כיצד לתמלל הקלטה לטקסט
28 באפריל, 2022
אין תגובות
כיצד לתמלל הקלטה לטקסט כלי התמלול ללא קוד שלנו מאפשר לך להמיר הקלטת שמע לטקסט בשני שלבים בלבד. לִמצוֹא
ניתוח טקסט הוא היבט מרכזי של עיבוד שפה טבעית וכולל חילוץ אוטומטי של תובנות מכמויות אדירות של נתוני טקסט לא מובנים.
מכיוון שניתוח טקסט ממנף למידת מכונה יותר מאשר עבודה אנושית, ישנם יישומים רבים עבור ארגונים כמעט בכל תעשייה.
ניתוח טקסט מקובל גם הוא שילוב עם תמלול נתונים כלים לתהליכי עבודה חלקים. ראשית, כלי תמלול הנתונים ממיר הקלטות אודיו מ מחקר איכותני לתמלולי טקסט. לאחר מכן, כלי ניתוח הטקסט יעבד את מערך הנתונים וידגיש נושאים או סנטימנטים חוזרים.
כל מה שנאמר, מחקרים מראים זאת בלבד 18% של ארגונים מנצלים נתונים לא מובנים וזה משמעותי מאז עד 90% מכל הנתונים אינו מובנה. במילים אחרות, יש הזדמנות ענקית עבורך לנצל את השפע הזה של נתונים לא מנוצלים ולהתבדל מהמתחרים שלך.
עד כמה שניתוח טקסט יכול להיות חזק, עובד טוב רק כמו הכלי שלו, או ספציפית שליטתו בכלי שבידו.
אם ברצונך לנצל ביעילות את ניתוח הטקסט, עליך להבין תחילה את פעולתו הפנימית: מהו ניתוח טקסט, כיצד הוא עובד וכיצד תוכל למנף ניתוח טקסט עבור הארגון שלך.
ניתוח טקסט משתמש בטכניקות עיבוד שפה טבעית (NLP) לניתוח מהיר של נתוני טקסט. נתוני טקסט לא מובנים, מובנים למחצה ומובנים מגיעים בצורות רבות.
הודעות מדיה חברתית, סקרי שיווק, סקירות מוצרים ומיילים הם כולם דוגמאות לנתוני טקסט שימושיים.
באמצעות ניתוח טקסט, ארגונים יכולים לעבד ולחלץ תובנות ניתנות לפעולה מכמויות עצומות של נתוני טקסט.
זה חשוב מכיוון שניתוח טקסט הוא דרך עקבית ויעילה למזער שגיאות והטיות חוקרים.
המידע הספציפי שיש לחלץ תלוי בצרכים שלך. כמה דוגמאות למקרי שימוש בניתוח טקסט כוללות מיון הודעות דואר זבל, זיהוי נושאים נפוצים ומעקב אחר מוניטין המותג.
אנשים משתמשים לעתים קרובות במונחים כריית טקסט ו ניתוח טקסט לסירוגין, זה בגלל ששניהם חולקים את אותה משמעות. כריית טקסט וניתוח טקסט עוסקים בחילוץ מידע מכמויות גדולות של נתוני טקסט ולאחר מכן המרת מידע זה לתובנות ניתנות לפעולה.
במובן הזה, ניתוח טקסט ו ניתוח טקסט שניהם חולקים את אותה מטרה של ניתוח נתוני טקסט לא מובנים. עם זאת, ישנם הבדלים קלים בין שני המונחים. בעיקרו של דבר, ניתוח טקסט כולל ניתוח איכותי, ואילו ניתוח טקסט כולל תוצאות כמותיות.
לדוגמה, ניתוח טקסט של הודעות במדיה חברתית יאסוף את כל הנתונים הלא מובנים האלה, ותמיין אותם לקטגוריות. מודל ניתוח הטקסט עשוי ליצור גרף כדי להמחיש את התדירות שבה מילים ספציפיות מתרחשות ואת מגמות העונתיות שלהן.
לאחר מכן, המנהל יבצע ניתוח טקסט ויזהה אילו הודעות במדיה החברתית הביאו לתוצאות חיוביות או שליליות, ומה הם יכולים לעשות בנידון.
מודלים של ניתוח טקסט (או ניתוח טקסט) משלבים לעתים קרובות ניתוח טקסט וניתוח טקסט, מה שהופך את ההבדלים ביניהם לחסרי משמעות. לפיכך, כדי למנוע בלבול, נתייחס לניתוח טקסט ולניתוח טקסט כאל אותו דבר.
מה שחשוב יותר הוא להבין כיצד פועלים מודלים של ניתוח טקסט, וכיצד ניתן ליישם אותם כדי להגדיל את השורה התחתונה של הארגון שלך.
כריית טקסט משתמשת בטכניקות עיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה כדי לחלץ תובנות מנתוני טקסט. בעוד שלעתים קרובות כל השלושה חופפים בתחום מדעי הנתונים, לכולם יש משמעויות ומיקודים שונים.
בעיקרו של דבר, ניתוח טקסט כרוך בשימוש במכונות לעיבוד נתוני טקסט לא מובנים בקנה מידה. בעת עיבוד נתוני הטקסט, המודלים של ניתוח הטקסט ישתמשו בטכניקות NLP כדי להפיק תוצאות מדויקות.
טכניקת NLP אחת כזו היא תיוג חלקי הדיבור של משפט, מה שיעזור לניתוחים נוספים.
ארגונים גם יאמנו ברציפות אלגוריתמי כריית טקסט על ידי הזנת נפחים גדולים של טקסט. באמצעות אימון מתמיד והזנה של נתוני טקסט, האלגוריתם ישפר את דיוק ניתוח הטקסט שלו ויעמוד בקצב התפתחות השפה.
תהליך ניתוח הטקסט משתמש בתערובת של עיבוד שפה טבעית (NLP) ושיטות למידת מכונה. ככזה, עליך להיות בעל רקע ב-NLP ולמידת מכונה כדי לבנות מודל ניתוח טקסט יעיל.
ישנם כמה סוגים של מודלים של ניתוח טקסט, כולל מודלים מבוססי כללים, למידת מכונה ומודלים היברידיים. גישות אלו ישפיעו על תהליך ניתוח הטקסט הכולל ועל רמת המעורבות האנושית.
הגישה הנפוצה ביותר בניתוח טקסט ובמודלים אחרים של NLP היא הגישה מבוססת כללים. לפני שאתה בכלל יוצר אלגוריתם לניתוח טקסט, עליך ליצור תחילה רשימה של כללים. ברשימות אלה (או מערכי נתונים), אתה מתעד באופן ידני את השיוך בין מילה לתג.
לאחר מכן, האלגוריתם של ניתוח הטקסט יעבד נתחי טקסט ויסווג מילים בהתאם לכללים שנקבעו מראש. האופן שבו אתה מחלק טקסטים תלוי בצרכים של הארגון שלך.
לדוגמה, אתה יכול להקצות תג ספאם לאמוג'י או מילים מסוימים בדוא"ל. מקרה נוסף לשימוש בסיווג טקסט הוא הקצאה שְׁלִילִי למילים כגון רַע, נוֹרָא, ו נוֹרָא.
מודלים מבוססי כללים פשוטים וקלים יותר ליצירה מאשר מודלים של למידת מכונה. יתר על כן, יש אוסף של מערכי נתונים מקוונים בקוד פתוח שתוכל להוריד וליישם במכונת ניתוח הטקסט שלך בחינם.
עם זאת, ניתוח טקסט מבוסס כללים עלול לייצר תוצאות לא מדויקות בעת עיבוד משפטים מעורפלים. לדוגמה, משפטים המכילים סרקזם, ניבים, ממים והקשר של ההודעה. יתרה מזאת, הוספת כללים חדשים לאלגוריתם קשה יותר, מה שמקשה על קנה המידה מאשר חלופות למידת מכונה.
במודלים של למידת מכונה, אתה מאמן את האלגוריתם על ידי הזנתו בכמות גדושה של נתוני טקסט. נתונים אלה מתויגים מראש עם המסווגים הרלוונטיים.
המהנדס חייב גם לוודא שנתוני ההדרכה מדויקים וללא הטיות. אם לא, מודל למידת המכונה יאסוף את ההרגלים הרעים הללו ויביא לתוצאות לא מדויקות.
באמצעות הזנה רציפה של נתונים מתויגים מראש, מודל למידת המכונה יוכל לחזות ולסווג אוטומטית קלט עתידי בדיוק מדויק. כתוצאה מכך, אתה יכול להגדיל את ניתוח הטקסט של למידת מכונה בקלות ולהוביל ליתרונות של קנה מידה.
מודלים של למידת מכונה משתמשים גם באלגוריתמים נאיביים של Bayes (שיטה הסתברותית) ולמידה עמוקה כדי לשפר את דיוק הניתוח שלהם. לפיכך, ככל שתאמן את מודל למידת המכונה, כך הוא משתפר בכריית טקסט ביג דאטה.
עם זאת, ההשקעה הראשונית וההכשרה המתמשכת של מודלים של למידת מכונה יכולה להיות כבדה במשאבים. שלא לדבר על כוח המחשוב הנדרש להפעלת אלגוריתמי למידת מכונה. הזנה של מערכי נתונים לא מדויקים או מוטים עלולה להשפיע גם על תוצאות ניתוח הטקסט.
מודלים היברידיים של ניתוח טקסט משלבים את המיטב ממודלים מבוססי כללים ומודלים של למידת מכונה. על ידי שילוב אלגוריתמים שונים מבוססי כללים ולמידת מכונה, מודל ניתוח הטקסט יכול להפיק את התוצאות המדויקות ביותר.
בעוד שדגמים היברידיים מייצרים את התוצאות המדויקות ביותר, הם גם כרוכים בעלות ההשקעה והתחזוקה הגבוהה ביותר מראש.
ניתוח טקסט הוא תהליך מתודי של איסוף, עיבוד והצגת תובנות ניתנות לפעולה מכמויות אדירות של נתוני טקסט. בעוד שמודלים שונים מתייחסים לתהליך זה בצורה שונה, השלבים הכלליים של ניתוח טקסט נשארים זהים:
לפני שמכונת ניתוח הטקסט תוכל לנתח משהו, עליה להזין תחילה נתוני טקסט. נתוני טקסט אלו יכולים להיות לא מובנים, מובנים למחצה או מובנים.
נתוני טקסט לא מובנים מתייחסים לכל המילים שאתה יכול לאסוף באינטרנט שלא אורגנו בתווית כלשהי. לדוגמה, הערות ברשתות חברתיות, הודעות טקסט ומסמכים שלמים. אתה יכול לחשוב על נתונים לא מובנים כעל נתונים מבולגנים, 'פרועים' שלא אורגנו.
מצד שני, נתוני טקסט מובנים מתייחסים לטקסטים שסודרו לפרמטרים מסוימים. נתונים אלה כבר סומנו ומאוחסנים בצורה מסודרת בתיקיות המתאימות. דוגמאות עסקיות נפוצות לנתונים מובנים כוללים עסקאות מכירות, פרטי כניסה ומידע דמוגרפי.
אתה יכול לאסוף את כל נתוני הטקסט הללו ממקורות פנימיים וחיצוניים. מקורות פנימיים מתייחסים לאיסוף נתונים ממאגרי מידע בתוך הארגון והמערכות שלו. לעומת זאת, מקורות נתונים חיצוניים מגיעים מכל מקום מחוץ לארגון שלך.
אתה יכול גם להשתמש באיסוף נתונים ממשקי API לתוך הערימה שלך כדי להאיץ את תהליכי העבודה שלך. ממשקי API הם בעצם אינטגרציות שאתה יכול לתכנת לתוך יישומים אחרים ולאפשר לך לאסוף נתוני טקסט מיישומים אלה.
נתונים פנימיים מתייחסים כל מידע שאתה שואב מתוך הארגון שלך. זה כולל כל יישומי מחשב, מסמכים, מערכות ומחלקות. נתוני טקסט פנימיים הם נקודת התחלה מצוינת לאיסוף נתונים בגלל זמינותם המיידית וחסכוניותם.
אתה יכול לאסוף נתונים פנימיים מתוכנת ה-CRM שלך, מיילים, דוחות ניתוח מדיה בבעלותך, תוכנות לניהול ידע וממחלקות אחרות בארגון שלך. חפש בארגון שלך כל מסמך (פיזי ודיגיטלי), דוחות, משוב על סקרים וכל אמצעי אחר שבו אתה משתמש לאחסון מידע טקסט
מקורות פנימיים של נתוני טקסט עשויים להכיל תובנות שלא התגלו לגבי הלקוח שלך, אך לעתים קרובות הם מוסתרים בממגורות. לדוגמה, לצוות שירות הלקוחות שלך עשויים להיות כמויות יקרות של משוב מלקוחות שתוכל להשתמש בהן כדי לבצע ניתוח טקסט.
היתרונות של נתוני טקסט פנימיים:
✅ ניתן להשיג בקלות
✅ פחות יקר
✅ יותר ספציפי ורלוונטי לארגון שלך
חסרונות של נתוני טקסט פנימיים:
❌ גודל מדגם קטן יותר
❌ עשוי להיות מיושן
נתונים חיצוניים מתייחסים לנתונים שמגיעים מכל מקום מחוץ לארגון שלך. זה כולל מדיה חברתית, סקירות מוצרים, תוכן שנוצר על ידי משתמשים, מערכי נתונים בקוד פתוח ואתרים אחרים.
יש בעצם כמות אינסופית של נתוני טקסט חיצוניים זמינים - בכל פעם שמישהו מפרסם תגובה במדיה החברתית, נוצרים נתוני טקסט חיצוניים.
היתרון הגדול ביותר של נתונים חיצוניים הוא הכמות שלו. אתה יכול להשיג כמויות גדולות של נתוני טקסט כדי להכשיר מודל ניתוח טקסט.
עם זאת, עליך לוודא שהנתונים הללו מדויקים ומגיעים ממקורות מוסמכים. אם לא, ניתוח הטקסט שלך יפיק תוצאות לא מדויקות ובתמורה, החלטות שגויות.
אתה יכול גם לשלב ממשקי API לאיסוף נתונים בפלטפורמות מדיה חברתית כמו אינסטגרם, טוויטר ופייסבוק. ממשקי ה-API יאפשרו לך לחלץ במהירות נתוני טקסט כגון הערות, ביוגרפיה של פרופיל וכן הלאה.
היתרונות של נתוני טקסט חיצוניים:
✅ כמויות אדירות זמינות
✅ יכול להשוות נתונים היסטוריים לאורך זמן
✅ ממשקי API זמינים לאיסוף קל
חסרונות של נתוני טקסט חיצוניים:
❌ עלול להיות לא מדויק ו/או מיושן
❌ יקר יותר וגוזל זמן
מודל כריית הטקסט אינו יכול לנתח נתונים גולמיים לא מעובדים כפי שהם. נתוני טקסט גולמיים מכילים רעש כגון סימני פיסוק, מילות עצור ותווים במקרים שונים.
עבורנו, הגיון באלמנטים הללו הוא הגיון בריא, אך ייתכן שמכונה לא תפרש את הטקסט בצורה הגיונית. אז כדי לגרום למכונה להבין נתוני טקסט גולמי ביתר קלות, עליה תחילה לעבד את הנתונים באמצעות טכניקות NLP שונות:
טוקניזציה היא תהליך של פירוק נתוני טקסט גולמיים ליחידות קטנות יותר שאנו מכנים אסימונים. זהו גם היבט מכריע של עיבוד מקדים של טקסט בניתוח טקסט ובמודלים אחרים של NLP.
מידור מסמכי טקסט שלמים לאסימונים מקלה על המכונה לנתח. זה לא שונה מהאופן שבו בני אדם מעבדים טקסט. למשל, קל יותר לעכל את מאמר הבלוג הזה על ידי הפרדתו לפרקים, בהשוואה לעבור על הכל בבת אחת.
בהתאם למשימה העומדת על הפרק, אנו יכולים לסמן טקסט על ידי מילים (אסימון מילים) או על ידי משפטים (אסימון משפטים). הנה דוגמה לאיך נראית אסימון מילים עבור "טוקניזציה היא תהליך של פירוק נתוני טקסט גולמיים ליחידות קטנות יותר.”
['טוקניזציה', 'הוא', 'ה', 'תהליך', 'של', 'שבירה', 'למטה', 'גולמי', 'טקסט', 'נתונים', 'לתוך', 'קטן יותר', ' יחידות']
המשמעות של משפט נקבעת על פי המילים שלו והאופן שבו הן קשורות זו לזו, כלומר, הכללים הדקדוקיים. טוקניזציה מסייעת לתהליך זה בכך שהיא מאפשרת למכונה לפרש טקסטים בודדים, הגדרותיהם וכיצד הם יוצרים את משמעות המשפט כולו.
חלק מתהליך הפרשנות הזה הוא תיוג חלקי דיבור (תיוג POS). חלקי דיבור הם קטגוריות מילוניות המוקצות לכל מילה במילון. למשל, שמות עצם, שמות תואר, פעלים, צירופים וכדומה.
תיוג חלקי דיבור לכל אסימון שימושי להבנת הקשר הסמנטי בין כל מילה. תיוג POS עוזר גם עם משימות ניתוח טקסט אחרות כגון זיהוי ישויות בשם (למשל, קליפורניה = מיקום).
לאחר הפרדת משפטים לאסימונים ותיוג חלקי הדיבור שלהם, מכונת ניתוח הטקסט תקבע את המבנה התחבירי. במילים פשוטות, מבנה תחבירי הוא האופן שבו מחרוזות של מילים במשפט קשורות זו לזו.
מודלים של ניתוח טקסט (ו-NLP) יוצרים לעתים קרובות א לנתח עץ לייצג את היחסים הללו בין כל אסימון. עץ הניתוח הזה שימושי לקביעת הסמנטיקה (המשמעות) של משפט.
במילים אחרות, זה עוזר למחשב להבין משמעויות משוערות של מסר בדיוק כמו שאדם יבין. שלב זה חשוב מכיוון שלמילים יש הגדרות שונות, והן משתנות בהתאם להקשר ולניבים אזוריים.
כהמחשה, אנו מבינים מיד את המשמעות של "התפוח נפל על התפוח" על ידי פירוש מה "תַפּוּחַ" ו"תַפּוּחַ"מתכוון. ניתוח הוא בעצם הדרך של מכונה לעשות את אותו הדבר.
היבט חשוב נוסף בהפיכת מודל לניתוח טקסט להבין נתוני טקסט הוא הלמטיזציה וההתבססות. למטיזציה וצביעה שניהם כרוכים בהתחקות אחר מילה לצורת הבסיס שלה. עם זאת, יש הבדל קל בגישות של שתי השיטות לעשות זאת.
הגזע מסיר רק את הקידומות, הסיומות והתוספות של מילה. אלו הם "מִרֹאשׁ", "-ינג", ו"-ed"של מילה. עם זאת, גזירה עיוורת חותכת את ההדבקות הללו מבלי להתחשב במורפולוגיה של מילה, מה שמוביל לפעמים לתוצאות איומות.
מאידך, הלמטיזציה לוקחת בחשבון את המורפולוגיה של מילה (איך נוצרת מילה על סמך האטימולוגיה שלה) בעת התחקות אחר צורת השורש שלה (נקראת גם למה).
להלן דוגמה כדי להמחיש את ההבדל בין למטיזציה לבין נטייה:
מילות עצירה מתייחסות למילים נפוצות התורמות מעט מידע סמנטי למשפט הכולל. לְדוּגמָה, א, את, בְּ-, הואוכו' על ידי ביטול מילות עצירה, המכונה יכולה להתמקד במילים חשובות יותר של טקסט ולספק ניתוחים מדויקים יותר.
בעוד שמילות עצירה מועילות בניקוי מערכי נתונים של טקסט, מילות העצירה הספציפיות להסרה תלויות במידה רבה במשימה שעל הפרק. הסרת מילות עצירה שימושית גם עבור סינון דואר זבל וניתוח סנטימנטים.
משימות אלו אינן זקוקות למילים הנוספות הללו ויכולות להפיק תועלת ממערך נתונים קטן יותר לניתוח מהיר ומדויק יותר.
נורמליזציה של טקסט מתייחסת לסטנדרטיזציה של וריאציות של מילה לצורה אחת. ישנן דרכים רבות לבטא מונח, במיוחד באינטרנט. אחת הדרכים הנפוצות היא לקצר מילים, כגון כתיבת "מָחָר"כמו"tmrw".
בעוד ששני המונחים חולקים את אותה משמעות, האיותים השונים עשויים להירשם כדברים שונים באלגוריתם, וכתוצאה מכך תוצאות ניתוח משתנות.
כמה מונחים הדורשים סטנדרטיזציה כוללים מספרים (אחד, 1), סמלים (ו, &), כסף ($, USD, דולרים) וקיצורים (למה, y). נורמליזציה של טקסט חשובה מאוד בתחום הקליני שכן רופאים שונים לוקחים טקסטים קליניים בצורה שונה.
אותיות קטנות היא חלק מנורמליזציה של טקסט וכוללת המרת כל האותיות הגדולות לאותיות קטנות. רוב האותיות הקטנות נעשות לישויות עם שם, כגון המרת "קנדה" לתוך "קנדה". אותיות קטנות ונורמליזציה של טקסט מפשטות את תהליך ניתוח הטקסט ובכך משפרים את התוצאות הסופיות.
חילוץ טקסט וסיווג טקסט הם שני נושאי משנה גדולים שיש בהם ניואנסים וטכניקות משלהם. בדרך כלל, חילוץ טקסט מתייחס לטכניקות למידת מכונה כדי להוציא מונחים או ביטויים חשובים.
משימה אחת כזו היא זיהוי ישויות בשם כגון מותגים ואנשים. זיהוי ישויות בשם הוא משימת עיבוד שפה טבעית נפוצה מכיוון שהיא בעצם אומרת לך מה הנושא החשוב ביותר.
אתה לא צריך רק לזהות ישויות בשמות; המילה הספציפית שתרצה לחלץ תלויה בצרכי הארגונים שלך. מילים אחרות שאתה יכול להדגיש כוללות היבטי מוצר (למשל, גודל, מחיר, מותג).
מצד שני, סיווג טקסט מתייחס לסיווג הטקסט שחולץ לתגים מוגדרים מראש. לדוגמה, "אילון מאסק"ניתן לסווג כ"אֲנָשִׁים". אתה יכול גם להתאים אישית תגים אלה בהתאם לצרכים שלך, כגון לפי סנטימנט (חיובי, ניטרלי, שלילי) או לפי כוונה (עניין, ספאם, שאילתה וכו')
לאחר שמודל ניתוח הטקסט יעבד את הנתונים, הוא יראה את המידע המרכזי בצורה כלשהי. אופן הצגת המידע תלוי בתוכנת ניתוח הטקסט הספציפית שלך.
דרכים נפוצות שבהן תוכנת ניתוח טקסט מציגה תובנות מפתח כוללות ענני מילים וגרפים סנטימנטים. במקרה זה, Speak מראה למשתמשים את הסנטימנט הכללי של נתוני הטקסט והנושאים הרווחים במבט חטוף.
לוח המחוונים האינטראקטיבי שלנו גם מאפשר לך להתאים אישית את סיווג התובנות בהתאם לצרכים שלך. יתר על כן, מסד הנתונים המרכזי שלנו מאפשר לך לחפש כל מילת מפתח או נושא בכל סוגי המדיה והמדיה, בין אם זה אודיו, וידאו או טקסט.
בסך הכל, ספריית המדיה שלנו לא רק שואבת במדויק תובנות מפתח אלא גם מותאמת לאפשרות חיפוש כדי להגביר את היעילות התפעולית, הנגישות והורדת העלויות.
אם תרצה ללמוד עוד על איך אתה יכול לקחת את הארגון שלך לשלב הבא עם ניתוח טקסט, צור איתנו קשר בכתובת success@speakai.co או להירשם אלינו ניסיון של 7 ימים ללא צורך בכרטיס אשראי.
כריית טקסט היא מכונה שמספקת נתונים חשובים לארגון שלך. עם זאת, מידע שימושי רק כאשר הוא מתפרש בצורה מדויקת ומיושם בצורה הנכונה. פרשנות נתונים היא בפני עצמה נושא רחב עם טכניקות רבות ומקרי מקרים.
פרשנות לא מדויקת של נתוני מחקרי שוק עלולה לגרום לטעויות יקרות. Coors, שחקן מבוסס בתעשיית הבירה, הציג את Rocky Mountain Sparkling Water בשנת 1990. בזמנו, מים בבקבוקים היו מוצר טרנדי ולכן היה הגיוני לנצל את זה.
Coors חשבה שעל ידי השארת הלוגו שלהם על אריזות המים בבקבוקים, הם יכולים למנף את המוניטין של המותג שלהם כדי להגדיל את המכירות.
מטבע הדברים, אנשים התבלבלו ודאגו לנהיגה לאחר שצרכו מוצר שהם קשרו לבירה.
אולי אם לקורס הייתה הזדמנות להשתמש בכלים לניתוח טקסט בזמנו כדי לבחון טוב יותר את מתאם הטקסט בין 'Coors','בִּירָה', ו'מַיִם', אולי הם הציגו מוצר מדהים ולא מוצר שהם הפסיקו זמן קצר לאחר מכן.
כריית טקסט משתמשת במכונות NLP כדי לעבד ולחלץ מידע מכמויות גדולות של נתוני טקסט לא מובנים. למרות היותו חידוש די עדכני, ארגונים רבים מאמצים יותר ויותר כריית טקסט בפעילותם.
לא משנה באיזו תעשייה נמצאים הארגונים, ישנם 5 נושאים שחוזרים על עצמם בכל הקשור ליתרונות של כריית טקסט:
לא משנה כמה טוב אתה מכשיר את החוקרים שלך, חייבות להיות טעויות אנוש. שגיאות אלו מועצמות עוד יותר כאשר מלוות בגורמים כגון מתח רגשי, הסחות דעת ועייפות.
גם מחשבים אינם מושלמים, אבל הם הרבה יותר אמינים בניתוח זרימה מתמדת של נתונים. סיבה אחת גדולה היא שמכונות אינן מוגבלות על ידי המעצורים האנושיים הנ"ל.
לפיכך, כלי ניתוח טקסט יעילים במצבים שבהם טעויות עלולות להוביל לתוצאות יקרות. דוגמה לכך תהיה ניתוח נתוני טקסט בתעשיית הבריאות, שבה אבחנה אחת לא מדויקת עלולה לגרום לאובדן חיים.
ניתוח טקסט אוטומטי יכול לעבד יותר נתונים במהירויות גבוהות יותר מאשר חוקרים אנושיים. זה מאפשר לך להשיג יתרונות לגודל, להגדיל את השורה התחתונה שלך ולשפר את החזר ה-ROI.
לשם כך, חוקרים רבים משתמשים בניתוח טקסט כדי לעבד ולזהות דפוסים ממאות טפסי משוב.
באותה מידה, יעילות מוגברת פותחת את ההזדמנות להגדיל את העסק שלך. בהתחשב בנפח העצום של נתוני טקסט לא מובנה הזמינים, יתכן שייקח לצוות של חוקרים אנושיים מספר חודשים, ואפילו שנים, לנתח את כל הנתונים הללו.
לעומת זאת, כלי ניתוח טקסט יכולים לעבד מאות מסמכי טקסט בתוך יום. מכיוון שארגונים יכולים כעת לנתח את אותה כמות של קורפוס במהירות שיא, הם יכולים כעת להגדיל את מאמצי המחקר שלהם ולשפר באופן דרסטי את הפרודוקטיביות.
הודות להתקדמות ב-NLP, AI וניתוח טקסט, אנו יכולים כעת לאסוף ולעבד כמויות אדירות של נתונים ביעילות. אז, הנפח העצום של נתונים לא מובנים גרם לכך שאיסוף כולם היה כמעט בלתי אפשרי, שלא לדבר על ניתוחם לתובנות.
יתרה מזאת, כמות הנתונים הלא מובנים הולכת וגדלה הודות למספר העולה של משתמשי האינטרנט והמדיה החברתית. ניתוח טקסט ולמידת מכונה הם המפתח לגישה לנתונים ההולכים וגדלים הללו והפיכתם לתובנות ניתנות לפעולה.
ניתוח טקסט מאפשר לנו לחשוף דפוסים במסמכי טקסט שאולי אינם ברורים במבט ראשון. יתרה מכך, הכמות העצומה של מסמכי טקסט לעיבוד מוסיפה לרעש ומקשה על זיהוי המגמות הבסיסיות.
לדוגמה, ניתוח טקסט מאפשר לנו לייחד מילות מפתח נפוצות במסמך טקסט. עם המידע הזה ביד, תוכל לקבל החלטות מושכלות יותר ולעמוד על צורכי הלקוחות שלך בצורה יעילה יותר.
ניתוח טקסט יכול להתבצע באמצעות שיטות וטכניקות רבות. ארגונים שונים משתמשים בטכניקות שונות בהתאם לצרכיהם. כל תוכנת ניתוח טקסט מספקת גם תכונות שונות.
מטבע הדברים, כלים חזקים יותר יקרים יותר, לכן הקפד להעריך את הצרכים שלך תחילה לפני שתירשם לשירות כלשהו. כדי לתת לך מושג טוב יותר כיצד למנף ניתוח טקסט בארגון שלך, נראה לך חמש טכניקות נפוצות לניתוח טקסט שהן:
ניתוח סנטימנט הוא תהליך של ניתוח מסמך טקסט וקביעת הקוטביות שלו (חיובי, ניטרלי, שלילי). אתה יכול גם להשתמש בניתוח סנטימנטים כדי לזהות רגשות מנתוני טקסט. הרגשות האלה יכולים להיות שַׂמֵחַ, עָצוּב, כּוֹעֵס, או לא בטוח.
ניתוח סנטימנטים הוא גם הטכניקה הנפוצה ביותר בשימוש בניתוח טקסט, ולעתים קרובות מלווה אחד את השני בשל האופי הדומה שלהם. על ידי ניתוח הסנטימנט של קורפוס טקסט, אתה יכול לחפור עמוק יותר לתוך המשמעויות הבסיסיות של הודעה ולגלות מַדוּעַ הם אמרו את זה.
זיהוי ישויות בשמות מתייחס לזיהוי ישויות בשמות ותיוג שלהן בהתאם לקטגוריות שלהן. למשל, סיווג "טום קרוז"כמו"אֲנָשִׁים" ו"וושינגטון"כמו"מָקוֹם".
יתרון אחד של זיהוי ישויות בשם הוא שהוא מאפשר לך להקצות במהירות נושא למסמך טקסט, כגון מאמרים בבלוג. לשם המחשה, ישויות חוזרות (למשל, מייקל ג'ורדן) מציינים עניין בנושא מסוים (למשל, כדורסל, NBA).
פרסומי חדשות ואתרי מסחר אלקטרוני כבר משתמשים בטכנולוגיה זו כדי לספק המלצות למוצרים רלוונטיים. למעשה, מקינזי דיווחה על כך ההמלצות של אמזון מניבות עד 35% מהמכירות שלה.
כדי להבין טוב יותר כיצד ניתוח סנטימנטים ו-NER פועלים, מדוע שלא תנסה את כלי ניתוח הטקסט שלנו למטה!
בדומה ל-NER, ניתוח נושא כולל זיהוי מילים חוזרות והקטגוריות המשויכות אליהן. לאחר מכן, האלגוריתם יקצה נושא לנתוני הטקסט האלה.
קחו למשל את הכדורסל, אזכורים חוזרים ונשנים של שחקני כדורסל ומונחים קשורים מצביעים על כך שהטקסט מדבר על כדורסל.
ניתוח נושא זורח בתחומים חשובים שכדאי להתמקד בהם. נניח, אם לקוחות מרבים להעלות שירות לקוחות, זה סימן שאולי כדאי לשפר את ה-CRM שלך!
ניתוח נושאים מספק גם תובנות לגבי הפעילויות, תחומי העניין והדעות של הלקוחות שלך (AIOs). מצויד בנתונים אלה, לאחר מכן תוכל ליצור אסטרטגיות שיווק יעילות יותר המתמקדות בנושאי העניין שלהן.
יישומים אחרים של ניתוח נושאים כוללים תיוג קטגוריה להודעות נכנסות (למשל, ספאם), המועיל בשיווק בדוא"ל ובשירות לקוחות.
תדירות מילים היא טכניקה פשוטה לניתוח טקסט, והיא בעצם מזהה את ספירת המילים של מילה או ישות בעלת שם. מטבע הדברים, מילה שחוזרת על עצמה תדיר מציינת חשיבות גבוהה יותר.
ידוע גם בשם אשכול טקסט, קיבוץ מילים כולל ארגון מילים המופיעות לעתים קרובות אחת ליד השנייה. דוגמאות נפוצות כוללות קיבוץ "טוֹב", "רַע", ו"שֵׁירוּת לָקוֹחוֹת".
קיבוץ מילים מאפשר לך לסנן במהירות בעיות חשובות מתוך כמויות גדולות של נתוני טקסט, וכתוצאה מכך לחסוך זמן ומאמץ.
לסיכום מהיר: ניתוח טקסט מתייחס לעיבוד אוטומטי של כמויות גדולות של נתוני טקסט לא מובנים במהירות וביעילות. לניתוח טקסט יש טכניקות שונות, כולל ניתוח סנטימנטים, זיהוי ישויות בשם, ניתוח נושאים ותדירות מילים.
אבל איך בדיוק אתה יכול ליישם ניתוח טקסט בהתבסס על הצרכים הספציפיים שלך? כדי לתת לך מושג טוב יותר, נספק שישה יישומים של ניתוח טקסט שהם:
ניהול חשבון מדיה חברתית מעייף והוא כרוך בניתוח נתונים, מענה להודעות, מעקב אחר מגמות, יצירת תוכן וכדומה. משימות אלו חשובות אך הן מקשות על קנה המידה של מאמצי ה-SMM שלך, במיוחד כאשר מתרחבים לרשתות חברתיות שונות.
עם ניתוח טקסט, אתה יכול להפוך חלק מהמשימות האלה לאוטומטיות כמו איסוף נתונים וניטור מותג. מכיוון שהמדיה החברתית מלאה בנתוני טקסט לא מובנים, אתה יכול לכרות אותם בקלות עבור כל מיני תובנות.
לדוגמה, אתה יכול לחלץ ולנתח ציוצים כדי לקבוע נושאים או מילות מפתח פופולריות. לאחר שמצאת אשכול נושאים, תוכל ליצור אסטרטגיות תוכן סביבו ולהגביר את המעורבות.
אתה יכול גם להשתמש בניתוח טקסט לניהול מוניטין וניטור מותג. תלונות לקוחות ניתנות לפתרון בקלות, אך כאשר לא בודקים אותן, הן עלולות להפוך למשבר יחסי ציבור ולעלות לך מיליוני דולרים וערך לכל החיים של הלקוח.
בעזרת כלי ניתוח טקסט, אתה יכול לזהות במהירות הערות שליליות במדיה חברתית ולטפל בהן באופן מיידי. במקביל, אתה יכול גם לנצל הערות חיוביות כדי לשפר את חווית הלקוחות שלך עם המותג שלך.
הצלחת הארגון שלך קשורה ישירות למידת ההבנה שלך ללקוחות שלך.
זה גם לא רק הדמוגרפיה והפסיכוגרפיה שלהם, אתה חייב להבין ביסודיות מה הצרכנים חושבים על המותג והיצע השוק שלך. זה המקום שבו קול הלקוח נכנס לתמונה.
קול הלקוח מתייחס למה שהלקוחות אומרים על המוצרים והשירות שלך. ליתר דיוק, הבנת החוויות, הציפיות וההעדפות שלהם.
ישנן דרכים רבות לאסוף VOC, הנפוצה ביותר היא מדיה חברתית, סקרים, מיילים והתנהגות רכישה. מקורות אלו מספקים שפע של נתונים ונגישים בקלות.
עם זאת, רק איסוף מידע אינו מספיק - נתונים צריכים לעבור טרנספורמציה לתובנות כדי להיות שימושיים. ניתוח טקסט וניתוח סנטימנטים צוללים עמוק יותר לגלות מַדוּעַ הצרכנים מדברים על נושא מסוים.
ניתוח טקסט מאפשר לך לזהות מילות מפתח ונושאים נפוצים מתוך מערך נתונים. לאחר מכן, באמצעות כלי ניתוח סנטימנטים, תוכל לקבוע מה הלקוחות חושבים על הנושא הזה. לדוגמה, זיהוי שללקוחות יש סנטימנט שלילי כלפי מחיר המוצר שלך.
לאחר שניתוח טקסט הדגיש באילו תחומים כדאי לשפר, תוכל למקד את המשאבים שלך בתחומים האמורים.
מחקר שוק הולך יד ביד עם גילוי VOC. איסוף נתונים הוא חלק עצום מה תהליך מחקר שוק ודורש גודל מדגם משמעותי. אם לא, פשוט לא יהיו מספיק נתונים כדי להודיע על קבלת החלטות.
יחד עם זאת, כמות הנתונים שיש לנתח יכולה להיות מכריעה עבור בני אדם. מודלים של ניתוח טקסט יכולים לעבד מאות מערכי נתוני טקסט ולזהות מגמות ודפוסים.
כתוצאה מכך, חוקרים יכולים לקבל סקירה הוליסטית של מה שלקוחות אומרים ולשפר את קבלת ההחלטות.
אתה יכול גם למנף ניתוח טקסט במחקר מתחרים על ידי ניתוח מה הלקוחות שלהם אומרים עליהם. האם יש להם פערים בשירות הלקוחות שלהם? או אולי הם לא עונים על צרכי לקוחות מסוימים?
כל המידע הזה הוא חיוני לשיפור האסטרטגיה העסקית שלך, ויתכן מאוד שהוא הגורם המכריע בין שלך לבין המתחרים שלך.
השגת לידים באיכות גבוהה יכולה להיות גוזלת זמן, ולעתים קרובות היא החלק הקשה ביותר ביצירת לידים. אתה צריך ליצור מגרשים קרים, להיפגש עם לקוחות פוטנציאליים ולזהות מקורות פוטנציאליים, בין היתר.
כתוצאה מכך, זמן יקר מבוזבז על משימות אדמיניסטרטיביות אשר בתורו משפיעות על השורה התחתונה. מודלים של ניתוח טקסט יהפכו את כל המשימות הקטנות לאוטומטיות וישפרו את תהליכי משפך המכירה.
לדוגמה, תיוג משפטים בתמלולי שיחות וניתוח הבולטות של אותם מונחים מתויגים. אם ללקוחות פוטנציאליים לא מוצלחים יש מתאם עם, למשל, ביטחון, אז הגיע הזמן לבדוק את זה.
דרכים אחרות שבהן אתה יכול להשיג לידים כוללות מדיה חברתית - האפליקציה הנפוצה ביותר לניתוח טקסט. כל שעליך לעשות הוא להפעיל את מודל ניתוח הטקסט שלך דרך הודעות מדיה חברתית ולבחור את אלה המבטאות כוונת קנייה. לאחר מכן, תוכל למקד את המאמצים שלך בלידים האיכותיים האלה במקום פשוט להתקשר ללקוח פוטנציאלי.
אתה יכול אפילו להפעיל את מודל ניתוח הטקסט שלך דרך ה-CRM שלך כדי לשרת טוב יותר את הלקוחות הקיימים שלך. למשל, על ידי זיהוי דפוסים בקרב לקוחות ממורמרים ומרוצים.
עבודה בתחום הבריאות היא אחת העבודות הקשות ביותר לא רק בגלל המומחיות הנדרשת, אלא המאמץ של תיעוד, ארגון ומיון נתוני טקסט.
מרישומי בריאות המטופל, רישומי אבחון, רישומי תמלול - מספר מסמכי הטקסט שנוצרים בכל יום הוא גבולי בלתי ניתן לניהול.
למרבה המזל, כמו בכל נתוני טקסט, אתה יכול להפעיל דרכם מודל ניתוח טקסט. זה פותח עולם של יתרונות שכן ספקי שירותי בריאות יכולים להפוך משימות לאוטומטיות, ולאפשר להם לבלות יותר זמן עם המטופלים שלהם.
יישום אחד של ניתוח טקסטים בתחום הבריאות הוא שימוש ב-NER כדי לסווג מונחים ספציפיים לפי הקטגוריות שלהם, כגון "אִינסוּלִין" ו"יַחַס". אתה יכול להתאים אישית את המונחים הללו ואת הקטגוריות שלהם בהתאם לצרכים הספציפיים שלך.
מלבד מטרות אדמיניסטרטיביות, ניתוח טקסט מספק לך גם מבט הוליסטי על מסע הבריאות של המטופל. על ידי הדגשת דפוסים ברשומות הרפואיות, תוכל לספק אבחנה מדויקת יותר עבור מטופלים עתידיים.
מחנכים יכולים להפיק תועלת מניתוח טקסט על ידי הגדלת היעילות התפעולית. מוסדות חינוך כרוכים בכמויות אדירות של נתוני טקסט כגון דפי בחינות, משוב של תלמידים, מיילים, לוחות זמנים, רישומי תלמידים וכו'.
יישום אחד הוא להפעיל מודל ניתוח טקסט באמצעות טפסי משוב של תלמידים ולזהות מגמות ודפוסים. על ידי גילוי חששות עיקריים והתייחסות אליהם, תוכל להגדיל את שיעורי התגובה לסקר ובסופו של דבר, שימור תלמידים.
גם סטודנטים יכולים להפיק תועלת מניתוח טקסט, במיוחד אלה בהשכלתם הגבוהה. תואר שני ודוקטורט. סטודנטים שעובדים על התזה שלהם עשויים להיות מוצפים בעשרות או אפילו מאות תמלולי ראיונות.
לעבור על התמלילים האלה יכול לקחת שעות ולהשאיר אותך עייף. בעזרת כלי ניתוח טקסט, אתה יכול לחלץ במהירות נקודות מפתח מהתמלילים ולהשתמש בהן בתזה שלך.
אם אתה מעוניין לדעת יותר על ניתוח טקסט, ריכזנו רשימה של משאבים מועילים שתוכל לחקור.
משאבים אלה נהדרים אם אתה רוצה להתנסות ביצירת מודל ניתוח טקסט משלך, או אם אתה פשוט רוצה ללמוד עוד על הנושא.
אם תרצה לבנות מודל לניתוח טקסט, עליך להכיר את Python NLTK ו-R. אלו הן כמה משפות התכנות הנפוצות ביותר בניתוח טקסט וב-NLP.
מכיוון ש-Python ו-R הן חלק משפות התכנות הנפוצות ביותר, הקהילה המשגשגת שלהם בנתה מערך מקיף של משאבים. משאבים אלה כוללים הדרכות וידאו, מערכי נתונים, קורסים מקוונים, פורומים ועוד.
רוב המשאבים הללו אפילו זמינים באינטרנט בחינם! במילים אחרות, כל אחד יכול כעת ללמוד עיבוד שפה טבעית וניתוח טקסט בנוחות של ביתו.
כל מה שאתה צריך זה מחשב נייד עובד, נחישות והמשך קריאה במשאבי ניתוח הטקסט המומלצים שלנו.
אנו ממליצים לך לעקוב אחר הדרכה זו לניתוח טקסט של Datacamp. Datacamp היא פלטפורמה מקוונת ללמוד כמעט הכל על מדעי הנתונים, ורבים מהקורסים שלה נוצרים עם מחשבה למתחילים.
הדרכה אחת כזו היא ניתוח טקסט למתחילים באמצעות NLTK. למרות שניתוח טקסט (ומדעי הנתונים בכלל) הוא נושא מסובך, מדריך זה מפרק את הנושא לקטעים פשוטים שאפילו תכנות ירוקים יכולים להבין.
יתר על כן, המדריך כולל העתקת קודים הניתנים להדבקה כדי להקל על התקדמות הלמידה שלך. לאחר מכן, לאחר שהשתפרת בניתוח טקסט, תוכל ליישם את הידע החדש שלך פרויקטים בעולם האמיתי של Datacamp. לְדוּגמָה, נתוני כריית טקסט מ-Jeopardy, תוכנית המשחק.
יש להזין מודלים של ניתוח טקסט עם מספר רב של מערכי אימון מדויקים. אלגוריתמי למידת מכונה לומדים באותו אופן כמו בני אדם: ככל שהם צורכים יותר מידע, כך הם משתפרים מהר יותר.
אנו ממליצים על רשימה אוצרת זו של אוספי נתונים על ידי UCI ICS, בית הספר לתואר ראשון למדעי המחשב המדורג במקום ה-25 בארה"ב.
ברשימה זו, אתה יכול למצוא טונות של מערכי נתונים מעניינים, כולל ביקורות על סרטי IMDb, ביקורות מוצרים וביקורות Yelp. שימו לב שהאוסף הוא רק דוגמה קטנה של מערכי הנתונים הרבים הזמינים באינטרנט.
אל תהסס לחקור מערכי נתונים נוספים ממקורות אמינים (למשל, קגל, Github) או אפילו ליצור משלך!
מלבד ההדרכות שהוזכרו לעיל, ישנם גם קורסים מקוונים וסדרות וידאו זמינות לקידום הלמידה שלך. קורסים אלו משתנים בעלויות ובדרישות קדם.
אם אתה חדש לחלוטין בניתוח טקסט, אנו ממליצים על כך סדרת סרטוני YouTube מאת דייב לנגר מ-Data Science Dojo. זהו רשימת השמעה מקיפה של 12 סרטונים המכסה הכל, החל ממושגי מבוא ועד חישובים מתמטיים מתקדמים.
אתה יכול גם לנסות את זה קורס Udemy על למידת מכונה באמצעות Python ו-R. הקורס דורש כ-44 שעות התחייבות בזמן ומעניק תעודה בסיומו. יתר על כן, זה מאוד משתלם ואתה יכול להתקדם בקצב שלך.
לאחר שתבסס את היסודות שלך בלמידת מכונה ו-NLP, תוכל להתקדם לזה קורס NLP מאת Stanford Online. מכיוון שסיווג טקסט הולך יד ביד עם עיבוד שפה טבעית, לימוד NLP יהיה מועיל, במיוחד אם אתה עוסק בקריירה במדעי הנתונים.
עם זאת, לקורס של סטנפורד אונליין יש דרישות קדם מסוימות שעליכם להשיג לפני ההרשמה. בסיום הקורס תוענק לך תעודה שתוכל להשתמש בה כדי לשפר את קורות החיים שלך.
ניתוח טקסט הוא תהליך של הפיכת כמויות גדולות של טקסט לא מובנה לנתונים כמותיים לפני חילוץ מידע מפתח ממנו. הוא משתמש בטכניקות NLP נפוצות כגון זיהוי ישויות וסנטימנטים כדי לספק תובנות מעשיות לטובת הארגון שלך.
לאור ההתקדמות הטכנולוגית האחרונה והמתמשכת מהפכה תעשייתית רביעיתמודלים של ניתוח טקסט ו-NLP למידת מכונה הם כעת פתרונות יומיומיים המשמשים ארגונים. עולם השיווק החריף נעשה אפילו יותר אינטנסיבי ככל שחברות נלחמות למצוא דרכים להתחרות אחת על השנייה.
יתרה מכך, כמות הנתונים רק הולכת וגדלה ככל שפלטפורמות מדיה חברתית חדשות כמו TikTok מתפשטות ומרחיבות את בסיס המשתמשים שלהן.
עם כל הנתונים הלא-מובנים הבלתי מנוצלים האלה באינטרנט וכלי ניתוח הטקסט הזמינים, דבר אחד נראה בטוח: ניתוח נתונים יעיל הוא כעת יתרון מרכזי בר-קיימא לעסקים לבלוט מהמתחרים.
התחל את תקופת הניסיון שלך למשך 7 ימים עם 30 דקות של תמלול חינם וניתוח AI!
כיצד לתמלל הקלטה לטקסט כלי התמלול ללא קוד שלנו מאפשר לך להמיר הקלטת שמע לטקסט בשני שלבים בלבד. לִמצוֹא
כיצד לתמלל סרטון YouTube אינך צריך להמיר סרטון YouTube ל-mp4 כדי לתמלל אותו. כל שעליך לעשות הוא להעלות את כתובת האתר ל-Speak
כיצד לתמלל אודיו ווידאו לטקסט תוך 2 דקות (מדריך 2022) למד כיצד לתמלל אודיו ווידאו לטקסט עם Speak Ai
מהו עיבוד שפה טבעית: המדריך הסופי עיבוד שפה טבעית הוא התחום הגדול של לימוד כיצד מחשבים יכולים להבין את השפה האנושית בצורה מדויקת, ו
הכל על ניתוח סנטימנטים: המדריך האולטימטיבי אולי שמעתם על ניתוח סנטימנטים בעבר, אבל מה זה בדיוק, ולמה ארגונים כאלה
מדריך פשוט כיצד לבצע מחקר שוק בשנת 2021 למד כמה צעדים פשוטים כדי להתחיל כיצד לבצע מחקר שוק,
לזמן מוגבל, שמור 93% בתוכנית Speak עמוסה במלואה. התחל את 2025 חזק עם פלטפורמת בינה מלאכותית בעלת הדירוג הגבוה ביותר.
עִבְרִית 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi