L'analyse de texte est un aspect majeur du traitement du langage naturel et consiste à extraire automatiquement des informations à partir de quantités massives de données textuelles non structurées.
Étant donné que l'analyse de texte s'appuie davantage sur l'apprentissage automatique que sur le travail humain, il existe de nombreuses applications pour les organisations dans pratiquement tous les secteurs d'activité.
L'analyse de texte est également couramment associée à transcription des données pour des processus de travail transparents. Tout d'abord, l'outil de transcription des données convertit les enregistrements audio de recherche qualitative en transcriptions textuelles. Ensuite, l'outil d'analyse de texte traitera l'ensemble des données et mettra en évidence les sujets ou les sentiments récurrents.
Ceci étant dit, des études montrent que seuls 18% des organisations tirent parti des données non structurées ce qui est significatif puisque jusqu'à 90% de toutes les données sont non structurées. En d'autres termes, il existe une énorme opportunité pour vous de capitaliser sur cette richesse de données inexploitées et de vous démarquer de vos concurrents.
Aussi puissante que puisse être l'analyse de texte, la qualité d'un travailleur dépend de son outil, ou plus précisément de sa maîtrise de l'outil en question.
Pour tirer efficacement parti de l'analyse de texte, il faut d'abord en comprendre les rouages : qu'est-ce que l'analyse de texte, comment elle fonctionne et comment vous pouvez en tirer parti pour votre organisation.
L'analyse de texte utilise des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour analyser rapidement des morceaux de données textuelles. Ces données textuelles non structurées, semi-structurées et structurées se présentent sous de nombreuses formes.
Les messages des médias sociaux, les enquêtes marketing, les évaluations de produits et les courriels sont autant d'exemples de données textuelles utiles.
Grâce à l'analyse de texte, les organisations peuvent traiter et extraire des informations exploitables à partir d'énormes quantités de données textuelles.
Ceci est important car l'analyse de texte est un moyen cohérent et efficace de minimiser les erreurs et la partialité des chercheurs.
Les informations spécifiques à extraire dépendent de vos besoins. Parmi les exemples d'utilisation de l'analyse de texte, on peut citer le tri des courriels indésirables, l'identification des sujets les plus courants et la surveillance de la réputation d'une marque.
On utilise souvent les termes l'exploration de texte et analyse de texte Les termes "text mining" et "text analysis" sont interchangeables, car ils ont tous deux la même signification. Le text mining et l'analyse de texte visent à extraire des informations à partir de grands volumes de données textuelles, puis à convertir ces informations en informations exploitables.
En ce sens, analyse de texte et analyse de texte ont tous deux pour objectif d'analyser des données textuelles non structurées. Cependant, il existe de légères différences entre les deux termes. Essentiellement, l'analyse de texte implique une analyse qualitativeconsidérant que l'analyse de texte implique des résultats quantitatifs.
Par exemple, l'analyse textuelle des messages des médias sociaux rassemblera toutes ces données non structurées et les classera par catégories. Le modèle d'analyse de texte peut créer un graphique pour visualiser la fréquence d'apparition de certains mots et leurs tendances saisonnières.
Ensuite, le gestionnaire procédera à une analyse de texte et identifiera les messages des médias sociaux qui ont donné lieu à des résultats positifs ou négatifs, et ce qu'il peut faire à ce sujet.
Les modèles d'analyse de texte (ou d'analyse de texte) combinent souvent l'analyse de texte et l'analyse de texte, ce qui rend leurs différences insignifiantes. Par conséquent, pour éviter toute confusion, nous ferons référence à l'analyse de texte et à l'analyse de texte comme s'il s'agissait de la même chose.
Ce qui est plus important, c'est de comprendre comment fonctionnent les modèles d'analyse de texte et comment vous pouvez les appliquer pour améliorer les résultats de votre organisation.
L'exploration de texte utilise des techniques de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatique pour extraire des informations des données textuelles. Bien que ces trois notions se recoupent souvent dans le domaine de la science des données, elles ont toutes des significations et des objectifs différents.
L'analyse de texte consiste essentiellement à utiliser des machines pour traiter des données textuelles non structurées à grande échelle. Lors du traitement des données textuelles, les modèles d'analyse de texte utilisent des techniques NLP pour produire des résultats précis.
L'une de ces techniques NLP consiste à étiqueter les parties du discours d'une phrase, ce qui sera utile pour les analyses ultérieures.
Les organisations formeront également en permanence les algorithmes de text mining en les alimentant avec de grands volumes de texte. Grâce à l'entraînement et à l'alimentation constants en données textuelles, l'algorithme améliorera la précision de son analyse de texte et suivra l'évolution du langage.
Le processus d'analyse de texte utilise un mélange de méthodes de traitement du langage naturel (NLP) et d'apprentissage automatique. C'est pourquoi vous devez avoir des connaissances en traitement du langage naturel et en apprentissage automatique pour élaborer un modèle d'analyse de texte efficace.
Il existe plusieurs types de modèles d'analyse de texte, notamment les modèles basés sur des règles, les modèles d'apprentissage automatique et les modèles hybrides. Ces approches auront une incidence sur le processus global d'analyse de texte et sur le niveau d'implication humaine.
L'approche la plus courante en matière d'analyse de texte et d'autres modèles NLP est l'approche basée sur des règles. Avant même de créer un algorithme d'analyse de texte, il faut d'abord créer une liste de règles. Dans ces listes (ou ensembles de données), vous documentez manuellement l'association entre un mot et une étiquette.
L'algorithme d'analyse de texte traitera ensuite les morceaux de texte et classera les mots en fonction de ces règles prédéterminées. La façon dont vous catégorisez les textes dépend des besoins de votre organisation.
Par exemple, vous pouvez attribuer une balise spam à certains emojis ou mots d'un courriel. Un autre cas d'utilisation de la classification de texte est l'attribution d'une balise négatif à des mots tels que mauvais, terribleet terrible.
Les modèles basés sur des règles sont simples et plus faciles à créer que les modèles d'apprentissage automatique. De plus, il existe en ligne une collection d'ensembles de données libres que vous pouvez télécharger et mettre en œuvre gratuitement dans votre machine d'analyse de texte.
Cependant, l'analyse de texte basée sur des règles peut produire des résultats inexacts lors du traitement de phrases ambiguës. Par exemple, les phrases contenant des sarcasmes, des dialectes, des mèmes et le contexte du message. En outre, il est plus difficile d'ajouter de nouvelles règles à l'algorithme, ce qui le rend plus difficilement extensible que les solutions d'apprentissage automatique.
Dans les modèles d'apprentissage automatique, vous entraînez l'algorithme en lui fournissant une grande quantité de données textuelles. Ces données sont pré-étiquetées avec les classificateurs appropriés.
L'ingénieur doit également s'assurer que les données d'apprentissage sont exactes et exemptes de biais. Si ce n'est pas le cas, le modèle d'apprentissage automatique prendra ces mauvaises habitudes et donnera des résultats inexacts.
Grâce à l'alimentation continue en données pré-étiquetées, le modèle d'apprentissage automatique sera en mesure de prédire et de classer automatiquement les données futures avec une grande précision. Par conséquent, vous pouvez facilement faire évoluer l'analyse de texte par apprentissage automatique et réaliser des économies d'échelle.
Les modèles d'apprentissage automatique utilisent également les algorithmes Naive Bayes (une méthode probabiliste) et l'apprentissage profond pour améliorer la précision de leur analyse. Ainsi, plus vous entraînez le modèle d'apprentissage automatique, plus il devient performant dans le domaine de l'exploration de textes à partir de données massives.
Cependant, l'investissement initial et l'entraînement continu des modèles d'apprentissage automatique peuvent être lourds en ressources. Sans parler de la puissance de calcul nécessaire à l'exécution des algorithmes d'apprentissage automatique. L'alimentation d'ensembles de données inexacts ou biaisés peut également affecter les résultats de l'analyse de texte.
Les modèles hybrides d'analyse de texte combinent le meilleur des modèles basés sur des règles et des modèles d'apprentissage automatique. En combinant divers algorithmes basés sur des règles et des algorithmes d'apprentissage automatique, le modèle d'analyse de texte peut produire les résultats les plus précis.
Si les modèles hybrides produisent les résultats les plus précis, ils entraînent également les investissements initiaux et les coûts de maintenance les plus élevés.
L'analyse de texte est un processus méthodique de collecte, de traitement et de présentation d'informations exploitables à partir de grandes quantités de données textuelles. Bien que les modèles abordent ce processus différemment, les étapes générales de l'analyse de texte restent les mêmes :
Avant que la machine d'analyse de texte ne puisse analyser quoi que ce soit, elle doit d'abord recevoir des données textuelles en entrée. Ces données textuelles peuvent être non structurées, semi-structurées ou structurées.
Les données textuelles non structurées désignent tous les mots que vous pouvez trouver en ligne et qui n'ont pas été organisés sous forme d'étiquettes.. Par exemple, les commentaires sur les médias sociaux, les messages textuels et des documents entiers. Les données non structurées sont des données désordonnées, "sauvages", qui n'ont pas été organisées.
D'autre part, les données textuelles structurées se réfèrent à des textes qui ont été organisés selon certains paramètres. Ces données ont déjà été étiquetées et sont soigneusement stockées dans leurs dossiers respectifs. Les transactions commerciales, les détails de connexion et les informations démographiques sont des exemples courants de données structurées.
Vous pouvez recueillir toutes ces données textuelles à partir de sources internes et externes. Les sources internes font référence à la collecte de données à partir de bases de données au sein de votre organisation et de ses systèmes. À l'inverse, les sources de données externes proviennent de n'importe où en dehors de votre organisation.
Vous pouvez également utiliser la collecte de données API dans votre pile afin d'accélérer vos processus de travail. Les API sont essentiellement intégrations que vous pouvez programmer dans d'autres applications et qui vous permettent de collecter des données textuelles à partir de ces applications.
Les données internes sont toutes les données que vous récupérez au sein de votre organisation. Cela comprend toutes les applications informatiques, les documents, les systèmes et les services. Les données textuelles internes constituent un excellent point de départ pour la collecte de données en raison de leur disponibilité immédiate et de leur rentabilité.
Vous pouvez recueillir des données internes à partir de votre logiciel de gestion de la relation client (CRM), de vos courriels, de vos rapports d'analyse des médias détenus, de votre logiciel de gestion des connaissances et d'autres services de votre organisation. Recherchez dans votre organisation les documents (physiques et numériques), les rapports, les réponses aux enquêtes et tout autre support que vous utilisez pour stocker des informations textuelles.
Les sources internes de données textuelles peuvent contenir des informations inédites sur vos clients, mais elles sont souvent dissimulées dans des silos. Par exemple, votre équipe de service à la clientèle peut disposer d'un grand nombre de commentaires de clients que vous pouvez utiliser pour effectuer une analyse de texte.
Avantages des données textuelles internes :
✅ Facile à obtenir
✅ Moins cher
✅ Plus spécifique et plus pertinent pour votre organisation
Cons des données textuelles internes :
❌ Taille de l'échantillon plus petite
❌ Peut être obsolète
Les données externes sont des données qui proviennent de n'importe où en dehors de votre organisation. Il s'agit notamment des médias sociaux, des avis sur les produits, du contenu généré par les utilisateurs, des ensembles de données à source ouverte et d'autres sites web.
Il existe une quantité infinie de données textuelles externes - chaque fois qu'une personne publie un commentaire sur les médias sociaux, des données textuelles externes sont créées.
Le plus grand avantage des données externes est leur quantité. Vous pouvez obtenir de grandes quantités de données textuelles pour former un modèle d'analyse de texte.
Toutefois, vous devez vous assurer que ces données sont exactes et proviennent de sources faisant autorité. Si ce n'est pas le cas, votre analyse de texte produira des résultats inexacts et, par conséquent, des décisions erronées.
Vous pouvez également intégrer des API de collecte de données dans les plateformes de médias sociaux telles qu'Instagram, Twitter et Facebook. Ces API vous permettront d'extraire rapidement des données textuelles telles que des commentaires, des biographies de profil, etc.
Avantages des données textuelles externes :
✅ De grandes quantités disponibles
✅ Possibilité de comparer des données historiques dans le temps
✅ API disponibles pour faciliter la collecte
Cons de données textuelles externes :
Peut être imprécis et/ou obsolète
❌ Plus coûteux et plus long à mettre en œuvre
Le modèle d'exploration de texte ne peut pas analyser les données brutes non traitées telles qu'elles sont. Les données textuelles brutes contiennent des parasites tels que des ponctuations, des mots vides et des caractères dans différents cas.
Pour nous, donner un sens à ces éléments relève du bon sens, mais une machine peut ne pas interpréter le texte de manière sensée. Pour que la machine comprenne plus facilement les données textuelles brutes, elle doit d'abord traiter les données à l'aide de diverses techniques NLP :
La tokenisation est le processus de décomposition des données textuelles brutes en unités plus petites que l'on appelle des tokens.. Il s'agit également d'un aspect crucial du prétraitement du texte dans les modèles d'analyse de texte et autres modèles NLP.
Le fait de compartimenter des documents entiers de texte en jetons facilite l'analyse par la machine. Ce n'est pas différent de la façon dont les humains traitent le texte. Par exemple, il est plus facile d'assimiler cet article de blog en le divisant en chapitres, plutôt que de le parcourir en une seule fois.
En fonction de la tâche à accomplir, nous pouvons tokéniser le texte par mots (tokénisation de mots) ou par phrases (tokénisation de phrases). Voici un exemple de ce à quoi ressemble la tokenisation des mots pour "La tokenisation est le processus de décomposition des données textuelles brutes en unités plus petites."
["tokenization", "is", "the", "process", "of", "breaking", "down", "raw", "text", "data", "into", "smaller", "units"].
Le sens d'une phrase est déterminé par ses mots et la manière dont ils sont liés les uns aux autres, c'est-à-dire par les règles grammaticales. La tokenisation facilite ce processus en permettant à la machine d'interpréter les textes individuels, leurs définitions et la façon dont ils forment le sens de la phrase entière.
Une partie de ce processus d'interprétation est l'étiquetage des parties du discours (POS tagging). Les parties du discours sont des catégories lexicales attribuées à chaque mot du dictionnaire. Par exemple, les noms, les adjectifs, les verbes, les conjonctions, etc.
L'étiquetage des parties du discours pour chaque mot est utile pour comprendre la relation sémantique entre chaque mot. L'étiquetage POS est également utile pour d'autres tâches d'analyse de texte telles que la reconnaissance des entités nommées (par exemple, Californie = Lieu).
Après avoir séparé les phrases en jetons et étiqueté leurs parties du discours respectives, la machine d'analyse de texte détermine la structure syntaxique. En termes simples, la structure syntaxique est la manière dont les chaînes de mots d'une phrase sont liées les unes aux autres.
Les modèles d'analyse de texte (et de NLP) créent souvent un arbre d'analyse pour représenter ces relations entre chaque jeton. Cet arbre d'analyse est utile pour déterminer la sémantique (le sens) d'une phrase.
En d'autres termes, elle aide l'ordinateur à comprendre les significations déduites d'un message, comme le ferait un être humain. Cette étape est importante car les mots ont des définitions différentes et changent en fonction du contexte et des dialectes régionaux.
A titre d'illustration, nous comprenons immédiatement la signification de "la pomme tombée sur la Pomme"en interprétant ce que "pomme" et "Pomme". L'analyse syntaxique est essentiellement une façon pour une machine de faire la même chose.
Un autre aspect important de la compréhension des données textuelles par un modèle d'analyse de texte est la lemmatisation et le stemming. La lemmatisation et le stemming consistent tous deux à retracer un mot jusqu'à sa forme de base. Cela dit, il existe une légère différence entre les deux méthodes.
Le stemming ne supprime que les préfixes, les suffixes et les infixes d'un mot. Ce sont les "pré", "-ing", et "-ed"d'un mot. Cependant, le stemming élimine aveuglément ces affixes sans tenir compte de la morphologie du mot, ce qui conduit parfois à des résultats épouvantables.
D'autre part, la lemmatisation prend en compte la morphologie d'un mot (comment un mot est formé sur la base de son étymologie) lorsqu'elle retrace la forme de sa racine (également appelée lemme).
Voici un exemple qui illustre la différence entre la lemmatisation et le stemming :
Les mots vides sont des mots courants qui apportent peu d'informations sémantiques à l'ensemble de la phrase. En voici un exemple, a, les, à, estetc. En éliminant les mots vides, la machine peut se concentrer sur les mots plus importants d'un texte et fournir des analyses plus précises.
Si les mots d'arrêt sont utiles pour nettoyer les ensembles de données textuelles, les mots d'arrêt spécifiques à supprimer dépendent fortement de la tâche à accomplir. La suppression des mots d'arrêt est également utile pour le filtrage des spams et l'analyse des sentiments.
Ces tâches n'ont pas besoin de ces mots supplémentaires et peuvent bénéficier d'un ensemble de données plus petit pour des analyses plus rapides et plus précises.
La normalisation des textes consiste à standardiser les variations d'un mot en une seule forme. Il existe de nombreuses façons d'exprimer un terme, en particulier en ligne. L'une d'entre elles consiste à abréger les mots, par exemple en écrivant "demain" comme "tmrw".
Bien que les deux termes aient la même signification, les différentes orthographes peuvent être enregistrées comme des choses différentes dans l'algorithme, ce qui entraîne des résultats d'analyse différents.
Parmi les termes qui doivent être normalisés figurent les chiffres (un, 1), les symboles (et, &), l'argent ($, USD, dollars) et les abréviations (pourquoi, y). La normalisation des textes est très importante dans le domaine clinique, car les praticiens médicaux interprètent différemment les textes cliniques.
La mise en minuscules fait partie de la normalisation du texte et consiste à convertir toutes les lettres majuscules en minuscules. La plupart des minuscules sont appliquées aux entités nommées, par exemple en convertissant "Canada" en "Canada". La minuscule et la normalisation du texte simplifient le processus d'analyse de texte et améliorent ainsi les résultats finaux.
L'extraction de texte et la classification de texte sont deux grands sous-thèmes qui ont leurs propres nuances et techniques. En règle générale, l'extraction de texte fait référence à des techniques d'apprentissage automatique permettant d'extraire des termes ou des phrases importants.
L'une de ces tâches consiste à identifier les entités nommées, telles que les marques et les personnes. La reconnaissance des entités nommées est une tâche courante de traitement du langage naturel, car elle permet de savoir quel est le sujet le plus important.
Vous ne devez pas seulement identifier les entités nommées ; le mot spécifique que vous souhaitez extraire dépend des besoins de votre organisation. Parmi les autres mots que vous pouvez mettre en évidence, citons les aspects liés aux produits (par exemple, la taille, le prix, la marque, etc.).
D'autre part, la classification des textes consiste à classer le texte extrait en fonction de balises prédéfinies. Par exemple, "Elon Musk"peut être classé comme "Les personnes". Vous pouvez également personnaliser ces balises en fonction de vos besoins, par exemple par sentiment (positif, neutre, négatif) ou par intention (intéressé, spam, requête, etc.).
Une fois que le modèle d'analyse de texte a traité les données, il visualise les informations clés d'une manière ou d'une autre. La manière dont les informations sont présentées dépend de votre logiciel d'analyse de texte.
Les logiciels d'analyse de texte présentent souvent des informations clés sous forme de nuages de mots et de graphiques de sentiments. Dans le cas présent, Speak montre aux utilisateurs le sentiment général des données textuelles et les thèmes dominants en un coup d'œil.
Notre tableau de bord interactif vous permet également de personnaliser la catégorisation des informations en fonction de vos besoins. En outre, notre base de données centralisée vous permet de rechercher n'importe quel mot-clé ou sujet dans tous les médias et types de médias, qu'il s'agisse d'audio, de vidéo ou de texte.
Dans l'ensemble, notre médiathèque ne se contente pas d'extraire avec précision des informations clés, elle est également optimisée pour la recherche afin d'accroître l'efficacité opérationnelle, l'accessibilité et la réduction des coûts.
Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont vous pouvez faire passer votre organisation au niveau supérieur grâce à l'analyse de texte, contactez-nous à l'adresse suivante success@speakai.co ou s'inscrire à notre Essai de 7 jours sans carte de crédit.
Le text mining est une machine qui fournit des données précieuses à votre organisation. Cependant, les informations ne sont utiles que lorsqu'elles sont interprétées avec précision et utilisées de la bonne manière. L'interprétation des données est en soi un vaste sujet qui comporte de nombreuses techniques et études de cas.
Une interprétation erronée des données d'une étude de marché peut entraîner des erreurs coûteuses. Coors, un acteur bien établi dans l'industrie de la bière, a introduit l'eau pétillante Rocky Mountain en 1990. À l'époque, l'eau en bouteille était un produit à la mode et il était donc logique d'en tirer parti.
Coors pensait qu'en laissant son logo sur l'emballage de l'eau en bouteille, elle pourrait tirer parti de la réputation de sa marque pour augmenter ses ventes.
Naturellement, les gens se sont sentis désorientés et inquiets de conduire après avoir consommé un produit qu'ils associaient à la bière.
Peut-être que si Coors avait eu l'occasion d'utiliser des outils d'analyse de texte à l'époque pour mieux examiner la corrélation textuelle entre les mots '', '', '', '', '' et ''.Coors', 'bièreetl'eauSi l'on n'avait pas eu recours à l'option d'un "prix d'achat", on aurait peut-être lancé un produit incroyable plutôt qu'un produit qu'on a abandonné peu après.
Le text mining consiste à utiliser des machines NLP pour traiter et extraire des informations à partir de grandes quantités de données textuelles non structurées. Bien qu'il s'agisse d'une innovation relativement récente, de nombreuses organisations adoptent de plus en plus le text mining dans leurs opérations.
Quel que soit le secteur d'activité des organisations, il y a cinq thèmes récurrents en ce qui concerne les avantages du text mining :
Quelle que soit la qualité de la formation de vos chercheurs, des erreurs humaines sont inévitables. Ces erreurs sont encore amplifiées lorsqu'elles sont accompagnées de facteurs tels que le stress émotionnel, les distractions et la fatigue.
Les ordinateurs ne sont pas parfaits non plus, mais ils sont beaucoup plus fiables lorsqu'il s'agit d'analyser un flux constant de données. L'une des principales raisons est que les machines ne sont pas limitées par les contraintes humaines susmentionnées.
Les outils d'analyse de texte sont donc efficaces dans les situations où des erreurs peuvent avoir des conséquences coûteuses. Un exemple serait l'analyse de données textuelles dans le secteur des soins de santé, où un diagnostic inexact peut entraîner la perte de vies humaines.
L'analyse de texte automatisée permet de traiter plus de données à une vitesse supérieure à celle des chercheurs humains. Cela vous permet de réaliser des économies d'échelle, d'augmenter vos résultats et d'améliorer votre retour sur investissement.
À cette fin, de nombreux chercheurs utilisent l'analyse de texte pour traiter et identifier des modèles à partir de centaines de formulaires de retour d'information.
De même, l'amélioration de l'efficacité offre la possibilité de faire évoluer votre entreprise. Compte tenu du volume considérable de données textuelles non structurées disponibles, une équipe de chercheurs humains pourrait mettre plusieurs mois, voire plusieurs années, à analyser toutes ces données.
En revanche, les outils d'analyse de texte peuvent traiter des centaines de documents textuels en l'espace d'une journée. Étant donné que les organisations peuvent désormais analyser la même quantité de corpus en un temps record, elles peuvent désormais intensifier leurs efforts de recherche et améliorer considérablement leur productivité.
Grâce aux progrès réalisés dans les domaines du NLP, de l'IA et de l'analyse de texte, nous pouvons aujourd'hui collecter et traiter efficacement de grandes quantités de données. À l'époque, le volume de données non structurées était tel qu'il était pratiquement impossible de les collecter, et encore moins de les analyser pour en tirer des enseignements.
En outre, la quantité de données non structurées explose grâce à l'augmentation du nombre d'utilisateurs d'Internet et des médias sociaux. L'analyse de texte et l'apprentissage automatique sont la clé pour accéder à ces données en constante augmentation et les transformer en informations exploitables.
L'analyse de texte nous permet de découvrir des modèles dans les documents textuels qui peuvent ne pas être évidents à première vue. De plus, la quantité de documents textuels à traiter ajoute au bruit et rend plus difficile l'identification de tendances sous-jacentes.
Par exemple, l'analyse de texte nous permet d'identifier les mots-clés prédominants dans un document textuel. Grâce à ces informations, vous pouvez prendre des décisions plus éclairées et répondre plus efficacement aux besoins de vos clients.
L'analyse de texte peut être réalisée à l'aide de nombreuses méthodes et techniques. Différentes organisations utilisent différentes techniques en fonction de leurs besoins. Chaque logiciel d'analyse de texte offre également des fonctionnalités différentes.
Naturellement, les outils les plus puissants sont plus coûteux. Veillez donc à évaluer vos besoins avant de souscrire à un service. Pour vous donner une meilleure idée de la manière d'exploiter l'analyse de texte dans votre organisation, nous vous présentons cinq techniques d'analyse de texte courantes :
L'analyse des sentiments consiste à analyser un document textuel et à déterminer sa polarité (positive, neutre, négative). Vous pouvez également utiliser l'analyse des sentiments pour reconnaître les émotions à partir de données textuelles. Ces émotions peuvent être heureux, triste, en colèreou incertain.
L'analyse des sentiments est également la technique la plus couramment utilisée dans l'analyse de texte, et elles s'accompagnent souvent l'une l'autre en raison de leur nature similaire. En analysant le sentiment d'un corpus de texte, vous pouvez approfondir les significations sous-jacentes d'un message et découvrir pourquoi ils l'ont dit.
La reconnaissance des entités nommées consiste à détecter les entités nommées et à les étiqueter en fonction de leurs catégories respectives. Par exemple, la catégorisation des "Tom Cruise" comme "Les personnes" et "Washington" comme "Lieu".
L'un des avantages de la reconnaissance des entités nommées est qu'elle permet d'attribuer rapidement un sujet à un document textuel, tel qu'un article de blog. À titre d'exemple, les entités récurrentes (par ex, Michael Jordan) indiquent un intérêt pour un certain sujet (par ex, basket-ball, NBA).
Les publications d'information et les sites de commerce électronique utilisent déjà cette technologie pour fournir des recommandations de produits pertinentes. En fait, McKinsey a rapporté que Les recommandations d'Amazon génèrent jusqu'à 35% de ses ventes.
Pour mieux comprendre le fonctionnement de l'analyse des sentiments et de la NER, pourquoi ne pas essayer nos outils d'analyse de texte ci-dessous ?
Similaire à NER, l'analyse thématique consiste à identifier les mots récurrents et les catégories qui leur sont associées. L'algorithme attribue ensuite un thème à ces données textuelles.
Prenons l'exemple du basket-ball : les mentions répétées de joueurs de basket-ball et de termes apparentés indiquent que le texte parle de basket-ball.
L'analyse thématique met en lumière les domaines importants sur lesquels vous devriez vous concentrer. Par exemple, si les clients évoquent fréquemment le service clientèle, c'est le signe que vous devriez peut-être améliorer votre CRM !
L'analyse thématique fournit également des informations sur les activités, les intérêts et les opinions (AIO) de vos clients. Grâce à ces données, vous pouvez élaborer des stratégies marketing plus efficaces qui ciblent leurs centres d'intérêt.
Parmi les autres applications de l'analyse thématique, on peut citer l'attribution d'une catégorie aux messages entrants (par exemple, le spam), ce qui est utile pour le marketing par courriel et le service à la clientèle.
La fréquence des mots est une technique simple d'analyse de texte. identifie le nombre de mots d'un mot ou d'une entité nommée. Naturellement, un mot fréquemment répété a plus d'importance.
Également connu sous le nom de "text clustering", le regroupement de mots consiste à organiser les mots qui apparaissent fréquemment l'un à côté de l'autre. Parmi les exemples les plus courants, on peut citer le regroupement de "bon", "mauvais", et "service clientèle".
Le regroupement de mots vous permet de filtrer rapidement les questions importantes à partir de grands volumes de données textuelles, ce qui se traduit par un gain de temps et d'efforts.
Pour résumer rapidement : l'analyse de texte fait référence au traitement automatique, rapide et efficace, de grandes quantités de données textuelles non structurées. L'analyse de texte fait appel à diverses techniques, notamment l'analyse des sentiments, la reconnaissance des entités nommées, l'analyse des sujets et la fréquence des mots.
Mais comment appliquer exactement l'analyse de texte en fonction de vos besoins spécifiques ? Pour vous donner une meilleure idée, nous vous proposons six applications de l'analyse de texte :
Gérer un compte de médias sociaux est fatigant et implique l'analyse de données, la réponse aux messages, le suivi des tendances, la création de contenu, etc. Ces tâches sont importantes, mais elles rendent difficile l'extension de vos efforts en matière de gestion des médias sociaux, en particulier lorsqu'il s'agit de les étendre à d'autres réseaux sociaux.
Grâce à l'analyse de texte, vous pouvez automatiser certaines de ces tâches, telles que la collecte de données et la surveillance de la marque. Les médias sociaux étant remplis de données textuelles non structurées, vous pouvez facilement les exploiter pour en tirer toutes sortes d'informations.
Par exemple, vous pouvez extraire et analyser les tweets pour déterminer les sujets ou les mots-clés en vogue. Une fois que vous avez trouvé un groupe de sujets, vous pouvez élaborer des stratégies de contenu autour d'eux et augmenter l'engagement.
Vous pouvez également utiliser l'analyse de texte pour la gestion de la réputation et la surveillance de la marque. Les plaintes des clients peuvent être facilement résolues, mais si elles ne sont pas prises en compte, elles peuvent se transformer en une crise de relations publiques et vous coûter des millions de dollars et la valeur de la vie du client.
Les outils d'analyse de texte vous permettent d'identifier rapidement les commentaires négatifs sur les médias sociaux et d'y remédier immédiatement. Parallèlement, vous pouvez également tirer parti des commentaires positifs pour améliorer l'expérience de vos clients avec votre marque.
Le succès de votre organisation est directement lié à la manière dont vous comprenez vos clients.
Il ne s'agit pas seulement de données démographiques et psychographiques, mais aussi de comprendre en profondeur ce que les consommateurs pensent de votre marque et de votre offre. C'est là que la voix du client entre en jeu.
La voix du client fait référence à ce que les clients disent de vos produits et services. Plus précisément, il s'agit de comprendre leurs expériences, leurs attentes et leurs préférences.
Il existe de nombreux moyens de recueillir des COV, les plus courants étant les médias sociaux, les enquêtes, les courriels et le comportement d'achat. Ces sources constituent une mine de données et sont facilement accessibles.
Cependant, il ne suffit pas de collecter des informations : pour être utiles, les données doivent être transformées en connaissances. L'analyse de texte et l'analyse des sentiments permettent d'aller plus loin dans la découverte des éléments suivants pourquoi les consommateurs parlent d'un certain sujet.
L'analyse de texte vous permet d'identifier les mots-clés et les sujets les plus courants dans un ensemble de données. Ensuite, à l'aide d'outils d'analyse des sentiments, vous pouvez déterminer ce que les clients pensent de ce sujet. Par exemple, identifier que les clients ont un sentiment négatif à l'égard du prix de votre produit.
Une fois que l'analyse de texte a mis en évidence les points à améliorer, vous pouvez concentrer vos ressources sur ces points.
L'étude de marché va de pair avec la découverte du COV. La collecte de données constitue une part importante de l'étude de marché. processus d'étude de marché et nécessite un échantillon de taille importante. Si ce n'est pas le cas, il n'y aura tout simplement pas assez de données pour éclairer la prise de décision.
En même temps, la quantité de données à analyser peut être écrasante pour les humains. Les modèles d'analyse de texte peuvent traiter des centaines d'ensembles de données textuelles et identifier des tendances et des modèles.
Les chercheurs peuvent ainsi obtenir une vue d'ensemble de ce que disent les clients et améliorer la prise de décision.
Vous pouvez également exploiter l'analyse de texte dans le cadre d'une recherche sur les concurrents en analysant ce que leurs clients disent d'eux. Le service à la clientèle présente-t-il des lacunes ? Ou peut-être ne répondent-ils pas à certains besoins des clients ?
Toutes ces informations sont cruciales pour améliorer votre stratégie commerciale et peuvent très bien être le facteur décisif entre vous et vos concurrents.
L'obtention de prospects de qualité peut prendre du temps et constitue souvent la partie la plus difficile de la génération de prospects. Vous devez, entre autres, élaborer des argumentaires froids, rencontrer des prospects potentiels et identifier des sources de prospects.
En conséquence, un temps précieux est perdu en tâches administratives, ce qui se répercute sur les résultats. Les modèles d'analyse de texte automatiseront toutes les tâches subalternes et amélioreront les processus de l'entonnoir des ventes.
Par exemple, en étiquetant les phrases dans les transcriptions d'appels et en analysant l'importance de ces termes étiquetés. Si les prospects qui n'aboutissent pas ont une corrélation avec, par exemple, l'assurance, il est temps de s'y intéresser.
Les médias sociaux - l'application la plus courante de l'analyse de texte - sont d'autres moyens de trouver des prospects. Il suffit d'exécuter votre modèle d'analyse de texte sur les messages des médias sociaux et de sélectionner ceux qui expriment une intention d'achat. Vous pouvez ensuite concentrer vos efforts sur ces pistes de haute qualité au lieu de simplement appeler un prospect à froid.
Vous pouvez même utiliser votre modèle d'analyse de texte dans votre CRM pour mieux servir vos clients existants. Par exemple, en identifiant des modèles parmi les clients mécontents et satisfaits.
Travailler dans le secteur de la santé est l'un des emplois les plus difficiles, non seulement en raison de l'expertise requise, mais aussi de l'effort de documentation, d'organisation et de tri des données textuelles.
Qu'il s'agisse des dossiers médicaux des patients, des dossiers de diagnostic ou des dossiers de transcription, le nombre de documents textuels créés chaque jour est à la limite du gérable.
Heureusement, comme pour toutes les données textuelles, il est possible de les analyser à l'aide d'un modèle d'analyse de texte. Les prestataires de soins de santé peuvent ainsi automatiser certaines tâches, ce qui leur permet de consacrer plus de temps à leurs patients.
L'une des applications de l'analyse de texte dans le domaine de la santé consiste à utiliser le NER pour classer des termes spécifiques en fonction de leur catégorie, par exemple "l'insuline" et "traitement". Vous pouvez personnaliser ces termes et leurs catégories en fonction de vos besoins spécifiques.
Outre les aspects administratifs, l'analyse de texte vous permet également d'avoir une vue d'ensemble du parcours de santé d'un patient. En mettant en évidence des schémas dans les dossiers médicaux, vous pouvez alors fournir un diagnostic plus précis aux futurs patients.
Les éducateurs peuvent tirer profit de l'analyse de texte en améliorant leur efficacité opérationnelle. Les établissements d'enseignement utilisent d'énormes quantités de données textuelles telles que des feuilles d'examen, des commentaires d'étudiants, des courriels, des emplois du temps, des dossiers d'étudiants, etc.
L'une des applications consiste à exécuter un modèle d'analyse de texte à partir des formulaires de commentaires des étudiants et à identifier les tendances et les modèles. En identifiant les principales préoccupations et en y répondant, vous serez en mesure d'augmenter les taux de réponse aux enquêtes et, en fin de compte, la rétention des étudiants.
Les étudiants aussi peuvent bénéficier de l'analyse de texte, en particulier ceux qui sont dans l'enseignement supérieur. Les étudiants en master et en doctorat qui travaillent sur leur thèse peuvent être submergés par des dizaines, voire des centaines de transcriptions d'entretiens.
Parcourir ces transcriptions peut prendre des heures et vous fatiguer. Grâce aux outils d'analyse de texte, vous pouvez rapidement extraire les points clés des transcriptions et les utiliser dans votre thèse.
Si vous souhaitez en savoir plus sur l'analyse de texte, nous avons compilé une liste de ressources utiles à explorer.
Ces ressources sont idéales si vous souhaitez expérimenter la création de votre propre modèle d'analyse de texte, ou si vous souhaitez simplement en savoir plus sur le sujet.
Si vous souhaitez construire un modèle d'analyse de texte, vous devez vous familiariser avec Python NLTK et R. Il s'agit des langages de programmation les plus courants dans le domaine de l'analyse de texte et du NLP.
Python et R étant des langages de programmation parmi les plus courants, leur communauté florissante a mis en place un ensemble complet de ressources. Ces ressources comprennent des tutoriels vidéo, des ensembles de données, des cours en ligne, des forums, etc.
La plupart de ces ressources sont même disponibles en ligne gratuitement ! En d'autres termes, tout le monde peut désormais apprendre le traitement du langage naturel et l'analyse de texte dans le confort de son foyer.
Tout ce dont vous avez besoin, c'est d'un ordinateur portable en état de marche, de détermination, et de poursuivre la lecture de nos ressources recommandées en matière d'analyse de texte.
Nous vous recommandons de suivre ce tutoriel sur l'analyse de texte de Datacamp. Datacamp est une plateforme en ligne qui permet d'apprendre presque tout sur la science des données, et nombre de ses cours sont conçus pour les débutants.
L'un de ces tutoriels est Analyse de texte pour les débutants avec NLTK. Bien que l'analyse de texte (et la science des données en général) soit un sujet complexe, ce tutoriel décompose le sujet en sections simples que même les débutants en programmation peuvent comprendre.
De plus, le tutoriel propose des codes à copier et à coller pour faciliter votre apprentissage. Une fois que vous aurez acquis une meilleure maîtrise de l'analyse de texte, vous pourrez appliquer vos nouvelles connaissances aux tâches suivantes projets réels de Datacamp. Par exemple, l'exploration de texte à partir des données de Jeopardy, le jeu télévisé.
Les modèles d'analyse de texte doivent être alimentés par un grand nombre d'ensembles de données d'entraînement précis. Les algorithmes d'apprentissage automatique apprennent de la même manière que les humains : plus ils consomment d'informations, plus ils s'améliorent rapidement.
Nous vous recommandons cette liste de collections de jeux de données établie par l'UCI ICS, la 25e école d'informatique de premier cycle aux États-Unis.
Dans cette liste, vous pouvez trouver des tonnes d'ensembles de données intéressants, y compris des critiques de films IMDb, des critiques de produits et des critiques Yelp. Notez que cette collection n'est qu'un petit exemple des nombreux ensembles de données disponibles en ligne.
N'hésitez pas à explorer d'autres ensembles de données provenant de sources fiables (par exemple, Kaggle, Github) ou même de créer les vôtres !
Outre les tutoriels mentionnés ci-dessus, il existe également des cours en ligne et des séries de vidéos qui vous permettront de progresser dans votre apprentissage. Ces cours varient en termes de coûts et de conditions préalables.
Si vous êtes totalement novice en matière d'analyse de texte, nous vous recommandons de lire ce qui suit Série de vidéos YouTube par Dave Langer de Data Science Dojo. Il s'agit d'une liste de lecture complète de 12 vidéos qui couvre tous les sujets, des concepts d'introduction aux calculs mathématiques avancés.
Vous pouvez également essayer cette Cours Udemy sur l'apprentissage automatique à l'aide de Python et R. Le cours nécessite environ 44 heures de travail et donne lieu à la délivrance d'un certificat à l'issue de la formation. De plus, il est très abordable et vous pouvez progresser à votre propre rythme.
Une fois que vous aurez acquis les bases de l'apprentissage automatique et du NLP, vous pourrez accéder à cette formation. Cours de PNL par Stanford Online. La classification des textes allant de pair avec le traitement du langage naturel, l'apprentissage du traitement du langage naturel sera bénéfique, en particulier si vous poursuivez une carrière dans le domaine de la science des données.
Cela dit, le cours de Stanford Online comporte certaines conditions préalables que vous devez remplir avant de vous inscrire. À l'issue de la formation, vous recevrez un certificat que vous pourrez utiliser pour étoffer votre CV.
L'analyse de texte est le processus qui consiste à transformer de grandes quantités de texte non structuré en données quantitatives avant d'en extraire des informations clés. Elle utilise des techniques NLP courantes telles que la reconnaissance des entités nommées et le sentiment pour fournir des informations exploitables au profit de votre organisation.
À la lumière des récentes avancées technologiques et de l'actuelle Quatrième révolution industrielleLes modèles d'analyse de texte et d'apprentissage automatique NLP sont désormais des solutions utilisées quotidiennement par les entreprises. Le monde impitoyable du marketing est devenu encore plus intense, les entreprises s'efforçant de trouver des moyens de se surpasser les unes les autres.
En outre, la quantité de données ne fait qu'augmenter à mesure que de nouvelles plateformes de médias sociaux, telles que TikTok, se répandent et élargissent leur base d'utilisateurs.
Avec toutes les données non structurées inutilisées en ligne et les outils d'analyse de texte disponibles, une chose semble certaine : l'analyse efficace des données est désormais un avantage fondamental viable pour les entreprises afin de se démarquer de la concurrence.
Commencez votre essai de 7 jours avec 30 minutes de transcription et d'analyse AI gratuites !
Comment transcrire un enregistrement en texte Notre outil de transcription sans code vous permet de convertir un enregistrement audio en texte en seulement deux étapes. Trouver
Comment transcrire une vidéo YouTube Il n'est pas nécessaire de convertir une vidéo YouTube en mp4 pour la transcrire. Il suffit de charger l'URL dans Speak
Comment transcrire de l'audio et de la vidéo en texte en 2 minutes (Guide 2022) Apprenez à transcrire de l'audio et de la vidéo en texte avec Speak Ai
Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ? Le guide définitif Le traitement du langage naturel est un vaste domaine qui étudie la façon dont les ordinateurs peuvent comprendre le langage humain avec précision, et le traitement de l'information.
Tout savoir sur l'analyse des sentiments : Le guide ultime Vous avez peut-être déjà entendu parler de l'analyse des sentiments, mais qu'est-ce que c'est exactement, et pourquoi les organisations sont-elles si
Un guide simple sur la façon de réaliser une étude de marché en 2021 Apprenez quelques étapes simples pour commencer à réaliser une étude de marché,
Pour une durée limitée, économiser 93% sur un plan Speak complet. Commencez 2025 en force avec une plateforme d'IA de premier ordre.
Français 
English 
Español 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi