Die Textanalyse ist ein wichtiger Aspekt der Verarbeitung natürlicher Sprache und beinhaltet die automatische Gewinnung von Erkenntnissen aus großen Mengen unstrukturierter Textdaten.
Da die Textanalyse mehr auf maschinellem Lernen als auf menschlicher Arbeit beruht, gibt es zahlreiche Anwendungen für Unternehmen in praktisch jeder Branche.
Textanalytik wird auch häufig kombiniert mit Daten-Transkription Werkzeuge für nahtlose Arbeitsabläufe. Zunächst konvertiert das Datentranskriptionstool Audioaufnahmen von qualitative Forschung in Texttranskripte um. Anschließend verarbeitet das Textanalysetool den Datensatz und hebt wiederkehrende Themen oder Gefühle hervor.
Dennoch zeigen Studien, dass nur 18% der Unternehmen nutzen die Vorteile unstrukturierter Daten was von Bedeutung ist, da bis zu 90% aller Daten sind unstrukturiert. Mit anderen Worten: Es gibt eine riesige Chance für Sie, aus diesem Reichtum an ungenutzten Daten Kapital zu schlagen und sich von Ihren Konkurrenten abzuheben.
So leistungsfähig die Textanalyse auch sein mag, ein Mitarbeiter ist immer nur so gut wie sein Werkzeug, oder genauer gesagt, wie gut er das Werkzeug beherrscht, das ihm zur Verfügung steht.
Wenn Sie die Vorteile der Textanalyse effektiv nutzen möchten, müssen Sie zunächst deren Funktionsweise verstehen: Was ist Textanalyse, wie funktioniert sie, und wie können Sie Textanalyse für Ihr Unternehmen nutzen?
Bei der Textanalyse werden Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eingesetzt, um Textdaten schnell zu analysieren. Diese unstrukturierten, halbstrukturierten und strukturierten Textdaten gibt es in vielen Formen.
Nachrichten in sozialen Medien, Marketingumfragen, Produktbewertungen und E-Mails sind alles Beispiele für nützliche Textdaten.
Mithilfe der Textanalyse können Unternehmen aus riesigen Mengen von Textdaten verwertbare Erkenntnisse gewinnen.
Dies ist wichtig, da die Textanalyse eine konsistente und effiziente Methode zur Minimierung von Fehlern und Voreingenommenheit der Forscher ist.
Welche Informationen extrahiert werden sollen, hängt von Ihren Anforderungen ab. Einige Beispiele für Textanalysen sind das Sortieren von Spam-E-Mails, die Identifizierung gängiger Themen und die Überwachung des Markenrufs.
Die Menschen verwenden oft die Begriffe Textmining und Textanalyse sind austauschbar, da beide Begriffe die gleiche Bedeutung haben. Text Mining und Textanalyse befassen sich mit der Extraktion von Informationen aus großen Mengen von Textdaten und der anschließenden Umwandlung dieser Informationen in verwertbare Erkenntnisse.
In diesem Sinne, Textanalytik und Textanalyse haben beide das gleiche Ziel, nämlich die Analyse von unstrukturierten Textdaten. Allerdings gibt es leichte Unterschiede zwischen den beiden Begriffen. Im Wesentlichen, die Textanalyse umfasst eine qualitative Analysein der Erwägung, dass Die Textanalyse umfasst quantitative Ergebnisse.
Bei der Textanalyse von Nachrichten in sozialen Medien werden beispielsweise all diese unstrukturierten Daten gesammelt und in Kategorien sortiert. Das Textanalysemodell kann ein Diagramm erstellen, um zu veranschaulichen, wie häufig bestimmte Wörter vorkommen und welche saisonalen Trends sie aufweisen.
Anschließend führt der Manager eine Textanalyse durch und ermittelt, welche Nachrichten in den sozialen Medien zu positiven oder negativen Ergebnissen geführt haben und was er dagegen tun kann.
Textanalyse-Modelle (oder Textanalyse-Modelle) kombinieren häufig Textanalyse und Textanalyse, so dass ihre Unterschiede unbedeutend sind. Um Verwirrung zu vermeiden, bezeichnen wir daher Textanalyse und Textanalyse als ein und dieselbe Sache.
Viel wichtiger ist es, zu verstehen, wie Textanalysemodelle funktionieren und wie Sie sie einsetzen können, um den Gewinn Ihres Unternehmens zu steigern.
Beim Textmining werden Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache und des maschinellen Lernens eingesetzt, um Erkenntnisse aus Textdaten zu gewinnen. Obwohl sich alle drei Verfahren im Bereich der Datenwissenschaft häufig überschneiden, haben sie alle unterschiedliche Bedeutungen und Schwerpunkte.
Im Wesentlichen geht es bei der Textanalyse um den Einsatz von Maschinen zur Verarbeitung unstrukturierter Textdaten in großem Umfang. Bei der Verarbeitung der Textdaten verwenden die Textanalysemodelle NLP-Techniken, um genaue Ergebnisse zu erzielen.
Eine solche NLP-Technik ist die Markierung der Wortarten eines Satzes, die für weitere Analysen hilfreich ist.
Die Unternehmen werden auch die Textmining-Algorithmen kontinuierlich trainieren, indem sie große Mengen an Text einspeisen. Durch ständiges Trainieren und Einspeisen von Textdaten wird der Algorithmus seine Textanalysegenauigkeit verbessern und mit der Entwicklung der Sprache Schritt halten.
Bei der Textanalyse werden Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und des maschinellen Lernens kombiniert. Um ein effektives Textanalysemodell zu erstellen, müssen Sie daher über Kenntnisse in NLP und maschinellem Lernen verfügen.
Es gibt einige Arten von Textanalysemodellen, darunter regelbasierte, maschinenlernende und hybride Modelle. Diese Ansätze wirken sich auf den gesamten Textanalyseprozess und den Grad der menschlichen Beteiligung aus.
Der häufigste Ansatz in der Textanalyse und anderen NLP-Modellen ist der regelbasierte Ansatz. Bevor Sie einen Algorithmus für die Textanalyse erstellen, müssen Sie zunächst eine Liste von Regeln erstellen. In diesen Listen (oder Datensätzen) dokumentieren Sie manuell die Assoziation zwischen einem Wort und einem Tag.
Der Textanalysealgorithmus verarbeitet dann die Textabschnitte und klassifiziert die Wörter nach den vorgegebenen Regeln. Wie Sie Texte kategorisieren, hängt von den Anforderungen Ihres Unternehmens ab.
So können Sie beispielsweise bestimmten Emojis oder Wörtern in einer E-Mail ein Spam-Tag zuweisen. Ein weiterer Anwendungsfall für die Textklassifizierung ist die Zuweisung von negativ zu Wörtern wie schlecht, schrecklichund furchtbar.
Regelbasierte Modelle sind einfach und leichter zu erstellen als Modelle für maschinelles Lernen. Außerdem gibt es online eine Sammlung von Open-Source-Datensätzen, die Sie kostenlos herunterladen und in Ihre Textanalyse-Maschine integrieren können.
Die regelbasierte Textanalyse kann jedoch ungenaue Ergebnisse liefern, wenn mehrdeutige Sätze verarbeitet werden. Zum Beispiel bei Sätzen, die Sarkasmus, Dialekte, Meme und den Kontext der Nachricht enthalten. Außerdem ist es schwieriger, neue Regeln zum Algorithmus hinzuzufügen, was die Skalierung im Vergleich zu Alternativen des maschinellen Lernens erschwert.
Bei Modellen des maschinellen Lernens trainieren Sie den Algorithmus, indem Sie ihn mit einer großen Menge an Textdaten füttern. Diese Daten sind mit den entsprechenden Klassifikatoren vormarkiert.
Der Ingenieur muss auch sicherstellen, dass die Trainingsdaten korrekt und frei von Verzerrungen sind. Andernfalls wird das maschinelle Lernmodell diese schlechten Gewohnheiten übernehmen und zu ungenauen Ergebnissen führen.
Durch die kontinuierliche Einspeisung von mit Tags versehenen Daten ist das maschinelle Lernmodell in der Lage, künftige Eingaben automatisch und mit hoher Genauigkeit vorherzusagen und zu klassifizieren. Infolgedessen können Sie die Textanalyse mit maschinellem Lernen leicht skalieren und Skaleneffekte erzielen.
Modelle für maschinelles Lernen nutzen auch Naive-Bayes-Algorithmen (eine probabilistische Methode) und Deep Learning, um ihre Analysegenauigkeit zu verbessern. Je mehr Sie also das maschinelle Lernmodell trainieren, desto besser wird es beim Big Data Text Mining.
Die Anfangsinvestitionen und das kontinuierliche Training von Modellen für maschinelles Lernen können jedoch ressourcenintensiv sein. Ganz zu schweigen von der für die Ausführung von Algorithmen für maschinelles Lernen erforderlichen Rechenleistung. Die Einspeisung ungenauer oder verzerrter Datensätze kann die Ergebnisse der Textanalyse ebenfalls beeinträchtigen.
Hybride Textanalysemodelle kombinieren das Beste aus regelbasierten und maschinellen Lernmodellen. Durch die Kombination verschiedener regelbasierter und maschineller Lernalgorithmen kann das Textanalysemodell die genauesten Ergebnisse liefern.
Hybridmodelle liefern zwar die genauesten Ergebnisse, verursachen aber auch die höchsten Vorabinvestitionen und Wartungskosten.
Bei der Textanalyse handelt es sich um einen methodischen Prozess zur Erfassung, Verarbeitung und Darstellung verwertbarer Erkenntnisse aus großen Mengen von Textdaten. Auch wenn verschiedene Modelle diesen Prozess unterschiedlich angehen, bleiben die allgemeinen Schritte der Textanalyse gleich:
Bevor die Textanalyse-Maschine irgendetwas analysieren kann, muss sie zunächst eine Eingabe von Textdaten erhalten. Diese Textdaten können unstrukturiert, halbstrukturiert oder strukturiert sein.
Unstrukturierte Textdaten beziehen sich auf alle Wörter, die Sie online sammeln können und die nicht in Form von Etiketten organisiert wurden.. Zum Beispiel Kommentare in sozialen Medien, Textnachrichten und ganze Dokumente. Unstrukturierte Daten sind unordentliche, "wilde" Daten, die nicht organisiert wurden.
Bei strukturierten Textdaten handelt es sich hingegen um Texte, die nach bestimmten Parametern geordnet sind. Diese Daten sind bereits etikettiert und werden ordentlich in ihren jeweiligen Ordnern gespeichert. Gängige Geschäftsbeispiele für strukturierte Daten sind Verkaufstransaktionen, Anmeldedaten und demografische Informationen.
Sie können all diese Textdaten aus internen und externen Quellen sammeln. Interne Quellen beziehen sich auf das Sammeln von Daten aus Datenbanken innerhalb Ihrer Organisation und deren Systemen. Externe Datenquellen hingegen stammen von außerhalb Ihres Unternehmens.
Sie können auch die Datenerfassung nutzen APIs in Ihren Stack integrieren, um Ihre Arbeitsprozesse zu beschleunigen. APIs sind im Grunde Integrationen die Sie in andere Anwendungen programmieren können und mit denen Sie Textdaten aus diesen Anwendungen erfassen können.
Interne Daten beziehen sich auf alle Daten, die Sie aus Ihrem Unternehmen abrufen. Dazu gehören alle Computeranwendungen, Dokumente, Systeme und Abteilungen. Interne Textdaten sind ein hervorragender Ausgangspunkt für die Datenerhebung, da sie sofort verfügbar und kostengünstig sind.
Sie können interne Daten aus Ihrer CRM-Software, E-Mails, eigenen Medienanalyseberichten, Wissensmanagement-Software und aus anderen Abteilungen Ihres Unternehmens sammeln. Durchsuchen Sie Ihr Unternehmen nach (physischen und digitalen) Dokumenten, Berichten, Umfragen und allen anderen Medien, die Sie zum Speichern von Textinformationen verwenden.
Interne Quellen von Textdaten können unentdeckte Erkenntnisse über Ihre Kunden enthalten, sind aber oft in Silos versteckt. Zum Beispiel kann Ihr Kundendienstteam über wertvolle Mengen an Kundenfeedback verfügen, die Sie für die Textanalyse nutzen können.
Vorteile von internen Textdaten:
✅ Leicht zu beschaffen
✅ Weniger teuer
✅ Spezifischer und relevanter für Ihr Unternehmen
Nachteile der internen Textdaten:
❌ Kleinerer Stichprobenumfang
❌ Kann veraltet sein
Externe Daten beziehen sich auf Daten, die von außerhalb Ihres Unternehmens stammen. Dazu gehören soziale Medien, Produktbewertungen, nutzergenerierte Inhalte, Open-Source-Datensätze und andere Websites.
Es gibt im Grunde eine unendliche Menge an externen Textdaten - jedes Mal, wenn jemand einen Kommentar in den sozialen Medien veröffentlicht, werden externe Textdaten erstellt.
Der größte Vorteil von externen Daten ist ihre Menge. Sie können große Mengen an Textdaten erhalten, um ein Textanalysemodell zu trainieren.
Sie müssen jedoch sicherstellen, dass diese Daten korrekt sind und aus verlässlichen Quellen stammen. Ist dies nicht der Fall, wird Ihre Textanalyse zu ungenauen Ergebnissen und damit zu falschen Entscheidungen führen.
Sie können auch Datenerfassungs-APIs in Social-Media-Plattformen wie Instagram, Twitter und Facebook integrieren. Mit den APIs können Sie schnell Textdaten wie Kommentare, Profilbiografien usw. extrahieren.
Vorteile von externen Textdaten:
✅ Riesige Mengen verfügbar
✅ Kann historische Daten über die Zeit vergleichen
✅ APIs für einfache Erfassung verfügbar
Nachteile von externen Textdaten:
❌ Kann ungenau und/oder veraltet sein
❌ Teurer und zeitaufwändiger
Das Textmining-Modell kann nicht die unverarbeiteten Rohdaten analysieren, wie sie sind. Rohe Textdaten enthalten in verschiedenen Fällen Rauschen wie Interpunktionen, Stoppwörter und Zeichen.
Für uns ist es selbstverständlich, dass diese Elemente einen Sinn ergeben, aber eine Maschine interpretiert den Text möglicherweise nicht vernünftig. Damit die Maschine die rohen Textdaten leichter verstehen kann, muss sie die Daten zunächst mit verschiedenen NLP-Techniken verarbeiten:
Unter Tokenisierung versteht man die Zerlegung von Rohtextdaten in kleinere Einheiten, die wir Token nennen. Sie ist auch ein entscheidender Aspekt der Textvorverarbeitung in der Textanalytik und anderen NLP-Modellen.
Die Unterteilung ganzer Textdokumente in Tokens erleichtert der Maschine die Analyse. Das ist nicht anders als bei der menschlichen Textverarbeitung. Es ist zum Beispiel einfacher, diesen Blogartikel zu verdauen, indem man ihn in Kapitel unterteilt, als alles auf einmal durchzugehen.
Je nach Aufgabenstellung können wir Text nach Wörtern (Wort-Tokenisierung) oder nach Sätzen (Satz-Tokenisierung) tokenisieren. Hier ist ein Beispiel dafür, wie die Wort-Tokenisierung für "Unter Tokenisierung versteht man die Zerlegung von Rohtextdaten in kleinere Einheiten."
['tokenization', 'is', 'the', 'process', 'of', 'breaking', 'down', 'raw', 'text', 'data', 'into', 'smaller', 'units']
Die Bedeutung eines Satzes wird durch die Wörter und ihre Beziehung zueinander bestimmt, d. h. durch die grammatikalischen Regeln. Die Tokenisierung unterstützt diesen Prozess, indem sie es der Maschine ermöglicht, einzelne Texte und ihre Definitionen zu interpretieren und zu erkennen, wie sie die Bedeutung des gesamten Satzes bilden.
Ein Teil dieses Interpretationsprozesses ist die Markierung von Sprachteilen (POS-Tagging). Wortarten sind lexikalische Kategorien, die jedem Wort im Wörterbuch zugeordnet sind. Zum Beispiel Substantive, Adjektive, Verben, Konjunktionen und so weiter.
Die Markierung von Wortteilen zu jedem Token ist nützlich, um die semantische Beziehung zwischen den einzelnen Wörtern zu verstehen. POS-Tagging hilft auch bei anderen Textanalyseaufgaben wie der Named Entity Recognition (z. B. Kalifornien = Standort).
Nach der Aufteilung der Sätze in Token und der Markierung der jeweiligen Wortarten bestimmt die Textanalysemaschine die syntaktische Struktur. Einfach ausgedrückt, ist die syntaktische Struktur die Art und Weise, wie sich die Wortfolgen in einem Satz zueinander verhalten.
Textanalysemodelle (und NLP-Modelle) erzeugen oft eine Parse-Baum um diese Beziehungen zwischen den einzelnen Token darzustellen. Dieser Parse-Baum ist nützlich, um die Semantik (Bedeutung) eines Satzes zu bestimmen.
Mit anderen Worten, sie hilft dem Computer, die abgeleiteten Bedeutungen einer Nachricht genauso zu verstehen, wie es ein Mensch tun würde. Dieser Schritt ist wichtig, weil Wörter unterschiedliche Definitionen haben, die sich je nach Kontext und regionalem Dialekt ändern.
Zur Veranschaulichung: Wir verstehen sofort die Bedeutung von "der Apfel fällt auf den Apfel", indem man interpretiert, was "Apfel" und "Apfel" bedeuten. Parsing ist im Grunde die Art und Weise, wie eine Maschine dasselbe tut.
Ein weiterer wichtiger Aspekt, damit ein Textanalysemodell Textdaten versteht, ist die Lemmatisierung und das Stemming. Sowohl bei der Lemmatisierung als auch beim Stemming wird ein Wort in seine Grundform zurückverfolgt. Allerdings gibt es bei beiden Methoden einen kleinen Unterschied in der Herangehensweise an diese Aufgabe.
Beim Stemming werden nur die Präfixe, Suffixe und Infixe eines Wortes entfernt. Dies sind die "vor", "-ing" und "-ed" eines Wortes. Beim Stemming werden diese Affixe jedoch blindlings abgeschnitten, ohne die Morphologie eines Wortes zu berücksichtigen, was manchmal zu schrecklichen Ergebnissen führt.
Andererseits wird bei der Lemmatisierung die Morphologie eines Wortes (d. h. die Art und Weise, wie ein Wort auf der Grundlage seiner Etymologie gebildet wird) berücksichtigt, wenn die Wurzelform (auch Lemma genannt) ermittelt wird.
Hier ein Beispiel, das den Unterschied zwischen Lemmatisierung und Stemming verdeutlicht:
Stoppwörter sind gebräuchliche Wörter, die wenig semantische Information zum Gesamtsatz beitragen. Zum Beispiel, a, die, unter, ist, usw. Durch die Eliminierung von Stoppwörtern kann sich die Maschine auf wichtigere Wörter eines Textes konzentrieren und genauere Analysen liefern.
Stoppwörter sind beim Bereinigen von Textdatensätzen hilfreich, aber die zu entfernenden Stoppwörter sind stark von der jeweiligen Aufgabe abhängig. Die Entfernung von Stoppwörtern ist auch für die Spam-Filterung und die Stimmungsanalyse nützlich.
Diese Aufgaben benötigen diese zusätzlichen Wörter nicht und können von einem kleineren Datensatz für schnellere und genauere Analysen profitieren.
Die Textnormalisierung bezieht sich auf die Standardisierung von Variationen eines Wortes in einer Form. Es gibt viele Möglichkeiten, einen Begriff auszudrücken, insbesondere online. Eine gängige Methode ist die Verkürzung von Wörtern, z. B. durch die Schreibweise "morgen" als "tmrw".
Obwohl beide Begriffe die gleiche Bedeutung haben, können die verschiedenen Schreibweisen im Algorithmus als unterschiedliche Dinge registriert werden, was zu unterschiedlichen Analyseergebnissen führt.
Zu den Begriffen, die standardisiert werden müssen, gehören Zahlen (eins, 1), Symbole (und, &), Geld ($, USD, Dollar) und Abkürzungen (warum, y). Die Textnormalisierung ist im klinischen Bereich sehr wichtig, da verschiedene Ärzte klinische Texte unterschiedlich auffassen.
Die Kleinschreibung ist Teil der Textnormalisierung und beinhaltet die Umwandlung aller Großbuchstaben in Kleinbuchstaben. Die meiste Kleinschreibung erfolgt bei benannten Entitäten, z. B. bei der Umwandlung von "Kanada" in "kanada". Kleinschreibung und Textnormalisierung vereinfachen den Textanalyseprozess und verbessern so die Endergebnisse.
Textextraktion und Textklassifizierung sind zwei große Unterthemen, die ihre eigenen Nuancen und Techniken haben. Im Allgemeinen bezieht sich die Textextraktion auf Techniken des maschinellen Lernens, um wichtige Begriffe oder Phrasen herauszufiltern.
Eine solche Aufgabe ist die Erkennung von benannten Entitäten wie Marken und Personen. Die Erkennung von benannten Entitäten ist eine häufige Aufgabe bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, da sie Ihnen im Grunde sagt, welches Thema am wichtigsten ist.
Sie müssen nicht nur benannte Entitäten identifizieren; das spezifische Wort, das Sie extrahieren möchten, hängt von den Bedürfnissen Ihrer Organisation ab. Andere Wörter, die Sie hervorheben können, sind Produktaspekte (z. B. Größe, Preis, Marke).
Andererseits bezieht sich die Textklassifizierung auf die Kategorisierung des extrahierten Textes in vordefinierte Tags. Zum Beispiel, "Elon Musk" kann als " klassifiziert werdenMenschen". Sie können diese Tags auch an Ihre Bedürfnisse anpassen, z. B. nach Stimmungslage (positiv, neutral, negativ) oder nach Absicht (interessiert, Spam, Anfrage usw.)
Nachdem das Textanalysemodell die Daten verarbeitet hat, werden die wichtigsten Informationen auf irgendeine Weise visualisiert. Wie die Informationen dargestellt werden, hängt von Ihrer spezifischen Textanalysesoftware ab.
Zu den üblichen Methoden, mit denen Textanalyse-Software wichtige Erkenntnisse präsentiert, gehören Wortwolken und Stimmungsdiagramme. In diesem Fall zeigt Speak den Nutzern die allgemeine Stimmung der Textdaten und die vorherrschenden Themen auf einen Blick.
Unser interaktives Dashboard ermöglicht es Ihnen auch, die Kategorisierung der Erkenntnisse an Ihre Bedürfnisse anzupassen. Darüber hinaus ermöglicht Ihnen unsere zentrale Datenbank die Suche nach beliebigen Schlüsselwörtern oder Themen in allen Medien und Medientypen, sei es Audio, Video oder Text.
Unsere Mediathek extrahiert nicht nur präzise die wichtigsten Erkenntnisse, sondern ist auch für die Durchsuchbarkeit optimiert, um die betriebliche Effizienz und Zugänglichkeit zu erhöhen und die Kosten zu senken.
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Text Mining ist eine Maschine, die wertvolle Daten für Ihr Unternehmen liefert. Informationen sind jedoch nur dann nützlich, wenn sie richtig interpretiert und auf die richtige Weise genutzt werden. Dateninterpretation ist an sich schon ein breites Thema mit vielen Techniken und Fallstudien.
Eine ungenaue Interpretation von Marktforschungsdaten kann zu kostspieligen Fehlern führen. Coors, ein etablierter Akteur in der Bierindustrie, führte 1990 Rocky Mountain Sparkling Water ein. Zu dieser Zeit war abgefülltes Wasser ein Trendprodukt, und es machte Sinn, daraus Kapital zu schlagen.
Coors war der Meinung, dass sie ihr Markenimage zur Steigerung des Absatzes nutzen könnten, indem sie ihr Logo auf der Verpackung des abgefüllten Wassers belassen.
Natürlich waren die Menschen verwirrt und besorgt über das Fahren nach dem Konsum eines Produkts, das sie mit Bier in Verbindung brachten.
Hätte Coors seinerzeit die Möglichkeit gehabt, Textanalysetools einzusetzen, um die Textkorrelation zwischenCoors', 'Bier', und 'Wasser', hätten sie vielleicht ein unglaubliches Produkt auf den Markt gebracht und nicht eines, das sie kurz darauf wieder eingestellt haben.
Beim Textmining werden NLP-Maschinen eingesetzt, um Informationen aus großen Mengen unstrukturierter Textdaten zu verarbeiten und zu extrahieren. Obwohl es sich hierbei um eine relativ neue Innovation handelt, setzen viele Unternehmen Text Mining zunehmend in ihren Betrieben ein.
Unabhängig von der Branche, in der die Unternehmen tätig sind, gibt es 5 wiederkehrende Themen in Bezug auf die Vorteile von Text Mining:
Ganz gleich, wie gut Sie Ihre Forscher schulen, menschliche Fehler sind vorprogrammiert. Diese Fehler werden noch verstärkt, wenn Faktoren wie emotionaler Stress, Ablenkung und Müdigkeit hinzukommen.
Auch Computer sind nicht perfekt, aber sie sind viel zuverlässiger bei der Analyse eines konstanten Datenstroms. Ein wichtiger Grund dafür ist, dass Maschinen nicht durch die oben erwähnten menschlichen Beschränkungen eingeschränkt sind.
Daher sind Textanalysetools in Situationen, in denen Fehler zu kostspieligen Konsequenzen führen können, sehr effektiv. Ein Beispiel wäre die Analyse von Textdaten im Gesundheitswesen, wo eine einzige falsche Diagnose zum Verlust von Leben führen kann.
Die automatisierte Textanalyse kann mehr Daten in höherer Geschwindigkeit verarbeiten als menschliche Forscher. So können Sie Skaleneffekte erzielen, Ihren Gewinn steigern und die Kapitalrendite verbessern.
Zu diesem Zweck verwenden viele Forscher Textanalysen, um Muster aus Hunderten von Feedback-Formularen zu erkennen und zu verarbeiten.
Gleichzeitig eröffnet die höhere Effizienz die Möglichkeit, Ihr Unternehmen zu vergrößern. Angesichts der schieren Menge an verfügbaren unstrukturierten Textdaten könnte ein Team aus menschlichen Forschern mehrere Monate oder sogar Jahre brauchen, um all diese Daten zu analysieren.
Im Gegensatz dazu können Textanalysetools Hunderte von Textdokumenten innerhalb eines Tages verarbeiten. Da Unternehmen nun die gleiche Menge an Textkorpus in Rekordgeschwindigkeit analysieren können, können sie ihre Forschungsanstrengungen jetzt skalieren und ihre Produktivität drastisch verbessern.
Dank der Fortschritte in den Bereichen NLP, KI und Textanalyse können wir heute riesige Datenmengen effizient erfassen und verarbeiten. Früher bedeutete die schiere Menge an unstrukturierten Daten, dass es nahezu unmöglich war, sie alle zu sammeln, geschweige denn, sie zu analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Darüber hinaus wächst die Menge an unstrukturierten Daten dank der steigenden Zahl von Internet- und Social-Media-Nutzern ins Unermessliche. Textanalyse und maschinelles Lernen sind der Schlüssel zum Zugriff auf diese ständig wachsenden Daten und deren Umwandlung in verwertbare Erkenntnisse.
Die Textanalyse ermöglicht es uns, Muster in Textdokumenten aufzudecken, die auf den ersten Blick nicht offensichtlich sind. Darüber hinaus trägt die schiere Menge der zu verarbeitenden Textdokumente zum Rauschen bei und erschwert die Ermittlung zugrunde liegender Trends.
Mit der Textanalyse können wir zum Beispiel die wichtigsten Schlüsselwörter in einem Textdokument herausfinden. Mit diesen Informationen können Sie dann fundiertere Entscheidungen treffen und den Bedürfnissen Ihrer Kunden besser gerecht werden.
Die Textanalyse kann mit vielen Methoden und Techniken durchgeführt werden. Verschiedene Organisationen verwenden je nach ihren Bedürfnissen unterschiedliche Techniken. Jede Textanalyse-Software bietet auch unterschiedliche Funktionen.
Natürlich sind leistungsfähigere Tools auch teurer, daher sollten Sie zunächst Ihren Bedarf ermitteln, bevor Sie sich für einen Dienst entscheiden. Um Ihnen eine bessere Vorstellung davon zu vermitteln, wie Sie die Textanalyse in Ihrem Unternehmen nutzen können, stellen wir Ihnen fünf gängige Textanalysetechniken vor, nämlich:
Bei der Stimmungsanalyse wird ein Textdokument analysiert und seine Polarität (positiv, neutral, negativ) bestimmt. Sie können auch die Stimmungsanalyse verwenden, um Emotionen aus Textdaten zu erkennen. Diese Emotionen können sein glücklich, traurig, wütend, oder unsicher.
Die Stimmungsanalyse ist auch die am häufigsten eingesetzte Technik in der Textanalyse und geht aufgrund ihrer Ähnlichkeit oft Hand in Hand. Durch die Analyse der Stimmung eines Textkorpus können Sie die zugrundeliegenden Bedeutungen einer Nachricht tiefer ergründen und herausfinden warum Sie haben es gesagt.
Bei der Erkennung von benannten Entitäten geht es darum, benannte Entitäten zu erkennen und sie entsprechend ihrer jeweiligen Kategorie zu kennzeichnen. Zum Beispiel, die Kategorisierung "Tom Cruise" als "Menschen" und "Washington" als "Ort".
Ein Vorteil der Named-Entity-Erkennung besteht darin, dass Sie einem Textdokument, z. B. einem Blogartikel, schnell ein Thema zuordnen können. Zur Veranschaulichung: Wiederkehrende Entitäten (z. B., Michael Jordan) zeigen ein Interesse an einem bestimmten Thema (z.B., Basketball, NBA).
Nachrichtenpublikationen und E-Commerce-Websites nutzen diese Technologie bereits, um relevante Produktempfehlungen zu geben. Tatsächlich berichtete McKinsey, dass Amazons Empfehlungen machen bis zu 35% des Umsatzes aus.
Um ein besseres Verständnis dafür zu bekommen, wie Sentimentanalyse und NER funktionieren, probieren Sie doch einfach unsere Textanalyse-Tools aus!
Ähnlich wie bei NER, Bei der Themenanalyse geht es darum, wiederkehrende Wörter und die dazugehörigen Kategorien zu identifizieren. Anschließend ordnet der Algorithmus diesen Textdaten ein Thema zu.
Nehmen wir zum Beispiel Basketball: Die wiederholte Erwähnung von Basketballspielern und verwandten Begriffen weist darauf hin, dass es im Text um Basketball geht.
Die Themenanalyse zeigt Ihnen wichtige Bereiche auf, auf die Sie sich konzentrieren sollten. Wenn Kunden beispielsweise häufig den Kundenservice erwähnen, ist das ein Zeichen dafür, dass Sie vielleicht Ihr CRM verbessern sollten!
Die Themenanalyse bietet auch Einblicke in die Aktivitäten, Interessen und Meinungen (AIOs) Ihrer Kunden. Ausgestattet mit diesen Daten können Sie dann effektivere Marketingstrategien entwickeln, die auf die Interessen Ihrer Kunden ausgerichtet sind.
Andere Anwendungen der Themenanalyse umfassen die Zuordnung einer Kategorie zu eingehenden Nachrichten (z.B. Spam), was für das E-Mail-Marketing und den Kundendienst hilfreich ist.
Die Worthäufigkeit ist eine einfache Technik der Textanalyse, die im Wesentlichen gibt die Anzahl der Wörter eines Wortes oder einer benannten Einheit an. Ein Wort, das häufig wiederholt wird, hat natürlich eine höhere Bedeutung.
Auch bekannt als Text-Clustering, Bei der Wortgruppierung werden Wörter, die häufig nebeneinander vorkommen, geordnet. Gängige Beispiele sind die Gruppierung von "gut", "schlecht" und "Kundenbetreuung".
Die Wortgruppierung ermöglicht es Ihnen, aus großen Mengen von Textdaten schnell wichtige Themen herauszufiltern, was Zeit und Mühe spart.
Um es kurz zusammenzufassen: Textanalyse bezieht sich auf die automatische, schnelle und effiziente Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Textdaten. Für die Textanalyse gibt es verschiedene Techniken, darunter Sentimentanalyse, Named Entity Recognition, Themenanalyse und Worthäufigkeit.
Aber wie genau können Sie die Textanalyse auf der Grundlage Ihrer spezifischen Bedürfnisse anwenden? Um Ihnen eine bessere Vorstellung davon zu geben, stellen wir Ihnen sechs Anwendungen der Textanalyse vor, die da wären:
Die Führung eines Social-Media-Kontos ist anstrengend und umfasst Datenanalysen, die Beantwortung von Nachrichten, das Verfolgen von Trends, die Erstellung von Inhalten usw. Diese Aufgaben sind wichtig, aber sie machen es schwierig, Ihre SMM-Bemühungen zu skalieren, insbesondere wenn Sie auf verschiedene soziale Netzwerke expandieren.
Mit der Textanalyse können Sie einige dieser Aufgaben wie die Datenerfassung und die Markenüberwachung automatisieren. Da soziale Medien mit unstrukturierten Textdaten gefüllt sind, können Sie diese leicht für alle Arten von Erkenntnissen auswerten.
So können Sie beispielsweise Tweets extrahieren und analysieren, um Trendthemen oder Schlüsselwörter zu ermitteln. Sobald Sie ein Themencluster gefunden haben, können Sie Inhaltsstrategien rund um diese Themen entwickeln und das Engagement erhöhen.
Sie können die Textanalyse auch für das Reputationsmanagement und die Markenüberwachung nutzen. Kundenbeschwerden lassen sich leicht beheben, aber wenn sie unkontrolliert bleiben, können sie sich zu einer PR-Krise entwickeln und Sie Millionen von Dollar und den Lebenszeitwert Ihrer Kunden kosten.
Mit Textanalysetools können Sie negative Kommentare in sozialen Medien schnell erkennen und sofort darauf reagieren. Gleichzeitig können Sie auch aus positiven Kommentaren Kapital schlagen, um die Erfahrungen Ihrer Kunden mit Ihrer Marke zu verbessern.
Der Erfolg Ihres Unternehmens steht in direktem Zusammenhang damit, wie gut Sie Ihre Kunden verstehen.
Es geht nicht nur um ihre demografischen und psychografischen Daten, sondern Sie müssen auch genau verstehen, was die Verbraucher von Ihrer Marke und Ihrem Angebot halten. Hier kommt die Stimme des Kunden ins Spiel.
Die Stimme des Kunden bezieht sich darauf, was die Kunden über Ihre Produkte und Dienstleistungen sagen. Genauer gesagt geht es darum, ihre Erfahrungen, Erwartungen und Vorlieben zu verstehen.
Es gibt viele Möglichkeiten, VOC zu sammeln, die häufigsten sind soziale Medien, Umfragen, E-Mails und das Kaufverhalten. Diese Quellen bieten eine Fülle von Daten und sind leicht zugänglich.
Es reicht jedoch nicht aus, nur Informationen zu sammeln - Daten müssen in Erkenntnisse umgewandelt werden, um nützlich zu sein. Textanalyse und Stimmungsanalyse gehen tiefer, um herauszufinden warum die Verbraucher über ein bestimmtes Thema sprechen.
Mit der Textanalyse können Sie gängige Schlüsselwörter und Themen aus einem Datensatz ermitteln. Mit Hilfe von Stimmungsanalyse-Tools können Sie dann feststellen, was die Kunden über dieses Thema denken. So können Sie beispielsweise feststellen, dass die Kunden den Preis Ihres Produkts negativ bewerten.
Nachdem die Textanalyse aufgezeigt hat, in welchen Bereichen Verbesserungen erforderlich sind, können Sie Ihre Ressourcen auf diese Bereiche konzentrieren.
Marktforschung geht Hand in Hand mit der Entdeckung von VOC. Die Datenerhebung ist ein wichtiger Teil der Marktforschungsprozess und erfordert einen großen Stichprobenumfang. Ist dies nicht der Fall, gibt es einfach nicht genügend Daten für die Entscheidungsfindung.
Gleichzeitig kann die Menge der zu analysierenden Daten für den Menschen überwältigend sein. Textanalysemodelle können Hunderte von Textdatensätzen verarbeiten und Trends und Muster erkennen.
Auf diese Weise können sich die Forscher einen ganzheitlichen Überblick über die Aussagen der Kunden verschaffen und die Entscheidungsfindung verbessern.
Sie können die Textanalyse auch für die Konkurrenzforschung nutzen, indem Sie analysieren, was deren Kunden über sie sagen. Gibt es Lücken in ihrem Kundenservice? Oder erfüllen sie vielleicht bestimmte Kundenbedürfnisse nicht?
All diese Informationen sind für die Verbesserung Ihrer Unternehmensstrategie von entscheidender Bedeutung und können sehr wohl den Ausschlag für den Unterschied zwischen Ihnen und Ihren Mitbewerbern geben.
Die Gewinnung hochwertiger Leads kann zeitaufwändig sein und ist oft der schwierigste Teil der Lead-Generierung. Sie müssen u. a. Kaltakquise betreiben, sich mit potenziellen Kunden treffen und Quellen für potenzielle Kunden ermitteln.
Infolgedessen wird wertvolle Zeit für Verwaltungsaufgaben verschwendet, was sich wiederum auf das Endergebnis auswirkt. Textanalysemodelle automatisieren all die lästigen Aufgaben und verbessern die Prozesse im Verkaufstrichter.
So können Sie beispielsweise Sätze in Gesprächsprotokollen markieren und die Bedeutung dieser markierten Begriffe analysieren. Wenn erfolglose Interessenten eine Korrelation mit, sagen wir, Sicherheit haben, dann ist es an der Zeit, dies zu untersuchen.
Weitere Möglichkeiten zur Gewinnung von Leads sind soziale Medien - die häufigste Anwendung für Textanalysen. Lassen Sie einfach Ihr Textanalysemodell durch die Nachrichten in sozialen Medien laufen und wählen Sie diejenigen aus, die eine Kaufabsicht ausdrücken. Dann können Sie Ihre Bemühungen auf diese hochwertigen Leads konzentrieren, anstatt die Interessenten einfach kalt anzurufen.
Sie können Ihr Textanalysemodell sogar durch Ihr CRM laufen lassen, um Ihre bestehenden Kunden besser zu bedienen. Zum Beispiel, indem Sie Muster zwischen verärgerten und zufriedenen Kunden erkennen.
Die Arbeit im Gesundheitswesen ist einer der schwierigsten Berufe, nicht nur wegen des erforderlichen Fachwissens, sondern auch wegen des Aufwands für die Dokumentation, Organisation und Sortierung von Textdaten.
Ob Patientenakten, Diagnosen oder Abschriften - die Anzahl der täglich erstellten Textdokumente ist kaum noch zu bewältigen.
Glücklicherweise können Sie, wie bei allen Textdaten, ein Textanalysemodell auf sie anwenden. Dies eröffnet eine Reihe von Vorteilen, denn Gesundheitsdienstleister können Aufgaben automatisieren und so mehr Zeit mit ihren Patienten verbringen.
Eine Anwendung der Textanalyse im Gesundheitswesen ist die Verwendung von NER, um bestimmte Begriffe nach ihren Kategorien zu klassifizieren, wie z. B. "Insulin" und "Behandlung". Sie können diese Begriffe und ihre Kategorien an Ihre speziellen Bedürfnisse anpassen.
Abgesehen von administrativen Zwecken bietet Ihnen die Textanalyse auch einen ganzheitlichen Überblick über den Gesundheitszustand eines Patienten. Durch die Hervorhebung von Mustern in Krankenakten können Sie künftigen Patienten eine genauere Diagnose stellen.
Bildungseinrichtungen können von der Textanalyse profitieren, indem sie ihre betriebliche Effizienz steigern. In Bildungseinrichtungen fallen riesige Mengen an Textdaten an, z. B. Prüfungsbögen, Schülerfeedback, E-Mails, Stundenpläne, Schülerakten usw.
Eine Anwendung besteht darin, ein Textanalysemodell durch die Feedback-Formulare der Studierenden laufen zu lassen und Trends und Muster zu erkennen. Indem Sie die wichtigsten Anliegen herausfinden und darauf eingehen, können Sie die Rücklaufquoten der Umfragen und letztlich die Bindung der Studierenden an die Hochschule erhöhen.
Auch Studierende können von der Textanalyse profitieren, vor allem in der Hochschulausbildung. Master- und Ph.D.-Studenten, die an ihrer Dissertation arbeiten, können mit Dutzenden oder sogar Hunderten von Interviewprotokollen überwältigt werden.
Die Durchsicht dieser Abschriften kann Stunden dauern und Sie ermüden. Mit Textanalysetools können Sie schnell die wichtigsten Punkte aus den Protokollen extrahieren und sie in Ihrer Arbeit verwenden.
Wenn Sie mehr über Textanalyse wissen möchten, haben wir eine Liste mit hilfreichen Ressourcen für Sie zusammengestellt.
Diese Ressourcen eignen sich hervorragend, wenn Sie mit der Erstellung Ihres eigenen Textanalysemodells experimentieren oder einfach mehr über das Thema erfahren möchten.
Wenn Sie ein Textanalysemodell erstellen möchten, sollten Sie sich mit Python NLTK und R vertraut machen. Dies sind einige der gängigsten Programmiersprachen in der Textanalyse und im NLP.
Da Python und R zu den am weitesten verbreiteten Programmiersprachen gehören, hat ihre florierende Gemeinschaft eine umfassende Reihe von Ressourcen aufgebaut. Zu diesen Ressourcen gehören Video-Tutorials, Datensätze, Online-Kurse, Foren und vieles mehr.
Die meisten dieser Ressourcen sind sogar kostenlos online verfügbar! Mit anderen Worten: Jeder kann jetzt bequem von zu Hause aus die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Textanalyse erlernen.
Alles, was Sie brauchen, ist ein funktionsfähiger Laptop, Entschlossenheit und die Bereitschaft, unsere empfohlenen Textanalyse-Ressourcen zu lesen.
Wir empfehlen Ihnen, dieses Textanalyse-Tutorial von Datacamp zu lesen. Datacamp ist eine Online-Plattform, auf der man fast alles über Data Science lernen kann, und viele der Kurse sind speziell für Anfänger konzipiert.
Eine dieser Anleitungen ist Textanalyse für Einsteiger mit NLTK. Obwohl Textanalyse (und Datenwissenschaft im Allgemeinen) ein kompliziertes Thema ist, gliedert dieses Tutorial das Thema in einfache Abschnitte, die auch Programmierneulinge verstehen können.
Darüber hinaus bietet das Lernprogramm Codes, die Sie kopieren und einfügen können, um Ihren Lernfortschritt zu erleichtern. Sobald Sie besser in der Textanalyse geworden sind, können Sie Ihr neu erworbenes Wissen anwenden, um reale Projekte von Datacamp. Zum Beispiel, Textmining-Daten aus Jeopardy, die Spielshow.
Textanalysemodelle müssen mit einer großen Anzahl präziser Trainingsdatensätze gefüttert werden. Algorithmen für maschinelles Lernen lernen auf die gleiche Weise wie Menschen: Je mehr Informationen sie aufnehmen, desto schneller werden sie besser.
Wir empfehlen diese kuratierte Liste von Datensatzsammlungen der UCI ICS, der auf Platz 25 der Undergraduate-Schulen für Informatik in den USA.
In dieser Liste finden Sie zahlreiche interessante Datensätze, darunter IMDb-Filmkritiken, Produktbewertungen und Yelp-Bewertungen. Bitte beachten Sie, dass diese Sammlung nur ein kleines Beispiel für die vielen online verfügbaren Datensätze ist.
Sie können gerne weitere Datensätze aus zuverlässigen Quellen erkunden (z. B., Kaggle, Github) oder erstellen Sie sogar Ihre eigene!
Neben den oben erwähnten Tutorien gibt es auch Online-Kurse und Videoreihen, die Ihnen helfen, Ihr Wissen zu erweitern. Diese Kurse sind unterschiedlich teuer und setzen unterschiedliche Voraussetzungen voraus.
Wenn Sie völlig neu in der Textanalyse sind, empfehlen wir Ihnen diese YouTube-Videoserie von Dave Langer von Data Science Dojo. Es handelt sich um eine umfassende Wiedergabeliste mit 12 Videos, die alles von einführenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen mathematischen Berechnungen abdeckt.
Sie können auch Folgendes ausprobieren Udemy-Kurs über maschinelles Lernen mit Python und R. Der Kurs erfordert etwa 44 Stunden Zeitaufwand und schließt mit einem Zertifikat ab. Außerdem ist er sehr erschwinglich und Sie können in Ihrem eigenen Tempo vorankommen.
Sobald Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens und des NLP beherrschen, können Sie zu diesem NLP-Kurs von Stanford Online. Da die Textklassifizierung Hand in Hand mit der Verarbeitung natürlicher Sprache geht, ist das Erlernen von NLP von Vorteil, vor allem, wenn Sie eine Karriere in den Datenwissenschaften anstreben.
Der Kurs von Stanford Online hat jedoch bestimmte Voraussetzungen, die Sie vor der Anmeldung erfüllen müssen. Nach Abschluss des Kurses erhalten Sie ein Zertifikat, das Sie für Ihren Lebenslauf nutzen können.
Bei der Textanalyse werden große Mengen an unstrukturiertem Text in quantitative Daten umgewandelt, bevor daraus wichtige Informationen extrahiert werden. Dabei werden gängige NLP-Techniken wie Named Entity Recognition und Sentiment eingesetzt, um verwertbare Erkenntnisse für Ihr Unternehmen zu gewinnen.
In Anbetracht der jüngsten technologischen Fortschritte und der laufenden Vierte industrielle RevolutionTextanalytik und NLP-Modelle für maschinelles Lernen sind heute alltägliche Lösungen für Unternehmen. Der Verdrängungswettbewerb im Marketing ist noch intensiver geworden, da die Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, sich gegenseitig zu übertreffen.
Außerdem nimmt die Datenmenge in dem Maße zu, wie sich neue Social-Media-Plattformen wie TikTok verbreiten und ihre Nutzerbasis erweitern.
Angesichts der vielen ungenutzten unstrukturierten Daten, die online verfügbar sind, und der verfügbaren Textanalyse-Tools scheint eines sicher zu sein: Eine effektive Datenanalyse ist heute ein entscheidender Vorteil für Unternehmen, um sich von der Konkurrenz abzuheben.
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