O Drama Da Internet Pela Etiópia

27 Nov 2018 15:41
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<h1>Como Organizar O Feed Do Instagram?</h1>

<p>Overwatch recebeu o evento Retalia&ccedil;&atilde;o, que acrescentou novos itens, skins e um modo cooperativo para 4 jogadores. Em um mapa rico em oponentes, o intuito &eacute; sobreviver a ondas de ataques at&eacute; o t&eacute;rmino, com direito a chefes especiais. Precisando de uma for&ccedil;a pra vencer no modo? Confira dicas para mandar bem em Retalia&ccedil;&atilde;o.</p>

<p>Voc&ecirc; n&atilde;o conseguir&aacute; atribuir nos pr&oacute;prios dados se aquelas duzentos regras adicionadas que processam quatro 1000 keywords para gerar quarenta tags diferentes est&atilde;o 100% precisas. Pra fazer isso, ser&aacute; preciso recorrer a uma percep&ccedil;&atilde;o ampla das pr&aacute;ticas de conversa&ccedil;&atilde;o, al&eacute;m de trabalhar com modelagem e testes, utilizando outros par&acirc;metros textuais para se p&ocirc;r aos textos do Facebook. Neste instante, monitoramento e pesquisa digitais que englobem o Facebook se aproximam ainda mais da pesquisa acad&ecirc;mica e de &aacute;reas que envolvam o conhecimento profunda das estruturas lingu&iacute;sticas e discursivas, al&eacute;m da organiza&ccedil;&atilde;o da fato.</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 essenciais. Pra come&ccedil;ar, recomendo revisitar as estrat&eacute;gias de forma&ccedil;&atilde;o de Categorias e Tags em projetos de monitoramento de m&iacute;dias sociais. No whitepaper que escrevi na 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 consumidor e achar dicas 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 cria&ccedil;&atilde;o das regras e sistemas de processamento logo ap&oacute;s. 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 na FutureLearn chamado “Corpus linguistics: method, analysis, interpretation“. Compreender as mec&acirc;nicas da l&iacute;ngua e como t&ecirc;m sido estudadas ao longo das d&eacute;cadas na lingu&iacute;stica de corpus &eacute; um passo primordial para passar heur&iacute;sticas e proxies de detalhes pra encontrar informa&ccedil;&otilde;es.</p>

<p>O McEnery tamb&eacute;m tem um livro b&aacute;sico a respeito do foco 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 express&otilde;es. 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 de imediato resenhei.</p>
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<li>Querer de ler e digitar &eacute; essencial</li>

<li>Normalmente teu time de vendas possui dicas excelentes</li>

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

<li>Use negrito, sublinhe e destaque as palavras e frases que cont&ecirc;m os dados-chave</li>

<li>Dicas na hora de divulgar teu site pela web</li>

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<p>&Eacute; vantajoso imediatamente de forma especial por tr&ecirc;s motivos. O primeiro &eacute; pra que todos lembrem o quanto o Twitter &eacute; flex&iacute;vel e amig&aacute;vel a pesquisas e forma&ccedil;&atilde;o de dicas de todos os tipos. O segundo &eacute; que a classifica&ccedil;&atilde;o que a Zappavigna aplica em marcadores de Julgamento, Amor e Aprecia&ccedil;&atilde;o s&atilde;o &uacute;teis para a cria&ccedil;&atilde;o de regras que tragam dados al&eacute;m somente de estilos e sentimentos.</p>

<p>Por fim, Twitter e websites servir&atilde;o aos bons e cuidadosos profissionais que desejarem criar modelagens e testes das regras em textos reais e atuais antes de botar ao supervisionamento tamb&eacute;m 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 neste instante prontos, outra promessa ser&aacute; colocar machine learning nos textos. Ainda n&atilde;o est&aacute; perfeitamente claro como funcionar&aacute;, no entanto isto n&atilde;o significa que se deve permanecer 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 meio da frequ&ecirc;ncia, car&ecirc;ncia e diferen&ccedil;a de express&otilde;es-chaves. Temos cerca de vinte anos de estudos nesta &aacute;rea, sendo hoje o padr&atilde;o mais comum o LDA - Latent Dirichlet allocation. Como &eacute; constante em se tratando de pesquisa acad&ecirc;mica, h&aacute; ferramentas gratuitas que ajudam por esse processo.</p>

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