Todos sabemos da importância crescente da opinião (reviews em e-commerces são excelente exemplos) de outros consumidores para decisões de compra das pessoas e também para ajudar empresas a melhorarem seus produtos. O problema é que analisar opinião de consumidores em escala é algo muito trabalhoso para se fazer manualmente e complexo para se automatizar, dado que a opinião é expressa em linguagem natural, um formato não-estruturado para o computador. Nesta apresentação irei detalhar um processo junto com técnicas de ML e NLP que podem ser utilizados para estruturar esse tipo de dado e extrair conhecimento útil para apoiar a tomada de decisão de diversos casos baseada na opinião de consumidores. Spoiler: Análise de sentimento baseado em aspectos é parte fundamental na solução.
Palestrante: Everton A. Cherman (Birdie.ai) tem formação em Ciência da Computação e Doutorado em Machine Learning, inclusive já foi considerado a pessoa mais jovem a obter um título de doutorado no Brasil, onde teve uma carreira acadêmica com mais de 60 artigos científicos em diversas áreas de Inteligência Artificial e mais de 900 citações aos seus trabalhos. Em 2014 fundou uma startup focada em Inteligência Artificial e Sistema de Recomendação e desde 2018 é co-fundador e CTO na Birdie.ai onde lidera o desenvolvimento de uma plataforma baseada em ML e NLP para processar milhões de opiniões de consumidores de diversas fontes (públicas e internas) e apoiar empresas a tomarem decisões cada vez mais baseadas em dados de necessidades dos consumidores.