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Como exemplo, podemos considerar a Análise de Sentimento, onde a IA identifica possíveis sentimentos nas interações dos usuários.

Exemplo:

• modelo: análise de sentimento
• fala do usuário: "Esse produto é maravilhoso!"
• tags possíveis: positivo, negativo, neutro
• classificação: positivo

Dessa forma, é possível observar qual o sentimento dos usuários ao serem atendidos pelo bot, facilitando a tomada de decisões estratégicas sobre as diferentes formas de abordagem e linguagem utilizadas pelo bot.

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Por exemplo, podemos utilizar a IA para classificar se os usuários estão falando sobre assuntos urgentes ou não urgentes.

Exemplo:

• modelo: análise de urgência
• fala do usuário: "Serviço horrível!! Fiquei furioso após descobrir que o número de rastreio não está funcionando e o meu pedido pode estar perdido. Por favor, aguardo a resposta com urgência!!"
• tags possíveis: urgente, não urgente
• classificação: urgente

Criação de Regras

Além de identificar sentimentos ou urgências nas falas do usuário, podemos também configurar o comportamento do bot após receber um número determinado de classificações iguais.

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Veja como criar seu modelo de análise de sentimento em poucos passos, clicando aqui.

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