L'anàlisi de text és un aspecte important del processament del llenguatge natural i implica extreure informació automàtica de quantitats massives de dades de text no estructurades.
Atès que l'anàlisi de textos aprofita l'aprenentatge automàtic més que el treball humà, hi ha moltes aplicacions per a organitzacions en pràcticament totes les indústries.
L'anàlisi de text també es combina habitualment amb transcripció de dades eines per a processos de treball sense problemes. En primer lloc, l'eina de transcripció de dades converteix les gravacions d'àudio investigació qualitativa en transcripcions de text. A continuació, l'eina d'anàlisi de text processarà el conjunt de dades i destacarà temes o sentiments recurrents.
Dit tot això, els estudis només ho demostren 18% d'organitzacions estan aprofitant les dades no estructurades que és important des de fins a 90% de totes les dades no està estructurat. En altres paraules, hi ha una gran oportunitat per aprofitar aquesta riquesa de dades sense explotar i diferenciar-vos dels vostres competidors.
Per molt potent que pugui ser l'anàlisi de text, un treballador només és tan bo com la seva eina, o específicament el domini de l'eina que té a mà.
Si voleu aprofitar eficaçment l'anàlisi de text, primer heu d'entendre el seu funcionament intern: què és l'anàlisi de text, com funciona i com podeu aprofitar l'anàlisi de text per a la vostra organització.
L'anàlisi de text utilitza tècniques de processament del llenguatge natural (NLP) per analitzar ràpidament fragments de dades de text. Aquestes dades de text no estructurades, semiestructurades i estructurades tenen moltes formes.
Els missatges de les xarxes socials, les enquestes de màrqueting, les ressenyes de productes i els correus electrònics són exemples de dades de text útils.
Mitjançant l'anàlisi de text, les organitzacions poden processar i extreure informació útil a partir d'una gran quantitat de dades de text.
Això és important ja que l'anàlisi de text és una manera coherent i eficient de minimitzar els errors i el biaix dels investigadors.
La informació específica a extreure depèn de les vostres necessitats. Alguns exemples de casos d'ús d'anàlisi de text inclouen l'ordenació de correus electrònics de correu brossa, la identificació de temes predominants i el seguiment de la reputació de la marca.
La gent sovint utilitza els termes mineria de textos i anàlisi de textos indistintament, això és perquè tots dos comparteixen el mateix significat. La mineria de text i l'anàlisi de text es preocupen d'extreure informació de grans volums de dades de text i després convertir aquesta informació en informació útil.
En aquest sentit, anàlisi de textos i anàlisi de textos tots dos comparteixen el mateix objectiu d'analitzar dades de text no estructurats. Tanmateix, hi ha petites diferències entre els dos termes. Essencialment, L'anàlisi de textos implica una anàlisi qualitativa, mentre que l'anàlisi de textos implica resultats quantitatius.
Per exemple, l'anàlisi de text dels missatges de les xarxes socials recopilarà totes aquestes dades no estructurades i les ordenarà per categories. El model d'anàlisi de text pot crear un gràfic per visualitzar la freqüència amb què es produeixen paraules específiques i les seves tendències d'estacionalitat.
A continuació, el gerent realitzarà una anàlisi de text i identificarà quins missatges de les xarxes socials han donat resultats positius o negatius, i què poden fer al respecte.
Els models d'anàlisi de text (o anàlisi de text) sovint combinen l'anàlisi de text i l'anàlisi de text, fent que les seves diferències siguin insignificants. Així, per evitar confusions, ens referirem a l'anàlisi de text i a l'anàlisi de text com el mateix.
El que és més important és entendre com funcionen els models d'anàlisi de text i com els podeu aplicar per augmentar els resultats de la vostra organització.
La mineria de textos utilitza tècniques de processament del llenguatge natural i d'aprenentatge automàtic per extreure informació de dades de text. Tot i que els tres sovint es superposen en el camp de la ciència de dades, tots tenen significats i enfocaments diferents.
Bàsicament, l'anàlisi de text implica utilitzar màquines per processar dades de text no estructurades a escala. Quan es processen les dades de text, els models d'anàlisi de text utilitzaran tècniques de PNL per produir resultats precisos.
Una d'aquestes tècniques de PNL és etiquetar les parts del discurs d'una frase, cosa que serà útil per a més anàlisis.
Les organitzacions també entrenaran contínuament algorismes de mineria de text alimentant grans volums de text. Mitjançant l'entrenament constant i l'alimentació de dades de text, l'algoritme millorarà la seva precisió en l'anàlisi de text i es mantindrà al dia amb l'evolució del llenguatge.
El procés d'anàlisi de text utilitza una barreja de processament del llenguatge natural (PNL) i mètodes d'aprenentatge automàtic. Com a tal, heu de tenir una formació en PNL i aprenentatge automàtic per crear un model d'anàlisi de text eficaç.
Hi ha alguns tipus de models d'anàlisi de text, inclosos els models basats en regles, d'aprenentatge automàtic i híbrids. Aquests enfocaments afectaran el procés global d'anàlisi del text i el nivell d'implicació humana.
L'enfocament més comú en l'anàlisi de textos i altres models de PNL és l'enfocament basat en regles. Abans de crear un algorisme d'anàlisi de text, primer heu de crear una llista de regles. En aquestes llistes (o conjunts de dades), documenteu manualment l'associació entre una paraula i una etiqueta.
L'algoritme d'anàlisi de text processarà trossos de text i classificarà les paraules segons aquestes regles predeterminades. La manera com classifiqueu els textos depèn de les necessitats de la vostra organització.
Per exemple, podeu assignar una etiqueta de correu brossa a determinats emojis o paraules d'un correu electrònic. Un altre cas d'ús de la classificació de text és assignar negatiu a paraules com ara dolent, terrible, i horrible.
Els models basats en regles són senzills i més fàcils de crear que els models d'aprenentatge automàtic. A més, hi ha una col·lecció de conjunts de dades de codi obert en línia que podeu descarregar i implementar a la vostra màquina d'anàlisi de text de forma gratuïta.
Tanmateix, l'anàlisi de text basada en regles pot produir resultats inexactes quan es processen frases ambigües. Per exemple, frases que contenen sarcasme, dialectes, memes i el context del missatge. A més, afegir noves regles a l'algorisme és més difícil, cosa que fa que sigui més difícil escalar que les alternatives d'aprenentatge automàtic.
En els models d'aprenentatge automàtic, entrenes l'algorisme alimentant-li una gran quantitat de dades de text. Aquestes dades s'etiqueten prèviament amb els classificadors pertinents.
L'enginyer també ha d'assegurar-se que les dades de formació siguin precises i lliures de biaix. Si no, el model d'aprenentatge automàtic recollirà aquests mals hàbits i donarà resultats inexactes.
Mitjançant l'alimentació contínua de dades preetiquetades, el model d'aprenentatge automàtic podrà predir i classificar automàticament les entrades futures amb una precisió puntual. Com a resultat, podeu escalar fàcilment l'anàlisi de text d'aprenentatge automàtic i generar economies d'escala.
Els models d'aprenentatge automàtic també utilitzen algorismes Naive Bayes (un mètode probabilístic) i aprenentatge profund per millorar la seva precisió d'anàlisi. Així, com més entreneu el model d'aprenentatge automàtic, millor serà en la mineria de text de big data.
No obstant això, la inversió inicial i la formació contínua dels models d'aprenentatge automàtic poden suposar una gran quantitat de recursos. Per no parlar de la potència de càlcul necessària per executar algorismes d'aprenentatge automàtic. L'alimentació de conjunts de dades inexactes o esbiaixats també pot afectar els resultats de l'anàlisi de text.
Els models híbrids d'anàlisi de text combinen el millor dels models d'aprenentatge automàtic i basats en regles. En combinar diversos algorismes d'aprenentatge automàtic i basats en regles, el model d'anàlisi de text pot produir els resultats més precisos.
Tot i que els models híbrids produeixen els resultats més precisos, també incorren en els costos d'inversió i manteniment més inicials.
L'anàlisi de text és un procés metòdic de recopilació, processament i presentació d'informació útil a partir de grans quantitats de dades de text. Tot i que diferents models aborden aquest procés de manera diferent, els passos generals de l'anàlisi del text segueixen sent els mateixos:
Abans que la màquina d'anàlisi de text pugui analitzar qualsevol cosa, primer ha de tenir una entrada de dades de text. Aquestes dades de text poden ser no estructurades, semiestructurades o estructurades.
Les dades de text no estructurades es refereixen a totes les paraules que podeu reunir en línia que no s'han organitzat en cap etiqueta. Per exemple, comentaris a les xarxes socials, missatges de text i documents sencers. Podeu pensar que les dades no estructurades són dades desordenades i "salvatges" que no s'han organitzat.
D'altra banda, les dades de text estructurat fan referència a textos que s'han ordenat en determinats paràmetres. Aquestes dades ja s'han etiquetat i s'emmagatzemen perfectament a les seves respectives carpetes. Els exemples comercials habituals de dades estructurades inclouen transaccions de vendes, detalls d'inici de sessió i informació demogràfica.
Podeu recopilar totes aquestes dades de text de fonts internes i externes. Les fonts internes fan referència a la recollida de dades de bases de dades de la vostra organització i dels seus sistemes. Per contra, les fonts de dades externes provenen de qualsevol lloc fora de la vostra organització.
També podeu utilitzar la recollida de dades API a la vostra pila per accelerar els vostres processos de treball. Les API són bàsicament integracions que podeu programar en altres aplicacions i us permetrà recopilar dades de text d'aquestes aplicacions.
Les dades internes fan referència qualsevol dada que recupereu de la vostra organització. Això inclou qualsevol aplicació informàtica, documents, sistemes i departaments. Les dades de text interns són un gran punt de partida per a la recollida de dades a causa de la seva disponibilitat immediata i la seva rendibilitat.
Podeu recopilar dades internes del vostre programari CRM, correus electrònics, informes d'anàlisi de mitjans propis, programari de gestió del coneixement i d'altres departaments de la vostra organització. Exploreu la vostra organització per trobar qualsevol document (físic i digital), informes, comentaris d'enquesta i qualsevol altre mitjà que utilitzeu per emmagatzemar informació de text.
Les fonts internes de dades de text poden contenir informació no descoberta sobre el vostre client, però sovint s'amaguen en sitges. Per exemple, el vostre equip d'atenció al client pot tenir quantitats valuoses de comentaris dels clients que podeu utilitzar per realitzar anàlisis de text.
Avantatges de les dades de text internes:
✅ Fàcil d'aconseguir
✅ Menys car
✅ Més específic i rellevant per a la vostra organització
Contres de les dades de text internes:
❌ Mida de mostra més petita
❌ Pot estar obsolet
Les dades externes fan referència a les dades que provenen de qualsevol lloc fora de la vostra organització. Això inclou xarxes socials, ressenyes de productes, contingut generat per usuaris, conjunts de dades de codi obert i altres llocs web.
Hi ha essencialment una quantitat infinita de dades de text externes disponibles: sempre que algú publica un comentari a les xarxes socials, es creen dades de text externes.
El major avantatge de les dades externes és la seva quantitat. Podeu obtenir grans quantitats de dades de text per entrenar un model d'anàlisi de text.
Tanmateix, heu d'assegurar-vos que aquestes dades són precises i provenen de fonts autoritzades. Si no, l'anàlisi del vostre text produirà resultats inexactes i, al seu torn, decisions equivocades.
També podeu integrar API de recollida de dades a plataformes de xarxes socials com Instagram, Twitter i Facebook. Les API us permetran extreure ràpidament dades de text com ara comentaris, biografies del perfil, etc.
Avantatges de les dades de text externes:
✅ Grans quantitats disponibles
✅ Pot comparar dades històriques al llarg del temps
✅ API disponibles per a una recollida fàcil
Contres de les dades de text externes:
❌ Pot ser inexacte i/o obsolet
❌ Més car i que requereix temps
El model de mineria de text no pot analitzar les dades en brut no processades tal com són. Les dades de text sense processar contenen sorolls, com ara signes de puntuació, paraules clau i caràcters en diferents casos.
Per a nosaltres, donar sentit a aquests elements és sentit comú, però pot ser que una màquina no interpreti el text amb raó. Per tant, perquè la màquina entengui les dades de text en brut més fàcilment, primer ha de processar les dades mitjançant diverses tècniques de PNL:
La tokenització és el procés de descompondre les dades de text en brut en unitats més petites que anomenem fitxes. També és un aspecte crucial del preprocessament de text en l'anàlisi de text i altres models de PNL.
Compartimentar documents sencers de text en fitxes facilita l'anàlisi de la màquina. No és diferent de com els humans processen el text. Per exemple, és més fàcil digerir aquest article del bloc separant-lo en capítols, en comparació amb passar-ho tot alhora.
En funció de la tasca que ens ocupa, podem tokenitzar el text per paraules (tokenització de paraules) o per frases (tokenització de frases). Aquí teniu un exemple de com es veu la tokenització de paraules per a "La tokenització és el procés de desglossar les dades de text en brut en unitats més petites.”
['tokenization', 'is', 'the', 'process', 'of', 'breaking', 'down', 'raw', 'text', 'data', 'in', 'smaller', 'unities']
El significat d'una oració ve determinat per les seves paraules i com es relacionen entre si, és a dir, les regles gramaticals. La tokenització ajuda a aquest procés, ja que permet a la màquina interpretar textos individuals, les seves definicions i com formen el significat de tota la frase.
Part d'aquest procés d'interpretació és l'etiquetatge de parts del discurs (etiquetatge POS). Les parts del discurs són categories lèxiques assignades a cada paraula del diccionari. Per exemple, substantius, adjectius, verbs, conjuncions, etc.
Etiquetar parts del discurs a cada testimoni és útil per entendre la relació semàntica entre cada paraula. L'etiquetatge de TPV també ajuda amb altres tasques d'anàlisi de text, com ara el reconeixement d'entitats amb nom (per exemple, Califòrnia = Ubicació).
Després de separar les frases en fitxes i etiquetar les seves respectives parts del discurs, la màquina d'anàlisi de text determinarà l'estructura sintàctica. En poques paraules, l'estructura sintàctica és com les cadenes de paraules d'una frase es relacionen entre si.
Els models d'anàlisi de text (i PNL) sovint creen a arbre analític per representar aquestes relacions entre cada testimoni. Aquest arbre d'anàlisi és útil per determinar la semàntica (significat) d'una frase.
En altres paraules, ajuda l'ordinador a entendre els significats inferits d'un missatge tal com ho faria un humà. Aquest pas és important perquè les paraules tenen definicions diferents i canvien segons el context i els dialectes regionals.
Com a il·lustració, entenem immediatament el significat de "la poma va caure a la poma" interpretant el que "poma" i "Apple” vol dir. L'anàlisi és bàsicament la manera d'una màquina de fer el mateix.
Un altre aspecte important per fer que un model d'anàlisi de text entengui les dades de text és la lematització i la derivació. Tant la lematització com la derivació impliquen traçar una paraula en la seva forma base. Dit això, hi ha una lleugera diferència en els enfocaments dels dos mètodes per fer-ho.
La derivació només elimina els prefixos, sufixos i infixos d'una paraula. Aquests són els "pre-”, “-ing”, i “-ed” d'una paraula. No obstant això, stemming retalla cegament aquests afixos sense tenir en compte la morfologia d'una paraula, cosa que de vegades condueix a resultats horribles.
D'altra banda, la lematització té en compte la morfologia d'una paraula (com es forma una paraula en funció de la seva etimologia) a l'hora de traçar la seva forma arrel (també anomenada lema).
Aquí teniu un exemple per il·lustrar la diferència entre la lematització i la derivació:
Les paraules parades fan referència a paraules comunes que aporten poca informació semàntica a la frase general. Per exemple, a, el, a les, és, etc. En eliminar les paraules aturades, la màquina pot centrar-se en paraules més importants d'un text i proporcionar anàlisis més precises.
Tot i que les paraules aturades són útils per netejar conjunts de dades de text, les paraules aturades específiques que cal eliminar depenen en gran mesura de la tasca en qüestió. L'eliminació de les paraules aturades també és útil per al filtratge de correu brossa i l'anàlisi de sentiments.
Aquestes tasques no necessiten aquestes paraules addicionals i es poden beneficiar d'un conjunt de dades més petit per a anàlisis més ràpides i precises.
La normalització de text es refereix a estandarditzar les variacions d'una paraula en una forma. Hi ha moltes maneres d'expressar un terme, especialment en línia. Una manera habitual és escurçar paraules, com escriure "demà" com "tmrw”.
Tot i que tots dos termes comparteixen el mateix significat, les diferents grafies poden registrar-se com a coses diferents a l'algorisme, donant lloc a resultats d'anàlisi diferents.
Alguns termes que requereixen estandardització inclouen números (un, 1), símbols (i, &), diners ($, USD, dòlars) i abreviatures (per què, y). La normalització del text és molt important en l'àmbit clínic, ja que diferents metges prenen els textos clínics de manera diferent.
L'ús de minúscules forma part de la normalització del text i implica convertir totes les majúscules a minúscules. La majoria de les minúscules es fan a entitats amb nom, com ara convertir "Canadà" a "Canadà”. Les minúscules i la normalització del text simplifiquen el procés d'anàlisi del text i milloren així els resultats finals.
L'extracció de textos i la classificació de textos són dos grans subtemes que tenen els seus propis matisos i tècniques. En general, l'extracció de text fa referència a tècniques d'aprenentatge automàtic per extreure termes o frases importants.
Una d'aquestes tasques és identificar entitats amb nom com ara marques i persones. El reconeixement d'entitats amb nom és una tasca habitual de processament del llenguatge natural perquè bàsicament us indica quin tema és més important.
No només heu d'identificar entitats amb nom; la paraula específica que voleu extreure depèn de les necessitats de les vostres organitzacions. Altres paraules que podeu destacar inclouen aspectes del producte (p. ex., mida, preu, marca).
D'altra banda, la classificació del text fa referència a categoritzar el text extret en etiquetes predefinides. Per exemple, “Elon Musk" es pot classificar com "Gent”. També podeu personalitzar aquestes etiquetes segons les vostres necessitats, com ara per sentiment (positiu, neutral, negatiu) o per intenció (interessat, correu brossa, consulta, etc.)
Després que el model d'anàlisi de text hagi processat les dades, visualitzarà la informació clau d'alguna manera. La manera com es presenta la informació depèn del vostre programari d'anàlisi de text específic.
Les maneres habituals en què el programari d'anàlisi de text presenta informació clau inclouen núvols de paraules i gràfics de sentiments. En aquest cas, Speak mostra als usuaris el sentiment general de les dades de text i els temes predominants d'un cop d'ull.
El nostre tauler interactiu també us permet personalitzar la categorització d'informació segons les vostres necessitats. A més, la nostra base de dades centralitzada us permet cercar qualsevol paraula clau o tema en tots els mitjans i tipus de mitjans, ja sigui àudio, vídeo o text.
En general, la nostra biblioteca multimèdia no només extreu informació clau amb precisió, sinó que també està optimitzada per a la cerca per augmentar l'eficiència operativa, l'accessibilitat i reduir els costos.
Si voleu obtenir més informació sobre com podeu portar la vostra organització al següent nivell amb l'anàlisi de text, poseu-vos en contacte amb nosaltres a success@speakai.co o inscriu-te al nostre Prova de 7 dies sense necessitat de targeta de crèdit.
La mineria de text és una màquina que proporciona dades valuoses a la vostra organització. Tanmateix, la informació només és útil quan s'interpreten i s'utilitzen correctament. La interpretació de dades és en si mateix un tema ampli amb moltes tècniques i casos pràctics.
Una interpretació inexacta de les dades d'estudis de mercat podria provocar errors costosos. Coors, un actor consolidat en la indústria de la cervesa, va introduir Rocky Mountain Sparkling Water el 1990. En aquell moment, l'aigua embotellada era un producte de tendència i, per tant, tenia sentit aprofitar-ho.
Coors va pensar que deixant el seu logotip a l'envàs d'aigua embotellada, podrien aprofitar la reputació de la seva marca per augmentar les vendes.
Naturalment, la gent es va confondre i es preocupava per conduir després de consumir un producte que associaven amb la cervesa.
Potser si Coors tingués l'oportunitat d'utilitzar eines d'anàlisi de text en aquell moment per examinar millor la correlació de text entre "Coors','cervesa', i 'aigua", podrien haver introduït un producte increïble en lloc d'un que van deixar de fabricar poc després.
La mineria de text utilitza màquines de PNL per processar i extreure informació de grans quantitats de dades de text no estructurades. Tot i ser una innovació força recent, moltes organitzacions estan adoptant cada cop més la mineria de text a les seves operacions.
Independentment del sector en què es trobin les organitzacions, hi ha 5 temes recurrents pel que fa als avantatges de la mineria de text:
Per molt que entrenis els teus investigadors, segurament hi haurà errors humans. Aquests errors s'amplien encara més quan s'acompanyen de factors com l'estrès emocional, les distraccions i la fatiga.
Els ordinadors tampoc són perfectes, però són molt més fiables a l'hora d'analitzar un flux constant de dades. Una de les principals raons és que les màquines no estan limitades per les restriccions humanes esmentades anteriorment.
Així, les eines d'anàlisi de text són efectives en situacions en què els errors poden tenir conseqüències costoses. Un exemple seria l'anàlisi de dades de text a la indústria sanitària, on un diagnòstic inexact pot provocar la pèrdua de vides.
L'anàlisi de text automatitzat pot processar més dades a una velocitat més gran que els investigadors humans. Això us permet aconseguir economies d'escala, augmentar els vostres resultats i millorar el ROI.
Amb aquesta finalitat, molts investigadors utilitzen l'anàlisi de text per processar i identificar patrons a partir de centenars de formularis de comentaris.
De la mateixa manera, una major eficiència obre l'oportunitat d'ampliar el vostre negoci. Donat el gran volum de dades de text no estructurades disponibles, un equip d'investigadors humans podria trigar diversos mesos, o fins i tot anys, a analitzar totes aquestes dades.
En canvi, les eines d'anàlisi de text poden processar centenars de documents de text en un dia. Com que les organitzacions ara poden analitzar la mateixa quantitat de corpus a una velocitat rècord, ara poden augmentar els seus esforços de recerca i millorar dràsticament la productivitat.
Gràcies als avenços en PNL, IA i anàlisi de text, ara podem reunir i processar grans quantitats de dades de manera eficient. Aleshores, el gran volum de dades no estructurades va significar que recollir-les totes era gairebé impossible, i molt menys analitzar-les per obtenir informació.
A més, la quantitat de dades no estructurades augmenta gràcies a l'augment del nombre d'usuaris d'Internet i de xarxes socials. L'anàlisi de textos i l'aprenentatge automàtic és la clau per accedir a aquestes dades cada cop més grans i transformar-les en informació útil.
L'anàlisi de text ens permet descobrir patrons en documents de text que potser no són evidents a primera vista. A més, la gran quantitat de documents de text a processar augmenta el soroll i fa que sigui més difícil identificar les tendències subjacents.
Per exemple, l'anàlisi de text ens permet identificar les paraules clau predominants en un document de text. Amb aquesta informació a la mà, podeu prendre decisions més informades i satisfer les necessitats dels vostres clients de manera més eficaç.
L'anàlisi de textos es pot fer mitjançant molts mètodes i tècniques. Les diferents organitzacions utilitzen diferents tècniques segons les seves necessitats. Cada programari d'anàlisi de text també ofereix funcions diferents.
Naturalment, les eines més potents són més cares, així que assegureu-vos d'avaluar les vostres necessitats abans de subscriure's a qualsevol servei. Per donar-vos una millor idea de com aprofitar l'anàlisi de text a la vostra organització, us mostrarem cinc tècniques habituals d'anàlisi de text que són:
L'anàlisi de sentiments és el procés d'anàlisi d'un document de text i de determinar la seva polaritat (positiva, neutra, negativa). També podeu utilitzar l'anàlisi de sentiments per reconèixer emocions a partir de dades de text. Aquestes emocions poden ser feliç, trist, enfadat, o insegur.
L'anàlisi de sentiments també és la tècnica més comuna utilitzada en l'anàlisi de textos, i sovint s'acompanyen mútuament a causa de la seva naturalesa similar. En analitzar el sentiment d'un corpus de text, podeu aprofundir en els significats subjacents d'un missatge i esbrinar per què ho van dir.
El reconeixement d'entitats amb nom es refereix a detectar entitats amb nom i etiquetar-les segons les seves respectives categories. Per exemple, categoritzar "Tom Cruise" com "Gent" i "Washington" com "Lloc”.
Un dels avantatges del reconeixement d'entitats amb nom és que us permet assignar ràpidament un tema a un document de text, com ara articles de bloc. Per il·lustrar, les entitats recurrents (p. Michael Jordan) indicar un interès en un tema determinat (p. ex., bàsquet, NBA).
Les publicacions de notícies i els llocs de comerç electrònic ja utilitzen aquesta tecnologia per oferir recomanacions de productes rellevants. De fet, McKinsey ho va informar Les recomanacions d'Amazon condueixen fins a 35% de les seves vendes.
Per entendre millor com funciona l'anàlisi de sentiments i NER, per què no proves les nostres eines d'anàlisi de text a continuació?
Similar a NER, L'anàlisi del tema implica identificar paraules recurrents i les seves categories associades. Aleshores, l'algoritme assignarà un tema a aquestes dades de text.
Prengui el bàsquet, per exemple, les mencions repetides de jugadors de bàsquet i termes relacionats indiquen que el text parla de bàsquet.
L'anàlisi del tema brilla en àrees importants en què hauríeu de centrar-vos. Per exemple, si els clients solen parlar del servei al client, és un senyal que potser hauríeu de millorar el vostre CRM!
L'anàlisi de temes també proporciona informació sobre les activitats, els interessos i les opinions dels vostres clients (AIO). Equipat amb aquestes dades, podeu elaborar estratègies de màrqueting més efectives que s'orientin als temes d'interès.
Altres aplicacions d'anàlisi de temes inclouen etiquetar una categoria als missatges entrants (per exemple, correu brossa), que és útil en màrqueting per correu electrònic i servei al client.
La freqüència de les paraules és una tècnica senzilla d'anàlisi de text, i bàsicament identifica el nombre de paraules d'una paraula o entitat amb nom. Naturalment, una paraula que es repeteix amb freqüència denota més importància.
També conegut com a agrupació de textos, L'agrupació de paraules consisteix a organitzar paraules que apareixen sovint una al costat de l'altra. Els exemples habituals inclouen l'agrupació "bo”, “dolent”, i “servei al client”.
L'agrupació de paraules us permet filtrar ràpidament problemes importants de grans volums de dades de text, la qual cosa estalvia temps i esforç.
Per resumir ràpidament: l'anàlisi de text es refereix a processar automàticament grans quantitats de dades de text no estructurades de manera ràpida i eficient. L'anàlisi de textos té diverses tècniques, com ara l'anàlisi de sentiments, el reconeixement d'entitats anomenades, l'anàlisi de temes i la freqüència de les paraules.
Però, com podeu aplicar exactament l'anàlisi de text en funció de les vostres necessitats específiques? Per fer-vos una idea millor, oferirem sis aplicacions d'anàlisi de text que són:
Tenir un compte de xarxes socials és cansat i implica l'anàlisi de dades, respondre missatges, estar al dia de les tendències, crear contingut, etc. Aquestes tasques són importants, però dificulten l'escalada dels vostres esforços de SMM, especialment quan s'expandeixen a diferents xarxes socials.
Amb l'anàlisi de text, podeu automatitzar algunes d'aquestes tasques, com ara la recollida de dades i el seguiment de la marca. Com que les xarxes socials estan plenes de dades de text no estructurades, podeu extreure-les fàcilment per obtenir tot tipus d'informació.
Per exemple, podeu extreure i analitzar els tuits per determinar temes de tendència o paraules clau. Un cop hàgiu trobat un grup temàtic, podeu elaborar estratègies de contingut al seu voltant i augmentar la implicació.
També podeu utilitzar l'anàlisi de text per a la gestió de la reputació i el seguiment de la marca. Les queixes dels clients es poden resoldre fàcilment, però quan no es controlen, podrien transformar-se en una crisi de relacions públiques i costar-vos milions de dòlars i el valor de tota la vida del client.
Amb les eines d'anàlisi de text, podeu identificar ràpidament els comentaris negatius de les xarxes socials i abordar-los immediatament. Al mateix temps, també podeu aprofitar els comentaris positius per millorar l'experiència dels vostres clients amb la vostra marca.
L'èxit de la vostra organització està directament relacionat amb com enteneu els vostres clients.
Tampoc es tracta només de la seva demografia i psicogràfica, cal entendre a fons què pensen els consumidors de la vostra marca i oferta de mercat. Aquí és on entra la veu del client.
La veu del client fa referència al que diuen els clients sobre els vostres productes i serveis. Més concretament, entendre les seves experiències, expectatives i preferències.
Hi ha moltes maneres de recopilar VOC, les més habituals són les xarxes socials, les enquestes, els correus electrònics i el comportament de compra. Aquestes fonts proporcionen una gran quantitat de dades i són fàcilment accessibles.
Tanmateix, només recollir informació no és suficient; les dades s'han de transformar en coneixements per ser útils. L'anàlisi de text i l'anàlisi de sentiments aprofundeixen en la recerca per què els consumidors parlen d'un tema determinat.
L'anàlisi de text us permet identificar paraules clau i temes predominants d'un conjunt de dades. Aleshores, mitjançant eines d'anàlisi de sentiments, podeu determinar què pensen els clients sobre aquest tema. Per exemple, identificar que els clients tenen un sentiment negatiu cap al preu del vostre producte.
Després que l'anàlisi del text hagi destacat quines àrees cal millorar, podeu centrar els vostres recursos en aquestes àrees.
La investigació de mercat va de la mà amb el descobriment de VOC. La recollida de dades és una part important de la procés d'investigació de mercat i requereix una mida de mostra important. Si no, simplement no hi haurà prou dades per informar la presa de decisions.
Al mateix temps, la quantitat de dades a analitzar pot ser aclaparadora per als humans. Els models d'anàlisi de text poden processar centenars de conjunts de dades de text i identificar tendències i patrons.
Com a resultat, els investigadors poden obtenir una visió holística del que diuen els clients i millorar la presa de decisions.
També podeu aprofitar l'anàlisi de text en la investigació de la competència mitjançant l'anàlisi del que diuen els seus clients sobre ells. Tenen llacunes en el seu servei al client? O potser no compleixen determinades necessitats dels clients?
Tota aquesta informació és crucial per millorar la vostra estratègia empresarial i pot ser el factor decisiu entre el vostre i els vostres competidors.
L'obtenció de clients potencials d'alta qualitat pot requerir molt de temps i sovint és la part més difícil de la generació de contactes. Heu de crear camps freds, reunir-vos amb potencials clients potencials i identificar fonts potencials, entre altres coses.
Com a resultat, es perd un temps preciós en tasques administratives que, al seu torn, afecta el resultat final. Els models d'anàlisi de text automatitzaran totes les tasques domèstiques i milloraran els processos de l'embut de vendes.
Per exemple, etiquetar frases a les transcripcions de trucades i analitzar la importància d'aquests termes etiquetats. Si les perspectives que no tenen èxit tenen una correlació amb, per exemple, la seguretat, és hora d'estudiar-ho.
Altres maneres d'obtenir contactes inclouen les xarxes socials, l'aplicació més comuna per a l'anàlisi de text. Simplement executeu el vostre model d'anàlisi de text a través dels missatges de les xarxes socials i trieu aquells que expressin la intenció de compra. Aleshores, podeu centrar els vostres esforços en aquests clients potencials d'alta qualitat en lloc de trucar simplement a un client potencial.
Fins i tot podeu executar el vostre model d'anàlisi de text a través del vostre CRM per servir millor als vostres clients existents. Per exemple, identificant patrons entre clients descontents i satisfets.
Treballar a la sanitat és una de les feines més difícils no només per l'experiència necessària, sinó per l'esforç de documentar, organitzar i ordenar les dades de text.
Des dels registres de salut del pacient, registres de diagnòstic, registres de transcripció: el nombre de documents de text que es creen cada dia és incontrolable.
Afortunadament, com amb totes les dades de text, podeu executar un model d'anàlisi de text a través d'elles. Això obre un món d'avantatges, ja que els proveïdors d'atenció mèdica poden automatitzar tasques, cosa que els permet passar més temps amb els seus pacients.
Una aplicació de l'anàlisi de textos a l'assistència sanitària està utilitzant NER per classificar termes específics segons les seves categories, com ara "insulina" i "tractament”. Podeu personalitzar aquests termes i les seves categories segons les vostres necessitats específiques.
A part dels propòsits administratius, l'anàlisi de text també us ofereix una visió holística del viatge de salut d'un pacient. En ressaltar els patrons en els registres mèdics, podeu proporcionar un diagnòstic més precís per als futurs pacients.
Els educadors poden beneficiar-se de l'anàlisi de textos augmentant l'eficiència operativa. Les institucions educatives inclouen quantitats massives de dades de text, com ara fulls d'exàmens, comentaris dels estudiants, correus electrònics, horaris, registres dels estudiants, etc.
Una aplicació és executar un model d'anàlisi de text mitjançant formularis de comentaris dels estudiants i identificar tendències i patrons. En descobrir les preocupacions clau i abordar-les, podreu augmentar les taxes de resposta a les enquestes i, en definitiva, la retenció dels estudiants.
Els estudiants també poden beneficiar-se de l'anàlisi de textos, especialment els de la seva educació superior. Màster i doctorat. Els estudiants que treballen en la seva tesi poden quedar aclaparats per desenes o fins i tot centenars de transcripcions d'entrevistes.
Repassar aquestes transcripcions pot trigar hores i deixar-te cansat. Amb les eines d'anàlisi de text, podeu extreure ràpidament punts clau de les transcripcions i utilitzar-los a la vostra tesi.
Si us interessa saber més sobre l'anàlisi de textos, hem compilat una llista de recursos útils perquè els exploreu.
Aquests recursos són fantàstics si voleu experimentar amb la creació del vostre propi model d'anàlisi de text, o si simplement voleu aprendre més sobre el tema.
Si voleu crear un model d'anàlisi de text, hauríeu de familiaritzar-vos amb Python NLTK i R. Aquests són alguns dels llenguatges de programació més comuns en l'anàlisi de text i en NLP.
Com que Python i R són alguns dels llenguatges de programació més comuns, la seva pròspera comunitat ha creat un conjunt complet de recursos. Aquests recursos inclouen tutorials en vídeo, conjunts de dades, cursos en línia, fòrums i molt més.
La majoria d'aquests recursos fins i tot estan disponibles en línia de forma gratuïta! En altres paraules, qualsevol persona ara pot aprendre processament del llenguatge natural i anàlisi de text a la comoditat de casa seva.
Tot el que necessiteu és un ordinador portàtil que funcioni, determinació i continuar llegint els nostres recursos d'anàlisi de text recomanats.
Us recomanem que seguiu aquest tutorial d'anàlisi de text de Datacamp. Camp de dades és una plataforma en línia per aprendre gairebé tot sobre la ciència de dades, i molts dels seus cursos es creen pensant en els principiants.
Un d'aquests tutorials és Anàlisi de text per a principiants amb NLTK. Tot i que l'anàlisi de text (i la ciència de dades en general) és un tema complicat, aquest tutorial divideix el tema en seccions senzilles que fins i tot els verdhorns de programació poden entendre.
A més, el tutorial inclou codis enganxables per copiar per facilitar el vostre progrés d'aprenentatge. Aleshores, un cop hàgiu millorat l'anàlisi de textos, podeu aplicar els vostres coneixements recents projectes del món real de Datacamp. Per exemple, dades de mineria de text de Jeopardy, el programa de jocs.
Els models d'anàlisi de text s'han d'alimentar amb un gran nombre de conjunts de dades d'entrenament precisos. Els algorismes d'aprenentatge automàtic aprenen de la mateixa manera que ho fan els humans: com més informació consumeixen, més ràpid milloren.
Us recomanem aquesta llista curada de col·leccions de conjunts de dades per UCI ICS, la 25a escola de grau d'informàtica als EUA.
En aquesta llista, podeu trobar un munt de conjunts de dades interessants, com ara ressenyes de pel·lícules IMDb, ressenyes de productes i ressenyes de Yelp. Tingueu en compte que la col·lecció és només un petit exemple dels molts conjunts de dades disponibles en línia.
No dubteu a explorar més conjunts de dades a partir de fonts fiables (p. ex., Kaggle, Github) o fins i tot crea el teu!
A part dels tutorials esmentats anteriorment, també hi ha cursos en línia i sèries de vídeos disponibles per avançar en el vostre aprenentatge. Aquests cursos varien en costos i requisits previs.
Si sou completament nou en l'anàlisi de text, us recomanem això Sèrie de vídeos de YouTube de Dave Langer de Data Science Dojo. Es tracta d'una llista de reproducció completa de 12 vídeos que cobreix tot, des de conceptes introductoris fins a càlculs matemàtics avançats.
També pots provar això Curs Udemy sobre aprenentatge automàtic amb Python i R. El curs requereix unes 44 hores de dedicació i atorga un certificat un cop finalitzat. A més, és molt assequible i pots progressar al teu ritme.
Un cop hàgiu establert els vostres fonaments en aprenentatge automàtic i PNL, podeu avançar cap a això Curs de PNL de Stanford Online. Atès que la classificació de textos va de la mà amb el processament del llenguatge natural, aprendre PNL serà beneficiós, sobretot si esteu fent una carrera en ciència de dades.
Dit això, el curs de Stanford Online té determinats requisits previs que heu d'assolir abans de matricular-vos. Un cop finalitzat el curs, se't lliurarà un certificat que podràs utilitzar per potenciar el teu currículum.
L'anàlisi de text és el procés de transformar grans quantitats de text no estructurat en dades quantitatives abans d'extreure'n informació clau. Utilitza tècniques comunes de PNL, com ara el reconeixement i el sentiment d'entitats amb nom per proporcionar informació útil per beneficiar la vostra organització.
A la llum dels avenços tecnològics recents i en curs Quarta Revolució Industrial, l'anàlisi de text i els models d'aprenentatge automàtic de NLP són ara solucions quotidianes que utilitzen les organitzacions. El món del màrqueting s'ha fet encara més intens a mesura que les empreses s'esforcen per trobar maneres de superar-se entre elles.
A més, la quantitat de dades només augmenta a mesura que noves plataformes de xarxes socials com TikTok s'estenen i amplien la seva base d'usuaris.
Amb totes aquestes dades no estructurades no utilitzades en línia i les eines d'anàlisi de text disponibles, una cosa sembla certa: l'anàlisi de dades eficaç és ara un avantatge bàsic viable perquè les empreses es destaquin de la competència.
Comença la teva prova de 7 dies amb 30 minuts de transcripció gratuïta i anàlisi d'IA!
Com transcriure una gravació a text La nostra eina de transcripció sense codi us permet convertir una gravació d'àudio a text en només dos passos. Troba
Com transcriure un vídeo de YouTube No cal que convertiu un vídeo de YouTube a mp4 per transcriure-lo. Només cal que carregueu l'URL a Speak
Com transcriure àudio i vídeo a text en 2 minuts (guia 2022) Apreneu a transcriure àudio i vídeo a text amb Speak Ai
Què és el processament del llenguatge natural: la guia definitiva El processament del llenguatge natural és el gran camp d'estudi de com els ordinadors poden entendre el llenguatge humà amb precisió i
Tot sobre l'anàlisi de sentiments: la guia definitiva És possible que hagis sentit parlar abans de l'anàlisi de sentiments, però què és exactament i per què les organitzacions ho són tan
Una guia senzilla sobre com fer una investigació de mercat el 2021 Apreneu alguns passos senzills per començar a fer una investigació de mercat.
Per un temps limitat, deseu 93% en un pla Speak completament carregat. Comenceu el 2025 amb força amb una plataforma d'IA millor valorada.
Català 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi