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Aula 3.3 · Trilha 03

Classificar e estruturar informação

Como converter documentos heterogêneos em registros comparáveis sem esconder os erros de classificação?

Você leva dicionário de dados e registro de divergências.

≈ 30 min · Intermediário

Fazer a práticaExercícioLer a aula

De ler textos a desenhar uma taxonomia

A classificação automática pode ajudar a organizar grandes volumes de notícias, patentes, chamadas e comunicações empresariais. Mas primeiro devemos decidir para que serve cada rótulo. Uma taxonomia útil não é uma lista enorme de categorias; é um conjunto consistente que permite responder a perguntas e desencadear ações.

Para um monitoramento de concorrentes poderíamos precisar de: ator, data do evento, geografia, tipo de acontecimento, tecnologia envolvida, fase de maturidade, relação com o FCV, fonte e estado de verificação. Nem sempre é possível extrair todos os campos: o valor nao_consta costuma ser melhor do que uma inferência disfarçada de dado.

Desenho mínimo de esquema

Campo Regra Exemplo didático
evento Um destes: pesquisa, patente_solicitada, piloto, acordo, venda, regulação, outro patente_solicitada
ator Nome presente na fonte, não inventado Fornecedor B
data_evento Data do evento ou nao_consta; separar da publicação nao_consta
fase Exploração, piloto, comercial, indeterminada exploração
afirmacao Resumo neutro do que a fonte sustenta «Foi publicado um pedido»
evidencia_id ID que permite voltar ao material S03
revisao correta, duvidosa, incorreta duvidosa

Um esquema deve documentar definições, exemplos positivos e negativos e como tratar registros ambíguos. Se chamarmos de «lançamento» tanto um protótipo quanto uma venda, será difícil comparar sinais.

Interativo · Cartões

Os campos do esquema, um a um

Vire cada campo para ver sua regra e o erro que ele evita.

Campos do esquema mínimo de classificação com sua regra.

Um processo que aprende com seus erros

Comece classificando manualmente uma amostra pequena. Depois peça à IA que rotule com o mesmo esquema e explique qual trecho respalda cada campo não óbvio. Compare as divergências e corrija instruções ou categorias. Uma segunda amostra, diferente da primeira, serve para verificar se o ajuste se generaliza.

Não basta dizer que «a precisão é alta»: qualquer indicador de qualidade exige um conjunto de referência e definições de acerto. Para esta experiência formativa, o prioritário é aprender a detectar falsos positivos, falsos negativos e campos fabricados.

Caso Empresa A · simulação

Caso fictício

Caso Empresa A · A diferença entre piloto e comercialização

Se S04 menciona um demonstrador de laboratório, a categoria venda é incorreta; se S03 descreve um pedido publicado, patente_concedida também seria. Pedir à IA que escolha entre categorias explícitas e justifique com um trecho evita parte da arbitrariedade, mas exige revisão dos casos-limite.

O dado estruturado resultante é útil para uma matriz temporal: quando aparece um pedido? Quando um teste? Há adoção verificável? A classificação não resolve por si só a decisão: organiza o terreno para a análise posterior.

Simulação educativa: informações e organizações fictícias.

Faça você mesmo

Faça você mesmo · Desenhe e teste cinco rótulos (20 min)

Crie uma taxonomia de cinco tipos de evento. Defina as regras, rotule S01–S05 manualmente e peça a uma IA uma segunda classificação com saída tabular. Compare linha a linha. Documente pelo menos uma mudança na definição e um exemplo de nao_consta.

Entregável: dicionário de dados e registro de divergências.

R09 · Estruturação

Dicionário de classificação

Definir rótulos inequívocos para humanos e IA.

Ver o modelo →
R06 · Evidência

Registro de sinais e evidências

Distinguir observação, fonte e interpretação.

Ver o modelo →

Seu trabalho

É salvo apenas neste navegador; não é enviado à Innguma. Você pode baixá-lo ao terminar. Não insira informações confidenciais.

Taxonomia de cinco eventos
RótuloRegra ou definição
Comparação com a IA
ElementoSeu rótuloRótulo da IADivergência
S01
S02
S03
S04
S05

Confira · resposta fechada

Rotule cada registro

Use o rótulo que o trecho permite, sem inferir mais do que ele diz.

  1. S01 · Fornecedor B anuncia pesquisa em armazenamento industrial.

    Ver a resposta

    Resposta: atividade_de_pesquisa. Não inferir vendas.

  2. S02 · Blog: «uma nova tecnologia substituirá todas as baterias em 2027».

    Ver a resposta

    Resposta: precisa_revisao. É opinião: não rotular uma promessa como contrato.

  3. S03 · Publicação de pedido sobre trocador de calor.

    Ver a resposta

    Resposta: pedido_patente. A concessão não consta (`concesion: nao_consta`).

  4. S04 · Fornecedor B apresenta demonstrador de laboratório.

    Ver a resposta

    Resposta: piloto_demonstrador. Não inferir exploração rentável.

Avalia-se a justificativa por ID e o registro de divergências; quatro exemplos não medem o desempenho de um classificador.

E agora, a sua própria resposta

Esta parte exige julgamento profissional: não há correção automática. Complete o seu trabalho na prática, avalie-o com a rubrica da aula e compare-o com a solução orientativa.

O que a sua resposta deve incluir

  • Cinco tipos de evento com regras de inclusão e exclusão.
  • Um exemplo de «nao_consta».
  • Um registro de divergências linha a linha com a classificação da IA.
  • Pelo menos uma mudança documentada em uma definição.
Rubrica de autoavaliação (0–2 por critério)

Esta rubrica não estabelece a nota da prova certificada.

Solução orientativa

Avalia-se a justificativa por ID e o registro de divergências; não se pretende medir o desempenho real do classificador com quatro exemplos.

Solução ilustrativa de um caso fictício: admite alternativas fundamentadas.

Erros frequentes

Criar categorias sobrepostas, não diferenciar data de publicação e data do fato, pedir probabilidades arbitrárias, inferir entidades ausentes, medir o volume de rótulos em vez da utilidade para as decisões ou ajustar o esquema sem versioná-lo.

Regra para levar: um rótulo não é verdadeiro só porque uma IA o escreveu; é operacional quando outro analista entende sua definição, consegue reproduzi-lo e sabe quando revisá-lo.

Ampliação opcionalAmpliação · Classificar não é preencher lacunas

Um campo vazio é informação útil se significa «a fonte não oferece este dado». O erro aparece quando um classificador preenche vazios com convenções plausíveis. Convém separar três valores: nao_consta (dado ausente no material), nao_se_aplica (o campo não corresponde ao evento) e precisa_revisao (a fonte permite interpretações rivais). Essa distinção torna os registros comparáveis e evita conclusões baseadas em precisão aparente.

Estabeleça um dicionário R09 com cinco classes iniciais: atividade_de_pesquisa, pedido_patente, piloto_demonstrador, acordo_alianca, adocao_comercial. Os rótulos foram desenhados para o exercício; não descrevem a ontologia de nenhum fornecedor. Para cada categoria, defina critério de inclusão, contraexemplo e evidência textual mínima. Se uma notícia mistura pedido e aliança, permita rótulos múltiplos quando o esquema o previr ou separe os eventos: nunca force um único rótulo só por conveniência do relatório.

Empresa A · Teste de classificação e divergências

Registro fictício Rótulo justificável Erro a impedir
S01 · Pesquisa anunciada atividade_de_pesquisa Inferir adoção comercial
S03 · Pedido publicado pedido_patente Transformá-lo em concessão
S04 · Demonstrador piloto_demonstrador, conforme o texto exato Convertê-lo em venda
S02 · Opinião especulativa precisa_revisao ou outro tipo documental Rotular promessa como resultado

Protocolo de validação: prepare oito registros fictícios com rótulo humano antes de testar o prompt, reserve quatro para ajustar definições e quatro para verificar que as instruções não apenas memorizam exemplos. Guarde as respostas divergentes, a evidência que cada revisor usou e a versão do dicionário. Não publique um número de acurácia sem informar o tamanho e a composição da amostra; oito exemplos ensinam um método, não comprovam desempenho em produção.

Prática · Revisão de dois erros

Peça ao assistente que devolva os campos evento, ator, data_evento, data_publicacao, evidencia_id, trecho, revisao. Introduza deliberadamente uma data não presente e uma afirmação que mistura anúncio e execução. O exercício é superado se os campos sem evidência permanecem nao_consta, se o sistema identifica pelo menos uma ambiguidade e se consegue explicar cada classificação com o texto fornecido.

Saída: R09 Dicionário de classificação, R06 Registro de sinais e evidências;

Interativo · Decida

nao_consta, nao_se_aplica ou precisa_revisao

Um campo vazio é informação útil. Escolha o valor correto em cada caso.

Atividade: escolha entre nao_consta, nao_se_aplica e precisa_revisao.

Referências e limites

Esta aula não cita fontes externas. Desenvolve o método da Academy a partir do material formativo da Innguma.

  • A Empresa A é um caso fictício: seus dados, empresas e números não descrevem mercados nem organizações reais.
  • As orientações sobre IA são elaboração própria da Academy. Não constituem um procedimento NIST nem substituem uma avaliação de riscos da sua organização.

Intelligence Lab · L04

Registro de sinais

Vai aplicar? Abra o Registro de sinais no Lab e separe observação, fonte e interpretação no seu registro. Saída: registro de sinais. Funciona no navegador, sem servidor, sem conta e sem IA conectada. O resultado pode precisar de revisão e adaptação ao seu caso.