كيفية تحويل التسجيل إلى نص
28 أبريل 2022
لا توجد تعليقات
كيفية نسخ تسجيل صوتي إلى نص تتيح لك أداة النسخ التي لا تتطلب أي أكواد تحويل تسجيل صوتي إلى نص في خطوتين فقط. ابحث
يعد تحليل النصوص أحد الجوانب الرئيسية لمعالجة اللغة الطبيعية ويتضمن استخراج المعلومات تلقائيًا من كميات هائلة من بيانات النص غير المنظمة.
نظرًا لأن تحليلات النصوص تعتمد على التعلم الآلي أكثر من العمالة البشرية، فهناك العديد من التطبيقات للمؤسسات في كل الصناعات تقريبًا.
كما يقترن تحليل النص عادةً بـ نسخ البيانات أدوات لعمليات عمل سلسة. أولاً، تقوم أداة نسخ البيانات بتحويل التسجيلات الصوتية من البحث النوعي إلى نصوص منقولة. بعد ذلك، ستقوم أداة تحليل النص بمعالجة مجموعة البيانات وتسليط الضوء على الموضوعات أو المشاعر المتكررة.
مع كل ما قيل، تظهر الدراسات أن فقط 18% من المنظمات تستفيد من البيانات غير المنظمة وهو أمر مهم حيث يصل إلى 90% من جميع البيانات غير منظمةبعبارة أخرى، هناك فرصة كبيرة أمامك للاستفادة من هذه الثروة من البيانات غير المستغلة والتميز عن منافسيك.
على الرغم من مدى قوة تحليلات النصوص، فإن العامل لن يكون جيدًا إلا بقدر أداته، أو على وجه التحديد إتقانه للأداة الموجودة بين يديه.
إذا كنت تريد الاستفادة بشكل فعال من تحليل النص، يجب عليك أولاً فهم كيفية عمله الداخلي: ما هو تحليل النص، وكيف يعمل، وكيف يمكنك الاستفادة من تحليل النص لمنظمتك.
يستخدم تحليل النصوص تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل أجزاء من بيانات النص بسرعة. تأتي هذه البيانات النصية غير المنظمة وشبه المنظمة والمنظمة في أشكال عديدة.
تعتبر رسائل وسائل التواصل الاجتماعي، واستطلاعات التسويق، ومراجعات المنتجات، ورسائل البريد الإلكتروني أمثلة على بيانات نصية مفيدة.
من خلال تحليلات النصوص، تستطيع المؤسسات معالجة واستخراج رؤى قابلة للتنفيذ من كميات هائلة من البيانات النصية.
وهذا مهم لأن تحليل النصوص يعد طريقة متسقة وفعالة لتقليل الأخطاء وتحيز الباحث.
تعتمد المعلومات المحددة التي سيتم استخراجها على احتياجاتك. تتضمن بعض أمثلة حالات استخدام تحليل النصوص فرز رسائل البريد الإلكتروني العشوائية، وتحديد الموضوعات السائدة، ومراقبة سمعة العلامة التجارية.
الناس غالبا ما يستخدمون المصطلحات استخراج النصوص و تحليل النص بالتبادل، وذلك لأنهما يشتركان في نفس المعنى. يهتم استخراج النصوص وتحليل النصوص باستخراج المعلومات من كميات كبيرة من بيانات النصوص ثم تحويل هذه المعلومات إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
وبهذا المعنى، تحليلات النصوص و تحليل النص يشترك كلاهما في نفس الهدف وهو تحليل بيانات النص غير المنظم. ومع ذلك، هناك اختلافات طفيفة بين المصطلحين. بشكل أساسي، يتضمن تحليل النص تحليلًا نوعيًا، بينما يتضمن تحليل النص نتائج كمية.
على سبيل المثال، ستجمع تحليلات النصوص الخاصة برسائل وسائل التواصل الاجتماعي كل تلك البيانات غير المنظمة، وتصنفها إلى فئات. وقد ينشئ نموذج تحليل النصوص رسمًا بيانيًا لتوضيح مدى تكرار ظهور كلمات معينة واتجاهاتها الموسمية.
بعد ذلك، سيقوم المدير بإجراء تحليل للنص وتحديد رسائل وسائل التواصل الاجتماعي التي أدت إلى نتائج إيجابية أو سلبية، وما الذي يمكنه فعله حيال ذلك.
غالبًا ما تجمع نماذج تحليل النصوص (أو تحليلات النصوص) بين تحليلات النصوص وتحليل النصوص، مما يجعل الاختلافات بينهما غير مهمة. وبالتالي، لتجنب الارتباك، سنشير إلى تحليلات النصوص وتحليل النصوص على أنهما نفس الشيء.
الأمر الأكثر أهمية هو فهم كيفية عمل نماذج تحليلات النصوص، وكيف يمكنك تطبيقها لزيادة الأرباح النهائية لمنظمتك.
يستخدم استخراج النصوص تقنيات معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لاستخراج رؤى من بيانات النصوص. ورغم أن الثلاثة غالبًا ما تتداخل في مجال علم البيانات، إلا أن لكل منها معاني وتركيزًا مختلفين.
في الأساس، يتضمن تحليل النصوص استخدام الآلات لمعالجة بيانات نصية غير منظمة على نطاق واسع. عند معالجة بيانات النص، ستستخدم نماذج تحليل النصوص تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لإنتاج نتائج دقيقة.
إحدى تقنيات معالجة اللغة الطبيعية هي وضع علامات على أجزاء الكلام في الجملة، وهو ما سيكون مفيدًا لمزيد من التحليلات.
كما ستعمل المنظمات على تدريب خوارزميات استخراج النصوص بشكل مستمر من خلال تغذية كميات كبيرة من النصوص. ومن خلال التدريب المستمر وتزويد البيانات النصية، ستعمل الخوارزمية على تحسين دقة تحليل النصوص ومواكبة تطور اللغة.
تستخدم عملية تحليل النص مزيجًا من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وطرق التعلم الآلي. وبالتالي، يجب أن تكون لديك خلفية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي لبناء نموذج تحليل نصي فعال.
هناك عدة أنواع من نماذج تحليل النصوص، بما في ذلك النماذج القائمة على القواعد، ونماذج التعلم الآلي، والنماذج الهجينة. وستؤثر هذه الأساليب على عملية تحليل النصوص بشكل عام ومستوى التدخل البشري.
النهج الأكثر شيوعًا في تحليلات النصوص ونماذج معالجة اللغة الطبيعية الأخرى هو النهج القائم على القواعد. قبل إنشاء خوارزمية تحليل النصوص، يجب عليك أولاً إنشاء قائمة بالقواعد. في هذه القوائم (أو مجموعات البيانات)، يمكنك توثيق الارتباط بين الكلمة والعلامة يدويًا.
ستقوم خوارزمية تحليل النصوص بعد ذلك بمعالجة أجزاء من النص وتصنيف الكلمات وفقًا لهذه القواعد المحددة مسبقًا. تعتمد طريقة تصنيف النصوص على احتياجات مؤسستك.
على سبيل المثال، يمكنك تعيين علامة بريد عشوائي لبعض الرموز التعبيرية أو الكلمات في البريد الإلكتروني. وهناك حالة أخرى لاستخدام تصنيف النص وهي تعيين سلبي إلى كلمات مثل سيء, رهيب، و مريع.
تُعد النماذج القائمة على القواعد بسيطة وأسهل في الإنشاء من نماذج التعلم الآلي. علاوة على ذلك، توجد مجموعة من مجموعات البيانات مفتوحة المصدر عبر الإنترنت يمكنك تنزيلها وتنفيذها في جهاز تحليل النصوص الخاص بك مجانًا.
ومع ذلك، قد تنتج تحليلات النصوص القائمة على القواعد نتائج غير دقيقة عند معالجة الجمل الغامضة. على سبيل المثال، الجمل التي تحتوي على السخرية واللهجات والميمات وسياق الرسالة. وعلاوة على ذلك، فإن إضافة قواعد جديدة إلى الخوارزمية أكثر صعوبة، مما يجعل توسيع نطاقها أكثر صعوبة من بدائل التعلم الآلي.
في نماذج التعلم الآلي، تقوم بتدريب الخوارزمية عن طريق تزويدها بكمية كبيرة من بيانات النص. يتم تصنيف هذه البيانات مسبقًا باستخدام المصنفات ذات الصلة.
يجب على المهندس أيضًا التأكد من أن بيانات التدريب دقيقة وخالية من التحيز. وإلا، فسوف يلتقط نموذج التعلم الآلي هذه العادات السيئة ويؤدي إلى نتائج غير دقيقة.
من خلال التغذية المستمرة للبيانات المحددة مسبقًا، سيتمكن نموذج التعلم الآلي من التنبؤ تلقائيًا بالمدخلات المستقبلية وتصنيفها بدقة متناهية. ونتيجة لذلك، يمكنك توسيع نطاق تحليل النصوص باستخدام التعلم الآلي بسهولة وتحقيق وفورات الحجم.
تستخدم نماذج التعلم الآلي أيضًا خوارزميات بايز الساذجة (طريقة احتمالية) والتعلم العميق لتعزيز دقة تحليلاتها. وبالتالي، كلما زاد تدريب نموذج التعلم الآلي، أصبح أفضل في تعدين النصوص الضخمة.
ومع ذلك، فإن الاستثمار الأولي والتدريب المستمر لنماذج التعلم الآلي قد يتطلبان موارد كثيرة. ناهيك عن قوة الحوسبة المطلوبة لتشغيل خوارزميات التعلم الآلي. كما أن تقديم مجموعات بيانات غير دقيقة أو متحيزة قد يؤثر أيضًا على نتائج تحليل النص.
تجمع نماذج تحليل النصوص الهجينة بين أفضل ما في كل من النماذج القائمة على القواعد ونماذج التعلم الآلي. من خلال الجمع بين العديد من الخوارزميات القائمة على القواعد وخوارزميات التعلم الآلي، يمكن لنموذج تحليل النصوص إنتاج النتائج الأكثر دقة.
على الرغم من أن النماذج الهجينة تنتج النتائج الأكثر دقة، إلا أنها تتطلب أيضًا أكبر قدر من تكاليف الاستثمار والصيانة الأولية.
تحليل النصوص هو عملية منهجية لجمع ومعالجة وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ من كميات هائلة من البيانات النصية. وفي حين أن النماذج المختلفة تتعامل مع هذه العملية بشكل مختلف، فإن الخطوات العامة لتحليل النصوص تظل كما هي:
قبل أن تتمكن آلة تحليل النصوص من تحليل أي شيء، يجب أن يكون لديها أولاً مدخلات بيانات نصية. يمكن أن تكون بيانات النصوص هذه غير منظمة أو شبه منظمة أو منظمة.
تشير بيانات النص غير المنظم إلى كل الكلمات التي يمكنك جمعها عبر الإنترنت والتي لم يتم تنظيمها في أي تسمياتعلى سبيل المثال، تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي والرسائل النصية والمستندات بأكملها. يمكنك أن تفكر في البيانات غير المنظمة باعتبارها بيانات فوضوية "برية" لم يتم تنظيمها.
من ناحية أخرى، تشير بيانات النصوص المنظمة إلى النصوص التي تم ترتيبها وفقًا لمعلمات معينة. وقد تم بالفعل تصنيف هذه البيانات وتخزينها بدقة في المجلدات الخاصة بها. وتشمل الأمثلة التجارية الشائعة للبيانات المنظمة معاملات المبيعات وتفاصيل تسجيل الدخول والمعلومات الديموغرافية.
يمكنك جمع كل هذه البيانات النصية من مصادر داخلية وخارجية. تشير المصادر الداخلية إلى جمع البيانات من قواعد البيانات داخل مؤسستك وأنظمتها. وعلى العكس من ذلك، تأتي مصادر البيانات الخارجية من أي مكان خارج مؤسستك.
يمكنك أيضًا الاستفادة من جمع البيانات واجهات برمجة التطبيقات في مجموعتك لتسريع عمليات العمل الخاصة بك. واجهات برمجة التطبيقات هي في الأساس التكاملات يمكنك برمجتها في تطبيقات أخرى وتسمح لك بجمع بيانات نصية من تلك التطبيقات.
تشير البيانات الداخلية إلى أي بيانات تستردها من داخل مؤسستك. يتضمن ذلك أي تطبيقات حاسوبية ومستندات وأنظمة وأقسام. تُعد بيانات النصوص الداخلية نقطة بداية رائعة لجمع البيانات نظرًا لتوافرها الفوري وفعاليتها من حيث التكلفة.
يمكنك جمع البيانات الداخلية من برنامج إدارة علاقات العملاء، ورسائل البريد الإلكتروني، وتقارير تحليلات الوسائط المملوكة، وبرامج إدارة المعرفة، ومن الأقسام الأخرى في مؤسستك. ابحث في مؤسستك عن أي مستندات (مادية ورقمية)، وتقارير، وملاحظات استطلاعية، وأي وسيلة أخرى تستخدمها لتخزين المعلومات النصية
قد تحتوي المصادر الداخلية لبيانات النصوص على رؤى غير مكتشفة حول عملائك ولكنها غالبًا ما تكون مخفية في صوامع. على سبيل المثال، قد يكون لدى فريق خدمة العملاء الخاص بك كميات قيمة من تعليقات العملاء التي يمكنك استخدامها لإجراء تحليل نصي.
إيجابيات بيانات النص الداخلي:
✅ يمكن الحصول عليها بسهولة
✅ أقل تكلفة
✅ أكثر تحديدًا وارتباطًا بمنظمتك
سلبيات بيانات النص الداخلي:
❌ حجم عينة أصغر
❌قد يكون قديما
تشير البيانات الخارجية إلى البيانات التي تأتي من أي مكان خارج مؤسستك. ويشمل ذلك وسائل التواصل الاجتماعي، ومراجعات المنتجات، والمحتوى الذي ينشئه المستخدم، ومجموعات البيانات مفتوحة المصدر، ومواقع الويب الأخرى.
هناك في الأساس كمية لا حصر لها من بيانات النص الخارجية المتاحة - كلما نشر شخص ما تعليقًا على وسائل التواصل الاجتماعي، يتم إنشاء بيانات نصية خارجية.
الميزة الأكبر للبيانات الخارجية هي كميتها. يمكنك الحصول على كميات كبيرة من بيانات النص لتدريب نموذج تحليل النص.
ومع ذلك، يجب عليك التأكد من أن هذه البيانات دقيقة وأنها تأتي من مصادر موثوقة. وإلا، فإن تحليلك للنص سوف ينتج نتائج غير دقيقة وبالتالي قرارات مضللة.
يمكنك أيضًا دمج واجهات برمجة تطبيقات جمع البيانات في منصات الوسائط الاجتماعية مثل Instagram وTwitter وFacebook. ستتيح لك واجهات برمجة التطبيقات استخراج بيانات نصية بسرعة مثل التعليقات والسيرة الذاتية للملفات الشخصية وما إلى ذلك.
إيجابيات بيانات النص الخارجية:
✅ كميات كبيرة متاحة
✅ يمكن مقارنة البيانات التاريخية على مر الزمن
✅ واجهات برمجة التطبيقات متاحة للتجميع السهل
سلبيات البيانات النصية الخارجية:
❌ قد تكون غير دقيقة و/أو قديمة
❌ أكثر تكلفة ويستغرق وقتا طويلا
لا يستطيع نموذج استخراج النصوص تحليل البيانات الخام غير المعالجة كما هي. تحتوي بيانات النص الخام على ضوضاء مثل علامات الترقيم والكلمات غير المهمة والأحرف في حالات مختلفة.
بالنسبة لنا، فإن فهم هذه العناصر أمر منطقي، ولكن قد لا تتمكن الآلة من تفسير النص بشكل منطقي. لذا، لجعل الآلة تفهم بيانات النص الخام بشكل أسهل، يجب عليها أولاً معالجة البيانات باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المختلفة:
التجزئة هي عملية تقسيم بيانات النص الخام إلى وحدات أصغر نسميها الرموزوهو أيضًا جانب مهم من معالجة النصوص مسبقًا في تحليلات النصوص ونماذج معالجة اللغة الطبيعية الأخرى.
إن تقسيم المستندات النصية بأكملها إلى أجزاء يسهل على الآلة تحليلها. ولا يختلف الأمر عن الطريقة التي يعالج بها البشر النصوص. على سبيل المثال، من الأسهل استيعاب مقالة المدونة هذه عن طريق تقسيمها إلى فصول، مقارنة بمراجعة كل شيء مرة واحدة.
اعتمادًا على المهمة المطروحة، يمكننا تقسيم النص إلى أجزاء حسب الكلمات (تقسيم الكلمات) أو حسب الجمل (تقسيم الجملة). فيما يلي مثال لكيفية تقسيم الكلمات إلى أجزاء حسب "التجزئة هي عملية تقسيم بيانات النص الخام إلى وحدات أصغر."
['التجزئة'، 'هو'، 'العملية'، 'من'، 'التقسيم'، 'الأسفل'، 'الخام'، 'النص'، 'البيانات'، 'إلى'، 'أصغر'، 'وحدات']
يتحدد معنى الجملة من خلال كلماتها وكيفية ارتباطها ببعضها البعض، أي القواعد النحوية. تساعد عملية التجزئة في هذه العملية من خلال السماح للآلة بتفسير النصوص الفردية وتعريفاتها وكيفية تشكيلها لمعنى الجملة بالكامل.
إن جزء من عملية التفسير هذه هو تصنيف أجزاء الكلام. فأجزاء الكلام هي فئات معجمية مخصصة لكل كلمة في القاموس. على سبيل المثال، الأسماء، والصفات، والأفعال، وحروف العطف، وما إلى ذلك.
إن وضع علامات على أجزاء من الكلام لكل رمز مفيد لفهم العلاقة الدلالية بين كل كلمة. كما تساعد علامات POS في مهام تحليل النص الأخرى مثل التعرف على الكيانات المسماة (على سبيل المثال، كاليفورنيا = الموقع).
بعد تقسيم الجمل إلى أجزاء ووضع علامات على أجزاء الكلام الخاصة بها، ستحدد آلة تحليل النص البنية النحوية. وببساطة، البنية النحوية هي كيفية ارتباط سلاسل الكلمات في الجملة ببعضها البعض.
غالبًا ما تنشئ نماذج تحليلات النصوص (ومعالجة اللغة الطبيعية) تحليل الشجرة لتمثيل هذه العلاقات بين كل رمز. شجرة التحليل هذه مفيدة لتحديد دلالات (معنى) الجملة.
بعبارة أخرى، يساعد ذلك الكمبيوتر على فهم المعاني المستنتجة من الرسالة تمامًا كما يفعل الإنسان. هذه الخطوة مهمة لأن الكلمات لها تعريفات مختلفة، وتتغير وفقًا للسياق واللهجات الإقليمية.
على سبيل المثال، نفهم على الفور معنى "سقطت التفاحة على التفاحة"من خلال تفسير ما "تفاحة" و "تفاحة"يعني التحليل في الأساس طريقة الآلة للقيام بنفس الشيء.
هناك جانب مهم آخر في جعل نموذج تحليل النص يفهم بيانات النص وهو التحليل والاستنباط. يتضمن كل من التحليل والتأصيل تتبع الكلمة إلى شكلها الأساسي. ومع ذلك، هناك اختلاف طفيف في نهج كلا الطريقتين في القيام بذلك.
إن إزالة الجذور لا تزيل سوى البادئات واللاحقات واللاحقات من الكلمة. هذه هي "قبل"،"-عمل"، و "-إد"من الكلمة. ومع ذلك، فإن التقليم العشوائي لهذه اللواحق دون مراعاة مورفولوجيا الكلمة، مما يؤدي في بعض الأحيان إلى نتائج مروعة.
من ناحية أخرى، يأخذ التحليل اللِّماتي في الاعتبار مورفولوجيا الكلمة (كيف تتشكل الكلمة بناءً على أصلها اللغوي) عند تتبع شكل جذرها (يُسمى أيضًا اللِّمة).
فيما يلي مثال لتوضيح الفرق بين التحليل الجزيئي والتجذير:
تشير الكلمات المتوقفة إلى الكلمات الشائعة التي تساهم بمعلومات دلالية قليلة في الجملة الإجمالية. على سبيل المثال، أ, ال, في, يكون، إلخ. ومن خلال التخلص من الكلمات المتوقفة، يمكن للآلة التركيز على الكلمات الأكثر أهمية في النص وتقديم تحليلات أكثر دقة.
على الرغم من أن الكلمات المزعجة مفيدة في تنظيف مجموعات البيانات النصية، فإن الكلمات المزعجة المحددة التي يجب إزالتها تعتمد بشكل كبير على المهمة المطروحة. كما أن إزالة الكلمات المزعجة مفيدة أيضًا لتصفية البريد العشوائي وتحليل المشاعر.
لا تحتاج هذه المهام إلى هذه الكلمات الإضافية ويمكن أن تستفيد من مجموعة بيانات أصغر لتحليلات أسرع وأكثر دقة.
يشير تطبيع النص إلى توحيد الاختلافات في الكلمة في شكل واحد. هناك العديد من الطرق للتعبير عن مصطلح، وخاصة عبر الإنترنت. إحدى الطرق الشائعة هي اختصار الكلمات، مثل كتابة "غداً" مثل "غدا"."
على الرغم من أن كلا المصطلحين يتشاركان نفس المعنى، إلا أن التهجئات المختلفة قد تسجل أشياء مختلفة في الخوارزمية، مما يؤدي إلى نتائج تحليل مختلفة.
تتضمن بعض المصطلحات التي تتطلب التوحيد القياسي الأرقام (واحد، 1)، والرموز (و، &)، والمال ($، USD، دولارات)، والاختصارات (لماذا، y). يعد توحيد النصوص مهمًا للغاية في المجال السريري حيث يتعامل الممارسون الطبيون المختلفون مع النصوص السريرية بشكل مختلف.
يعد تحويل الأحرف الصغيرة جزءًا من تطبيع النص ويتضمن تحويل جميع الأحرف الكبيرة إلى أحرف صغيرة. يتم إجراء معظم تحويل الأحرف الصغيرة للكيانات المسماة، مثل تحويل "كندا" داخل "كندا"إن كتابة الأحرف الصغيرة وتطبيع النص يبسطان عملية تحليل النص وبالتالي تحسين النتائج النهائية.
استخراج النصوص وتصنيف النصوص هما موضوعان فرعيان كبيران لهما فروق دقيقة وتقنيات خاصة بهما. بشكل عام، يشير استخراج النصوص إلى تقنيات التعلم الآلي لاستخلاص المصطلحات أو العبارات المهمة.
من بين هذه المهام تحديد الكيانات المسماة مثل العلامات التجارية والأشخاص. يعد التعرف على الكيانات المسماة مهمة شائعة في معالجة اللغة الطبيعية لأنها تخبرك في الأساس بالموضوع الأكثر أهمية.
لا يتعين عليك تحديد الكيانات المسماة فحسب؛ فالكلمة المحددة التي ترغب في استخراجها تعتمد على احتياجات مؤسستك. وتتضمن الكلمات الأخرى التي يمكنك تسليط الضوء عليها جوانب المنتج (على سبيل المثال، الحجم والسعر والعلامة التجارية).
من ناحية أخرى، يشير تصنيف النص إلى تصنيف النص المستخرج إلى علامات محددة مسبقًا. على سبيل المثال، "ايلون ماسك"يمكن تصنيفها على أنها"الناسيمكنك أيضًا تخصيص هذه العلامات وفقًا لاحتياجاتك، مثلًا حسب المشاعر (إيجابية، محايدة، سلبية) أو حسب القصد (مهتم، بريد عشوائي، استعلام، وما إلى ذلك).
بعد أن يقوم نموذج تحليل النصوص بمعالجة البيانات، فإنه يقوم بتصور المعلومات الأساسية بطريقة ما. تعتمد طريقة عرض المعلومات على برنامج تحليل النصوص الخاص بك.
تتضمن الطرق الشائعة التي تستخدمها برامج تحليل النصوص لعرض الرؤى الأساسية السحب اللفظية ورسومات المشاعر. في هذه الحالة، يعرض Speak للمستخدمين المشاعر العامة لبيانات النص والموضوعات السائدة في لمحة.
تتيح لك لوحة المعلومات التفاعلية لدينا أيضًا تخصيص تصنيف الرؤى وفقًا لاحتياجاتك. علاوة على ذلك، تتيح لك قاعدة البيانات المركزية لدينا البحث عن أي كلمة رئيسية أو موضوع عبر جميع الوسائط وأنواع الوسائط، سواء كانت صوتية أو فيديو أو نصية.
بشكل عام، لا تقوم مكتبة الوسائط الخاصة بنا باستخراج الرؤى الرئيسية بدقة فحسب، بل تم تحسينها أيضًا من أجل إمكانية البحث لزيادة الكفاءة التشغيلية وإمكانية الوصول وخفض التكاليف.
إذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول كيفية نقل مؤسستك إلى المستوى التالي باستخدام تحليلات النصوص، فاتصل بنا على النجاح@speakai.co أو قم بالتسجيل لدينا نسخة تجريبية لمدة 7 أيام بدون الحاجة إلى بطاقة ائتمان.
تعد عملية استخراج النصوص من الآلات التي توفر بيانات قيمة لمنظمتك. ومع ذلك، لا تكون المعلومات مفيدة إلا عندما يتم تفسيرها بدقة واستخدامها بالطريقة الصحيحة. إن تفسير البيانات في حد ذاته موضوع واسع النطاق يتضمن العديد من التقنيات ودراسات الحالة.
قد يؤدي التفسير غير الدقيق لبيانات أبحاث السوق إلى أخطاء باهظة التكلفة. شركة Coors، وهي شركة راسخة في صناعة البيرة، تم تقديم Rocky Mountain Sparkling Water في عام 1990في ذلك الوقت، كانت المياه المعبأة في زجاجات منتجًا رائجًا، لذا كان من المنطقي الاستفادة من ذلك.
اعتقدت شركة كورس أنه من خلال ترك شعارها على عبوات المياه المعبأة، يمكنها الاستفادة من سمعة علامتها التجارية لزيادة المبيعات.
ومن الطبيعي أن يشعر الناس بالارتباك والقلق بشأن القيادة بعد استهلاك منتج يربطونه بالبيرة.
ربما لو أتيحت لكوورز الفرصة لاستخدام أدوات تحليل النصوص في ذلك الوقت لفحص الارتباط النصي بين "كورس', 'جعة'، و 'ماءربما كان بإمكانهم تقديم منتج رائع بدلاً من منتج توقفوا عن إنتاجه بعد فترة وجيزة.
يستخدم تعدين النصوص آلات معالجة اللغة الطبيعية لمعالجة واستخراج المعلومات من كميات كبيرة من البيانات النصية غير المنظمة. وعلى الرغم من كونه ابتكارًا حديثًا إلى حد ما، فإن العديد من المنظمات تتبنى بشكل متزايد تعدين النصوص في عملياتها.
بغض النظر عن الصناعة التي تعمل بها المنظمات، هناك خمسة موضوعات متكررة فيما يتعلق بفوائد استخراج النصوص:
بغض النظر عن مدى جودة تدريب الباحثين، فمن المؤكد أن الأخطاء البشرية سوف تحدث. وتتفاقم هذه الأخطاء عندما تصاحبها عوامل مثل الضغوط العاطفية، وتشتيت الانتباه، والإرهاق.
إن أجهزة الكمبيوتر ليست مثالية أيضًا، ولكنها أكثر موثوقية في تحليل تدفق مستمر من البيانات. أحد الأسباب الرئيسية وراء ذلك هو أن الآلات ليست مقيدة بالقيود البشرية المذكورة أعلاه.
وبالتالي، فإن أدوات تحليل النصوص فعّالة في المواقف التي قد تؤدي فيها الأخطاء إلى عواقب باهظة التكلفة. ومن الأمثلة على ذلك تحليل البيانات النصية في قطاع الرعاية الصحية، حيث قد يؤدي تشخيص غير دقيق إلى فقدان الحياة.
يمكن للتحليل النصي الآلي معالجة المزيد من البيانات بسرعات أكبر من الباحثين البشريين. وهذا يسمح لك بتحقيق اقتصاديات الحجم وزيادة صافي أرباحك وتحسين عائد الاستثمار.
ولتحقيق هذه الغاية، يستخدم العديد من الباحثين تحليل النصوص لمعالجة الأنماط وتحديدها من بين مئات نماذج التعليقات.
وعلى نحو مماثل، فإن زيادة الكفاءة تفتح الفرصة لتوسيع نطاق عملك. ونظراً للكم الهائل من البيانات النصية غير المنظمة المتاحة، فقد يستغرق الأمر من فريق من الباحثين البشريين عدة أشهر، أو حتى سنوات، لتحليل كل هذه البيانات.
وعلى النقيض من ذلك، تستطيع أدوات تحليل النصوص معالجة مئات المستندات النصية في غضون يوم واحد. وبما أن المؤسسات تستطيع الآن تحليل نفس الكمية من النصوص بسرعة قياسية، فإنها تستطيع الآن توسيع نطاق جهودها البحثية وتحسين الإنتاجية بشكل كبير.
بفضل التطورات في معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي وتحليل النصوص، أصبح بوسعنا الآن جمع كميات هائلة من البيانات ومعالجتها بكفاءة. في ذلك الوقت، كان الحجم الهائل للبيانات غير المنظمة يعني أن جمعها كلها كان شبه مستحيل، ناهيك عن تحليلها للحصول على رؤى.
علاوة على ذلك، تتزايد كمية البيانات غير المنظمة بفضل الأعداد المتزايدة من مستخدمي الإنترنت ووسائل التواصل الاجتماعي. ويشكل تحليل النصوص والتعلم الآلي المفتاح للوصول إلى هذه البيانات المتزايدة باستمرار وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
تسمح لنا تحليلات النصوص باكتشاف الأنماط في المستندات النصية التي قد لا تكون واضحة للوهلة الأولى. علاوة على ذلك، فإن الكم الهائل من المستندات النصية التي يتعين معالجتها يزيد من الضوضاء ويجعل من الصعب تحديد أي اتجاهات أساسية.
على سبيل المثال، يسمح لنا تحليل النص بتحديد الكلمات الرئيسية السائدة في مستند نصي. وبفضل هذه المعلومات، يمكنك اتخاذ قرارات أكثر استنارة وتلبية احتياجات عملائك بشكل أكثر فعالية.
يمكن إجراء تحليل النصوص من خلال العديد من الأساليب والتقنيات. وتستخدم المنظمات المختلفة تقنيات مختلفة وفقًا لاحتياجاتها. كما يوفر كل برنامج لتحليل النصوص ميزات مختلفة.
بطبيعة الحال، الأدوات الأكثر قوة تكون أكثر تكلفة، لذا تأكد من تقييم احتياجاتك أولاً قبل الاشتراك في أي خدمة. لنقدم لك فكرة أفضل عن كيفية الاستفادة من تحليل النصوص في مؤسستك، سنعرض لك خمس تقنيات شائعة لتحليل النصوص وهي:
تحليل المشاعر هو عملية تحليل مستند نصي وتحديد قطبيته (إيجابية، محايدة، سلبية). يمكنك أيضًا استخدام تحليل المشاعر للتعرف على المشاعر من بيانات النص. يمكن أن تكون هذه المشاعر سعيد, حزين, غاضب، أو غير متأكد.
تحليل المشاعر هو أيضًا أكثر التقنيات شيوعًا المستخدمة في تحليل النصوص، وغالبًا ما يصاحب كل منهما الآخر بسبب طبيعتهما المتشابهة. من خلال تحليل مشاعر مجموعة نصية، يمكنك التعمق في المعاني الأساسية للرسالة ومعرفة لماذا لقد قالوا ذلك.
يشير التعرف على الكيان المسمى إلى اكتشاف الكيانات المسماة ووضع علامات عليها وفقًا لفئاتها الخاصة. على سبيل المثال، تصنيف "توم كروز" مثل "الناس" و "واشنطن" مثل "مكان"."
تتمثل إحدى مزايا التعرف على الكيانات المسماة في أنها تسمح لك بتعيين موضوع بسرعة إلى مستند نصي، مثل مقالات المدونة. على سبيل المثال، الكيانات المتكررة (على سبيل المثال، مايكل جوردن) تشير إلى الاهتمام بموضوع معين (على سبيل المثال، كرة السلة، NBA).
تستخدم المنشورات الإخبارية ومواقع التجارة الإلكترونية هذه التكنولوجيا بالفعل لتقديم توصيات المنتجات ذات الصلة. في الواقع، ذكرت شركة ماكينزي أن توصيات أمازون ترفع مبيعاتها إلى 35%.
للحصول على فهم أفضل لكيفية عمل تحليل المشاعر و NER، لماذا لا تجرب أدوات تحليل النص أدناه!
مشابهة لـ NER، يتضمن تحليل الموضوع تحديد الكلمات المتكررة والفئات المرتبطة بها. بعد ذلك، ستقوم الخوارزمية بتعيين موضوع لبيانات النص تلك.
خذ كرة السلة على سبيل المثال، حيث تشير الإشارات المتكررة إلى لاعبي كرة السلة والمصطلحات ذات الصلة إلى أن النص يتحدث عن كرة السلة.
يسلط تحليل الموضوع الضوء على المجالات المهمة التي يجب عليك التركيز عليها. على سبيل المثال، إذا كان العملاء يتحدثون بشكل متكرر عن خدمة العملاء، فهذه علامة على أنه ربما يتعين عليك تحسين نظام إدارة علاقات العملاء الخاص بك!
يوفر تحليل الموضوع أيضًا رؤى حول أنشطة عملائك واهتماماتهم وآرائهم (AIOs). وباستخدام هذه البيانات، يمكنك بعد ذلك صياغة استراتيجيات تسويقية أكثر فعالية تستهدف الموضوعات التي تهمهم.
تتضمن التطبيقات الأخرى لتحليل الموضوع وضع علامة على فئة للرسائل الواردة (على سبيل المثال، البريد العشوائي)، وهو أمر مفيد في التسويق عبر البريد الإلكتروني وخدمة العملاء.
تُعد تكرار الكلمات تقنية تحليل نصية بسيطة، وهي في الأساس يحدد عدد الكلمات لكلمة أو كيان مسمى. ومن الطبيعي أن الكلمة التي تتكرر بشكل متكرر تشير إلى أهمية أكبر.
تُعرف أيضًا باسم تجميع النصوص، تتضمن عملية تجميع الكلمات تنظيم الكلمات التي تظهر بشكل متكرر بجوار بعضها البعض. تشمل الأمثلة الشائعة التجميع "جيد"،"سيء"، و "خدمة العملاء"."
تتيح لك مجموعة الكلمات تصفية المشكلات المهمة بسرعة من كميات كبيرة من بيانات النص، مما يؤدي إلى توفير الوقت والجهد.
باختصار: يشير تحليل النص إلى معالجة كميات كبيرة من بيانات النص غير المنظمة بشكل تلقائي وبسرعة وكفاءة. يتضمن تحليل النص تقنيات مختلفة، بما في ذلك تحليل المشاعر، والتعرف على الكيانات المسماة، وتحليل الموضوع، وتكرار الكلمات.
ولكن كيف يمكنك تطبيق تحليلات النصوص على وجه التحديد بناءً على احتياجاتك المحددة؟ لكي نمنحك فكرة أفضل، سنقدم لك ستة تطبيقات لتحليل النصوص وهي:
إن إدارة حساب على وسائل التواصل الاجتماعي أمر مرهق ويتضمن تحليل البيانات والرد على الرسائل ومواكبة الاتجاهات وإنشاء المحتوى وما إلى ذلك. هذه المهام مهمة ولكنها تجعل من الصعب توسيع نطاق جهودك في إدارة وسائل التواصل الاجتماعي، خاصة عند التوسع إلى شبكات اجتماعية مختلفة.
باستخدام تحليلات النصوص، يمكنك أتمتة بعض هذه المهام مثل جمع البيانات ومراقبة العلامة التجارية. ونظرًا لأن وسائل التواصل الاجتماعي مليئة ببيانات نصية غير منظمة، فيمكنك بسهولة استخراج كافة أنواع الأفكار منها.
على سبيل المثال، يمكنك استخراج التغريدات وتحليلها لتحديد الموضوعات أو الكلمات الرئيسية الشائعة. بمجرد العثور على مجموعة من الموضوعات، يمكنك صياغة استراتيجيات المحتوى حولها وزيادة المشاركة.
يمكنك أيضًا استخدام تحليلات النصوص لإدارة السمعة ومراقبة العلامة التجارية. يمكن حل شكاوى العملاء بسهولة، ولكن عند تركها دون حل، فقد تتحول إلى أزمة علاقات عامة وتكلفك ملايين الدولارات وقيمة حياة العميل.
باستخدام أدوات تحليل النصوص، يمكنك التعرف بسرعة على التعليقات السلبية على وسائل التواصل الاجتماعي ومعالجتها على الفور. وفي الوقت نفسه، يمكنك أيضًا الاستفادة من التعليقات الإيجابية لتحسين تجربة عملائك مع علامتك التجارية.
إن نجاح مؤسستك يرتبط ارتباطًا مباشرًا بمدى فهمك لعملائك.
لا يتعلق الأمر فقط بالتركيبة السكانية والنفسية، بل يجب عليك أن تفهم تمامًا ما يفكر فيه المستهلكون بشأن علامتك التجارية وعروضك في السوق. وهنا يأتي دور صوت العميل.
يشير صوت العميل إلى ما يقوله العملاء عن منتجاتك وخدماتك. وبشكل أكثر تحديدًا، فهم تجاربهم وتوقعاتهم وتفضيلاتهم.
هناك العديد من الطرق لجمع بيانات العملاء، وأكثرها شيوعًا هي وسائل التواصل الاجتماعي والاستطلاعات ورسائل البريد الإلكتروني وسلوك الشراء. توفر هذه المصادر قدرًا كبيرًا من البيانات ويمكن الوصول إليها بسهولة.
ومع ذلك، فإن جمع المعلومات فقط ليس كافيًا - يجب تحويل البيانات إلى رؤى لتكون مفيدة. تتعمق تحليلات النصوص وتحليل المشاعر في اكتشاف لماذا المستهلكون يتحدثون عن موضوع معين.
يتيح لك تحليل النص تحديد الكلمات الرئيسية والموضوعات السائدة من مجموعة بيانات. ثم باستخدام أدوات تحليل المشاعر، يمكنك تحديد ما يفكر فيه العملاء بشأن هذا الموضوع. على سبيل المثال، تحديد ما إذا كان لدى العملاء مشاعر سلبية تجاه سعر منتجك.
بعد أن يسلط تحليل النص الضوء على المجالات التي تحتاج إلى تحسين، يمكنك بعد ذلك التركيز على مواردك على المجالات المذكورة.
يسير بحث السوق جنبًا إلى جنب مع اكتشاف VOC. يعد جمع البيانات جزءًا كبيرًا من عملية أبحاث السوق وتتطلب هذه العملية حجم عينة كبير. وإذا لم يحدث هذا، فلن تتوفر البيانات الكافية لإعلام عملية اتخاذ القرار.
في الوقت نفسه، قد تكون كمية البيانات المطلوب تحليلها هائلة بالنسبة للبشر. يمكن لنماذج تحليل النصوص معالجة مئات مجموعات البيانات النصية وتحديد الاتجاهات والأنماط.
ونتيجة لذلك، يمكن للباحثين الحصول على نظرة شاملة لما يقوله العملاء وتحسين عملية اتخاذ القرار.
يمكنك أيضًا الاستفادة من تحليل النصوص في أبحاث المنافسين من خلال تحليل ما يقوله عملاؤهم عنهم. هل لديهم فجوات في خدمة العملاء؟ أو ربما لا يلبي احتياجات عملاء معينة؟
كل هذه المعلومات ضرورية لتحسين استراتيجية عملك، وقد تكون العامل الحاسم بينك وبين منافسيك.
إن الحصول على عملاء محتملين بجودة عالية قد يستغرق وقتًا طويلاً، وغالبًا ما يكون الجزء الأصعب في عملية توليد العملاء المحتملين. يتعين عليك إنشاء عروض ترويجية، والاجتماع بالعملاء المحتملين، وتحديد مصادر العملاء المحتملين، من بين أمور أخرى.
نتيجة لذلك، يتم إهدار وقت ثمين في المهام الإدارية، مما يؤثر بدوره على النتيجة النهائية. ستعمل نماذج تحليل النصوص على أتمتة جميع المهام الشاقة وتحسين عمليات مسار المبيعات.
على سبيل المثال، وضع علامات على الجمل في نصوص المكالمات وتحليل أهمية تلك المصطلحات. إذا كان هناك ارتباط بين العملاء المحتملين غير الناجحين، على سبيل المثال، وبين ضمانات المبيعات، فقد حان الوقت للبحث في هذا الأمر.
تتضمن الطرق الأخرى التي يمكنك من خلالها الحصول على العملاء المحتملين وسائل التواصل الاجتماعي - التطبيق الأكثر شيوعًا لتحليلات النصوص. ما عليك سوى تشغيل نموذج تحليل النص الخاص بك من خلال رسائل وسائل التواصل الاجتماعي واختيار تلك التي تعبر عن نية الشراء. بعد ذلك، يمكنك تركيز جهودك على هؤلاء العملاء المحتملين ذوي الجودة العالية بدلاً من مجرد الاتصال بهم هاتفيًا.
يمكنك أيضًا تشغيل نموذج تحليلات النصوص الخاص بك من خلال نظام إدارة علاقات العملاء الخاص بك لتقديم خدمة أفضل لعملائك الحاليين. على سبيل المثال، من خلال تحديد الأنماط بين العملاء الساخطين والسعداء.
يعد العمل في مجال الرعاية الصحية أحد أصعب الوظائف ليس فقط بسبب الخبرة المطلوبة، ولكن أيضًا بسبب الجهد المبذول في توثيق البيانات النصية وتنظيمها وفرزها.
من سجلات صحة المرضى، وسجلات التشخيص، وسجلات النسخ - فإن عدد المستندات النصية التي يتم إنشاؤها كل يوم يكاد يكون من المستحيل إدارتها.
لحسن الحظ، وكما هو الحال مع جميع بيانات النصوص، يمكنك تشغيل نموذج تحليل نصي من خلالها. وهذا يفتح عالمًا من الفوائد حيث يمكن لمقدمي الرعاية الصحية أتمتة المهام، مما يسمح لهم بقضاء المزيد من الوقت مع مرضاهم.
أحد تطبيقات تحليلات النصوص في الرعاية الصحية هو استخدام NER لتصنيف مصطلحات معينة وفقًا لفئاتها، مثل "الانسولين" و "علاجيمكنك تخصيص هذه المصطلحات وفئاتها وفقًا لاحتياجاتك المحددة.
بصرف النظر عن الأغراض الإدارية، توفر لك تحليلات النصوص أيضًا رؤية شاملة لرحلة صحة المريض. ومن خلال تسليط الضوء على الأنماط في السجلات الطبية، يمكنك بعد ذلك تقديم تشخيص أكثر دقة للمرضى في المستقبل.
يمكن للمعلمين الاستفادة من تحليلات النصوص من خلال زيادة الكفاءة التشغيلية. تشتمل المؤسسات التعليمية على كميات هائلة من البيانات النصية مثل أوراق الامتحانات وتعليقات الطلاب ورسائل البريد الإلكتروني والجداول وسجلات الطلاب وما إلى ذلك.
أحد التطبيقات هو تشغيل نموذج تحليل نصي من خلال نماذج ملاحظات الطلاب وتحديد الاتجاهات والأنماط. من خلال اكتشاف المخاوف الرئيسية ومعالجتها، ستتمكن من زيادة معدلات الاستجابة للاستطلاعات وفي النهاية، الاحتفاظ بالطلاب.
يمكن للطلاب أيضًا الاستفادة من تحليلات النصوص، وخاصة أولئك الذين يدرسون في التعليم العالي. قد يجد طلاب الماجستير والدكتوراه الذين يعملون على أطروحاتهم صعوبة في التعامل مع عشرات أو حتى مئات نصوص المقابلات.
قد يستغرق تصفح هذه النصوص ساعات ويتركك منهكًا. باستخدام أدوات تحليل النصوص، يمكنك استخراج النقاط الرئيسية بسرعة من النصوص واستخدامها في أطروحتك.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول تحليلات النصوص، فقد قمنا بتجميع قائمة بالموارد المفيدة لك لاستكشافها.
تُعد هذه الموارد رائعة إذا كنت ترغب في تجربة إنشاء نموذج تحليل نصي خاص بك، أو إذا كنت ترغب ببساطة في معرفة المزيد حول الموضوع.
إذا كنت ترغب في إنشاء نموذج تحليل نصي، فيجب عليك التعرف على Python NLTK وR. فهذه بعض من أكثر لغات البرمجة شيوعًا في تحليل النصوص وفي معالجة اللغة الطبيعية.
نظرًا لأن Python وR من أكثر لغات البرمجة شيوعًا، فقد قام مجتمعهما المزدهر ببناء مجموعة شاملة من الموارد. تتضمن هذه الموارد مقاطع فيديو تعليمية ومجموعات بيانات ودورات تدريبية عبر الإنترنت ومنتديات والمزيد.
معظم هذه الموارد متاحة مجانًا عبر الإنترنت! بعبارة أخرى، يمكن لأي شخص الآن تعلم معالجة اللغة الطبيعية وتحليل النصوص في راحة منزله.
كل ما تحتاجه هو جهاز كمبيوتر محمول يعمل، والتصميم، ومواصلة القراءة على موارد تحليل النصوص الموصى بها لدينا.
ننصحك باتباع هذا البرنامج التعليمي لتحليل النصوص من Datacamp. داتاكامب هي عبارة عن منصة عبر الإنترنت لتعلم كل شيء تقريبًا عن علم البيانات، والعديد من دوراتها مصممة للمبتدئين.
أحد هذه البرامج التعليمية هو تحليل النصوص للمبتدئين باستخدام NLTKعلى الرغم من أن تحليلات النصوص (وعلم البيانات بشكل عام) موضوع معقد، فإن هذا البرنامج التعليمي يقسم الموضوع إلى أقسام بسيطة يمكن حتى للمبتدئين في البرمجة فهمها.
علاوة على ذلك، يتميز البرنامج التعليمي بوجود أكواد قابلة للنسخ واللصق لتسهيل تقدمك في التعلم. بعد ذلك، بمجرد أن تتحسن في تحليل النصوص، يمكنك تطبيق معرفتك المكتسبة حديثًا على مشاريع واقعية من Datacamp. على سبيل المثال، بيانات استخراج النصوص من لعبة Jeopardy, عرض اللعبة.
يجب تزويد نماذج تحليل النصوص بعدد كبير من مجموعات البيانات التدريبية الدقيقة. تتعلم خوارزميات التعلم الآلي بنفس الطريقة التي يتعلم بها البشر: فكلما زادت المعلومات التي تستهلكها، كلما تحسنت بشكل أسرع.
نوصي بهذه القائمة المنسقة لمجموعات البيانات التي أعدتها UCI ICS، وهي المدرسة الجامعية الخامسة والعشرون في مجال علوم الكمبيوتر في الولايات المتحدة.
في هذه القائمة، يمكنك العثور على العديد من مجموعات البيانات المثيرة للاهتمام، بما في ذلك مراجعات الأفلام على موقع IMDb، ومراجعات المنتجات، ومراجعات Yelp. يرجى ملاحظة أن المجموعة ليست سوى مثال صغير من مجموعات البيانات العديدة المتاحة عبر الإنترنت.
لا تتردد في استكشاف المزيد من مجموعات البيانات من مصادر موثوقة (على سبيل المثال، كاجل, جيثب) أو حتى إنشاء خاصتك!
بالإضافة إلى الدروس التعليمية المذكورة أعلاه، هناك أيضًا دورات عبر الإنترنت وسلسلة مقاطع فيديو متاحة لتعزيز تعلمك. وتختلف هذه الدورات من حيث التكلفة والمتطلبات الأساسية.
إذا كنت جديدًا تمامًا في تحليلات النصوص، فنحن نوصي بهذا سلسلة مقاطع فيديو على يوتيوب من إعداد ديف لانجر من Data Science Dojoإنها قائمة تشغيل شاملة مكونة من 12 مقطع فيديو تغطي كل شيء بدءًا من المفاهيم التمهيدية وحتى الحسابات الرياضية المتقدمة.
يمكنك أيضًا تجربة هذا دورة Udemy حول التعلم الآلي باستخدام Python و Rتتطلب الدورة حوالي 44 ساعة من الالتزام بالوقت وتمنح شهادة عند الانتهاء منها. علاوة على ذلك، فهي ميسورة التكلفة للغاية ويمكنك التقدم بالسرعة التي تناسبك.
بمجرد أن تنشئ أساسياتك في التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية، يمكنك التقدم إلى هذا دورة البرمجة اللغوية العصبية من جامعة ستانفورد اونلايننظرًا لأن تصنيف النصوص يرتبط ارتباطًا وثيقًا بمعالجة اللغة الطبيعية، فإن تعلم معالجة اللغة الطبيعية سيكون مفيدًا، خاصة إذا كنت تسعى إلى مهنة في علم البيانات.
مع ذلك، فإن دورة Stanford Online تتطلب استيفاء بعض المتطلبات الأساسية قبل التسجيل. عند الانتهاء من الدورة، ستحصل على شهادة يمكنك استخدامها لتعزيز سيرتك الذاتية.
تحليل النصوص هو عملية تحويل كميات كبيرة من النصوص غير المنظمة إلى بيانات كمية قبل استخراج المعلومات الأساسية منها. وهو يستخدم تقنيات معالجة اللغة الطبيعية الشائعة مثل التعرف على الكيانات المسماة والعاطفة لتوفير رؤى قابلة للتنفيذ لصالح مؤسستك.
في ضوء التطورات التكنولوجية الحديثة والتطورات الجارية الثورة الصناعية الرابعةأصبحت تحليلات النصوص ونماذج التعلم الآلي لمعالجة اللغة الطبيعية الآن حلولاً يومية تستخدمها المؤسسات. أصبح عالم التسويق شديد التنافسية أكثر كثافة مع تسابق الشركات لإيجاد طرق للتغلب على بعضها البعض.
علاوة على ذلك، تتزايد كمية البيانات مع انتشار منصات التواصل الاجتماعي الجديدة مثل TikTok وتوسيع قاعدة مستخدميها.
مع كل تلك البيانات غير المستغلة وغير المنظمة المتاحة عبر الإنترنت وأدوات تحليل النصوص المتاحة، يبدو أن هناك أمر واحد مؤكد: تحليل البيانات الفعال أصبح الآن ميزة أساسية قابلة للتطبيق للشركات لتبرز من بين المنافسين.
ابدأ تجربتك لمدة 7 أيام مع 30 دقيقة من النسخ المجاني وتحليل الذكاء الاصطناعي!
كيفية نسخ تسجيل صوتي إلى نص تتيح لك أداة النسخ التي لا تتطلب أي أكواد تحويل تسجيل صوتي إلى نص في خطوتين فقط. ابحث
كيفية نسخ مقطع فيديو على YouTube لا تحتاج إلى تحويل مقطع فيديو على YouTube إلى mp4 لنسخه. ما عليك سوى تحميل عنوان URL إلى Speak
كيفية تحويل الصوت والفيديو إلى نص في دقيقتين (دليل 2022) تعرف على كيفية تحويل الصوت والفيديو إلى نص باستخدام Speak Ai
ما هي معالجة اللغة الطبيعية: الدليل النهائي معالجة اللغة الطبيعية هي المجال الكبير لدراسة كيفية قدرة أجهزة الكمبيوتر على فهم اللغة البشرية بدقة،
كل شيء عن تحليل المشاعر: الدليل الشامل ربما سمعت عن تحليل المشاعر من قبل، ولكن ما هو بالضبط، ولماذا المنظمات مهتمة جدًا بهذا الأمر؟
دليل بسيط حول كيفية إجراء أبحاث السوق في عام 2021 تعرف على بعض الخطوات البسيطة التي تساعدك على البدء في كيفية إجراء أبحاث السوق،
لفترة محدودة، وفر 93% على خطة Speak المجهزة بالكامل. ابدأ عام 2025 بقوة مع منصة الذكاء الاصطناعي الأعلى تصنيفًا.
العربية 
English 
Español 
Français 
Italiano 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi