Η ανάλυση κειμένου είναι μια σημαντική πτυχή της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και περιλαμβάνει την αυτόματη εξαγωγή συμπερασμάτων από τεράστιες ποσότητες αδόμητων δεδομένων κειμένου.
Δεδομένου ότι η ανάλυση κειμένου αξιοποιεί τη μηχανική μάθηση περισσότερο από την ανθρώπινη εργασία, υπάρχουν πολλές εφαρμογές για οργανισμούς σχεδόν σε κάθε κλάδο.
Η ανάλυση κειμένου συνδυάζεται επίσης συνήθως με μεταγραφή δεδομένων εργαλεία για απρόσκοπτες διαδικασίες εργασίας. Πρώτον, το εργαλείο μεταγραφής δεδομένων μετατρέπει ηχητικές εγγραφές από ποιοτική έρευνα σε απομαγνητοφωνήσεις κειμένου. Στη συνέχεια, το εργαλείο ανάλυσης κειμένου θα επεξεργαστεί το σύνολο δεδομένων και θα αναδείξει επαναλαμβανόμενα θέματα ή συναισθήματα.
Όλα αυτά λέγονται, οι μελέτες δείχνουν ότι μόνο 18% των οργανισμών εκμεταλλεύονται τα μη δομημένα δεδομένα το οποίο είναι σημαντικό, δεδομένου ότι έως και 90% όλων των δεδομένων είναι αδόμητα. Με άλλα λόγια, υπάρχει μια τεράστια ευκαιρία για εσάς να αξιοποιήσετε αυτόν τον πλούτο ανεκμετάλλευτων δεδομένων και να ξεχωρίσετε από τους ανταγωνιστές σας.
Όσο ισχυρή και αν είναι η ανάλυση κειμένου, ένας εργαζόμενος είναι τόσο καλός όσο και το εργαλείο του, ή συγκεκριμένα η γνώση του εργαλείου που έχει στη διάθεσή του.
Αν θέλετε να εκμεταλλευτείτε αποτελεσματικά την ανάλυση κειμένου, πρέπει πρώτα να κατανοήσετε την εσωτερική λειτουργία της: τι είναι η ανάλυση κειμένου, πώς λειτουργεί και πώς μπορείτε να αξιοποιήσετε την ανάλυση κειμένου για τον οργανισμό σας.
Η ανάλυση κειμένου χρησιμοποιεί τεχνικές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) για τη γρήγορη ανάλυση τμημάτων δεδομένων κειμένου. Αυτά τα αδόμητα, ημιδομημένα και δομημένα δεδομένα κειμένου έχουν πολλές μορφές.
Τα μηνύματα στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, οι έρευνες μάρκετινγκ, οι αξιολογήσεις προϊόντων και τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου αποτελούν όλα παραδείγματα χρήσιμων δεδομένων κειμένου.
Μέσω της ανάλυσης κειμένου, οι οργανισμοί μπορούν να επεξεργάζονται και να εξάγουν χρήσιμες πληροφορίες από συντριπτικές ποσότητες δεδομένων κειμένου.
Αυτό είναι σημαντικό, δεδομένου ότι η ανάλυση κειμένου είναι ένας συνεπής και αποτελεσματικός τρόπος για την ελαχιστοποίηση των σφαλμάτων και της μεροληψίας των ερευνητών.
Οι συγκεκριμένες πληροφορίες που θα εξαχθούν εξαρτώνται από τις ανάγκες σας. Ορισμένα παραδείγματα περιπτώσεων χρήσης ανάλυσης κειμένου περιλαμβάνουν την ταξινόμηση ανεπιθύμητων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, τον εντοπισμό διαδεδομένων θεμάτων και την παρακολούθηση της φήμης της μάρκας.
Οι άνθρωποι χρησιμοποιούν συχνά τους όρους εξόρυξη κειμένου και ανάλυση κειμένου εναλλακτικά, επειδή και οι δύο έχουν την ίδια σημασία. Η εξόρυξη κειμένου και η ανάλυση κειμένου ασχολούνται με την εξαγωγή πληροφοριών από μεγάλους όγκους δεδομένων κειμένου και στη συνέχεια με τη μετατροπή αυτών των πληροφοριών σε αξιοποιήσιμες πληροφορίες.
Με αυτή την έννοια, ανάλυση κειμένου και ανάλυση κειμένου και οι δύο έχουν τον ίδιο στόχο της ανάλυσης μη δομημένων δεδομένων κειμένου. Ωστόσο, υπάρχουν μικρές διαφορές μεταξύ των δύο όρων. Ουσιαστικά, η ανάλυση κειμένου περιλαμβάνει ποιοτική ανάλυση, λαμβάνοντας υπόψη ότι η ανάλυση κειμένου περιλαμβάνει ποσοτικά αποτελέσματα.
Για παράδειγμα, η ανάλυση κειμένου των μηνυμάτων κοινωνικής δικτύωσης θα συγκεντρώσει όλα αυτά τα μη δομημένα δεδομένα και θα τα ταξινομήσει σε κατηγορίες. Το μοντέλο ανάλυσης κειμένου μπορεί να δημιουργήσει ένα γράφημα για να απεικονίσει πόσο συχνά εμφανίζονται συγκεκριμένες λέξεις και τις τάσεις εποχικότητάς τους.
Στη συνέχεια, ο διαχειριστής θα πραγματοποιήσει ανάλυση κειμένου και θα εντοπίσει ποια μηνύματα στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης οδήγησαν σε θετικά ή αρνητικά αποτελέσματα και τι μπορεί να κάνει γι' αυτό.
Τα μοντέλα ανάλυσης κειμένου (ή ανάλυσης κειμένου) συχνά συνδυάζουν την ανάλυση κειμένου και την ανάλυση κειμένου, καθιστώντας τις διαφορές τους ασήμαντες. Έτσι, για να αποφύγουμε τη σύγχυση, θα αναφερόμαστε στην ανάλυση κειμένου και την ανάλυση κειμένου ως το ίδιο πράγμα.
Αυτό που είναι πιο σημαντικό είναι να καταλάβετε πώς λειτουργούν τα μοντέλα ανάλυσης κειμένου και πώς μπορείτε να τα εφαρμόσετε για να αυξήσετε το τελικό αποτέλεσμα του οργανισμού σας.
Η εξόρυξη κειμένου χρησιμοποιεί τεχνικές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και μηχανικής μάθησης για την εξαγωγή πληροφοριών από δεδομένα κειμένου. Παρόλο που και οι τρεις συχνά επικαλύπτονται στον τομέα της επιστήμης των δεδομένων, όλες έχουν διαφορετική σημασία και εστίαση.
Ουσιαστικά, η ανάλυση κειμένου περιλαμβάνει τη χρήση μηχανών για την επεξεργασία αδόμητων δεδομένων κειμένου σε κλίμακα. Κατά την επεξεργασία των δεδομένων κειμένου, τα μοντέλα ανάλυσης κειμένου θα χρησιμοποιούν τεχνικές NLP για να παράγουν ακριβή αποτελέσματα.
Μια τέτοια τεχνική NLP είναι η επισήμανση των μερών του λόγου μιας πρότασης, η οποία θα είναι χρήσιμη για περαιτέρω αναλύσεις.
Οι οργανισμοί θα εκπαιδεύουν επίσης συνεχώς αλγορίθμους εξόρυξης κειμένου τροφοδοτώντας μεγάλους όγκους κειμένου. Μέσω της συνεχούς εκπαίδευσης και τροφοδοσίας δεδομένων κειμένου, ο αλγόριθμος θα βελτιώσει την ακρίβεια της ανάλυσης κειμένου και θα συμβαδίζει με την εξέλιξη της γλώσσας.
Η διαδικασία ανάλυσης κειμένου χρησιμοποιεί ένα μείγμα μεθόδων επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) και μηχανικής μάθησης. Ως εκ τούτου, θα πρέπει να έχετε ένα υπόβαθρο σε NLP και μηχανική μάθηση για να δημιουργήσετε ένα αποτελεσματικό μοντέλο ανάλυσης κειμένου.
Υπάρχουν μερικοί τύποι μοντέλων ανάλυσης κειμένου, όπως μοντέλα βασισμένα σε κανόνες, μοντέλα μηχανικής μάθησης και υβριδικά μοντέλα. Αυτές οι προσεγγίσεις θα επηρεάσουν τη συνολική διαδικασία ανάλυσης κειμένου και το επίπεδο της ανθρώπινης συμμετοχής.
Η πιο συνηθισμένη προσέγγιση στην ανάλυση κειμένου και σε άλλα μοντέλα NLP είναι η προσέγγιση που βασίζεται σε κανόνες. Πριν καν δημιουργήσετε έναν αλγόριθμο ανάλυσης κειμένου, πρέπει πρώτα να δημιουργήσετε έναν κατάλογο κανόνων. Σε αυτές τις λίστες (ή σύνολα δεδομένων), τεκμηριώνετε χειροκίνητα τη συσχέτιση μεταξύ μιας λέξης και μιας ετικέτας.
Ο αλγόριθμος ανάλυσης κειμένου θα επεξεργαστεί στη συνέχεια κομμάτια κειμένου και θα ταξινομήσει τις λέξεις σύμφωνα με αυτούς τους προκαθορισμένους κανόνες. Ο τρόπος κατηγοριοποίησης των κειμένων εξαρτάται από τις ανάγκες του οργανισμού σας.
Για παράδειγμα, μπορείτε να αντιστοιχίσετε μια ετικέτα spam σε ορισμένα emojis ή λέξεις σε ένα email. Μια άλλη περίπτωση χρήσης ταξινόμησης κειμένου είναι η ανάθεση αρνητικό σε λέξεις όπως κακό, τρομερό, και απαίσιο.
Τα μοντέλα που βασίζονται σε κανόνες είναι απλά και ευκολότερα στη δημιουργία από τα μοντέλα μηχανικής μάθησης. Επιπλέον, υπάρχει μια συλλογή από σύνολα δεδομένων ανοικτού κώδικα στο διαδίκτυο, τα οποία μπορείτε να κατεβάσετε και να εφαρμόσετε στη μηχανή ανάλυσης κειμένου σας δωρεάν.
Ωστόσο, η ανάλυση κειμένου βάσει κανόνων μπορεί να παράγει ανακριβή αποτελέσματα κατά την επεξεργασία διφορούμενων προτάσεων. Για παράδειγμα, προτάσεις που περιέχουν σαρκασμό, διαλέκτους, μιμίδια και το πλαίσιο του μηνύματος. Επιπλέον, η προσθήκη νέων κανόνων στον αλγόριθμο είναι πιο δύσκολη, γεγονός που καθιστά δυσκολότερη την κλιμάκωσή του σε σχέση με τις εναλλακτικές λύσεις μηχανικής μάθησης.
Στα μοντέλα μηχανικής μάθησης, εκπαιδεύετε τον αλγόριθμο τροφοδοτώντας τον με άφθονα δεδομένα κειμένου. Αυτά τα δεδομένα είναι προ-ετικεταρισμένα με τους σχετικούς ταξινομητές.
Ο μηχανικός πρέπει επίσης να διασφαλίσει ότι τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι ακριβή και χωρίς προκαταλήψεις. Εάν όχι, το μοντέλο μηχανικής μάθησης θα πάρει αυτές τις κακές συνήθειες και θα οδηγήσει σε ανακριβή αποτελέσματα.
Μέσω της συνεχούς τροφοδοσίας δεδομένων με προ-ετικέτες, το μοντέλο μηχανικής μάθησης θα είναι σε θέση να προβλέπει και να ταξινομεί αυτόματα τις μελλοντικές εισροές με ακρίβεια. Ως αποτέλεσμα, μπορείτε να κλιμακώσετε εύκολα την ανάλυση κειμένου με μηχανική μάθηση και να οδηγήσετε σε οικονομίες κλίμακας.
Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιούν επίσης αλγορίθμους Naive Bayes (μια πιθανολογική μέθοδος) και βαθιά μάθηση για να ενισχύσουν την ακρίβεια της ανάλυσής τους. Έτσι, όσο περισσότερο εκπαιδεύετε το μοντέλο μηχανικής μάθησης, τόσο καλύτερο γίνεται στην εξόρυξη κειμένου μεγάλων δεδομένων.
Ωστόσο, η αρχική επένδυση και η συνεχής εκπαίδευση των μοντέλων μηχανικής μάθησης μπορεί να επιβαρύνει τους πόρους. Για να μην αναφέρουμε την υπολογιστική ισχύ που απαιτείται για την εκτέλεση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης. Η τροφοδότηση ανακριβών ή μεροληπτικών συνόλων δεδομένων μπορεί επίσης να επηρεάσει τα αποτελέσματα της ανάλυσης κειμένου.
Τα υβριδικά μοντέλα ανάλυσης κειμένου συνδυάζουν τα καλύτερα στοιχεία τόσο των μοντέλων που βασίζονται σε κανόνες όσο και των μοντέλων μηχανικής μάθησης. Συνδυάζοντας διάφορους αλγορίθμους βασισμένους σε κανόνες και αλγορίθμους μηχανικής μάθησης, το μοντέλο ανάλυσης κειμένου μπορεί να παράγει τα πιο ακριβή αποτελέσματα.
Ενώ τα υβριδικά μοντέλα παράγουν τα πιο ακριβή αποτελέσματα, συνεπάγονται επίσης τις περισσότερες αρχικές επενδύσεις και το μεγαλύτερο κόστος συντήρησης.
Η ανάλυση κειμένου είναι μια μεθοδική διαδικασία συλλογής, επεξεργασίας και παρουσίασης αξιοποιήσιμων πληροφοριών από τεράστιες ποσότητες δεδομένων κειμένου. Αν και τα διάφορα μοντέλα προσεγγίζουν αυτή τη διαδικασία με διαφορετικό τρόπο, τα γενικά βήματα της ανάλυσης κειμένου παραμένουν τα ίδια:
Προτού η μηχανή ανάλυσης κειμένου αναλύσει οτιδήποτε, πρέπει πρώτα να έχει μια είσοδο δεδομένων κειμένου. Αυτά τα δεδομένα κειμένου μπορεί να είναι αδόμητα, ημιδομημένα ή δομημένα.
Τα μη δομημένα δεδομένα κειμένου αναφέρονται σε όλες τις λέξεις που μπορείτε να συγκεντρώσετε στο διαδίκτυο και οι οποίες δεν έχουν οργανωθεί σε ετικέτες.. Για παράδειγμα, σχόλια στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, μηνύματα κειμένου και ολόκληρα έγγραφα. Μπορείτε να θεωρήσετε τα μη δομημένα δεδομένα ως ακατάστατα, "άγρια" δεδομένα που δεν έχουν οργανωθεί.
Από την άλλη πλευρά, τα δομημένα δεδομένα κειμένου αναφέρονται σε κείμενα που έχουν ταξινομηθεί σε ορισμένες παραμέτρους. Αυτά τα δεδομένα έχουν ήδη επισημανθεί και είναι τακτοποιημένα αποθηκευμένα στους αντίστοιχους φακέλους τους. Τα συνήθη επιχειρηματικά παραδείγματα δομημένων δεδομένων περιλαμβάνουν συναλλαγές πωλήσεων, λεπτομέρειες σύνδεσης και δημογραφικές πληροφορίες.
Μπορείτε να συγκεντρώσετε όλα αυτά τα δεδομένα κειμένου από εσωτερικές και εξωτερικές πηγές. Οι εσωτερικές πηγές αναφέρονται στη συλλογή δεδομένων από βάσεις δεδομένων εντός του οργανισμού σας και των συστημάτων του. Αντίθετα, οι εξωτερικές πηγές δεδομένων προέρχονται από οπουδήποτε εκτός του οργανισμού σας.
Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε τη συλλογή δεδομένων APIs στη στοίβα σας για να επιταχύνετε τις διαδικασίες εργασίας σας. Τα API είναι βασικά ενσωματώσεις που μπορείτε να προγραμματίσετε σε άλλες εφαρμογές και να σας επιτρέψουν να συλλέγετε δεδομένα κειμένου από τις εν λόγω εφαρμογές.
Τα εσωτερικά δεδομένα αναφέρονται σε οποιαδήποτε δεδομένα που ανακτάτε από τον οργανισμό σας. Αυτό περιλαμβάνει οποιεσδήποτε εφαρμογές υπολογιστών, έγγραφα, συστήματα και τμήματα. Τα εσωτερικά δεδομένα κειμένου αποτελούν ένα εξαιρετικό σημείο εκκίνησης για τη συλλογή δεδομένων λόγω της άμεσης διαθεσιμότητάς τους και της οικονομικής αποδοτικότητάς τους.
Μπορείτε να συγκεντρώσετε εσωτερικά δεδομένα από το λογισμικό CRM, τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, τις εκθέσεις ανάλυσης των μέσων ενημέρωσης που ανήκουν σε εσάς, το λογισμικό διαχείρισης γνώσεων και από άλλα τμήματα του οργανισμού σας. Ψάξτε μέσα στον οργανισμό σας για τυχόν έγγραφα (φυσικά και ψηφιακά), αναφορές, σχόλια από έρευνες και οποιοδήποτε άλλο μέσο που χρησιμοποιείτε για την αποθήκευση πληροφοριών κειμένου
Οι εσωτερικές πηγές δεδομένων κειμένου μπορεί να περιέχουν ανεξερεύνητες πληροφορίες σχετικά με τον πελάτη σας, αλλά συχνά είναι κρυμμένες σε σιλό. Για παράδειγμα, η ομάδα εξυπηρέτησης πελατών σας μπορεί να διαθέτει πολύτιμες ποσότητες ανατροφοδότησης πελατών που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για τη διεξαγωγή ανάλυσης κειμένου.
Πλεονεκτήματα των εσωτερικών δεδομένων κειμένου:
✅ Εύκολα προσιτό
✅ Λιγότερο ακριβά
✅ Πιο συγκεκριμένο και σχετικό με τον οργανισμό σας
Μειονεκτήματα των εσωτερικών δεδομένων κειμένου:
❌ Μικρότερο μέγεθος δείγματος
❌ Μπορεί να είναι ξεπερασμένο
Τα εξωτερικά δεδομένα αναφέρονται σε δεδομένα που προέρχονται από οπουδήποτε εκτός του οργανισμού σας. Αυτό περιλαμβάνει τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, κριτικές προϊόντων, περιεχόμενο που δημιουργείται από χρήστες, σύνολα δεδομένων ανοικτού κώδικα και άλλους ιστότοπους.
Υπάρχει ουσιαστικά άπειρη ποσότητα εξωτερικών δεδομένων κειμένου - κάθε φορά που κάποιος δημοσιεύει ένα σχόλιο στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, δημιουργούνται εξωτερικά δεδομένα κειμένου.
Το μεγαλύτερο πλεονέκτημα των εξωτερικών δεδομένων είναι η ποσότητά τους. Μπορείτε να αποκτήσετε μεγάλες ποσότητες δεδομένων κειμένου για να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο ανάλυσης κειμένου.
Ωστόσο, πρέπει να διασφαλίσετε ότι τα δεδομένα αυτά είναι ακριβή και προέρχονται από έγκυρες πηγές. Σε αντίθετη περίπτωση, η ανάλυση κειμένου σας θα παράγει ανακριβή αποτελέσματα και, με τη σειρά της, λανθασμένες αποφάσεις.
Μπορείτε επίσης να ενσωματώσετε API συλλογής δεδομένων σε πλατφόρμες κοινωνικής δικτύωσης, όπως το Instagram, το Twitter και το Facebook. Τα API θα σας επιτρέψουν να εξάγετε γρήγορα δεδομένα κειμένου, όπως σχόλια, βιογραφικά προφίλ και ούτω καθεξής.
Πλεονεκτήματα εξωτερικών δεδομένων κειμένου:
✅ Τεράστιες διαθέσιμες ποσότητες
✅ Μπορεί να συγκρίνει ιστορικά δεδομένα σε βάθος χρόνου
✅ Διαθέσιμα API για εύκολη συλλογή
Μειονεκτήματα των εξωτερικών δεδομένων κειμένου:
❌ Μπορεί να είναι ανακριβής ή/και ξεπερασμένη
❌ Πιο ακριβό και χρονοβόρο
Το μοντέλο εξόρυξης κειμένου δεν μπορεί να αναλύσει μη επεξεργασμένα ακατέργαστα δεδομένα ως έχουν. Τα ακατέργαστα δεδομένα κειμένου περιέχουν θόρυβο, όπως σημεία στίξης, stopwords και χαρακτήρες σε διάφορες περιπτώσεις.
Για εμάς, η κατανόηση αυτών των στοιχείων είναι κοινή λογική, αλλά μια μηχανή μπορεί να μην ερμηνεύσει το κείμενο λογικά. Έτσι, για να κάνει τη μηχανή να κατανοήσει ευκολότερα τα ακατέργαστα δεδομένα κειμένου, πρέπει πρώτα να επεξεργαστεί τα δεδομένα χρησιμοποιώντας διάφορες τεχνικές NLP:
Tokenization είναι η διαδικασία διάσπασης των ακατέργαστων δεδομένων κειμένου σε μικρότερες μονάδες που ονομάζουμε tokens.. Αποτελεί επίσης μια κρίσιμη πτυχή της προεπεξεργασίας κειμένου στην ανάλυση κειμένου και σε άλλα μοντέλα NLP.
Η τμηματοποίηση ολόκληρων εγγράφων κειμένου σε λέξεις-κλειδιά διευκολύνει τη μηχανή να τα αναλύσει. Δεν διαφέρει από τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι επεξεργάζονται το κείμενο. Για παράδειγμα, είναι ευκολότερο να αφομοιώσετε αυτό το άρθρο του ιστολογίου χωρίζοντάς το σε κεφάλαια, σε σύγκριση με το να τα διαβάσετε όλα μαζί.
Ανάλογα με την εκάστοτε εργασία, μπορούμε να χαρακτηρίσουμε το κείμενο με λέξεις (word tokenization) ή με προτάσεις (sentence tokenization). Ακολουθεί ένα παράδειγμα για το πώς μοιάζει το word tokenization για το "Το Tokenization είναι η διαδικασία διάσπασης των ακατέργαστων δεδομένων κειμένου σε μικρότερες μονάδες."
['tokenization', 'is', 'the', 'process', 'of', 'breaking', 'down', 'raw', 'text', 'data', 'into', 'smaller', 'units']
Το νόημα μιας πρότασης καθορίζεται από τις λέξεις της και τον τρόπο με τον οποίο συνδέονται μεταξύ τους, δηλαδή από τους γραμματικούς κανόνες. Η τοκενοποίηση βοηθά αυτή τη διαδικασία, επιτρέποντας στη μηχανή να ερμηνεύσει τα μεμονωμένα κείμενα, τους ορισμούς τους και τον τρόπο με τον οποίο διαμορφώνουν το νόημα ολόκληρης της πρότασης.
Μέρος αυτής της διαδικασίας ερμηνείας είναι η επισήμανση των μερών του λόγου (POS tagging). Τα μέρη του λόγου είναι λεξιλογικές κατηγορίες που αντιστοιχούν σε κάθε λέξη του λεξικού. Για παράδειγμα, ουσιαστικά, επίθετα, ρήματα, σύνδεσμοι και ούτω καθεξής.
Η επισήμανση των μερών του λόγου σε κάθε λέξη είναι χρήσιμη για την κατανόηση της σημασιολογικής σχέσης μεταξύ κάθε λέξης. Η επισήμανση POS βοηθά επίσης σε άλλες εργασίες ανάλυσης κειμένου, όπως η αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων (π.χ., Καλιφόρνια = Τοποθεσία).
Αφού διαχωρίσει τις προτάσεις σε σημεία και επισημάνει τα αντίστοιχα μέρη του λόγου τους, η μηχανή ανάλυσης κειμένου θα προσδιορίσει τη συντακτική δομή. Με απλά λόγια, η συντακτική δομή είναι ο τρόπος με τον οποίο οι σειρές λέξεων σε μια πρόταση σχετίζονται μεταξύ τους.
Τα μοντέλα ανάλυσης κειμένου (και NLP) συχνά δημιουργούν ένα δέντρο ανάλυσης για την αναπαράσταση αυτών των σχέσεων μεταξύ κάθε συμβόλου. Αυτό το δέντρο ανάλυσης είναι χρήσιμο για τον προσδιορισμό της σημασιολογίας (νόημα) μιας πρότασης.
Με άλλα λόγια, βοηθάει τον υπολογιστή να κατανοήσει τις συμπερασματικές έννοιες ενός μηνύματος όπως ακριβώς θα έκανε ένας άνθρωπος. Αυτό το βήμα είναι σημαντικό επειδή οι λέξεις έχουν διαφορετικούς ορισμούς και αλλάζουν ανάλογα με τα συμφραζόμενα και τις τοπικές διαλέκτους.
Ενδεικτικά, καταλαβαίνουμε αμέσως την έννοια της λέξης "το μήλο έπεσε στην Apple" ερμηνεύοντας τι "μήλο" και "Apple" σημαίνει. Η ανάλυση είναι ουσιαστικά ο τρόπος που η μηχανή κάνει το ίδιο πράγμα.
Μια άλλη σημαντική πτυχή της κατανόησης των δεδομένων κειμένου από ένα μοντέλο ανάλυσης κειμένου είναι η λημματοποίηση και το stemming. Ο λεγματισμός και το stemming περιλαμβάνουν και τα δύο την ανίχνευση μιας λέξης στη βασική της μορφή. Τούτου λεχθέντος, υπάρχει μια μικρή διαφορά στις προσεγγίσεις των δύο μεθόδων για την επίτευξη αυτού του στόχου.
Το Stemming αφαιρεί μόνο τα προθήματα, τα επιθήματα και τα επιθήματα μιας λέξης. Αυτά είναι τα "προ-", "-ing", και "-ed" μιας λέξης. Ωστόσο, το stemming κόβει τυφλά αυτά τα προσφύματα χωρίς να λαμβάνει υπόψη τη μορφολογία μιας λέξης, γεγονός που οδηγεί μερικές φορές σε φρικτά αποτελέσματα.
Από την άλλη πλευρά, η λημματοποίηση λαμβάνει υπόψη τη μορφολογία μιας λέξης (πώς σχηματίζεται μια λέξη με βάση την ετυμολογία της) κατά την ανίχνευση της μορφής της ρίζας της (που ονομάζεται επίσης λήμμα).
Ακολουθεί ένα παράδειγμα που δείχνει τη διαφορά μεταξύ της λημματοποίησης και του stemming:
Οι λέξεις στάσεις αναφέρονται σε κοινές λέξεις που συνεισφέρουν ελάχιστες σημασιολογικές πληροφορίες στη συνολική πρόταση. Για παράδειγμα, a, το, στο, είναι, κ.λπ. Εξαλείφοντας τις λέξεις στάσεις, η μηχανή μπορεί να επικεντρωθεί σε πιο σημαντικές λέξεις ενός κειμένου και να παρέχει πιο ακριβείς αναλύσεις.
Ενώ οι λέξεις παύσης είναι χρήσιμες για τον καθαρισμό συνόλων δεδομένων κειμένου, οι συγκεκριμένες λέξεις παύσης που πρέπει να αφαιρεθούν εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από την εκάστοτε εργασία. Η αφαίρεση των λέξεων στάσης είναι επίσης χρήσιμη για το φιλτράρισμα ανεπιθύμητης αλληλογραφίας και την ανάλυση συναισθήματος.
Αυτές οι εργασίες δεν χρειάζονται αυτές τις επιπλέον λέξεις και μπορούν να επωφεληθούν από ένα μικρότερο σύνολο δεδομένων για ταχύτερες και ακριβέστερες αναλύσεις.
Η κανονικοποίηση κειμένου αναφέρεται στην τυποποίηση των παραλλαγών μιας λέξης σε μία μορφή. Υπάρχουν πολλοί τρόποι να εκφραστεί ένας όρος, ιδίως στο διαδίκτυο. Ένας συνηθισμένος τρόπος είναι η σύντμηση των λέξεων, όπως για παράδειγμα η γραφή "αύριο" ως "Δευτέρα".
Ενώ και οι δύο όροι έχουν την ίδια έννοια, οι διαφορετικές ορθογραφίες μπορεί να καταχωρηθούν ως διαφορετικά πράγματα στον αλγόριθμο, με αποτέλεσμα να προκύπτουν διαφορετικά αποτελέσματα ανάλυσης.
Ορισμένοι όροι που απαιτούν τυποποίηση περιλαμβάνουν αριθμούς (ένα, 1), σύμβολα (και, &), χρήματα ($, USD, δολάρια) και συντομογραφίες (γιατί, y). Η κανονικοποίηση κειμένων είναι εξαιρετικά σημαντική στον κλινικό τομέα, καθώς οι διάφοροι ιατροί εκλαμβάνουν τα κλινικά κείμενα με διαφορετικό τρόπο.
Η πεζογράφηση αποτελεί μέρος της κανονικοποίησης κειμένου και περιλαμβάνει τη μετατροπή όλων των κεφαλαίων γραμμάτων σε πεζά. Οι περισσότερες μικρογραφίες γίνονται σε ονομαστικές οντότητες, όπως η μετατροπή του "Καναδάς" σε "Καναδάς". Η πεζογράφηση και η κανονικοποίηση του κειμένου απλοποιούν τη διαδικασία ανάλυσης κειμένου και, συνεπώς, βελτιώνουν τα τελικά αποτελέσματα.
Η εξαγωγή κειμένου και η ταξινόμηση κειμένου είναι δύο μεγάλα υποθέματα που έχουν τις δικές τους αποχρώσεις και τεχνικές. Γενικά, η εξαγωγή κειμένου αναφέρεται σε τεχνικές μηχανικής μάθησης για την ανάδειξη σημαντικών όρων ή φράσεων.
Μια τέτοια εργασία είναι ο εντοπισμός ονομαστικών οντοτήτων, όπως εμπορικά σήματα και πρόσωπα. Η αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων είναι μια συνηθισμένη εργασία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, επειδή ουσιαστικά σας λέει ποιο θέμα έχει τη μεγαλύτερη σημασία.
Δεν χρειάζεται να εντοπίζετε μόνο ονομαστικές οντότητες- η συγκεκριμένη λέξη που θα θέλατε να εξάγετε εξαρτάται από τις ανάγκες των οργανισμών σας. Άλλες λέξεις που μπορείτε να επισημάνετε περιλαμβάνουν πτυχές του προϊόντος (π.χ. μέγεθος, τιμή, μάρκα).
Από την άλλη πλευρά, η ταξινόμηση κειμένου αναφέρεται στην κατηγοριοποίηση του εξαγόμενου κειμένου σε προκαθορισμένες ετικέτες. Για παράδειγμα, "Elon Musk" μπορεί να ταξινομηθεί ως "Άνθρωποι". Μπορείτε επίσης να προσαρμόσετε αυτές τις ετικέτες ανάλογα με τις ανάγκες σας, όπως με βάση το συναίσθημα (θετικό, ουδέτερο, αρνητικό) ή με βάση την πρόθεση (ενδιαφέρον, ανεπιθύμητη αλληλογραφία, ερώτημα κ.λπ.).
Αφού το μοντέλο ανάλυσης κειμένου επεξεργαστεί τα δεδομένα, θα απεικονίσει τις βασικές πληροφορίες με κάποιο τρόπο. Ο τρόπος παρουσίασης των πληροφοριών εξαρτάται από το συγκεκριμένο λογισμικό ανάλυσης κειμένου.
Οι συνήθεις τρόποι με τους οποίους το λογισμικό ανάλυσης κειμένου παρουσιάζει βασικές πληροφορίες περιλαμβάνουν σύννεφα λέξεων και γραφήματα συναισθήματος. Σε αυτή την περίπτωση, το Speak δείχνει στους χρήστες με μια ματιά το συνολικό συναίσθημα των δεδομένων κειμένου και τα επικρατούντα θέματα.
Ο διαδραστικός πίνακας οργάνων μας σας επιτρέπει επίσης να προσαρμόσετε την κατηγοριοποίηση των πληροφοριών σύμφωνα με τις ανάγκες σας. Επιπλέον, η κεντρική μας βάση δεδομένων σας επιτρέπει να αναζητήσετε οποιαδήποτε λέξη-κλειδί ή θέμα σε όλα τα μέσα και τους τύπους μέσων, είτε πρόκειται για ήχο, βίντεο ή κείμενο.
Συνολικά, η βιβλιοθήκη πολυμέσων μας δεν εξάγει απλώς με ακρίβεια τις βασικές πληροφορίες, αλλά είναι επίσης βελτιστοποιημένη για δυνατότητα αναζήτησης, ώστε να αυξάνεται η επιχειρησιακή αποτελεσματικότητα, η προσβασιμότητα και να μειώνεται το κόστος.
Αν θέλετε να μάθετε περισσότερα για το πώς μπορείτε να πάτε τον οργανισμό σας στο επόμενο επίπεδο με την ανάλυση κειμένου, επικοινωνήστε μαζί μας στο success@speakai.co ή εγγραφείτε για το Δοκιμή 7 ημερών χωρίς να απαιτείται πιστωτική κάρτα.
Η εξόρυξη κειμένου είναι μια μηχανή που παρέχει πολύτιμα δεδομένα στον οργανισμό σας. Ωστόσο, οι πληροφορίες είναι χρήσιμες μόνο όταν ερμηνεύονται με ακρίβεια και χρησιμοποιούνται με τον σωστό τρόπο. Η ερμηνεία των δεδομένων είναι από μόνη της ένα ευρύ θέμα με πολλές τεχνικές και μελέτες περιπτώσεων.
Μια ανακριβής ερμηνεία των δεδομένων της έρευνας αγοράς θα μπορούσε να οδηγήσει σε δαπανηρά λάθη. Η Coors, ένας καθιερωμένος παίκτης στη βιομηχανία μπύρας, εισήγαγε το Rocky Mountain Sparkling Water το 1990. Εκείνη την εποχή, το εμφιαλωμένο νερό ήταν ένα δημοφιλές προϊόν και έτσι ήταν λογικό να επωφεληθούμε από αυτό.
Η Coors σκέφτηκε ότι, αφήνοντας το λογότυπό της στη συσκευασία του εμφιαλωμένου νερού, θα μπορούσε να αξιοποιήσει τη φήμη του εμπορικού της σήματος για να αυξήσει τις πωλήσεις.
Φυσικά, οι άνθρωποι μπερδεύτηκαν και ανησύχησαν για την οδήγηση μετά την κατανάλωση ενός προϊόντος που είχαν συνδέσει με την μπύρα.
Ίσως αν η Coors είχε την ευκαιρία να χρησιμοποιήσει τότε εργαλεία ανάλυσης κειμένου για να εξετάσει καλύτερα τη συσχέτιση κειμένου μεταξύCoors', 'μπύρα', και 'νερό', μπορεί να είχαν εισαγάγει ένα απίστευτο προϊόν και όχι ένα προϊόν που σταμάτησαν λίγο αργότερα.
Η εξόρυξη κειμένου είναι η χρήση μηχανών NLP για την επεξεργασία και την εξαγωγή πληροφοριών από μεγάλες ποσότητες αδόμητων δεδομένων κειμένου. Παρά το γεγονός ότι αποτελεί μια αρκετά πρόσφατη καινοτομία, πολλοί οργανισμοί υιοθετούν όλο και περισσότερο την εξόρυξη κειμένου στις δραστηριότητές τους.
Ανεξάρτητα από τον κλάδο στον οποίο δραστηριοποιούνται οι οργανισμοί, υπάρχουν 5 επαναλαμβανόμενα θέματα σχετικά με τα οφέλη της εξόρυξης κειμένου:
Όσο καλά κι αν εκπαιδεύετε τους ερευνητές σας, είναι βέβαιο ότι θα υπάρξουν ανθρώπινα λάθη. Τα λάθη αυτά ενισχύονται περαιτέρω όταν συνοδεύονται από παράγοντες όπως το συναισθηματικό στρες, η απόσπαση της προσοχής και η κόπωση.
Ούτε οι υπολογιστές είναι τέλειοι, αλλά είναι πολύ πιο αξιόπιστοι στην ανάλυση μιας συνεχούς ροής δεδομένων. Ένας σημαντικός λόγος είναι ότι οι μηχανές δεν περιορίζονται από τους προαναφερθέντες ανθρώπινους περιορισμούς.
Έτσι, τα εργαλεία ανάλυσης κειμένου είναι αποτελεσματικά σε καταστάσεις όπου τα λάθη θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε δαπανηρές συνέπειες. Ένα παράδειγμα θα ήταν η ανάλυση δεδομένων κειμένου στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης, όπου μια ανακριβής διάγνωση μπορεί να οδηγήσει σε απώλεια ζωής.
Η αυτοματοποιημένη ανάλυση κειμένου μπορεί να επεξεργαστεί περισσότερα δεδομένα σε μεγαλύτερες ταχύτητες από ό,τι οι ανθρώπινοι ερευνητές. Αυτό σας επιτρέπει να επιτύχετε οικονομίες κλίμακας, να αυξήσετε το τελικό σας αποτέλεσμα και να βελτιώσετε την απόδοση της επένδυσης.
Για το σκοπό αυτό, πολλοί ερευνητές χρησιμοποιούν την ανάλυση κειμένου για την επεξεργασία και τον εντοπισμό μοτίβων από εκατοντάδες φόρμες ανατροφοδότησης.
Με την ίδια λογική, η αυξημένη αποδοτικότητα ανοίγει την ευκαιρία να επεκτείνετε την επιχείρησή σας. Δεδομένου του τεράστιου όγκου των διαθέσιμων μη δομημένων δεδομένων κειμένου, μια ομάδα ανθρώπινων ερευνητών θα μπορούσε να χρειαστεί αρκετούς μήνες ή ακόμη και χρόνια για να αναλύσει όλα αυτά τα δεδομένα.
Αντίθετα, τα εργαλεία ανάλυσης κειμένου μπορούν να επεξεργαστούν εκατοντάδες έγγραφα κειμένου μέσα σε μία ημέρα. Δεδομένου ότι οι οργανισμοί μπορούν πλέον να αναλύσουν τον ίδιο όγκο σώματος κειμένων σε ταχύτητα ρεκόρ, μπορούν πλέον να κλιμακώσουν τις ερευνητικές τους προσπάθειες και να βελτιώσουν δραστικά την παραγωγικότητά τους.
Χάρη στις εξελίξεις στον τομέα του NLP, της τεχνητής νοημοσύνης και της ανάλυσης κειμένου, μπορούμε πλέον να συλλέγουμε και να επεξεργαζόμαστε αποτελεσματικά τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Τότε, ο τεράστιος όγκος των μη δομημένων δεδομένων σήμαινε ότι η συλλογή τους ήταν σχεδόν αδύνατη, πόσο μάλλον η ανάλυσή τους για την εξαγωγή συμπερασμάτων.
Επιπλέον, ο όγκος των μη δομημένων δεδομένων διογκώνεται χάρη στην αύξηση του αριθμού των χρηστών του Διαδικτύου και των μέσων κοινωνικής δικτύωσης. Η ανάλυση κειμένου και η μηχανική μάθηση είναι το κλειδί για την πρόσβαση σε αυτά τα συνεχώς αυξανόμενα δεδομένα και τη μετατροπή τους σε αξιοποιήσιμες πληροφορίες.
Η ανάλυση κειμένου μας επιτρέπει να αποκαλύπτουμε μοτίβα σε έγγραφα κειμένου που μπορεί να μην είναι προφανή με την πρώτη ματιά. Επιπλέον, ο τεράστιος όγκος των εγγράφων κειμένου που πρέπει να επεξεργαστούν αυξάνει το θόρυβο και δυσκολεύει τον εντοπισμό τυχόν υποκείμενων τάσεων.
Για παράδειγμα, η ανάλυση κειμένου μας επιτρέπει να ξεχωρίσουμε τις επικρατούσες λέξεις-κλειδιά σε ένα έγγραφο κειμένου. Έχοντας αυτές τις πληροφορίες στα χέρια σας, μπορείτε στη συνέχεια να λαμβάνετε πιο τεκμηριωμένες αποφάσεις και να ικανοποιείτε αποτελεσματικότερα τις ανάγκες των πελατών σας.
Η ανάλυση κειμένου μπορεί να γίνει με πολλές μεθόδους και τεχνικές. Διαφορετικοί οργανισμοί χρησιμοποιούν διαφορετικές τεχνικές ανάλογα με τις ανάγκες τους. Κάθε λογισμικό ανάλυσης κειμένου παρέχει επίσης διαφορετικά χαρακτηριστικά.
Φυσικά, τα πιο ισχυρά εργαλεία είναι πιο ακριβά, οπότε φροντίστε να αξιολογήσετε πρώτα τις ανάγκες σας πριν εγγραφείτε σε οποιαδήποτε υπηρεσία. Για να σας δώσουμε μια καλύτερη ιδέα για το πώς να αξιοποιήσετε την ανάλυση κειμένου στον οργανισμό σας, θα σας δείξουμε πέντε κοινές τεχνικές ανάλυσης κειμένου οι οποίες είναι οι εξής
Η ανάλυση συναισθήματος είναι η διαδικασία ανάλυσης ενός εγγράφου κειμένου και ο προσδιορισμός της πολικότητάς του (θετική, ουδέτερη, αρνητική). Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε την ανάλυση συναισθήματος για να αναγνωρίσετε συναισθήματα από δεδομένα κειμένου. Αυτά τα συναισθήματα μπορούν να είναι ευτυχισμένο, θλιβερό, θυμωμένος, ή αβέβαιος.
Η ανάλυση συναισθήματος είναι επίσης η πιο συνηθισμένη τεχνική που χρησιμοποιείται στην ανάλυση κειμένου και συχνά συνοδεύει η μία την άλλη λόγω της παρόμοιας φύσης τους. Αναλύοντας το συναίσθημα ενός σώματος κειμένου, μπορείτε να εμβαθύνετε στα υποκείμενα νοήματα ενός μηνύματος και να μάθετε γιατί το είπαν.
Η αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων αναφέρεται στον εντοπισμό ονομαστικών οντοτήτων και την επισήμανσή τους σύμφωνα με τις αντίστοιχες κατηγορίες. Για παράδειγμα, η κατηγοριοποίηση "Τομ Κρουζ" ως "Άνθρωποι" και "Ουάσιγκτον" ως "Τόπος".
Ένα πλεονέκτημα της αναγνώρισης ονομαστικών οντοτήτων είναι ότι σας επιτρέπει να αντιστοιχίσετε γρήγορα ένα θέμα σε ένα έγγραφο κειμένου, όπως τα άρθρα ιστολογίου. Ενδεικτικά, οι επαναλαμβανόμενες οντότητες (π.χ, Μάικλ Τζόρνταν) δείχνουν ενδιαφέρον για ένα συγκεκριμένο θέμα (π.χ, μπάσκετ, NBA).
Οι ειδησεογραφικές εκδόσεις και οι ιστότοποι ηλεκτρονικού εμπορίου χρησιμοποιούν ήδη αυτή την τεχνολογία για να παρέχουν σχετικές συστάσεις προϊόντων. Στην πραγματικότητα, η McKinsey ανέφερε ότι Οι συστάσεις της Amazon οδηγούν έως και 35% των πωλήσεών της.
Για να κατανοήσετε καλύτερα πώς λειτουργεί η ανάλυση συναισθήματος και η NER, γιατί δεν δοκιμάζετε τα εργαλεία ανάλυσης κειμένου που θα βρείτε παρακάτω!
Παρόμοια με την NER, η θεματική ανάλυση περιλαμβάνει τον εντοπισμό επαναλαμβανόμενων λέξεων και των σχετικών κατηγοριών τους. Στη συνέχεια, ο αλγόριθμος θα αντιστοιχίσει ένα θέμα σε αυτά τα δεδομένα κειμένου.
Πάρτε για παράδειγμα το μπάσκετ, οι επανειλημμένες αναφορές σε μπασκετμπολίστες και συναφείς όρους δείχνουν ότι το κείμενο μιλάει για το μπάσκετ.
Η ανάλυση θέματος αναδεικνύει τους σημαντικούς τομείς στους οποίους πρέπει να εστιάσετε. Ας πούμε, αν οι πελάτες αναφέρουν συχνά την εξυπηρέτηση πελατών, είναι ένα σημάδι ότι ίσως πρέπει να βελτιώσετε το CRM σας!
Η ανάλυση θεμάτων παρέχει επίσης πληροφορίες σχετικά με τις δραστηριότητες, τα ενδιαφέροντα και τις απόψεις των πελατών σας. Εφοδιασμένοι με αυτά τα δεδομένα, μπορείτε στη συνέχεια να δημιουργήσετε πιο αποτελεσματικές στρατηγικές μάρκετινγκ που στοχεύουν στα θέματα που τους ενδιαφέρουν.
Άλλες εφαρμογές της θεματικής ανάλυσης περιλαμβάνουν την επισήμανση μιας κατηγορίας στα εισερχόμενα μηνύματα (π.χ., spam), το οποίο είναι χρήσιμο στο μάρκετινγκ ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και στην εξυπηρέτηση πελατών.
Η συχνότητα των λέξεων είναι μια απλή τεχνική ανάλυσης κειμένου και βασικά προσδιορίζει τον αριθμό λέξεων μιας λέξης ή μιας ονομαστικής οντότητας. Φυσικά, μια λέξη που επαναλαμβάνεται συχνά υποδηλώνει μεγαλύτερη σημασία.
Επίσης γνωστό ως ομαδοποίηση κειμένου, η ομαδοποίηση λέξεων περιλαμβάνει την οργάνωση λέξεων που εμφανίζονται συχνά η μία δίπλα στην άλλη. Συνήθη παραδείγματα περιλαμβάνουν την ομαδοποίηση "καλή", "κακό", και "εξυπηρέτηση πελατών".
Η ομαδοποίηση λέξεων σας επιτρέπει να φιλτράρετε γρήγορα τα σημαντικά θέματα από μεγάλο όγκο δεδομένων κειμένου, με αποτέλεσμα να εξοικονομείτε χρόνο και προσπάθεια.
Για να ανακεφαλαιώσουμε γρήγορα: η ανάλυση κειμένου αναφέρεται στην αυτόματη επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων μη δομημένων δεδομένων κειμένου γρήγορα και αποτελεσματικά. Η ανάλυση κειμένου περιλαμβάνει διάφορες τεχνικές, όπως η ανάλυση συναισθήματος, η αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων, η ανάλυση θεμάτων και η συχνότητα λέξεων.
Αλλά πώς ακριβώς μπορείτε να εφαρμόσετε την ανάλυση κειμένου με βάση τις συγκεκριμένες ανάγκες σας; Για να σας δώσουμε μια καλύτερη ιδέα, θα σας δώσουμε έξι εφαρμογές της ανάλυσης κειμένου, οι οποίες είναι οι εξής:
Η διαχείριση ενός λογαριασμού στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης είναι κουραστική και περιλαμβάνει την ανάλυση δεδομένων, την απάντηση σε μηνύματα, την παρακολούθηση των τάσεων, τη δημιουργία περιεχομένου και ούτω καθεξής. Αυτές οι εργασίες είναι σημαντικές, αλλά δυσχεραίνουν την κλιμάκωση των προσπαθειών σας για SMM, ειδικά όταν επεκτείνεστε σε διαφορετικά κοινωνικά δίκτυα.
Με την ανάλυση κειμένου, μπορείτε να αυτοματοποιήσετε ορισμένες από αυτές τις εργασίες, όπως η συλλογή δεδομένων και η παρακολούθηση της μάρκας. Δεδομένου ότι τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης είναι γεμάτα με αδόμητα δεδομένα κειμένου, μπορείτε εύκολα να τα εξορύξετε για κάθε είδους πληροφορίες.
Για παράδειγμα, μπορείτε να εξαγάγετε και να αναλύσετε Tweets για να προσδιορίσετε θέματα ή λέξεις-κλειδιά που βρίσκονται σε τάση. Μόλις βρείτε μια συστάδα θεμάτων, μπορείτε να δημιουργήσετε στρατηγικές περιεχομένου γύρω από αυτά και να αυξήσετε τη δέσμευση.
Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε την ανάλυση κειμένου για τη διαχείριση της φήμης και την παρακολούθηση της μάρκας. Οι γκρίνιες των πελατών είναι εύκολα επιλύσιμες, αλλά όταν αφεθούν ανεξέλεγκτες, θα μπορούσαν να μετατραπούν σε κρίση δημοσίων σχέσεων και να σας κοστίσουν εκατομμύρια δολάρια και τη διαχρονική αξία των πελατών.
Με τα εργαλεία ανάλυσης κειμένου, μπορείτε να εντοπίζετε γρήγορα τα αρνητικά σχόλια στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και να τα αντιμετωπίζετε αμέσως. Ταυτόχρονα, μπορείτε επίσης να αξιοποιήσετε τα θετικά σχόλια για να βελτιώσετε την εμπειρία των πελατών σας με την επωνυμία σας.
Η επιτυχία του οργανισμού σας σχετίζεται άμεσα με το πόσο καλά κατανοείτε τους πελάτες σας.
Δεν είναι μόνο τα δημογραφικά και ψυχογραφικά τους στοιχεία, αλλά πρέπει να κατανοήσετε σε βάθος τι σκέφτονται οι καταναλωτές για το εμπορικό σήμα και την προσφορά της αγοράς σας. Σε αυτό το σημείο υπεισέρχεται η Φωνή του Πελάτη.
Η Φωνή του Πελάτη αναφέρεται στο τι λένε οι πελάτες για τα προϊόντα και τις υπηρεσίες σας. Πιο συγκεκριμένα, την κατανόηση των εμπειριών, των προσδοκιών και των προτιμήσεών τους.
Υπάρχουν πολλοί τρόποι συλλογής VOC, με πιο συνηθισμένους τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, τις έρευνες, τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και την αγοραστική συμπεριφορά. Αυτές οι πηγές παρέχουν πληθώρα δεδομένων και είναι εύκολα προσβάσιμες.
Ωστόσο, δεν αρκεί μόνο η συλλογή πληροφοριών - τα δεδομένα πρέπει να μετατραπούν σε πληροφορίες για να είναι χρήσιμα. Η ανάλυση κειμένου και η ανάλυση συναισθήματος καταδύονται βαθύτερα στην εξεύρεση γιατί οι καταναλωτές μιλούν για ένα συγκεκριμένο θέμα.
Η ανάλυση κειμένου σάς επιτρέπει να εντοπίζετε τις επικρατούσες λέξεις-κλειδιά και θέματα από ένα σύνολο δεδομένων. Στη συνέχεια, χρησιμοποιώντας εργαλεία ανάλυσης συναισθήματος, μπορείτε να προσδιορίσετε τη γνώμη των πελατών για το συγκεκριμένο θέμα. Για παράδειγμα, εντοπίζοντας ότι οι πελάτες έχουν αρνητικό συναίσθημα απέναντι στην τιμή του προϊόντος σας.
Αφού η ανάλυση κειμένου αναδείξει τους τομείς που πρέπει να βελτιώσετε, μπορείτε στη συνέχεια να εστιάσετε τους πόρους σας στους εν λόγω τομείς.
Η έρευνα αγοράς συμβαδίζει με την ανακάλυψη της VOC. Η συλλογή δεδομένων είναι ένα τεράστιο μέρος της διαδικασία έρευνας αγοράς και απαιτεί σημαντικό μέγεθος δείγματος. Εάν όχι, απλά δεν θα υπάρχουν αρκετά δεδομένα για την ενημέρωση της λήψης αποφάσεων.
Ταυτόχρονα, ο όγκος των δεδομένων που πρέπει να αναλυθούν μπορεί να είναι συντριπτικός για τους ανθρώπους. Τα μοντέλα ανάλυσης κειμένου μπορούν να επεξεργαστούν εκατοντάδες σύνολα δεδομένων κειμένου και να εντοπίσουν τάσεις και μοτίβα.
Ως αποτέλεσμα, οι ερευνητές μπορούν να αποκτήσουν μια ολιστική εικόνα των λεγομένων των πελατών και να βελτιώσουν τη λήψη αποφάσεων.
Μπορείτε επίσης να αξιοποιήσετε την ανάλυση κειμένου στην έρευνα ανταγωνιστών, αναλύοντας τι λένε οι πελάτες τους γι' αυτούς. Έχουν κενά στην εξυπηρέτηση πελατών τους; Ή μήπως δεν ικανοποιούν ορισμένες ανάγκες των πελατών τους;
Όλες αυτές οι πληροφορίες είναι ζωτικής σημασίας για την ενίσχυση της επιχειρηματικής στρατηγικής σας και μπορεί κάλλιστα να αποτελέσουν τον αποφασιστικό παράγοντα μεταξύ εσάς και των ανταγωνιστών σας.
Η απόκτηση ποιοτικών leads μπορεί να είναι χρονοβόρα και συχνά αποτελεί το πιο δύσκολο μέρος της δημιουργίας lead. Μεταξύ άλλων, πρέπει να δημιουργήσετε cold pitches, να συναντηθείτε με πιθανούς υποψήφιους πελάτες και να εντοπίσετε πηγές υποψήφιων πελατών.
Ως αποτέλεσμα, πολύτιμος χρόνος σπαταλιέται σε διοικητικά καθήκοντα, τα οποία με τη σειρά τους επηρεάζουν την τελική γραμμή. Τα μοντέλα ανάλυσης κειμένου θα αυτοματοποιήσουν όλες τις ταπεινές εργασίες και θα βελτιώσουν τις διαδικασίες της χοάνης πωλήσεων.
Για παράδειγμα, η επισήμανση προτάσεων σε αντίγραφα κλήσεων και η ανάλυση της εξέχουσας σημασίας αυτών των επισημειωμένων όρων. Εάν οι ανεπιτυχείς προοπτικές έχουν συσχέτιση, ας πούμε, με τη διασφάλιση, τότε είναι καιρός να το εξετάσετε.
Άλλοι τρόποι με τους οποίους μπορείτε να αντλήσετε στοιχεία περιλαμβάνουν τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης - την πιο κοινή εφαρμογή για την ανάλυση κειμένου. Απλώς εκτελέστε το μοντέλο ανάλυσης κειμένου σας στα μηνύματα των μέσων κοινωνικής δικτύωσης και επιλέξτε εκείνα που εκφράζουν πρόθεση αγοράς. Στη συνέχεια, μπορείτε να εστιάσετε τις προσπάθειές σας σε αυτούς τους υψηλής ποιότητας οδηγούς αντί να καλέσετε απλώς έναν υποψήφιο εν ψυχρώ.
Μπορείτε ακόμη και να εκτελέσετε το μοντέλο ανάλυσης κειμένου μέσω του CRM σας για να εξυπηρετήσετε καλύτερα τους υπάρχοντες πελάτες σας. Για παράδειγμα, εντοπίζοντας μοτίβα μεταξύ δυσαρεστημένων και χαρούμενων πελατών.
Η εργασία στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης είναι μία από τις πιο δύσκολες θέσεις εργασίας, όχι μόνο λόγω της απαιτούμενης εμπειρογνωμοσύνης, αλλά και της προσπάθειας τεκμηρίωσης, οργάνωσης και ταξινόμησης δεδομένων κειμένου.
Από τα αρχεία υγείας των ασθενών, τα αρχεία διαγνώσεων, τα αρχεία μεταγραφής - ο αριθμός των εγγράφων κειμένου που δημιουργούνται κάθε μέρα είναι οριακά μη διαχειρίσιμος.
Ευτυχώς, όπως συμβαίνει με όλα τα δεδομένα κειμένου, μπορείτε να τα επεξεργαστείτε με ένα μοντέλο ανάλυσης κειμένου. Αυτό ανοίγει έναν κόσμο πλεονεκτημάτων, καθώς οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να αυτοματοποιήσουν εργασίες, επιτρέποντάς τους να αφιερώνουν περισσότερο χρόνο στους ασθενείς τους.
Μια εφαρμογή της ανάλυσης κειμένου στην υγειονομική περίθαλψη είναι η χρήση της NER για την ταξινόμηση συγκεκριμένων όρων σύμφωνα με τις κατηγορίες τους, όπως "ινσουλίνη" και "θεραπεία". Μπορείτε να προσαρμόσετε αυτούς τους όρους και τις κατηγορίες τους ανάλογα με τις ανάγκες σας.
Εκτός από τους διοικητικούς σκοπούς, η ανάλυση κειμένου σας παρέχει επίσης μια ολιστική εικόνα του ταξιδιού υγείας ενός ασθενούς. Αναδεικνύοντας μοτίβα στα ιατρικά αρχεία, μπορείτε στη συνέχεια να παρέχετε ακριβέστερη διάγνωση για τους μελλοντικούς ασθενείς.
Οι εκπαιδευτικοί μπορούν να επωφεληθούν από την ανάλυση κειμένου αυξάνοντας τη λειτουργική αποδοτικότητα. Τα εκπαιδευτικά ιδρύματα περιλαμβάνουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων κειμένου, όπως φύλλα εξετάσεων, ανατροφοδότηση μαθητών, μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, χρονοδιαγράμματα, αρχεία μαθητών κ.ο.κ.
Μια εφαρμογή είναι η εκτέλεση ενός μοντέλου ανάλυσης κειμένου μέσω των εντύπων ανατροφοδότησης των μαθητών και ο εντοπισμός τάσεων και προτύπων. Βρίσκοντας τους βασικούς προβληματισμούς και αντιμετωπίζοντάς τους, θα μπορέσετε να αυξήσετε τα ποσοστά ανταπόκρισης στην έρευνα και, τελικά, τη διατήρηση των φοιτητών.
Οι φοιτητές μπορούν επίσης να επωφεληθούν από την ανάλυση κειμένου, ειδικά εκείνοι που βρίσκονται στην τριτοβάθμια εκπαίδευση. Οι μεταπτυχιακοί και διδακτορικοί φοιτητές που εργάζονται πάνω στη διατριβή τους μπορεί να κατακλύζονται από δεκάδες ή και εκατοντάδες απομαγνητοφωνημένα κείμενα συνεντεύξεων.
Η εξέταση αυτών των πρακτικών μπορεί να διαρκέσει ώρες και να σας αφήσει κουρασμένους. Με τα εργαλεία ανάλυσης κειμένου, μπορείτε να εξάγετε γρήγορα τα βασικά σημεία από τα πρακτικά και να τα χρησιμοποιήσετε στη διατριβή σας.
Αν ενδιαφέρεστε να μάθετε περισσότερα για την ανάλυση κειμένου, συγκεντρώσαμε έναν κατάλογο με χρήσιμες πηγές για να εξερευνήσετε.
Αυτοί οι πόροι είναι εξαιρετικοί αν θέλετε να πειραματιστείτε με τη δημιουργία του δικού σας μοντέλου ανάλυσης κειμένου ή αν απλά θέλετε να μάθετε περισσότερα για το θέμα.
Αν θέλετε να δημιουργήσετε ένα μοντέλο ανάλυσης κειμένου, θα πρέπει να εξοικειωθείτε με τις γλώσσες Python NLTK και R. Αυτές είναι μερικές από τις πιο διαδεδομένες γλώσσες προγραμματισμού στην ανάλυση κειμένου και στο NLP.
Δεδομένου ότι η Python και η R είναι μερικές από τις πιο διαδεδομένες γλώσσες προγραμματισμού, η ακμάζουσα κοινότητά τους έχει δημιουργήσει ένα ολοκληρωμένο σύνολο πόρων. Αυτοί οι πόροι περιλαμβάνουν βιντεοσκοπημένα σεμινάρια, σύνολα δεδομένων, διαδικτυακά μαθήματα, φόρουμ και πολλά άλλα.
Οι περισσότεροι από αυτούς τους πόρους διατίθενται δωρεάν στο διαδίκτυο! Με άλλα λόγια, ο καθένας μπορεί πλέον να μάθει την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και την ανάλυση κειμένου στην άνεση του σπιτιού του.
Το μόνο που χρειάζεστε είναι ένα λειτουργικό φορητό υπολογιστή, αποφασιστικότητα και να συνεχίσετε να διαβάζετε τους συνιστώμενους πόρους μας για την ανάλυση κειμένου.
Σας συνιστούμε να ακολουθήσετε αυτό το σεμινάριο ανάλυσης κειμένου από την Datacamp. Datacamp είναι μια διαδικτυακή πλατφόρμα για να μάθετε σχεδόν τα πάντα σχετικά με την επιστήμη των δεδομένων, και πολλά από τα μαθήματά της έχουν δημιουργηθεί με γνώμονα τους αρχάριους.
Ένα τέτοιο σεμινάριο είναι Ανάλυση κειμένου για αρχάριους χρησιμοποιώντας το NLTK. Παρόλο που η ανάλυση κειμένου (και η επιστήμη των δεδομένων γενικότερα) είναι ένα πολύπλοκο θέμα, αυτό το σεμινάριο αναλύει το θέμα σε απλές ενότητες που μπορούν να κατανοήσουν ακόμα και οι αρχάριοι του προγραμματισμού.
Επιπλέον, το σεμινάριο διαθέτει κώδικες με δυνατότητα αντιγραφής και επικόλλησης για να διευκολύνει την πρόοδο της εκμάθησής σας. Στη συνέχεια, μόλις βελτιωθείτε στην ανάλυση κειμένου, μπορείτε να εφαρμόσετε τις νεοαποκτηθείσες γνώσεις σας σε έργα πραγματικού κόσμου από την Datacamp. Για παράδειγμα, εξόρυξη δεδομένων κειμένου από το Jeopardy, το τηλεπαιχνίδι.
Τα μοντέλα ανάλυσης κειμένου πρέπει να τροφοδοτούνται με μεγάλο αριθμό ακριβών συνόλων δεδομένων εκπαίδευσης. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μαθαίνουν με τον ίδιο τρόπο που μαθαίνουν και οι άνθρωποι: όσο περισσότερες πληροφορίες καταναλώνουν, τόσο πιο γρήγορα βελτιώνονται.
Σας προτείνουμε αυτόν τον επιμελημένο κατάλογο συλλογών συνόλων δεδομένων από το UCI ICS, την 25η κατάταξη προπτυχιακών σπουδών στην επιστήμη των υπολογιστών στις ΗΠΑ.
Σε αυτόν τον κατάλογο, μπορείτε να βρείτε τόνους από ενδιαφέροντα σύνολα δεδομένων, όπως κριτικές ταινιών IMDb, κριτικές προϊόντων και κριτικές Yelp. Λάβετε υπόψη ότι η συλλογή είναι μόνο ένα μικρό παράδειγμα από τα πολλά σύνολα δεδομένων που είναι διαθέσιμα στο διαδίκτυο.
Μη διστάσετε να εξερευνήσετε περισσότερα σύνολα δεδομένων από αξιόπιστες πηγές (π.χ, Kaggle, Github) ή ακόμα και να δημιουργήσετε το δικό σας!
Εκτός από τα σεμινάρια που αναφέρθηκαν παραπάνω, υπάρχουν επίσης διαθέσιμα διαδικτυακά μαθήματα και σειρές βίντεο για να προωθήσετε τη μάθησή σας. Αυτά τα μαθήματα ποικίλλουν ως προς το κόστος και τις προϋποθέσεις.
Αν είστε εντελώς νέοι στην ανάλυση κειμένου, σας προτείνουμε αυτό το Σειρά βίντεο στο YouTube από τον Dave Langer του Data Science Dojo. Πρόκειται για μια ολοκληρωμένη λίστα αναπαραγωγής 12 βίντεο που καλύπτει τα πάντα, από εισαγωγικές έννοιες έως προχωρημένους μαθηματικούς υπολογισμούς.
Μπορείτε επίσης να δοκιμάσετε αυτό το Μάθημα Udemy για τη μηχανική μάθηση με Python και R. Το μάθημα απαιτεί περίπου 44 ώρες χρονικής δέσμευσης και απονέμει πιστοποιητικό με την ολοκλήρωσή του. Επιπλέον, είναι ιδιαίτερα προσιτό και μπορείτε να προχωρήσετε με το δικό σας ρυθμό.
Μόλις αποκτήσετε τις βασικές γνώσεις σας στη μηχανική μάθηση και το NLP, μπορείτε να προχωρήσετε σε αυτό το Μαθήματα NLP από το Stanford Online. Δεδομένου ότι η ταξινόμηση κειμένων συμβαδίζει με την επεξεργασία φυσικής γλώσσας, η εκμάθηση της NLP θα είναι επωφελής, ειδικά αν επιδιώκετε μια καριέρα στην επιστήμη των δεδομένων.
Τούτου λεχθέντος, το μάθημα του Stanford Online έχει ορισμένες προϋποθέσεις που πρέπει να επιτύχετε πριν εγγραφείτε. Με την ολοκλήρωση του μαθήματος, θα σας απονεμηθεί ένα πιστοποιητικό που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να ενισχύσετε το βιογραφικό σας σημείωμα.
Η ανάλυση κειμένου είναι η διαδικασία μετατροπής μεγάλων ποσοτήτων αδόμητου κειμένου σε ποσοτικά δεδομένα πριν από την εξαγωγή βασικών πληροφοριών από αυτά. Χρησιμοποιεί κοινές τεχνικές NLP, όπως η αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων και το συναίσθημα, για την παροχή αξιοποιήσιμων πληροφοριών προς όφελος του οργανισμού σας.
Υπό το πρίσμα των πρόσφατων τεχνολογικών εξελίξεων και της συνεχιζόμενης Τέταρτη βιομηχανική επανάσταση, η ανάλυση κειμένου και τα μοντέλα μηχανικής μάθησης NLP αποτελούν πλέον καθημερινές λύσεις που χρησιμοποιούνται από οργανισμούς. Ο κόσμος του μάρκετινγκ έχει γίνει ακόμη πιο έντονος, καθώς οι εταιρείες προσπαθούν να βρουν τρόπους να ξεπεράσουν η μία την άλλη.
Επιπλέον, ο όγκος των δεδομένων αυξάνεται καθώς νέες πλατφόρμες κοινωνικής δικτύωσης όπως το TikTok εξαπλώνονται και διευρύνουν τη βάση των χρηστών τους.
Με όλα αυτά τα αχρησιμοποίητα μη δομημένα δεδομένα στο διαδίκτυο και τα διαθέσιμα εργαλεία ανάλυσης κειμένου, ένα πράγμα φαίνεται βέβαιο: η αποτελεσματική ανάλυση δεδομένων αποτελεί πλέον ένα βιώσιμο βασικό πλεονέκτημα για τις επιχειρήσεις ώστε να ξεχωρίζουν από τον ανταγωνισμό.
Ξεκινήστε τη δοκιμή 7 ημερών με 30 λεπτά δωρεάν μεταγραφής και ανάλυσης AI!
Πώς να μεταγράψετε μια ηχογράφηση σε κείμενο Το εργαλείο μεταγραφής χωρίς κώδικα σας επιτρέπει να μετατρέψετε μια ηχογράφηση σε κείμενο σε δύο μόνο βήματα. Βρείτε το
Πώς να μεταγράψετε ένα βίντεο από το YouTube Δεν χρειάζεται να μετατρέψετε ένα βίντεο από το YouTube σε mp4 για να το μεταγράψετε. Απλά ανεβάστε τη διεύθυνση URL στο Speak
Πώς να μεταγράψετε ήχο και βίντεο σε κείμενο σε 2 λεπτά (2022 Οδηγός) Μάθετε πώς να μεταγράφετε ήχο και βίντεο σε κείμενο με το Speak Ai
Τι είναι η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας: Επεξεργασία φυσικής γλώσσας είναι το μεγάλο πεδίο μελέτης του πώς οι υπολογιστές μπορούν να κατανοήσουν με ακρίβεια την ανθρώπινη γλώσσα, και
Όλα για την ανάλυση συναισθήματος: Αλλά τι ακριβώς είναι, και γιατί οι οργανισμοί είναι τόσο ευαίσθητοι στην ανάλυση συναισθήματος; Ο απόλυτος οδηγός.
Ένας απλός οδηγός για το πώς να κάνετε έρευνα αγοράς το 2021 Μάθετε μερικά απλά βήματα για να ξεκινήσετε το πώς να κάνετε έρευνα αγοράς,
Για περιορισμένο χρονικό διάστημα, εκτός από 93% σε ένα πλήρως φορτωμένο πρόγραμμα Speak. Ξεκινήστε δυναμικά το 2025 με μια κορυφαία πλατφόρμα τεχνητής νοημοσύνης.
Ελληνικά 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi