Processamento de linguagem natural na Hogan

Com informações da Hogan Assessments

Você talvez nunca tenha ouvido falar desse termo – mas hoje ele é a maior “estrela” da tecnologia. Basicamente, o Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma área da computação que tem por objetivo estudar o desenvolvimento e a compreensão automática das línguas humanas naturais – e um de seus maiores desafios é extrair o sentido da linguagem natural—algo que, às vezes, fica subentendido, ou está relacionado a um arcabouço cultural de um determinado local, ou até mesmo padrões subconscientes.

Gigantes como o Google já apostam na criação de meios de compreender a motivação do usuário ao fazer uma busca por exemplo. O que torna tudo mais desafiador é o fato de que existe uma massa absurda de dados produzida – e a maior parte está em “linguagem natural” – que não pode ser estruturada como uma linguagem computacional, por exemplo. Os dados de texto não se encaixam no formato estruturado tradicional de linhas e colunas. Os dados de texto são confusos, não estruturados e não são facilmente analisados ​​usando métodos estatísticos clássicos.

Para se ter uma ideia, em média, existem 500 milhões de tweets enviados por dia, 23 bilhões de mensagens de texto e 306,4 bilhões de e-mails. Tudo o que dizemos, todos os emails que enviamos e todas as palavras em nossos currículos podem ser usados ​​não apenas para entender o mundo ao nosso redor, mas como pistas sobre o indivíduo falando, digitando e escrevendo.

Além disso, não existe um método único associado à PNL. Hoje, essa subárea que é um cruzamento entre ciências da computação, inteligência artificial e linguística, consiste em várias técnicas, desde o uso de palavras-chave para interpretar texto ou fala até a compreensão do significado e contexto subjacentes da comunicação.

Até 95% dos dados organizacionais utilizáveis ​​não são estruturados, resultando em um aumento no desejo de usar esses dados para permanecer competitivo. A concorrência e avanços consistentes em iniciativas de poder computacional, acesso a dados e pesquisa de código aberto levaram o campo da PNL a evoluir e crescer constantemente. Na Hogan, estamos aproveitando esse crescimento contínuo usando a PNL para melhorar nossos produtos e soluções de avaliação de talentos.

Hogan e processamento de linguagem natural

Uma maneira de usar a PNL é simplificando o processo de codificação das notas dos grupos focais para relevância da escala de personalidade, injetando PNL em nossa estratégia de análise de tarefas para aumentar a eficiência da abordagem e melhorar a qualidade de nossos resultados. A leitura e a codificação manual de notas de grupos focais é um processo demorado e desgastante cognitivamente. Usando a PNL, em média, podemos diminuir o tempo total necessário em aproximadamente 6.000%, mantendo previsões consistentes e precisas.

Muitas tarefas analíticas de dados baseadas em texto requerem conhecimento semelhante sobre linguagem, como semântica, semelhanças estruturais e sintaxe. Esse conhecimento pode ser compartilhado de um modelo para outro através da transferência de aprendizado. O aprendizado por transferência nos permite tirar proveito rápido da pesquisa de ponta em PNL, sem ter que gastar meses e anos coletando dados desnecessários e treinando modelos semelhantes do zero. O aprendizado de transferência envolve pegar um modelo treinado em outro conjunto de dados para uma tarefa diferente e ajustá-lo em um segundo conjunto de dados para uma tarefa diferente. Em outras palavras, pegamos o que o modelo já aprendeu e o adaptamos para nossos propósitos. O modelo básico para previsão de notas de grupos focais foi treinado em mais de 3 bilhões de palavras.

Essa abordagem já mostrou resultados promissores para identificar corretamente a relevância das características da personalidade nas notas dos grupos focais. Quando comparado com avaliadores humanos (especialistas no assunto; PMEs), nosso modelo era consistente e apresentava uma pontuação média de precisão aproximadamente 10% maior que a precisão média das PME. Isso indica que o Processamento de linguagem natural é um método preciso e eficiente para identificar as características críticas da personalidade das funções dos grupos focais.

As pesquisas com PNL devem seguir na Hogan, acompanhando o desenvolvimento de novas tecnologias e maneiras de ler os dados produzidos hoje para conseguir tornar a avaliação de personalidade ainda mais precisa.

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