto n&atilde;o significa que se necessita permanecer de bra&ccedil;os cruzados.</p>

<p>A aplica&ccedil;&atilde;o mais cont&iacute;nuo de aprendizado de m&aacute;quina em texto natural &eacute; a modelagem de temas. De forma bem geral, &eacute; uma t&eacute;cnica que identifica, numa rela&ccedil;&atilde;o/corpus de textos, os t&oacute;picos por meio da periodicidade, falta e diferen&ccedil;a de express&otilde;es-chaves. Temos em torno de 20 anos de estudos nessa &aacute;rea, sendo hoje o paradigma mais comum o LDA - Latent Dirichlet allocation. Como &eacute; frequente em do que se trata busca acad&ecirc;mica, h&aacute; ferramentas gratuitas que ajudam por esse m&eacute;todo.</p>

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