Empreendedor Espera Faturar R$ 500 1 mil Com Molhos Art

27 Nov 2018 09:31
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<h1>Assimilar Com Os Concorrentes &eacute; Chave Pro Sucesso Da Organiza&ccedil;&atilde;o</h1>

<p>Overwatch obteve o evento Retalia&ccedil;&atilde;o, que adicionou novos itens, skins e um jeito cooperativo para quatro jogadores. Em um mapa rico em inimigos, o prop&oacute;sito &eacute; sobreviver a ondas de ataques at&eacute; o final, com direito a chefes especiais. Precisando de uma pot&ecirc;ncia pra vencer no modo? Confira dicas para mandar bem em Retalia&ccedil;&atilde;o.</p>

<p>Voc&ecirc; n&atilde;o poder&aacute; observar nos pr&oacute;prios fatos se aquelas duzentos regras adicionadas que processam 4 1 mil palavras-chave para gerar 40 tags diferentes est&atilde;o 100% precisas. Pra fazer isto, ser&aacute; preciso recorrer a uma percep&ccedil;&atilde;o ampla das din&acirc;micas de conversa&ccedil;&atilde;o, al&eacute;m de trabalhar com modelagem e testes, utilizando outros par&acirc;metros textuais para se passar aos textos do Facebook. Neste momento, monitoramento e busca digitais que englobem o Facebook se aproximam ainda mais da busca acad&ecirc;mica e de &aacute;reas que envolvam o entendimento profunda das estruturas lingu&iacute;sticas e discursivas, al&eacute;m da organiza&ccedil;&atilde;o da dado.</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 primordiais. Para come&ccedil;ar, recomendo revisitar as estrat&eacute;gias de forma&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 produto/servi&ccedil;o; responder busca de detalhes do cliente e descobrir infos emergentes nas redes sociais.</p>

<p>A materializa&ccedil;&atilde;o destas t&aacute;ticas em listas de c&oacute;digos/tags organizados &eacute; o primeiro passo para forma&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 conte&uacute;do nos dias de hoje, que lan&ccedil;ou um curso online na 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 importante pra passar heur&iacute;sticas e proxies de fatos para encontrar infos.</p>

<p>O McEnery tamb&eacute;m tem um livro essencial sobre o t&oacute;pico 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 cem milh&otilde;es de palavras. 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 agora resenhei.</p>
<ul>

<li>Adorar de ler e escrever &eacute; primordial</li>

<li>Geralmente seu time de vendas ret&eacute;m dicas excelentes</li>

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

<li>Use negrito, sublinhe e destaque as express&otilde;es e frases que cont&ecirc;m os detalhes-chave</li>

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

</ul>

<p>&Eacute; ben&eacute;fico agora principlamente por tr&ecirc;s 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 infos de todos os tipos. O segundo &eacute; que a classifica&ccedil;&atilde;o que a Zappavigna aplica em marcadores de Julgamento, Estima e Aprecia&ccedil;&atilde;o s&atilde;o &uacute;teis para a cria&ccedil;&atilde;o de regras que tragam dados al&eacute;m s&oacute; de aspectos e sentimentos.</p>

<p>Por fim, Twitter e blogs servir&atilde;o aos bons e cuidadosos profissionais que desejarem gerar modelagens e testes das regras em textos reais e atuais antes de passar ao supervisionamento tamb&eacute;m do Facebook. Tenho uma proposta de palestra no SMW sobre o tema (vote, se interessar a voc&ecirc;). Al&eacute;m das regras e dos classifiers imediatamente prontos, outra possibilidade ser&aacute; passar machine learning nos textos. Ainda n&atilde;o est&aacute; perfeitamente claro como funcionar&aacute;, contudo isso n&atilde;o significa que se deve ficar de bra&ccedil;os cruzados.</p>

<p>A aplica&ccedil;&atilde;o mais frequente de aprendizado de m&aacute;quina em texto natural &eacute; a modelagem de assuntos. De modo bem geral, &eacute; uma t&eacute;cnica que identifica, em uma rela&ccedil;&atilde;o/corpus de textos, os t&oacute;picos por interm&eacute;dio da frequ&ecirc;ncia, car&ecirc;ncia e diferen&ccedil;a de express&otilde;es-chaves. Temos por volta de vinte anos de estudos nessa &aacute;rea, sendo hoje o paradigma mais comum o LDA - Latent Dirichlet allocation. Como &eacute; constante em do que se trata pesquisa acad&ecirc;mica, h&aacute; ferramentas gratuitas que ajudam nesse modo.</p>

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