Jak přepsat nahrávku do textu
Duben 28, 2022
Žádné komentáře
Jak přepsat nahrávku do textu Náš nástroj pro přepis bez kódu umožňuje převést zvukovou nahrávku do textu v pouhých dvou krocích. Vyhledejte stránky
Analýza textu je hlavním aspektem zpracování přirozeného jazyka a zahrnuje automatické získávání poznatků z velkého množství nestrukturovaných textových dat.
Vzhledem k tomu, že textová analytika využívá strojové učení více než lidskou práci, existuje mnoho aplikací pro organizace prakticky ve všech odvětvích.
Textová analytika se také běžně spojuje s přepis dat nástroje pro bezproblémové pracovní procesy. Nejprve nástroj pro přepis dat převádí zvukové záznamy z kvalitativní výzkum do textových přepisů. Nástroj pro textovou analýzu pak soubor dat zpracuje a zvýrazní opakující se témata nebo pocity.
Přesto studie ukazují, že pouze 18% organizací využívá nestrukturovaná data což je významné, protože až 90% všech dat je nestrukturovaných.. Jinými slovy, máte obrovskou příležitost využít toto bohatství nevyužitých dat a odlišit se od konkurence.
Jakkoli může být textová analýza výkonná, pracovník je tak dobrý, jak dobrý je jeho nástroj, respektive jak dobře ovládá daný nástroj.
Pokud chcete efektivně využívat výhody textové analýzy, musíte nejprve pochopit její vnitřní fungování: co je textová analýza, jak funguje a jak můžete textovou analýzu využít pro svou organizaci.
Analýza textu využívá techniky zpracování přirozeného jazyka (NLP) k rychlé analýze částí textových dat. Tato nestrukturovaná, polostrukturovaná a strukturovaná textová data mají mnoho podob.
Příkladem užitečných textových dat jsou zprávy ze sociálních médií, marketingové průzkumy, recenze produktů a e-maily.
Prostřednictvím textové analýzy mohou organizace zpracovávat a získávat užitečné poznatky z obrovského množství textových dat.
To je důležité, protože textová analýza je konzistentní a účinný způsob, jak minimalizovat chyby a zkreslení výzkumníků.
Konkrétní informace, které je třeba získat, závisí na vašich potřebách. Mezi příklady použití textové analýzy patří třídění nevyžádaných e-mailů, identifikace převládajících témat a sledování pověsti značky.
Lidé často používají termíny vytěžování textu a analýza textu zaměnitelná, protože obě slova mají stejný význam. Text mining a textová analýza se zabývají získáváním informací z velkých objemů textových dat a jejich následnou přeměnou na využitelné poznatky.
V tomto smyslu, textová analytika a analýza textu oba mají stejný cíl, a to analyzovat nestrukturovaná textová data. Mezi oběma termíny však existují drobné rozdíly. V podstatě se jedná o následující rozdíly, analýza textu zahrnuje kvalitativní analýzu, zatímco textová analýza zahrnuje kvantitativní výsledky.
Například textová analýza zpráv na sociálních sítích shromáždí všechna nestrukturovaná data a roztřídí je do kategorií. Model textové analýzy může vytvořit graf, který vizualizuje, jak často se vyskytují určitá slova a jaké jsou jejich sezónní trendy.
Poté manažer provede analýzu textu a zjistí, které zprávy na sociálních sítích vedly k pozitivním nebo negativním výsledkům a co s tím může udělat.
Modely textové analýzy (nebo textové analýzy) často kombinují textovou analýzu a analýzu textu, takže jejich rozdíly jsou zanedbatelné. Abychom se vyhnuli záměně, budeme tedy textovou analýzu a analýzu textu označovat jako totéž.
Důležitější je pochopit, jak fungují modely textové analýzy a jak je můžete použít pro zvýšení hospodářského výsledku vaší organizace.
Text mining využívá techniky zpracování přirozeného jazyka a strojového učení k získání poznatků z textových dat. Ačkoli se všechny tři tyto oblasti v datové vědě často překrývají, mají každý jiný význam a zaměření.
Textová analytika v podstatě zahrnuje využití strojů ke zpracování nestrukturovaných textových dat ve velkém měřítku. Při zpracování textových dat využívají modely textové analytiky techniky NLP, aby dosáhly přesných výsledků.
Jednou z takových technik NLP je označování částí řeči ve větě, které je užitečné pro další analýzy.
Organizace budou také průběžně trénovat algoritmy pro vytěžování textu tím, že jim budou dodávat velké objemy textu. Díky neustálému trénování a dodávání textových dat bude algoritmus zlepšovat svou přesnost analýzy textu a držet krok s vývojem jazyka.
Proces analýzy textu využívá kombinaci metod zpracování přirozeného jazyka (NLP) a strojového učení. Proto musíte mít znalosti v oblasti NLP a strojového učení, abyste mohli vytvořit efektivní model pro analýzu textu.
Existuje několik typů modelů textové analýzy, včetně modelů založených na pravidlech, strojovém učení a hybridních modelů. Tyto přístupy ovlivní celkový proces textové analýzy a míru zapojení člověka.
Nejběžnějším přístupem v textové analýze a dalších modelech NLP je přístup založený na pravidlech. Ještě před vytvořením algoritmu textové analýzy je třeba vytvořit seznam pravidel. V těchto seznamech (nebo souborech dat) ručně dokumentujete asociaci mezi slovem a značkou.
Algoritmus textové analýzy pak zpracovává části textu a klasifikuje slova podle těchto předem stanovených pravidel. Způsob kategorizace textů závisí na potřebách vaší organizace.
Určitým emotikonům nebo slovům v e-mailu můžete například přiřadit značku spamu. Dalším případem použití klasifikace textu je přiřazení negativní ke slovům jako např. špatné, hroznéa hrozné.
Modely založené na pravidlech jsou jednoduché a snadněji se vytvářejí než modely strojového učení. Navíc je na internetu k dispozici sbírka datových sad s otevřeným zdrojovým kódem, které si můžete zdarma stáhnout a implementovat do svého stroje pro analýzu textu.
Analýza textu založená na pravidlech však může při zpracování nejednoznačných vět přinést nepřesné výsledky. Například věty, které obsahují sarkasmus, nářečí, memy a kontext zprávy. Kromě toho je přidávání nových pravidel do algoritmu obtížnější, což ztěžuje jeho škálování oproti alternativám strojového učení.
V modelech strojového učení se algoritmus trénuje tak, že se mu předává velké množství textových dat. Tato data jsou předem označena příslušnými klasifikátory.
Inženýr musí také zajistit, aby byla tréninková data přesná a nezkreslená. Pokud tomu tak není, model strojového učení tyto špatné návyky zachytí a výsledkem budou nepřesné výsledky.
Díky nepřetržitému přísunu předem označených dat bude model strojového učení schopen automaticky předpovídat a klasifikovat budoucí vstupy s naprostou přesností. Výsledkem je snadné škálování analýzy textu pomocí strojového učení, které vede k úsporám z rozsahu.
Modely strojového učení využívají také algoritmy Naive Bayes (pravděpodobnostní metoda) a hluboké učení, aby zvýšily přesnost své analýzy. Čím více tedy model strojového učení trénujete, tím lepší je při dolování velkých objemů dat z textu.
Počáteční investice a průběžné školení modelů strojového učení však mohou být náročné na zdroje. Nemluvě o výpočetním výkonu potřebném k běhu algoritmů strojového učení. Výsledky textové analýzy může ovlivnit také zadávání nepřesných nebo zkreslených datových sad.
Hybridní modely textové analýzy kombinují to nejlepší z modelů založených na pravidlech a strojovém učení. Kombinací různých algoritmů založených na pravidlech a strojovém učení může model textové analýzy přinést co nejpřesnější výsledky.
Hybridní modely sice poskytují nejpřesnější výsledky, ale jsou také spojeny s nejvyššími počátečními investicemi a náklady na údržbu.
Analýza textu je metodický proces shromažďování, zpracování a prezentace užitečných poznatků z velkého množství textových dat. Ačkoli různé modely přistupují k tomuto procesu odlišně, obecné kroky textové analýzy zůstávají stejné:
Než může stroj pro analýzu textu cokoli analyzovat, musí mít nejprve vstupní textová data. Tato textová data mohou být nestrukturovaná, polostrukturovaná nebo strukturovaná.
Nestrukturovanými textovými daty se rozumí všechna slova, která můžete shromáždit online a která nebyla uspořádána do žádných štítků.. Například komentáře na sociálních sítích, textové zprávy a celé dokumenty. Nestrukturovaná data si můžete představit jako chaotická, "divoká" data, která nebyla uspořádána.
Strukturovaná textová data naopak označují texty, které byly uspořádány do určitých parametrů. Tato data již byla označena a jsou přehledně uložena v příslušných složkách. Mezi běžné obchodní příklady strukturovaných dat patří prodejní transakce, přihlašovací údaje a demografické informace.
Všechny tyto textové údaje můžete shromažďovat z interních i externích zdrojů. Interní zdroje se týkají sběru dat z databází v rámci vaší organizace a jejích systémů. Naopak externí zdroje dat pocházejí odkudkoli mimo vaši organizaci.
Můžete také využít sběr dat Rozhraní API do zásobníku, abyste urychlili své pracovní procesy. Rozhraní API jsou v podstatě integrace které lze naprogramovat do jiných aplikací a umožňují shromažďovat textová data z těchto aplikací.
Interní údaje se týkají jakákoli data, která získáte v rámci své organizace.. Patří sem všechny počítačové aplikace, dokumenty, systémy a oddělení. Interní textová data jsou skvělým výchozím bodem pro sběr dat díky jejich okamžité dostupnosti a nákladové efektivitě.
Interní data můžete shromažďovat ze softwaru CRM, e-mailů, analytických zpráv vlastněných médií, softwaru pro správu znalostí a z dalších oddělení organizace. Projděte ve své organizaci všechny dokumenty (fyzické i digitální), zprávy, zpětnou vazbu z průzkumů a další média, která používáte k ukládání textových informací.
Interní zdroje textových dat mohou obsahovat neobjevené poznatky o vašich zákaznících, ale často jsou skryty v silech. Například váš tým zákaznického servisu může mít k dispozici cenné množství zpětné vazby od zákazníků, které můžete využít k provedení textové analýzy.
Výhody interních textových dat:
✅ Snadno dosažitelné
✅ Méně nákladné
✅ Konkrétnější a relevantnější pro vaši organizaci
Nevýhody interních textových dat:
❌ Menší velikost vzorku
❌ Může být zastaralé
Externími daty se rozumí data, která pocházejí odkudkoli mimo vaši organizaci. Patří sem sociální média, recenze produktů, obsah vytvářený uživateli, soubory dat s otevřeným zdrojem a další webové stránky.
Externích textových dat je k dispozici v podstatě nekonečné množství - kdykoli někdo napíše komentář na sociální média, vytvoří se externí textová data.
Největší výhodou externích dat je jejich množství. Můžete získat velké množství textových dat pro trénování modelu textové analýzy.
Musíte se však ujistit, že tyto údaje jsou přesné a pocházejí z důvěryhodných zdrojů. V opačném případě bude vaše textová analýza přinášet nepřesné výsledky a následně chybná rozhodnutí.
Rozhraní API pro sběr dat můžete také integrovat do platforem sociálních médií, jako je Instagram, Twitter a Facebook. Rozhraní API vám umožní rychle získávat textová data, jako jsou komentáře, životopisy profilů apod.
Výhody externích textových dat:
✅ K dispozici je obrovské množství
✅ Lze porovnávat historická data v čase
✅ Dostupné rozhraní API pro snadné shromažďování
Nevýhody externích textových dat:
❌ Mohou být nepřesné a/nebo zastaralé
❌ nákladnější a časově náročnější
Model text miningu nemůže analyzovat nezpracovaná surová data v jejich původní podobě. Nezpracovaná textová data obsahují šum, jako jsou interpunkční znaménka, stop-slova a znaky v různých případech.
Pro nás je smysluplnost těchto prvků samozřejmostí, ale stroj nemusí text interpretovat rozumně. Aby tedy stroj snáze porozuměl nezpracovaným textovým datům, musí je nejprve zpracovat pomocí různých technik NLP:
Tokenizace je proces rozkladu surových textových dat na menší jednotky, které nazýváme tokeny.. Je také klíčovým aspektem předzpracování textu v textové analytice a dalších modelech NLP.
Rozdělení celých dokumentů do tokenů usnadňuje strojovou analýzu textu. Neliší se to od toho, jak text zpracovávají lidé. Například tento článek na blogu je snazší strávit, když ho rozdělíte do kapitol, než když projdete všechno najednou.
V závislosti na dané úloze můžeme text tokenizovat po slovech (slovní tokenizace) nebo po větách (větná tokenizace). Zde je příklad, jak vypadá tokenizace slov pro "Tokenizace je proces rozdělení nezpracovaných textových dat na menší jednotky."
["tokenization", "is", "the", "process", "of", "breaking", "down", "raw", "text", "data", "into", "smaller", "units"]
Význam věty určují slova a jejich vzájemný vztah, tedy gramatická pravidla. Tokenizace pomáhá tomuto procesu tím, že umožňuje stroji interpretovat jednotlivé texty, jejich definice a to, jak tvoří význam celé věty.
Součástí tohoto procesu interpretace je označování částí řeči (POS tagging). Části řeči jsou lexikální kategorie přiřazené každému slovu ve slovníku. Například podstatná jména, přídavná jména, slovesa, spojky atd.
Označování částí řeči ke každému tokenu je užitečné pro pochopení sémantického vztahu mezi jednotlivými slovy. Označování POS pomáhá také při dalších úlohách textové analýzy, jako je rozpoznávání pojmenovaných entit (např. Kalifornie = místo).
Po rozdělení vět na tokeny a označení jejich příslušných částí řeči určí stroj pro analýzu textu syntaktickou strukturu. Jednoduše řečeno, syntaktická struktura je způsob, jakým spolu řetězce slov ve větě souvisejí.
Modely textové analýzy (a NLP) často vytvářejí parsování stromu reprezentovat tyto vztahy mezi jednotlivými tokeny. Tento strom rozboru je užitečný pro určení sémantiky (významu) věty.
Jinými slovy, pomáhá počítači pochopit odvozený význam zprávy stejně jako člověk. Tento krok je důležitý, protože slova mají různé definice a mění se v závislosti na kontextu a regionálních dialektech.
Jako ilustraci můžeme okamžitě pochopit význam slova "jablko spadlo na Apple" výkladem toho, co "jablko" a "Apple" znamená. Parsing je v podstatě strojový způsob, jak dělat totéž.
Dalším důležitým aspektem pro porozumění textovým datům v modelu textové analýzy je lemmatizace a stemming. Lemmatizace i stemming zahrnují vysledování slova do jeho základního tvaru. Přesto se přístupy obou metod v tomto směru mírně liší.
Kmenotvorba odstraňuje pouze předpony, přípony a infixy slova. Jedná se o "před", "-ing" a "-ed" slova. Při stemmingu se však tyto afixy slepě ořezávají bez ohledu na morfologii slova, což někdy vede k hrozivým výsledkům.
Na druhou stranu lemmatizace zohledňuje morfologii slova (jak je slovo utvořeno na základě jeho etymologie) při sledování jeho kořenové formy (nazývané také lemma).
Zde je příklad, který ilustruje rozdíl mezi lemmatizací a stemmingem:
Stop-slova označují běžná slova, která do celkové věty vnášejí jen málo sémantických informací. Například, a, na, na adrese, je, atd. Odstraněním stop-slov se stroj může zaměřit na důležitější slova textu a poskytnout přesnější analýzu.
Přestože jsou stopslova užitečná při čištění textových datových souborů, konkrétní stopslova, která je třeba odstranit, do značné míry závisí na dané úloze. Odstranění stopslov je užitečné také pro filtrování spamu a analýzu sentimentu.
Tyto úlohy nepotřebují tato slova navíc a mohou těžit z menšího souboru dat pro rychlejší a přesnější analýzy.
Normalizace textu znamená standardizaci variant slova do jedné podoby. Existuje mnoho způsobů, jak vyjádřit termín, zejména online. Jedním z běžných způsobů je zkracování slov, například psaní "zítra" jako "tmrw".
Ačkoli oba výrazy mají stejný význam, různé hláskování může být v algoritmu zaznamenáno jako různé věci, což vede k různým výsledkům analýzy.
Mezi výrazy, které vyžadují standardizaci, patří čísla (one, 1), symboly (and, &), peníze ($, USD, dollars) a zkratky (why, y). Normalizace textu je v klinické oblasti velmi důležitá, protože různí lékaři berou klinické texty různě.
Psaní malých písmen je součástí normalizace textu a zahrnuje převod všech velkých písmen na malá. Většina malých písmen se provádí u pojmenovaných entit, například převod "Kanada" na "Kanada". Řádkování a normalizace textu zjednodušují proces textové analýzy a zlepšují tak konečné výsledky.
Extrakce a klasifikace textu jsou dvě velká dílčí témata, která mají své vlastní nuance a techniky. Obecně se extrakce textu týká technik strojového učení, které slouží k vytažení důležitých termínů nebo frází.
Jednou z takových úloh je identifikace pojmenovaných entit, jako jsou značky a osoby. Rozpoznávání pojmenovaných entit je běžnou úlohou zpracování přirozeného jazyka, protože v podstatě říká, jaké téma je nejdůležitější.
Nemusíte identifikovat pouze pojmenované entity; konkrétní slovo, které chcete extrahovat, závisí na potřebách vaší organizace. Mezi další slova, která můžete zvýraznit, patří aspekty produktu (např. velikost, cena, značka).).
Na druhou stranu klasifikace textu znamená kategorizaci extrahovaného textu do předem definovaných značek. Například "Elon Musk" lze klasifikovat jako "Lidé". Tyto značky můžete také upravit podle svých potřeb, například podle sentimentu (pozitivní, neutrální, negativní) nebo podle záměru (zájem, spam, dotaz atd.).
Poté, co model textové analýzy zpracuje data, vizualizuje klíčové informace určitým způsobem. Způsob prezentace informací závisí na konkrétním softwaru pro textovou analýzu.
Mezi běžné způsoby, jakými software pro analýzu textu prezentuje klíčové poznatky, patří mračna slov a grafy sentimentu. V tomto případě Speak ukazuje uživatelům na první pohled celkový sentiment textových dat a převládající témata.
Náš interaktivní přístrojový panel vám také umožňuje přizpůsobit kategorizaci poznatků podle vašich potřeb. Naše centralizovaná databáze navíc umožňuje vyhledávat libovolná klíčová slova nebo témata ve všech médiích a typech médií, ať už jde o audio, video nebo text.
Celkově naše knihovna médií nejen přesně získává klíčové informace, ale je také optimalizována pro vyhledávání, což zvyšuje provozní efektivitu, dostupnost a snižuje náklady.
Pokud se chcete dozvědět více o tom, jak můžete svou organizaci posunout na vyšší úroveň pomocí textové analytiky, kontaktujte nás na adrese. success@speakai.co nebo se přihlaste k odběru 7denní zkušební verze bez kreditní karty.
Text mining je stroj, který vaší organizaci poskytuje cenná data. Informace jsou však užitečné pouze tehdy, když jsou přesně interpretovány a správně využity. Interpretace dat je sama o sobě rozsáhlé téma s mnoha technikami a případovými studiemi.
Nepřesná interpretace údajů z průzkumu trhu by mohla vést k nákladným chybám. Coors, zavedený hráč v pivním průmyslu, v roce 1990 uvedla na trh perlivou vodu Rocky Mountain.. V té době byla balená voda trendovým produktem, a tak bylo rozumné toho využít.
Společnost Coors se domnívala, že ponecháním svého loga na obalu balené vody může využít pověsti své značky ke zvýšení prodeje.
Lidé byli přirozeně zmateni a obávali se řízení po požití produktu, který si spojovali s pivem.
Možná, že kdyby společnost Coors měla v té době možnost využít nástroje textové analýzy k lepšímu prozkoumání textové korelace meziCoors', 'pivo' avoda', mohli představit úžasný produkt, a ne produkt, který krátce poté přestali vyrábět.
Text mining využívá stroje NLP ke zpracování a získávání informací z velkého množství nestrukturovaných textových dat. Přestože se jedná o poměrně nedávnou inovaci, mnoho organizací stále více využívá text mining ve své činnosti.
Bez ohledu na to, v jakém odvětví organizace působí, existuje 5 opakujících se témat týkajících se přínosů vytěžování textu:
Bez ohledu na to, jak dobře své výzkumné pracovníky vyškolíte, musí dojít k lidským chybám. Tyto chyby se ještě umocňují, pokud jsou doprovázeny faktory, jako je emoční stres, rozptýlení a únava.
Počítače také nejsou dokonalé, ale jsou mnohem spolehlivější při analýze neustálého toku dat. Jedním z hlavních důvodů je, že stroje nejsou omezeny výše zmíněnými lidskými zábranami.
Nástroje textové analýzy jsou tedy účinné v situacích, kdy by chyby mohly vést k nákladným důsledkům. Příkladem může být analýza textových dat ve zdravotnictví, kde jedna nepřesná diagnóza může vést ke ztrátě života.
Automatizovaná analýza textu dokáže zpracovat více dat větší rychlostí než lidští výzkumníci. To umožňuje dosáhnout úspor z rozsahu, zvýšit výsledek hospodaření a zlepšit návratnost investic.
Za tímto účelem mnoho výzkumníků používá analýzu textu ke zpracování a identifikaci vzorů ze stovek formulářů zpětné vazby.
Zvýšená efektivita zároveň otevírá možnost rozšířit podnikání. Vzhledem k obrovskému objemu dostupných nestrukturovaných textových dat by analýza všech těchto dat mohla týmu lidských výzkumníků trvat několik měsíců nebo dokonce let.
Naproti tomu nástroje pro analýzu textu mohou zpracovat stovky textových dokumentů během jednoho dne. Vzhledem k tomu, že organizace nyní mohou analyzovat stejné množství korpusu rekordní rychlostí, mohou nyní rozšířit své výzkumné úsilí a výrazně zvýšit produktivitu.
Díky pokrokům v oblasti NLP, umělé inteligence a textové analýzy můžeme nyní efektivně shromažďovat a zpracovávat obrovské množství dat. Tehdy bylo kvůli obrovskému objemu nestrukturovaných dat téměř nemožné je všechny shromáždit, natož je analyzovat a získat tak nové poznatky.
Navíc množství nestrukturovaných dat narůstá díky rostoucímu počtu uživatelů internetu a sociálních médií. Analýza textu a strojové učení jsou klíčem k přístupu k těmto stále rostoucím datům a jejich přeměně na využitelné poznatky.
Analýza textu nám umožňuje odhalit v textových dokumentech vzorce, které nemusí být na první pohled zřejmé. Obrovské množství textových dokumentů, které je třeba zpracovat, navíc zvyšuje šum a ztěžuje identifikaci jakýchkoli základních trendů.
Analýza textu nám například umožňuje vyčlenit převládající klíčová slova v textovém dokumentu. S těmito informacemi v ruce pak můžete činit informovanější rozhodnutí a efektivněji uspokojovat potřeby svých zákazníků.
Analýzu textu lze provádět mnoha metodami a technikami. Různé organizace využívají různé techniky podle svých potřeb. Každý software pro analýzu textu také poskytuje různé funkce.
Výkonnější nástroje jsou samozřejmě dražší, takže před objednáním služby nejprve zhodnoťte své potřeby. Abyste měli lepší představu o tom, jak využít analýzu textu ve vaší organizaci, ukážeme vám pět běžných technik analýzy textu, kterými jsou:
Analýza sentimentu je proces analýzy textového dokumentu a určení jeho polarity (pozitivní, neutrální, negativní). K rozpoznávání emocí z textových dat můžete použít také analýzu sentimentu. Tyto emoce mohou být šťastný, smutný, rozzlobený, nebo nejistý.
Analýza sentimentu je také nejběžnější technikou používanou v textové analýze a často se vzájemně doplňují kvůli své podobné povaze. Analýzou sentimentu textového korpusu lze hlouběji proniknout do skrytých významů zprávy a zjistit, co se v ní skrývá. proč řekli to.
Rozpoznávání pojmenovaných entit se týká detekce pojmenovaných entit a jejich označování podle příslušných kategorií. Například kategorizace "Tom Cruise" jako "Lidé" a "Washington" jako "Místo".
Jednou z výhod rozpoznávání pojmenovaných entit je, že umožňuje rychle přiřadit téma k textovému dokumentu, například k článku na blogu. Pro ilustraci, opakující se entity (např, Michael Jordan) naznačují zájem o určité téma (např, basketbal, NBA).
Zpravodajské publikace a weby elektronických obchodů již tuto technologii využívají k poskytování relevantních doporučení produktů. Společnost McKinsey uvedla, že Doporučení společnosti Amazon zajišťují až 35% jejích prodejů.
Chcete-li lépe pochopit, jak analýza sentimentu a NER fungují, vyzkoušejte naše nástroje pro analýzu textu níže!
Podobně jako NER, tematická analýza zahrnuje identifikaci opakujících se slov a s nimi spojených kategorií. Algoritmus pak těmto textovým datům přiřadí téma.
Vezměme si například basketbal - opakované zmínky o basketbalistech a souvisejících pojmech naznačují, že se v textu mluví o basketbalu.
Analýza témat upozorňuje na důležité oblasti, na které byste se měli zaměřit. Řekněme, že pokud zákazníci často upozorňují na zákaznický servis, je to znamení, že byste možná měli zlepšit své CRM!
Analýza témat také poskytuje přehled o aktivitách, zájmech a názorech vašich zákazníků (AIO). Na základě těchto údajů pak můžete vytvářet efektivnější marketingové strategie zaměřené na témata jejich zájmu.
Mezi další aplikace tematické analýzy patří označování kategorií příchozích zpráv (např. spam), což je užitečné pro e-mailový marketing a služby zákazníkům.
Frekvence slov je jednoduchá technika textové analýzy, která v podstatě identifikuje počet slov slova nebo pojmenované entity. Často opakované slovo samozřejmě znamená vyšší důležitost.
Známé také jako shlukování textu, seskupování slov zahrnuje uspořádání slov, která se často vyskytují vedle sebe. Mezi běžné příklady patří seskupení "dobré", "špatné" a "služby zákazníkům".
Seskupování slov umožňuje rychle vyfiltrovat důležité problémy z velkého množství textových dat, což šetří čas a úsilí.
Pro rychlou rekapitulaci: textová analytika znamená automatické, rychlé a efektivní zpracování velkého množství nestrukturovaných textových dat. Analýza textu zahrnuje různé techniky, včetně analýzy sentimentu, rozpoznávání pojmenovaných entit, analýzy témat a frekvence slov.
Ale jak přesně můžete použít textovou analýzu na základě svých konkrétních potřeb? Pro lepší představu vám nabídneme šest aplikací textové analýzy, kterými jsou:
Vedení účtu na sociálních sítích je únavné a zahrnuje analýzu dat, odpovídání na zprávy, sledování trendů, tvorbu obsahu atd. Tyto úkoly jsou důležité, ale znesnadňují škálování vašeho úsilí v oblasti SMM, zejména při rozšiřování na různé sociální sítě.
Pomocí textové analýzy můžete některé z těchto úkolů, jako je sběr dat a sledování značky, automatizovat. Vzhledem k tomu, že sociální média jsou plná nestrukturovaných textových dat, můžete z nich snadno vytěžit nejrůznější poznatky.
Můžete například extrahovat a analyzovat tweety a určit tak trendová témata nebo klíčová slova. Jakmile najdete shluk témat, můžete na jejich základě vytvářet strategie obsahu a zvyšovat zapojení.
Textovou analýzu můžete využít také pro správu reputace a monitorování značky. Stížnosti zákazníků jsou snadno řešitelné, ale pokud je necháte bez kontroly, mohou se proměnit v PR krizi a stát vás miliony dolarů a celoživotní hodnotu zákazníka.
Pomocí nástrojů pro analýzu textu můžete rychle identifikovat negativní komentáře na sociálních sítích a okamžitě je řešit. Zároveň můžete využít i pozitivní komentáře a zlepšit tak zkušenosti zákazníků s vaší značkou.
Úspěch vaší organizace přímo souvisí s tím, jak dobře rozumíte svým zákazníkům.
Nejde jen o jejich demografické a psychografické údaje, musíte důkladně porozumět tomu, co si spotřebitelé myslí o vaší značce a nabídce na trhu. K tomu slouží služba Voice of Customer.
Hlas zákazníka se týká toho, co zákazníci říkají o vašich produktech a službách. Přesněji řečeno, pochopení jejich zkušeností, očekávání a preferencí.
Existuje mnoho způsobů, jak shromažďovat VOC, nejčastěji prostřednictvím sociálních médií, průzkumů, e-mailů a nákupního chování. Tyto zdroje poskytují velké množství dat a jsou snadno dostupné.
Pouhé shromažďování informací však nestačí - aby byla data užitečná, je třeba je transformovat do poznatků. Analýza textu a analýza sentimentu se ponoří hlouběji do zjišťování informací. proč spotřebitelé hovoří o určitém tématu.
Analýza textu umožňuje identifikovat převládající klíčová slova a témata ze souboru dat. Pomocí nástrojů pro analýzu sentimentu pak můžete zjistit, co si zákazníci o daném tématu myslí. Například zjistit, že zákazníci mají negativní sentiment vůči ceně vašeho produktu.
Poté, co analýza textu poukáže na oblasti, které je třeba zlepšit, můžete na ně zaměřit své zdroje.
Průzkum trhu jde ruku v ruce se zjišťováním VOC. Sběr dat je velkou součástí proces průzkumu trhu a vyžaduje značnou velikost vzorku. V opačném případě jednoduše nebude k dispozici dostatek údajů pro rozhodování.
Zároveň může být množství dat, která je třeba analyzovat, pro člověka ohromující. Modely textové analýzy mohou zpracovávat stovky souborů textových dat a identifikovat trendy a vzory.
Výzkumníci tak mohou získat ucelený přehled o tom, co zákazníci říkají, a zlepšit rozhodování.
Analýzu textu můžete využít také při průzkumu konkurence tím, že analyzujete, co o ní říkají její zákazníci. Mají mezery v zákaznickém servisu? Nebo snad nesplňují určité potřeby zákazníků?
Všechny tyto informace jsou klíčové pro zlepšení vaší obchodní strategie a mohou být rozhodujícím faktorem mezi vámi a vaší konkurencí.
Získání vysoce kvalitních potenciálních zákazníků může být časově náročné a často je nejobtížnější částí generování potenciálních zákazníků. Musíte mimo jiné vytvářet studené nabídky, setkávat se s potenciálními zájemci a identifikovat zdroje potenciálních zájemců.
V důsledku toho dochází k plýtvání drahocenným časem na administrativní úkony, což má následně vliv na hospodářský výsledek. Modely analýzy textu automatizují všechny podřadné úkoly a zlepšují procesy prodejního trychtýře.
Například označování vět v přepisech hovorů a analýza významu těchto označených výrazů. Pokud mají neúspěšné vyhlídky souvislost například s ujištěním, je na čase se tím zabývat.
Dalšími způsoby, jak můžete získat potenciální zákazníky, jsou sociální média - nejčastější aplikace pro textovou analýzu. Stačí spustit model textové analýzy přes zprávy na sociálních sítích a vybrat ty, které vyjadřují nákupní záměr. Pak můžete zaměřit své úsilí na tyto vysoce kvalitní potenciální zákazníky namísto pouhého studeného telefonátu potenciálnímu zákazníkovi.
Model textové analýzy můžete spustit i prostřednictvím CRM a lépe tak obsloužit své stávající zákazníky. Například identifikací vzorců mezi nespokojenými a spokojenými zákazníky.
Práce ve zdravotnictví je jednou z nejobtížnějších nejen kvůli potřebným odborným znalostem, ale i kvůli náročnosti dokumentace, organizace a třídění textových dat.
Od zdravotních záznamů pacientů, záznamů o diagnózách, záznamů o přepisech - počet textových dokumentů, které se vytvářejí každý den, je na hranici zvládnutí.
Stejně jako u všech ostatních textových dat je naštěstí možné na nich spustit model textové analýzy. To otevírá svět výhod, protože poskytovatelé zdravotní péče mohou automatizovat úkoly, což jim umožní věnovat více času pacientům.
Jednou z aplikací textové analýzy ve zdravotnictví je využití NER ke klasifikaci konkrétních termínů podle jejich kategorií, jako je např. "inzulín" a "léčba". Tyto termíny a jejich kategorie si můžete přizpůsobit podle svých konkrétních potřeb.
Kromě administrativních účelů poskytuje textová analýza také ucelený pohled na zdravotní cestu pacienta. Díky zvýraznění vzorců v lékařských záznamech pak můžete budoucím pacientům poskytnout přesnější diagnózu.
Pedagogové mohou z textové analýzy těžit díky zvýšení provozní efektivity. Vzdělávací instituce využívají obrovské množství textových dat, jako jsou zkušební archy, zpětná vazba od studentů, e-maily, rozvrhy, záznamy o studentech atd.
Jednou z aplikací je spuštění modelu analýzy textu prostřednictvím formulářů zpětné vazby studentů a identifikace trendů a vzorců. Zjištěním klíčových problémů a jejich řešením budete moci zvýšit míru odpovědí na dotazníky a v konečném důsledku i míru udržení studentů.
Z textové analýzy mohou těžit i studenti, zejména ti, kteří studují na vysokých školách. Studenti magisterského a doktorského studia, kteří pracují na své diplomové práci, mohou být zahlceni desítkami nebo dokonce stovkami přepisů rozhovorů.
Procházení těchto přepisů může trvat hodiny a může vás unavit. S nástroji pro analýzu textu můžete z přepisů rychle vyjmout klíčové body a použít je ve své práci.
Pokud vás zajímá více informací o analýze textu, sestavili jsme pro vás seznam užitečných zdrojů.
Tyto zdroje jsou skvělé, pokud chcete experimentovat s vytvářením vlastního modelu analýzy textu, nebo pokud se prostě chcete o tomto tématu dozvědět více.
Pokud chcete vytvořit model pro textovou analýzu, měli byste se seznámit s jazyky Python NLTK a R. Jedná se o jedny z nejrozšířenějších programovacích jazyků v oblasti textové analýzy a NLP.
Protože Python a R patří k nejrozšířenějším programovacím jazykům, jejich prosperující komunita vytvořila rozsáhlou sadu zdrojů. Tyto zdroje zahrnují výuková videa, datové sady, online kurzy, fóra a další.
Většina těchto zdrojů je dokonce k dispozici online zdarma! Jinými slovy, kdokoli se nyní může učit zpracování přirozeného jazyka a textovou analýzu v pohodlí domova.
Potřebujete pouze funkční notebook, odhodlání a pokračovat ve čtení našich doporučených zdrojů pro analýzu textu.
Doporučujeme vám sledovat tento návod k analýze textu od společnosti Datacamp. Datacamp je online platforma, kde se můžete naučit téměř vše o datové vědě, a mnoho jejích kurzů je vytvořeno s ohledem na začátečníky.
Jedním z takových výukových programů je Analýza textu pro začátečníky pomocí NLTK. Přestože je textová analytika (a datová věda obecně) složité téma, tento výukový kurz jej rozděluje do jednoduchých částí, které pochopí i programátorští zelenáči.
Výukový program navíc obsahuje kopírovatelné kódy, které vám usnadní učení. Jakmile se zdokonalíte v analýze textu, můžete své nově nabyté znalosti použít při práci s textem. reálné projekty společnosti Datacamp. Například, vytěžování textových dat z Jeopardy, herní show.
Modely textové analýzy musí být zásobovány velkým počtem přesných trénovacích datových sad. Algoritmy strojového učení se učí stejným způsobem jako lidé: čím více informací spotřebují, tím rychleji se zlepšují.
Doporučujeme tento seznam sbírek datových sad, který sestavila UCI ICS, 25. škola v USA v oblasti počítačových věd.
V tomto seznamu najdete spoustu zajímavých souborů dat, včetně recenzí filmů na IMDb, recenzí produktů a recenzí na Yelpu. Upozorňujeme, že tato sbírka je jen malým příkladem mnoha datových sad dostupných online.
Neváhejte prozkoumat další soubory dat ze spolehlivých zdrojů (např, Kaggle, Github) nebo si dokonce vytvořte vlastní!
Kromě výše uvedených výukových programů jsou k dispozici také online kurzy a série videí, které vám pomohou prohloubit vaše znalosti. Tyto kurzy se liší cenou a podmínkami.
Pokud jste v oblasti textové analýzy úplní nováčci, doporučujeme vám tento dokument Série videí na YouTube od Davea Langera z Data Science Dojo. Jedná se o ucelený seznam 12 videí, který zahrnuje vše od úvodních pojmů až po pokročilé matematické výpočty.
Můžete také vyzkoušet tento Kurz Udemy o strojovém učení pomocí Pythonu a R. Kurz vyžaduje přibližně 44 hodin času a po jeho absolvování získáte certifikát. Navíc je cenově velmi dostupný a můžete v něm postupovat vlastním tempem.
Jakmile si osvojíte základy strojového učení a NLP, můžete přejít k této části. Kurz NLP podle Stanford Online. Protože klasifikace textu jde ruku v ruce se zpracováním přirozeného jazyka, bude pro vás studium NLP přínosné, zejména pokud se chcete věnovat datové vědě.
Kurz Stanford Online má však určité předpoklady, které musíte splnit před zápisem. Po absolvování kurzu získáte certifikát, který můžete použít k vylepšení svého životopisu.
Analýza textu je proces transformace velkého množství nestrukturovaného textu na kvantitativní data a následné extrakce klíčových informací. Využívá běžné techniky NLP, jako je rozpoznávání pojmenovaných entit a sentimentu, aby poskytla užitečné informace, které budou přínosem pro vaši organizaci.
S ohledem na nedávný technologický pokrok a probíhající Čtvrtá průmyslová revoluce, textové analýzy a modely strojového učení NLP jsou nyní každodenními řešeními používanými organizacemi. V ostrém světě marketingu se ještě více přiostřilo, protože společnosti se snaží najít způsoby, jak si navzájem konkurovat.
Množství dat se navíc jen zvyšuje s tím, jak se šíří nové platformy sociálních médií, jako je TikTok, a rozšiřuje se jejich uživatelská základna.
Vzhledem ke všem nevyužitým nestrukturovaným datům online a dostupným nástrojům textové analýzy se zdá být jisté jedno: efektivní analýza dat je nyní pro firmy životaschopnou hlavní výhodou, která jim umožní odlišit se od konkurence.
Začněte 7denní zkušební verzi s 30 minutami přepisu a analýzou AI zdarma!
Jak přepsat nahrávku do textu Náš nástroj pro přepis bez kódu umožňuje převést zvukovou nahrávku do textu v pouhých dvou krocích. Vyhledejte stránky
Jak přepsat video na YouTube K přepisu videa na YouTube není třeba převádět video do formátu mp4. Jednoduše nahrajte adresu URL do aplikace Speak
Jak přepsat zvuk a video do textu za 2 minuty (2022 průvodce) Naučte se přepisovat zvuk a video do textu pomocí aplikace Speak Ai
Co je to zpracování přirozeného jazyka: Zpracování přirozeného jazyka je rozsáhlý obor, který se zabývá studiem toho, jak mohou počítače přesně rozumět lidskému jazyku a jak ho mohou používat.
Vše o analýze sentimentu: Co přesně to je a proč jsou organizace tak zaujaté analýzou sentimentu?
Jednoduchý návod, jak provádět průzkum trhu v roce 2021 Přečtěte si několik jednoduchých kroků, které vám pomohou začít provádět průzkum trhu,
Po omezenou dobu, uložit 93% s plně nabitým plánem Speak. Začněte rok 2025 silně s nejlépe hodnocenou platformou AI.
Čeština 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi