A evolução da análise de sentimento: de palavras-chave a compreensão contextual

Durante anos, medir o sentimento de um texto significava contar quantas palavras positivas e negativas apareciam. Mas o cliente de hoje escreve com sarcasmo, ironia e contexto, e isso destrói qualquer algoritmo que dependa só de palavras.

Agora imagine analisar um comentário típico de review. À primeira vista, parece positivo, mas basta ler com atenção para notar a ironia, algo que um modelo baseado em palavras-chave dificilmente entenderia.

Excelente app, se você não se importa em esperar 5 minutos pra abrir.

Usando AFINN, temos uma pontuação positiva(score 2), veja o resultado abaixo:

Com um modelo contextual, o resultado muda completamente. Em vez de se prender à palavra “excelente”, ele entende a ironia e o sentido real da frase, classificando corretamente o sentimento como negativo.

Mas o que são, afinal, esses modelos contextuais?

Em vez de apenas contar palavras positivas ou negativas, eles analisam o significado de cada termo dentro do contexto da frase.
Entendem relações, intenções e até ironias sutis, algo impossível para os métodos tradicionais.
É por isso que, no exemplo anterior, eles percebem que “excelente app, se você não se importa em esperar 5 minutos” expressa, na verdade, um sentimento negativo.

Essa capacidade de entender o contexto não vem de mágica, ela é fruto de uma nova forma de ensinar máquinas a ler como humanos.

Em vez de seguir listas de palavras, esses modelos aprendem padrões, associações e significados a partir de milhões de exemplos reais.

Eles não apenas veem o texto, eles o interpretam, reconhecendo nuances, intenções e emoções escondidas nas entrelinhas.

Onde o contexto encontra a escala

É exatamente esse tipo de compreensão que o No Friction AI leva para a análise de sentimentos em escala.

Quando um cliente deixa milhares de comentários por mês, não basta identificar se cada um é positivo ou negativo, é preciso entender por quê.

O que o No Friction AI faz é aplicar esse olhar contextual de forma automatizada, conectando padrões e emoções para revelar temas, dores e oportunidades que passariam despercebidos em uma leitura superficial.

No fim, não se trata apenas de classificar sentimentos, mas de entender o significado por trás das palavras, e transformar essa compreensão em decisões reais.