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9 Dicas Matadoras Pra Ter Um Blog De Sucesso!


Overwatch recebeu o evento Retaliação, que acrescentou novos itens, skins e um jeito cooperativo para quatro jogadores. Em um mapa cheio de oponentes, o objetivo é sobreviver a ondas de ataques até o conclusão, com justo a chefes especiais. Precisando de uma potência para vencer no jeito? Confira dicas pra mandar bem em Retaliação.


Você não poderá atribuir nos próprios detalhes se aquelas 200 regras adicionadas que processam 4 1 mil palavras-chave para gerar 40 tags diferentes estão 100% precisas. Para fazer isto, será preciso recorrer a uma entendimento ampla das execuções de conversação, além de trabalhar com modelagem e testes, utilizando outros parâmetros textuais para se passar aos textos do Facebook. De imediato, supervisionamento e procura digitais que englobem o Facebook se aproximam ainda mais da busca acadêmica e de áreas que envolvam a compreensão profunda das estruturas linguísticas e discursivas, além da organização da detalhes.


Áreas como linguística de corpus, sociolinguística, text analytics, computação social e NL (processamento natural da linguagem) tornam-se mais sérias. Para começar, recomendo revisitar as estratégias de formação de Categorias e Tags em projetos de monitoramento de mídias sociais. No whitepaper que escrevi pela Social Figures, descrevo três táticas básicas pra gerar as categorias e tags: decompor o produto/serviço; responder demanda de dado do cliente e encontrar dicas emergentes nas mídias sociais.


A materialização destas táticas em listas de códigos/tags organizados é o primeiro passo pra constituição das regras e sistemas de processamento logo em seguida. Quanto a linguística de corpus, o Tom McEnery é um dos principais estudiosos do conteúdo hoje em dia, que lançou um curso online pela FutureLearn chamado “Corpus linguistics: method, analysis, interpretation“. Compreender as mecânicas da língua e como têm sido estudadas no decorrer das décadas na linguística de corpus é um passo essencial para passar heurísticas e proxies de fatos pra localizar informações.


O McEnery também possui um livro essencial a respeito do foco chamado “Corpus Linguistics: Method, Theory and Practice“. Focada em redes sociais, a Michele Zappavigna estudou um corpus de sete milhões de tweets totalizando 100 milhões 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.


  • Amar de ler e escrever é primordial

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  • ICEX 2015 - Construindo novos caminhos

  • Use negrito, sublinhe e destaque as palavras e frases que contêm as informações-chave

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É benéfico agora de forma especial por 3 motivos. O primeiro é para que todos lembrem o quanto o Twitter é maleável e amigável a pesquisas e geração de dicas de todos os tipos. O segundo é que a classificação que a Zappavigna aplica em marcadores de Julgamento, Amizade e Apreciação são úteis para a construção de regras que tragam fatos além apenas de estilos e sentimentos.


Por fim, Twitter e blogs servirão aos bons e cuidadosos profissionais que desejarem desenvolver modelagens e testes das regras em textos reais e atuais antes de passar ao monitoramento assim como do Facebook. Tenho uma proposta de palestra no SMW sobre o conteúdo (vote, se interessar a você). Além das regras e dos classifiers neste momento prontos, outra suposição será botar machine learning nos textos. Ainda não está perfeitamente claro como funcionará, no entanto isto não significa que se deve permanecer de braços cruzados.


A aplicação mais frequente de aprendizado de máquina em texto natural é a modelagem de focos. De modo bem geral, é uma técnica que identifica, em uma tabela/corpus de textos, os assuntos a partir da regularidade, inexistência e diferença de palavras-chaves. Temos em torno de 20 anos de estudos nessa área, sendo hoje o modelo mais comum o LDA - Latent Dirichlet allocation. Como é constante em do que se trata pesquisa acadêmica, há ferramentas gratuitas que ajudam nesse procedimento.

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