El análisis de textos es uno de los principales aspectos del procesamiento del lenguaje natural e implica la extracción automática de información a partir de grandes cantidades de datos de texto no estructurados.
Dado que el análisis de textos aprovecha más el aprendizaje automático que la mano de obra humana, existen muchas aplicaciones para organizaciones de prácticamente todos los sectores.
El análisis de textos también suele combinarse con transcripción de datos herramientas para procesos de trabajo fluidos. En primer lugar, la herramienta de transcripción de datos convierte las grabaciones de audio de investigación cualitativa en transcripciones de texto. A continuación, la herramienta de análisis de texto procesará el conjunto de datos y destacará los temas o sentimientos recurrentes.
Dicho esto, los estudios demuestran que sólo 18% de las organizaciones están aprovechando los datos no estructurados lo que es significativo ya que hasta 90% de todos los datos son no estructurados. En otras palabras, hay una gran oportunidad para que usted capitalice esta riqueza de datos sin explotar y se diferencie de sus competidores.
Por muy potente que pueda ser el análisis de textos, un trabajador es tan bueno como su herramienta, o específicamente su dominio de la herramienta que tiene a mano.
Si desea aprovechar eficazmente el análisis de texto, primero debe comprender su funcionamiento interno: qué es el análisis de texto, cómo funciona y cómo puede aprovecharlo para su organización.
El análisis de textos utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para analizar rápidamente fragmentos de datos textuales. Estos datos de texto no estructurados, semiestructurados y estructurados se presentan de muchas formas.
Los mensajes de las redes sociales, las encuestas de marketing, las reseñas de productos y los correos electrónicos son ejemplos de datos de texto útiles.
Gracias al análisis de texto, las organizaciones pueden procesar y extraer información práctica de cantidades ingentes de datos de texto.
Esto es importante, ya que el análisis de textos es una forma coherente y eficaz de minimizar los errores y los sesgos de los investigadores.
La información específica que debe extraerse depende de sus necesidades. Algunos ejemplos de casos de uso del análisis de texto incluyen la clasificación de correos spam, la identificación de temas prevalentes y la supervisión de la reputación de la marca.
A menudo se utilizan los términos minería de textos y análisis de textos indistintamente, porque ambos tienen el mismo significado. La minería y el análisis de textos se ocupan de extraer información de grandes volúmenes de datos textuales y convertirla en información práctica.
En ese sentido, análisis de texto y análisis de textos ambos comparten el mismo objetivo de analizar datos de texto no estructurados. Sin embargo, existen ligeras diferencias entre ambos términos. Esencialmente, el análisis de textos implica un análisis cualitativomientras que El análisis de texto implica resultados cuantitativos.
Por ejemplo, el análisis de texto de los mensajes de las redes sociales recopilará todos esos datos no estructurados y los clasificará en categorías. El modelo de análisis de texto puede crear un gráfico para visualizar la frecuencia con la que aparecen determinadas palabras y sus tendencias estacionales.
A continuación, el gestor realizará un análisis del texto e identificará qué mensajes de las redes sociales han dado resultados positivos o negativos, y qué pueden hacer al respecto.
Los modelos de análisis de texto (o análisis de texto) suelen combinar el análisis de texto y el análisis de texto, lo que hace que sus diferencias sean insignificantes. Por lo tanto, para evitar confusiones, nos referiremos al análisis de texto y al análisis de texto como la misma cosa.
Lo más importante es comprender cómo funcionan los modelos de análisis de texto y cómo puede aplicarlos para aumentar los resultados de su organización.
La minería de textos utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático para extraer información de los datos textuales. Aunque los tres conceptos se solapan a menudo en el campo de la ciencia de datos, todos tienen significados y enfoques diferentes.
Básicamente, el análisis de texto consiste en utilizar máquinas para procesar datos de texto no estructurados a gran escala. Al procesar los datos de texto, los modelos de análisis de texto utilizarán técnicas de PLN para producir resultados precisos.
Una de estas técnicas de PNL es el etiquetado de las partes de la oración, que será útil para posteriores análisis.
Las organizaciones también entrenarán continuamente los algoritmos de minería de textos alimentándolos con grandes volúmenes de texto. Mediante el entrenamiento constante y la alimentación de datos de texto, el algoritmo mejorará su precisión de análisis de texto y se mantendrá al día con la evolución del lenguaje.
El proceso de análisis de textos utiliza una mezcla de métodos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y aprendizaje automático. Por tanto, debes tener conocimientos de PLN y aprendizaje automático para crear un modelo de análisis de texto eficaz.
Existen varios tipos de modelos de análisis de texto, como los basados en reglas, los de aprendizaje automático y los híbridos. Estos enfoques afectarán al proceso global de análisis de textos y al nivel de implicación humana.
El enfoque más común en el análisis de textos y otros modelos de PNL es el basado en reglas. Antes incluso de crear un algoritmo de análisis de texto, primero hay que crear una lista de reglas. En esas listas (o conjuntos de datos), se documenta manualmente la asociación entre una palabra y una etiqueta.
A continuación, el algoritmo de análisis de texto procesará trozos de texto y clasificará las palabras según esas reglas predeterminadas. La forma de clasificar los textos depende de las necesidades de su organización.
Por ejemplo, puede asignar una etiqueta de spam a determinados emojis o palabras de un correo electrónico. Otro caso de uso de la clasificación de texto es asignar negativo a palabras como mal, terribley horrible.
Los modelos basados en reglas son sencillos y más fáciles de crear que los modelos de aprendizaje automático. Además, hay una colección de conjuntos de datos de código abierto en línea que puedes descargar e implementar en tu máquina de análisis de texto de forma gratuita.
Sin embargo, el análisis de texto basado en reglas puede producir resultados imprecisos al procesar frases ambiguas. Por ejemplo, frases que contienen sarcasmo, dialectos, memes y el contexto del mensaje. Además, añadir nuevas reglas al algoritmo es más difícil, lo que dificulta su ampliación en comparación con las alternativas de aprendizaje automático.
En los modelos de aprendizaje automático, el algoritmo se entrena alimentándolo con una gran cantidad de datos de texto. Estos datos se etiquetan previamente con los clasificadores pertinentes.
El ingeniero también debe asegurarse de que los datos de entrenamiento sean precisos y no estén sesgados. De lo contrario, el modelo de aprendizaje automático adquirirá estos malos hábitos y dará lugar a resultados inexactos.
Mediante la alimentación continua de datos preetiquetados, el modelo de aprendizaje automático podrá predecir y clasificar automáticamente entradas futuras con una precisión milimétrica. Como resultado, puede ampliar fácilmente el análisis de texto de aprendizaje automático y conseguir economías de escala.
Los modelos de aprendizaje automático también utilizan algoritmos Naive Bayes (un método probabilístico) y aprendizaje profundo para mejorar la precisión de sus análisis. Por tanto, cuanto más se entrene el modelo de aprendizaje automático, mejor será su rendimiento en la minería de textos de big data.
Sin embargo, la inversión inicial y el entrenamiento continuo de los modelos de aprendizaje automático pueden consumir muchos recursos. Por no hablar de la potencia informática necesaria para ejecutar los algoritmos de aprendizaje automático. La alimentación de conjuntos de datos imprecisos o sesgados también puede afectar a los resultados del análisis de texto.
Los modelos híbridos de análisis de texto combinan lo mejor de los modelos basados en reglas y de aprendizaje automático. Al combinar varios algoritmos basados en reglas y de aprendizaje automático, el modelo de análisis de texto puede producir los resultados más precisos.
Aunque los modelos híbridos producen los resultados más precisos, también son los que más inversión inicial y costes de mantenimiento conllevan.
El análisis de textos es un proceso metódico de recopilación, procesamiento y presentación de información práctica a partir de grandes cantidades de datos de texto. Aunque los distintos modelos abordan este proceso de forma diferente, los pasos generales del análisis de textos siguen siendo los mismos:
Antes de que la máquina de análisis de texto pueda analizar nada, primero debe tener una entrada de datos de texto. Estos datos de texto pueden ser no estructurados, semiestructurados o estructurados.
Los datos de texto no estructurados se refieren a todas las palabras que se pueden recopilar en línea y que no se han organizado en ninguna etiqueta.. Por ejemplo, comentarios en redes sociales, mensajes de texto y documentos enteros. Los datos no estructurados son datos desordenados, "salvajes", que no se han organizado.
Por otro lado, los datos de texto estructurados se refieren a textos que se han ordenado según determinados parámetros. Estos datos ya han sido etiquetados y se almacenan ordenadamente en sus respectivas carpetas. Algunos ejemplos empresariales habituales de datos estructurados son las transacciones de ventas, los detalles de inicio de sesión y la información demográfica.
Puede recopilar todos estos datos de texto a partir de fuentes internas y externas. Las fuentes internas se refieren a la recopilación de datos de bases de datos dentro de su organización y sus sistemas. Por el contrario, las fuentes de datos externas proceden de cualquier lugar fuera de su organización.
También puede utilizar la recogida de datos APIs en su pila para acelerar sus procesos de trabajo. Las API son básicamente integraciones que puede programar en otras aplicaciones y le permiten recoger datos de texto de esas aplicaciones.
Los datos internos se refieren a cualquier dato que recupere de su organización. Esto incluye todas las aplicaciones informáticas, documentos, sistemas y departamentos. Los datos de texto internos son un excelente punto de partida para la recopilación de datos por su disponibilidad inmediata y su rentabilidad.
Puede recopilar datos internos de su software CRM, correos electrónicos, informes analíticos de medios de comunicación propios, software de gestión del conocimiento y de otros departamentos de su organización. Busca en tu organización documentos (físicos y digitales), informes, respuestas a encuestas y cualquier otro medio que utilices para almacenar información textual.
Las fuentes internas de datos de texto pueden contener información no descubierta sobre sus clientes, pero a menudo están ocultas en silos. Por ejemplo, su equipo de atención al cliente puede tener valiosas cantidades de comentarios de los clientes que puede utilizar para realizar análisis de texto.
Pros de los datos de texto internos:
✅ Fácil de obtener
✅ Menos costoso
✅ Más específico y relevante para su organización
Contras de los datos de texto internos:
❌ Menor tamaño de la muestra
❌ Puede estar anticuado
Los datos externos se refieren a los datos que provienen de cualquier lugar fuera de su organización. Esto incluye redes sociales, reseñas de productos, contenidos generados por los usuarios, conjuntos de datos de código abierto y otros sitios web.
Esencialmente, existe una cantidad infinita de datos de texto externos disponibles: cada vez que alguien publica un comentario en las redes sociales, se crean datos de texto externos.
La mayor ventaja de los datos externos es su cantidad. Puedes obtener grandes cantidades de datos de texto para entrenar un modelo de análisis de texto.
Sin embargo, debe asegurarse de que estos datos son precisos y proceden de fuentes autorizadas. De lo contrario, su análisis de texto producirá resultados inexactos y, a su vez, decisiones equivocadas.
También puede integrar API de recopilación de datos en plataformas de redes sociales como Instagram, Twitter y Facebook. Las API te permitirán extraer rápidamente datos de texto como comentarios, biografías de perfiles, etc.
Pros de datos de texto externos:
✅ Grandes cantidades disponibles
✅ Puede comparar datos históricos a lo largo del tiempo
✅ API disponibles para facilitar la recogida
Contras de los datos de texto externos:
❌ Puede ser inexacta y/o estar obsoleta.
❌ Más caro y lento
El modelo de minería de textos no puede analizar los datos brutos sin procesar tal cual. Los datos de texto en bruto contienen ruido, como puntuaciones, palabras vacías y caracteres en diferentes casos.
Para nosotros, dar sentido a estos elementos es de sentido común, pero una máquina puede no interpretar el texto con sensatez. Por eso, para que la máquina comprenda más fácilmente los datos de texto en bruto, primero debe procesarlos mediante diversas técnicas de PNL:
La tokenización es el proceso de descomponer los datos de texto en unidades más pequeñas, denominadas tokens.. También es un aspecto crucial del preprocesamiento de textos en el análisis de textos y otros modelos de PNL.
Compartimentar documentos enteros de texto en tokens facilita su análisis por parte de la máquina. No es diferente de cómo procesamos el texto los humanos. Por ejemplo, es más fácil digerir este artículo del blog separándolo en capítulos, en lugar de leerlo todo de una vez.
Dependiendo de la tarea que tengamos entre manos, podemos tokenizar el texto por palabras (tokenización por palabras) o por frases (tokenización por frases). He aquí un ejemplo de tokenización por palabras para "La tokenización es el proceso de descomponer los datos de texto en unidades más pequeñas."
['tokenización', 'es', 'el', 'proceso', 'de', 'romper', 'abajo', 'crudo', 'texto', 'datos', 'en', 'más pequeño', 'unidades'].
El significado de una frase viene determinado por sus palabras y por cómo se relacionan entre sí, es decir, por las reglas gramaticales. La tokenización contribuye a este proceso permitiendo a la máquina interpretar textos individuales, sus definiciones y cómo forman el significado de toda la frase.
Parte de ese proceso de interpretación es el etiquetado de partes del discurso (POS tagging). Las partes de la oración son categorías léxicas asignadas a cada palabra del diccionario. Por ejemplo, sustantivos, adjetivos, verbos, conjunciones, etc.
Etiquetar partes de la oración en cada token es útil para comprender la relación semántica entre cada palabra. El etiquetado POS también ayuda en otras tareas de análisis de texto, como el reconocimiento de entidades con nombre (p. ej., California = Ubicación).
Tras separar las frases en tokens y etiquetar sus respectivas partes de la oración, la máquina de análisis de texto determinará la estructura sintáctica. En pocas palabras, la estructura sintáctica es la forma en que las cadenas de palabras de una frase se relacionan entre sí.
Los modelos de análisis de texto (y PNL) suelen crear un árbol de análisis para representar estas relaciones entre cada token. Este árbol de análisis es útil para determinar la semántica (significado) de una frase.
En otras palabras, ayuda al ordenador a entender los significados inferidos de un mensaje igual que lo haría un ser humano. Este paso es importante porque las palabras tienen distintas definiciones y cambian según el contexto y los dialectos regionales.
A modo de ilustración, comprendemos inmediatamente el significado de "la manzana cayó sobre la manzana" interpretando lo que "manzana" y "Manzana" significan. El análisis sintáctico es básicamente la forma que tiene una máquina de hacer lo mismo.
Otro aspecto importante para que un modelo de análisis de texto comprenda los datos textuales es la lematización y el stemming. Tanto la lematización como la derivación consisten en rastrear una palabra hasta su forma base. Dicho esto, hay una ligera diferencia en los planteamientos de ambos métodos a la hora de hacerlo.
El "stemming" sólo elimina los prefijos, sufijos e infijos de una palabra. Éstos son los "antes de", "-ing", y "-ed"de una palabra. Sin embargo, el stemming recorta ciegamente estos afijos sin tener en cuenta la morfología de la palabra, lo que a veces conduce a resultados horrendos.
Por otro lado, la lematización tiene en cuenta la morfología de una palabra (cómo se forma una palabra basándose en su etimología) al rastrear su forma raíz (también llamada lema).
He aquí un ejemplo para ilustrar la diferencia entre lematización y stemming:
Las stopwords son palabras comunes que aportan poca información semántica al conjunto de la frase. Por ejemplo, a, el, en, esetc. Al eliminar las palabras vacías, la máquina puede centrarse en las palabras más importantes de un texto y proporcionar análisis más precisos.
Aunque las palabras clave son útiles para limpiar los conjuntos de datos de texto, las palabras clave específicas que hay que eliminar dependen en gran medida de la tarea que se vaya a realizar. La eliminación de palabras clave también es útil para el filtrado de spam y el análisis de sentimientos.
Estas tareas no necesitan estas palabras adicionales y pueden beneficiarse de un conjunto de datos más pequeño para realizar análisis más rápidos y precisos.
La normalización de textos consiste en estandarizar las variaciones de una palabra en una sola forma. Hay muchas formas de expresar un término, sobre todo en Internet. Una forma común es acortar las palabras, como escribir "mañana" como "tmrw".
Aunque ambos términos comparten el mismo significado, las diferentes grafías pueden registrarse como cosas diferentes en el algoritmo, lo que da lugar a resultados de análisis distintos.
Algunos términos que requieren normalización son los números (uno, 1), los símbolos (y, &), el dinero ($, USD, dólares) y las abreviaturas (por qué, y). La normalización de textos es muy importante en el ámbito clínico, ya que los distintos facultativos se toman los textos clínicos de forma diferente.
Las minúsculas forman parte de la normalización del texto y consisten en convertir todas las mayúsculas a minúsculas. La mayoría de las minúsculas se aplican a entidades con nombre, como la conversión de "Canadá" en "Canadá". Las minúsculas y la normalización del texto simplifican el proceso de análisis de textos y, por tanto, mejoran los resultados finales.
La extracción y la clasificación de textos son dos grandes subtemas que tienen sus propios matices y técnicas. En general, la extracción de texto se refiere a técnicas de aprendizaje automático para extraer términos o frases importantes.
Una de estas tareas es la identificación de entidades con nombre, como marcas y personas. El reconocimiento de entidades con nombre es una tarea habitual del procesamiento del lenguaje natural, ya que básicamente indica qué tema es el más importante.
No sólo tiene que identificar entidades con nombre; la palabra concreta que desee extraer depende de las necesidades de su organización. Otras palabras que puede destacar son los aspectos del producto (por ejemplo, talla, precio, marca).
Por otro lado, la clasificación de texto se refiere a la categorización del texto extraído en etiquetas predefinidas. Por ejemplo, "Elon Musk" puede clasificarse como "Personas". También puede personalizar estas etiquetas según sus necesidades, por ejemplo por sentimiento (positivo, neutro, negativo) o por intención (interesado, spam, consulta, etc.).
Una vez que el modelo de análisis de texto ha procesado los datos, visualizará la información clave de alguna manera. La forma de presentar la información depende del software de análisis de texto específico.
Entre las formas más comunes en que el software de análisis de texto presenta información clave se incluyen las nubes de palabras y los gráficos de sentimiento. En este caso, Speak muestra a los usuarios el sentimiento general de los datos de texto y los temas predominantes de un vistazo.
Nuestro panel interactivo también le permite personalizar la categorización de los insights según sus necesidades. Además, nuestra base de datos centralizada le permite buscar cualquier palabra clave o tema en todos los medios y tipos de medios, ya sea audio, vídeo o texto.
En general, nuestra mediateca no sólo extrae con precisión información clave, sino que también está optimizada para facilitar las búsquedas y aumentar la eficacia operativa, la accesibilidad y la reducción de costes.
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La minería de textos es una máquina que proporciona datos valiosos a su organización. Sin embargo, la información sólo es útil cuando se interpreta con precisión y se utiliza de la manera adecuada. La interpretación de datos es en sí misma un tema amplio con muchas técnicas y casos prácticos.
Una interpretación errónea de los datos de un estudio de mercado puede dar lugar a costosos errores. Coors, una empresa consolidada en el sector cervecero, introdujo Rocky Mountain Sparkling Water en 1990. En aquel momento, el agua embotellada era un producto de moda, así que tenía sentido aprovecharlo.
Coors pensó que dejando su logotipo en el envase del agua embotellada podría aprovechar la reputación de su marca para aumentar las ventas.
Naturalmente, la gente se confundió y se preocupó por conducir después de consumir un producto que asociaban con la cerveza.
Quizás si Coors hubiera tenido la oportunidad de utilizar herramientas de análisis de texto en su momento para examinar mejor la correlación textual entre 'Coors', 'cervezayagua', podrían haber introducido un producto increíble en lugar de uno que descatalogaron poco después.
La minería de textos consiste en utilizar máquinas de PNL para procesar y extraer información de grandes cantidades de datos de texto no estructurados. A pesar de ser una innovación bastante reciente, muchas organizaciones están adoptando cada vez más la minería de textos en sus operaciones.
Independientemente del sector al que pertenezcan las organizaciones, hay 5 temas recurrentes en lo que respecta a las ventajas de la minería de textos:
Por muy bien que entrene a sus investigadores, es inevitable que se produzcan errores humanos. Estos errores se amplifican aún más cuando van acompañados de factores como el estrés emocional, las distracciones y la fatiga.
Los ordenadores tampoco son perfectos, pero son mucho más fiables a la hora de analizar un flujo constante de datos. Una razón de peso es que las máquinas no están limitadas por las restricciones humanas antes mencionadas.
Así, las herramientas de análisis de texto son eficaces en situaciones en las que los errores pueden acarrear costosas consecuencias. Un ejemplo sería el análisis de datos de texto en el sector sanitario, donde un diagnóstico inexacto puede provocar la pérdida de vidas humanas.
El análisis automatizado de textos puede procesar más datos a mayor velocidad que los investigadores humanos. Esto le permite conseguir economías de escala, aumentar su cuenta de resultados y mejorar el ROI.
Para ello, muchos investigadores utilizan el análisis de textos para procesar e identificar patrones a partir de cientos de formularios de opinión.
Del mismo modo, una mayor eficiencia abre la oportunidad de ampliar su negocio. Dado el enorme volumen de datos de texto no estructurados disponibles, un equipo de investigadores humanos podría tardar varios meses, o incluso años, en analizar todos esos datos.
En cambio, las herramientas de análisis de texto pueden procesar cientos de documentos de texto en un día. Ahora que las organizaciones pueden analizar la misma cantidad de corpus a una velocidad récord, pueden ampliar sus esfuerzos de investigación y mejorar drásticamente la productividad.
Gracias a los avances en PNL, IA y análisis de texto, ahora podemos recopilar y procesar grandes cantidades de datos de forma eficiente. Antes, el enorme volumen de datos no estructurados hacía que recopilarlos todos fuera casi imposible, por no hablar de analizarlos para obtener información.
Además, la cantidad de datos no estructurados se está disparando gracias al creciente número de usuarios de Internet y las redes sociales. El análisis de textos y el aprendizaje automático son la clave para acceder a estos datos cada vez más numerosos y transformarlos en información práctica.
El análisis de textos nos permite descubrir patrones en documentos de texto que pueden no ser obvios a primera vista. Además, la gran cantidad de documentos de texto que hay que procesar aumenta el ruido y dificulta la identificación de tendencias subyacentes.
Por ejemplo, el análisis de textos nos permite identificar las palabras clave predominantes en un documento de texto. Con esa información en la mano, puede tomar decisiones más informadas y satisfacer las necesidades de sus clientes con mayor eficacia.
El análisis de textos puede realizarse mediante muchos métodos y técnicas. Las distintas organizaciones utilizan técnicas diferentes en función de sus necesidades. Cada software de análisis de texto también ofrece funciones diferentes.
Naturalmente, las herramientas más potentes son más caras, así que asegúrese de evaluar primero sus necesidades antes de suscribirse a cualquier servicio. Para que tenga una idea más clara de cómo aprovechar el análisis de texto en su organización, le mostraremos cinco técnicas habituales de análisis de texto que son:
El análisis de sentimiento es el proceso de analizar un documento de texto y determinar su polaridad (positiva, neutra, negativa). También puede utilizar el análisis de sentimientos para reconocer emociones a partir de datos de texto. Estas emociones pueden ser feliz, triste, enfadadoo inseguro.
El análisis del sentimiento es también la técnica más utilizada en el análisis de textos, y a menudo se acompañan mutuamente debido a su naturaleza similar. Al analizar el sentimiento de un corpus de texto, se puede profundizar en los significados subyacentes de un mensaje y averiguar por qué ellos lo dijeron.
El reconocimiento de entidades con nombre consiste en detectar entidades con nombre y etiquetarlas según sus categorías respectivas. Por ejemplo, categorizar "Tom Cruise" como "Personas" y "Washington" como "Lugar".
Una ventaja del reconocimiento de entidades con nombre es que permite asignar rápidamente un tema a un documento de texto, como los artículos de un blog. A modo de ejemplo, las entidades recurrentes (por ejemplo, Michael Jordan) indican un interés por un tema determinado (por ejemplo, baloncesto, NBA).
Las publicaciones de noticias y los sitios de comercio electrónico ya utilizan esta tecnología para ofrecer recomendaciones de productos relevantes. De hecho, McKinsey informó de que Las recomendaciones de Amazon impulsan hasta 35% de sus ventas.
Para comprender mejor cómo funcionan el análisis de sentimientos y la NER, pruebe nuestras herramientas de análisis de texto.
Similar a NER, El análisis temático consiste en identificar las palabras recurrentes y sus categorías asociadas. A continuación, el algoritmo asignará un tema a esos datos de texto.
Por ejemplo, el baloncesto: las menciones repetidas a jugadores de baloncesto y términos relacionados indican que el texto habla de baloncesto.
El análisis temático pone de manifiesto las áreas importantes en las que debe centrarse. Por ejemplo, si los clientes mencionan con frecuencia el servicio de atención al cliente, es señal de que quizá debería mejorar su CRM.
El análisis temático también proporciona información sobre las actividades, intereses y opiniones (AIO) de sus clientes. Con estos datos, podrá elaborar estrategias de marketing más eficaces dirigidas a sus temas de interés.
Otras aplicaciones del análisis de temas incluyen etiquetar una categoría a los mensajes entrantes (por ejemplo, spam), que resulta útil en el marketing por correo electrónico y el servicio de atención al cliente.
La frecuencia de palabras es una técnica sencilla de análisis de textos, y básicamente identifica el recuento de palabras de una palabra o entidad con nombre. Naturalmente, una palabra que se repite con frecuencia denota mayor importancia.
También conocido como agrupación de textos, La agrupación de palabras consiste en organizar las palabras que aparecen frecuentemente unas junto a otras. Algunos ejemplos comunes son la agrupación de "bien", "mal", y "atención al cliente".
La agrupación de palabras permite filtrar rápidamente los temas importantes de grandes volúmenes de datos de texto, lo que supone un ahorro de tiempo y esfuerzo.
Recapitulemos: el análisis de textos se refiere al procesamiento automático de grandes cantidades de datos de texto no estructurados de forma rápida y eficaz. El análisis de textos incluye varias técnicas, como el análisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades con nombre, el análisis de temas y la frecuencia de palabras.
Pero, ¿cómo puede aplicar exactamente el análisis de textos en función de sus necesidades específicas? Para que se haga una idea, le ofrecemos seis aplicaciones del análisis de textos:
Gestionar una cuenta en las redes sociales es agotador e implica analizar datos, responder a mensajes, mantenerse al día de las tendencias, crear contenidos, etcétera. Estas tareas son importantes, pero dificultan la ampliación de los esfuerzos de gestión estratégica de reuniones, sobre todo cuando se amplían a otras redes sociales.
Con el análisis de texto, puede automatizar algunas de esas tareas, como la recopilación de datos y la supervisión de marcas. Como las redes sociales están repletas de datos de texto no estructurados, puedes extraer fácilmente todo tipo de información.
Por ejemplo, puedes extraer y analizar Tweets para determinar los temas o palabras clave que son tendencia. Una vez que hayas encontrado un grupo de temas, puedes elaborar estrategias de contenido en torno a ellos y aumentar la participación.
También puede utilizar el análisis de texto para la gestión de la reputación y la supervisión de la marca. Las quejas de los clientes tienen fácil solución, pero si no se controlan, pueden convertirse en una crisis de relaciones públicas y costarle millones de dólares y valor de vida del cliente.
Con las herramientas de análisis de texto, puede identificar rápidamente los comentarios negativos en las redes sociales y abordarlos de inmediato. Al mismo tiempo, también puedes aprovechar los comentarios positivos para mejorar la experiencia de tus clientes con tu marca.
El éxito de su organización está directamente relacionado con lo bien que entienda a sus clientes.
No se trata sólo de sus datos demográficos y psicográficos, sino que hay que comprender a fondo lo que los consumidores piensan de su marca y de su oferta comercial. Ahí es donde entra en juego la Voz del Cliente.
La voz del cliente se refiere a lo que los clientes dicen sobre sus productos y servicios. Más concretamente, comprender sus experiencias, expectativas y preferencias.
Hay muchas formas de recopilar VOC, siendo las más comunes las redes sociales, las encuestas, los correos electrónicos y el comportamiento de compra. Estas fuentes proporcionan gran cantidad de datos y son fácilmente accesibles.
Sin embargo, no basta con recopilar información: los datos deben transformarse en información para ser útiles. La analítica de textos y el análisis de sentimientos profundizan en la búsqueda de información. por qué los consumidores hablan de un tema determinado.
El análisis de texto permite identificar las palabras clave y los temas predominantes en un conjunto de datos. A continuación, mediante herramientas de análisis de opiniones, puede determinar qué piensan los clientes sobre ese tema. Por ejemplo, identificar que los clientes tienen un sentimiento negativo hacia el precio de su producto.
Una vez que el análisis del texto haya puesto de manifiesto los aspectos que hay que mejorar, podrá concentrar sus recursos en ellos.
La investigación de mercado va de la mano del descubrimiento del COV. La recopilación de datos es una parte importante del proceso de estudio de mercado y requiere una muestra de tamaño considerable. De lo contrario, simplemente no habrá datos suficientes para fundamentar la toma de decisiones.
Al mismo tiempo, la cantidad de datos que hay que analizar puede resultar abrumadora para el ser humano. Los modelos de análisis de textos pueden procesar cientos de conjuntos de datos de texto e identificar tendencias y patrones.
Como resultado, los investigadores pueden obtener una visión holística de lo que dicen los clientes y mejorar la toma de decisiones.
También puedes aprovechar el análisis de texto en la investigación de la competencia analizando lo que sus clientes dicen de ellos. ¿Tienen lagunas en su servicio de atención al cliente? ¿O quizá no satisfacen ciertas necesidades de los clientes?
Toda esta información es crucial para mejorar su estrategia empresarial, y puede muy bien ser el factor decisivo entre usted y sus competidores.
La obtención de clientes potenciales de alta calidad puede llevar mucho tiempo y suele ser la parte más difícil de la generación de clientes potenciales. Entre otras cosas, hay que crear presentaciones en frío, reunirse con posibles clientes potenciales e identificar fuentes de clientes potenciales.
Como resultado, se pierde un tiempo precioso en tareas administrativas que, a su vez, afectan a los resultados finales. Los modelos de análisis de texto automatizarán todas las tareas serviles y mejorarán los procesos del embudo de ventas.
Por ejemplo, etiquetando frases en transcripciones de llamadas y analizando la prominencia de esos términos etiquetados. Si los prospectos fracasados tienen una correlación con, por ejemplo, la seguridad, entonces es el momento de investigarlo.
Otras formas de obtener clientes potenciales son las redes sociales, la aplicación más común para el análisis de texto. Basta con ejecutar el modelo de análisis de texto en los mensajes de las redes sociales y seleccionar los que expresan intención de compra. A continuación, puede centrar sus esfuerzos en estos clientes potenciales de alta calidad en lugar de limitarse a llamar en frío a un cliente potencial.
Incluso puede ejecutar su modelo de análisis de texto a través de su CRM para atender mejor a sus clientes actuales. Por ejemplo, identificando patrones entre clientes descontentos y satisfechos.
Trabajar en el sector sanitario es uno de los empleos más difíciles, no sólo por los conocimientos técnicos necesarios, sino por el esfuerzo de documentar, organizar y clasificar los datos de texto.
Desde historiales médicos de pacientes, registros de diagnósticos, registros de transcripciones... el número de documentos de texto que se crean cada día roza lo inabarcable.
Afortunadamente, como ocurre con todos los datos de texto, se puede ejecutar un modelo de análisis de texto a través de ellos. Esto abre un mundo de ventajas, ya que los profesionales sanitarios pueden automatizar tareas, lo que les permite dedicar más tiempo a sus pacientes.
Una aplicación del análisis de textos en la atención sanitaria es la utilización de la NER para clasificar términos específicos según sus categorías, como "insulina" y "tratamiento". Puede personalizar estos términos y sus categorías según sus necesidades específicas.
Aparte de los fines administrativos, el análisis de textos también le proporciona una visión holística de la trayectoria sanitaria de un paciente. Al destacar patrones en los historiales médicos, puede ofrecer un diagnóstico más preciso a futuros pacientes.
Los educadores pueden beneficiarse del análisis de textos aumentando la eficacia operativa. Los centros educativos manejan cantidades ingentes de datos de texto, como hojas de examen, comentarios de los alumnos, correos electrónicos, horarios, expedientes de los estudiantes, etc.
Una aplicación es ejecutar un modelo de análisis de texto a través de los formularios de opinión de los estudiantes e identificar tendencias y patrones. Al descubrir las principales preocupaciones y abordarlas, podrá aumentar las tasas de respuesta a las encuestas y, en última instancia, la permanencia de los estudiantes.
También los estudiantes pueden beneficiarse de la analítica de textos, especialmente los que cursan estudios superiores. Los estudiantes de máster y doctorado que trabajan en su tesis pueden verse abrumados por docenas o incluso cientos de transcripciones de entrevistas.
Revisar estas transcripciones puede llevar horas y dejarte fatigado. Con las herramientas de análisis de texto, puedes extraer rápidamente los puntos clave de las transcripciones y utilizarlos en tu tesis.
Si le interesa saber más sobre el análisis de textos, hemos recopilado una lista de recursos útiles que puede explorar.
Estos recursos son magníficos si quiere experimentar con la creación de su propio modelo de análisis de texto, o si simplemente quiere aprender más sobre el tema.
Si quieres construir un modelo de análisis de texto, deberías familiarizarte con Python NLTK y R. Son algunos de los lenguajes de programación más comunes en el análisis de texto y en la PNL.
Dado que Python y R son algunos de los lenguajes de programación más comunes, su próspera comunidad ha creado un amplio conjunto de recursos. Estos recursos incluyen tutoriales en vídeo, conjuntos de datos, cursos en línea, foros y mucho más.
La mayoría de estos recursos están disponibles en línea de forma gratuita. En otras palabras, ahora cualquiera puede aprender procesamiento del lenguaje natural y análisis de textos cómodamente desde su casa.
Todo lo que necesitas es un portátil que funcione, determinación y seguir leyendo sobre nuestros recursos recomendados de análisis de texto.
Te recomendamos que sigas este tutorial de análisis de texto de Datacamp. Datacamp es una plataforma online para aprender casi todo sobre ciencia de datos, y muchos de sus cursos están creados pensando en los principiantes.
Uno de estos tutoriales es Análisis de texto para principiantes con NLTK. Aunque el análisis de textos (y la ciencia de datos en general) es un tema complicado, este tutorial lo divide en secciones sencillas que incluso los novatos en programación pueden entender.
Además, el tutorial incluye códigos que se pueden copiar y pegar para facilitar el aprendizaje. Una vez que hayas mejorado en el análisis de textos, podrás aplicar tus nuevos conocimientos a proyectos reales de Datacamp. Por ejemplo, datos de minería de textos de Jeopardy...el programa de juegos.
Los modelos de análisis de textos deben alimentarse con un gran número de conjuntos de datos de entrenamiento precisos. Los algoritmos de aprendizaje automático aprenden igual que los humanos: cuanta más información consumen, más rápido mejoran.
Recomendamos esta lista de colecciones de conjuntos de datos elaborada por UCI ICS, la 25ª escuela de informática de Estados Unidos.
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Aparte de los tutoriales mencionados, también hay cursos en línea y series de vídeos disponibles para avanzar en tu aprendizaje. Estos cursos varían en costes y requisitos previos.
Si es totalmente nuevo en el análisis de textos, le recomendamos lo siguiente Serie de vídeos en YouTube de Dave Langer de Data Science Dojo. Se trata de una completa lista de reproducción de 12 vídeos que abarca desde conceptos introductorios hasta cálculos matemáticos avanzados.
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Una vez que haya establecido sus fundamentos en el aprendizaje automático y PNL, puede avanzar a este Curso de PNL de Stanford Online. Dado que la clasificación de textos va de la mano con el procesamiento del lenguaje natural, aprender PNL será beneficioso, especialmente si estás siguiendo una carrera en la ciencia de datos.
Dicho esto, el curso de Stanford Online tiene ciertos requisitos previos que debes cumplir antes de matricularte. Al finalizar el curso, obtendrás un certificado que podrás utilizar para mejorar tu CV.
El análisis de textos es el proceso de transformar grandes cantidades de texto no estructurado en datos cuantitativos antes de extraer de ellos información clave. Utiliza técnicas de PLN comunes, como el reconocimiento de entidades con nombre y el sentimiento, para proporcionar información procesable que beneficie a su organización.
A la luz de los recientes avances tecnológicos y de la actual Cuarta Revolución IndustrialEl análisis de texto y los modelos de aprendizaje automático de PNL son ya soluciones de uso cotidiano en las organizaciones. El feroz mundo del marketing se ha vuelto aún más intenso a medida que las empresas luchan por encontrar formas de competir entre sí.
Además, la cantidad de datos no hace sino aumentar a medida que nuevas plataformas de medios sociales como TikTok se extienden y amplían su base de usuarios.
Con todos esos datos no estructurados sin utilizar en línea y las herramientas de análisis de texto disponibles, una cosa parece cierta: el análisis eficaz de los datos es ahora una ventaja fundamental viable para que las empresas se diferencien de la competencia.
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