A szövegelemzés a természetes nyelvi feldolgozás egyik fő szempontja, és a nagy mennyiségű strukturálatlan szöveges adat automatikus kinyerését jelenti.
Mivel a szövegelemzés jobban kihasználja a gépi tanulást, mint az emberi munkaerőt, számos alkalmazási lehetőség kínálkozik a szervezetek számára gyakorlatilag minden iparágban.
A szövegelemzést gyakran párosítják a következőkkel is adatátírás eszközök a zökkenőmentes munkafolyamatokhoz. Először is, az adatátíró eszköz átalakítja a hangfelvételeket a kvalitatív kutatás szöveges átiratokká. Ezután a szövegelemző eszköz feldolgozza az adathalmazt, és kiemeli az ismétlődő témákat vagy érzéseket.
Mindezek mellett a tanulmányok azt mutatják, hogy csak 18% a szervezetek kihasználják a strukturálatlan adatok előnyeit ami azért jelentős, mert Az összes adat 90% része strukturálatlan. Más szóval, óriási lehetőség van arra, hogy kihasználja ezt a rengeteg kiaknázatlan adatot, és megkülönböztesse magát versenytársaitól.
Bármilyen erős is lehet a szövegelemzés, a dolgozó csak annyira jó, mint az eszköze, pontosabban az adott eszköz elsajátítása.
Ha hatékonyan szeretné kihasználni a szövegelemzés előnyeit, először is meg kell értenie a belső működését: mi a szövegelemzés, hogyan működik, és hogyan használhatja ki a szövegelemzést a szervezetében.
A szövegelemzés természetes nyelvfeldolgozási (NLP) technikákat használ a szöveges adatok gyors elemzésére. Ezek a strukturálatlan, félig strukturált és strukturált szöveges adatok számos formában léteznek.
A közösségi média üzenetek, a marketing felmérések, a termékértékelések és az e-mailek mind hasznos szöveges adatok példái.
A szövegelemzés segítségével a szervezetek feldolgozhatják és hasznosíthatják a szöveges adatok hatalmas mennyiségéből származó, hasznosítható felismeréseket.
Ez azért fontos, mert a szövegelemzés következetes és hatékony módja a hibák és a kutatói elfogultságok minimalizálásának.
A kinyerendő konkrét információk az Ön igényeitől függnek. Néhány példa a szövegelemzési felhasználási esetekre: a spam e-mailek kiválogatása, az elterjedt témák azonosítása és a márka hírnevének nyomon követése.
Az emberek gyakran használják a szövegbányászat és szövegelemzés felcserélhető, mert mindkettő ugyanazt jelenti. A szövegbányászat és a szövegelemzés azzal foglalkozik, hogy nagy mennyiségű szöveges adatból információt nyerjen, majd ezeket az információkat hasznosítható felismerésekké alakítsa át.
Ebben az értelemben, szövegelemzés és szövegelemzés mindkettőnek ugyanaz a célja a strukturálatlan szöveges adatok elemzése. A két kifejezés között azonban vannak kisebb különbségek. Lényegében, a szövegelemzés minőségi elemzést foglal magában, mivel a szövegelemzés mennyiségi eredményeket tartalmaz.
A közösségi média üzenetek szöveges elemzése például összegyűjti az összes strukturálatlan adatot, és kategóriákba rendezi őket. A szövegelemzési modell létrehozhat egy grafikont, amely megjeleníti, hogy milyen gyakran fordulnak elő bizonyos szavak, és milyen szezonális tendenciákat mutatnak.
Ezután a menedzser szövegelemzést végez, és azonosítja, hogy mely közösségi média üzenetek eredményeztek pozitív vagy negatív eredményeket, és mit tehetnek ez ellen.
A szövegelemzési (vagy szöveganalitikai) modellek gyakran ötvözik a szövegelemzést és a szövegelemzést, így a különbségek lényegtelenné válnak. Ezért a félreértések elkerülése érdekében a szövegelemzésre és a szöveganalízisre egy és ugyanazon dologként fogunk hivatkozni.
Ami ennél is fontosabb, az annak megértése, hogyan működnek a szövegelemzési modellek, és hogyan alkalmazhatja őket a szervezet eredményességének növelése érdekében.
A szövegbányászat természetes nyelvi feldolgozási és gépi tanulási technikákat használ a szöveges adatokból való kinyerésre. Bár az adattudomány területén mindhárom fogalom gyakran átfedésben van, mindegyiknek más-más jelentése és fókusza van.
A szövegelemzés lényegében a gépek felhasználását jelenti a strukturálatlan szöveges adatok méretarányos feldolgozására. A szöveges adatok feldolgozása során a szövegelemzési modellek NLP-technikákat használnak a pontos eredmények előállításához.
Az egyik ilyen NLP-technika a mondatok beszédrészleteinek megjelölése, ami hasznos lesz a további elemzésekhez.
A szervezetek a szövegbányászati algoritmusokat is folyamatosan képezni fogják nagy mennyiségű szöveg betáplálásával. A szöveges adatok folyamatos képzése és betáplálása révén az algoritmus javítja a szövegelemzés pontosságát, és lépést tart a nyelv fejlődésével.
A szövegelemzési folyamat a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) és a gépi tanulás módszereinek keverékét használja. Ezért a hatékony szövegelemzési modell felépítéséhez NLP- és gépi tanulási háttérrel kell rendelkeznie.
A szövegelemzési modelleknek több típusa létezik, köztük a szabályalapú, a gépi tanuláson alapuló és a hibrid modellek. Ezek a megközelítések befolyásolják a teljes szövegelemzési folyamatot és az emberi részvétel mértékét.
A szövegelemzésben és más NLP-modellekben a leggyakoribb megközelítés a szabályalapú megközelítés. Mielőtt egyáltalán létrehozna egy szövegelemző algoritmust, először is létre kell hoznia egy szabálylistát. Ezekben a listákban (vagy adathalmazokban) kézzel dokumentálja egy szó és egy címke közötti asszociációt.
A szövegelemző algoritmus ezután feldolgozza a szövegdarabokat, és az előre meghatározott szabályok szerint osztályozza a szavakat. A szövegek kategorizálásának módja a szervezet igényeitől függ.
Például spamcímkét rendelhet bizonyos emojikhoz vagy szavakhoz egy e-mailben. Egy másik szöveges osztályozási felhasználási eset a negatív az olyan szavakra, mint rossz, szörnyű, és szörnyű.
A szabályalapú modellek egyszerűek és könnyebben létrehozhatók, mint a gépi tanulási modellek. Ráadásul az interneten nyílt forráskódú adatkészletek gyűjteménye áll rendelkezésre, amelyeket ingyenesen letölthet és implementálhat szövegelemző gépébe.
A szabályalapú szövegelemzés azonban pontatlan eredményeket adhat, ha kétértelmű mondatokat dolgoz fel. Például olyan mondatok, amelyek szarkazmust, nyelvjárásokat, mémeket és az üzenet kontextusát tartalmazzák. Továbbá az algoritmushoz új szabályok hozzáadása nehezebb, így nehezebben skálázható, mint a gépi tanulási alternatívák.
A gépi tanulási modellekben az algoritmust bőséges mennyiségű szöveges adat megadásával képezzük ki. Ezeket az adatokat előre megjelölik a megfelelő osztályozókkal.
A mérnöknek azt is biztosítania kell, hogy a képzési adatok pontosak és torzításmentesek legyenek. Ha nem, a gépi tanulási modell felveszi ezeket a rossz szokásokat, és pontatlan eredményeket fog eredményezni.
Az előre megjelölt adatok folyamatos táplálásával a gépi tanulási modell képes lesz a jövőbeli bemeneti adatok automatikus előrejelzésére és pontos osztályozására. Ennek eredményeképpen a gépi tanulásos szövegelemzés könnyen skálázható, és méretgazdaságossági előnyökhöz vezet.
A gépi tanulási modellek a Naive Bayes algoritmusokat (valószínűségi módszer) és a mélytanulást is felhasználják az elemzés pontosságának növelése érdekében. Így minél többet képezzük a gépi tanulási modellt, annál jobbá válik a nagyadat-szövegbányászatban.
A gépi tanulási modellek kezdeti befektetése és folyamatos képzése azonban erőforrás-igényes lehet. Nem is beszélve a gépi tanulási algoritmusok futtatásához szükséges számítási teljesítményről. A pontatlan vagy elfogult adathalmazok táplálása szintén befolyásolhatja a szövegelemzés eredményeit.
A hibrid szövegelemzési modellek ötvözik a szabályalapú és a gépi tanulási modellek legjobb tulajdonságait. A különböző szabályalapú és gépi tanulási algoritmusok kombinálásával a szövegelemző modell a legpontosabb eredményeket tudja produkálni.
Bár a hibrid modellek adják a legpontosabb eredményeket, a legtöbb kezdeti beruházással és karbantartási költséggel is ezek járnak.
A szövegelemzés a hatalmas mennyiségű szöveges adat összegyűjtésének, feldolgozásának és hasznosítható információk bemutatásának módszertani folyamata. Bár a különböző modellek eltérően közelítik meg ezt a folyamatot, a szövegelemzés általános lépései ugyanazok maradnak:
Mielőtt a szövegelemző gép bármit is elemezhetne, először szöveges adatokkal kell rendelkeznie. Ezek a szöveges adatok lehetnek strukturálatlanok, félig strukturáltak vagy strukturáltak.
A strukturálatlan szöveges adatok az összes olyan szóra utalnak, amelyet online gyűjthet, és amelyeket nem rendeztek címkékbe.. Például a közösségi médiakommentárok, szöveges üzenetek és teljes dokumentumok. A strukturálatlan adatokat rendezetlen, "vad" adatoknak tekinthetjük, amelyek nincsenek rendszerezve.
Másrészt a strukturált szöveges adatok olyan szövegekre utalnak, amelyeket bizonyos paraméterek szerint rendeztek. Ezek az adatok már fel vannak címkézve, és rendezetten a megfelelő mappákban vannak tárolva. A strukturált adatok gyakori üzleti példái közé tartoznak az értékesítési tranzakciók, a bejelentkezési adatok és a demográfiai információk.
Ezeket a szöveges adatokat belső és külső forrásokból gyűjtheti össze. A belső források a szervezeten belüli adatbázisokból és rendszereiből történő adatgyűjtésre utalnak. Ezzel szemben a külső adatforrások a szervezetén kívüli helyekről származnak.
Használhatja az adatgyűjtést is API-k a verembe, hogy felgyorsítsa a munkafolyamatokat. Az API-k alapvetően integrációk amelyeket más alkalmazásokba programozhat, és amelyek lehetővé teszik, hogy szöveges adatokat gyűjtsön ezekből az alkalmazásokból.
A belső adatok a következőkre vonatkoznak a szervezeten belülről lekérdezett bármely adatot. Ez magában foglalja a számítógépes alkalmazásokat, dokumentumokat, rendszereket és osztályokat. A belső szöveges adatok azonnali elérhetőségük és költséghatékonyságuk miatt kiváló kiindulópontot jelentenek az adatgyűjtéshez.
Belső adatokat gyűjthet a CRM-szoftveréből, e-mailekből, a tulajdonában lévő médiaelemzési jelentésekből, tudásmenedzsment-szoftverekből és a szervezet más részlegeiből. Kutassa át a szervezetét minden olyan dokumentum (fizikai és digitális), jelentés, felmérési visszajelzés és bármilyen más olyan adathordozó után, amelyet szöveges információk tárolására használ.
A szöveges adatok belső forrásai felfedezetlen információkat tartalmazhatnak az ügyfélről, de gyakran silókban vannak elrejtve. Például az ügyfélszolgálati csapatának értékes mennyiségű ügyfél-visszajelzéssel rendelkezhet, amelyet felhasználhat a szöveges elemzéshez.
A belső szöveges adatok előnyei:
✅ Könnyen beszerezhető
✅ Kevésbé drága
✅ Konkrétabb és relevánsabb az Ön szervezetére nézve
A belső szöveges adatok hátrányai:
❌ Kisebb mintaméret
❌ Lehet, hogy elavult
A külső adatok olyan adatokat jelentenek, amelyek a szervezetén kívülről származnak. Ide tartoznak a közösségi média, a termékértékelések, a felhasználók által generált tartalmak, a nyílt forráskódú adathalmazok és más weboldalak.
Lényegében végtelen mennyiségű külső szöveges adat áll rendelkezésre - valahányszor valaki hozzászólást tesz közzé a közösségi médiában, külső szöveges adatok jönnek létre.
A külső adatok legnagyobb előnye a mennyiségük. Nagy mennyiségű szöveges adatot szerezhet be egy szövegelemzési modell betanításához.
Biztosítania kell azonban, hogy ezek az adatok pontosak legyenek, és hiteles forrásokból származzanak. Ha nem, akkor a szövegelemzés pontatlan eredményeket fog produkálni, és így téves döntéseket fog hozni.
Az adatgyűjtő API-kat integrálhatja a közösségi médiaplatformokba, például az Instagramba, a Twitterbe és a Facebookba is. Az API-k lehetővé teszik a szöveges adatok, például a kommentek, profiléletrajzok stb. gyors kinyerését.
Külső szöveges adatok előnyei:
✅ Hatalmas mennyiségek állnak rendelkezésre
✅ Összehasonlíthatja a múltbeli adatokat az időben
✅ Az egyszerű gyűjtéshez rendelkezésre álló API-k
A külső szöveges adatok hátrányai:
❌ Pontatlan és/vagy elavult lehet.
❌ Drágább és időigényesebb
A szövegbányászati modell nem tudja elemezni a feldolgozatlan nyers adatokat úgy, ahogy vannak. A nyers szöveges adatok különböző esetekben zajokat, például írásjeleket, zárószavakat és karaktereket tartalmaznak.
Számunkra ezeknek az elemeknek az értelmezése józan ész, de egy gép nem biztos, hogy értelmesen értelmezi a szöveget. Ahhoz tehát, hogy a gép könnyebben megértse a nyers szöveges adatokat, először fel kell dolgoznia az adatokat különböző NLP-technikák segítségével:
A tokenizálás a nyers szöveges adatok kisebb egységekre bontása, amelyeket tokeneknek nevezünk.. A szövegelemzésben és más NLP-modellekben a szöveg előfeldolgozásának is kulcsfontosságú szempontja.
A teljes szöveges dokumentumok tokenekre történő felosztása megkönnyíti a gép számára az elemzést. Ez nem különbözik attól, ahogyan az emberek feldolgozzák a szöveget. Például ezt a blogcikket könnyebb megemészteni, ha fejezetekre bontjuk, mintha mindent egyszerre néznénk át.
Az adott feladattól függően a szöveget szavak (szó tokenizáció) vagy mondatok (mondat tokenizáció) szerint tokenizálhatjuk. Íme egy példa arra, hogyan néz ki a szó tokenizáció a "A tokenizálás a nyers szöveges adatok kisebb egységekre bontásának folyamata."
['tokenizáció', 'az', 'a', 'folyamat', 'a', 'törés', 'le', 'nyers', 'szöveg', 'adat', 'az', 'a', 'kisebb', 'egységek']]
Egy mondat jelentését a szavak és azok egymáshoz való viszonya, azaz a nyelvtani szabályok határozzák meg. A tokenizálás segíti ezt a folyamatot azzal, hogy a gép értelmezni tudja az egyes szövegeket, azok meghatározását, és azt, hogy ezek hogyan alkotják a teljes mondat jelentését.
Ennek az értelmezési folyamatnak része a beszédrészek címkézése (POS-tagging). A beszédrészek lexikai kategóriák, amelyeket a szótár minden egyes szavához hozzárendelnek. Például főnevek, melléknevek, igék, kötőszavak stb.
Az egyes szavak közötti szemantikai kapcsolat megértéséhez hasznos, ha minden egyes tokenhez beszédrészeket jelölünk. A POS-címkézés más szövegelemzési feladatokban is segít, például a nevesített entitások felismerésében (pl. Kalifornia = Helyszín).
A mondatok tokenekre való szétválasztása és a megfelelő beszédrészek megjelölése után a szövegelemző gép meghatározza a szintaktikai szerkezetet. Egyszerűen fogalmazva, a szintaktikai szerkezet azt jelenti, hogy a mondatban lévő szósorok hogyan kapcsolódnak egymáshoz.
A szövegelemzési (és NLP) modellek gyakran létrehoznak egy elemzési fa az egyes tokenek közötti kapcsolatok ábrázolására. Ez a tagolófa hasznos a mondat szemantikájának (jelentésének) meghatározásához.
Más szóval, segít a számítógépnek abban, hogy ugyanúgy megértse egy üzenet kikövetkeztetett jelentését, mint egy ember. Ez a lépés azért fontos, mert a szavaknak különböző definíciói vannak, és a szövegkörnyezet és a regionális dialektusok szerint változnak.
Illusztrációként azonnal megértjük a "az alma az almára esett" azáltal, hogy értelmezi, hogy mit "alma" és "Apple" jelent. A tagolás alapvetően egy gépi módszer ugyanerre.
A szövegelemző modell szöveges adatok megértésének másik fontos szempontja a lemmatizálás és a törzselés. A lemmatizálás és a törzsképzés egyaránt a szó alapformájára való visszavezetést jelenti. Ennek ellenére van egy kis különbség a két módszer megközelítése között.
A törzsképzés csak a szó előtagjait, utótagjait és utótagjait távolítja el. Ezek a "pre-", "-ing", és "-ed" egy szóból. A törzsképzés azonban vakon, a szó morfológiájának figyelembevétele nélkül nyírja le ezeket az affixumokat, ami néha borzalmas eredményekhez vezet.
Másrészt a lemmatizálás figyelembe veszi a szó morfológiáját (azt, hogy egy szó etimológiája alapján hogyan képződik), amikor a szó gyök alakját (más néven lemma) követi nyomon.
Íme egy példa a lemmatizálás és a törzselés közötti különbség illusztrálására:
A zárószavak olyan gyakori szavak, amelyek kevés szemantikai információval járulnak hozzá a teljes mondathoz. Például, a, a, a címen., astb. A zárószavak kiküszöbölésével a gép a szöveg fontosabb szavaira összpontosíthat, és pontosabb elemzéseket végezhet.
Bár a zárószavak hasznosak a szöveges adathalmazok tisztításában, az eltávolítandó zárószavak kiválasztása nagyban függ az adott feladattól. A stopszavak eltávolítása a spamszűrés és a hangulatelemzés során is hasznos.
Ezeknek a feladatoknak nincs szükségük ezekre a plusz szavakra, és a gyorsabb és pontosabb elemzés érdekében kisebb adathalmazból is profitálhatnak.
A szöveg normalizálása egy szó variációinak egy formába történő szabványosítását jelenti. Egy kifejezést sokféleképpen lehet kifejezni, különösen az interneten. Az egyik gyakori módszer a szavak lerövidítése, például a "holnap" mint "TMRW".
Bár mindkét kifejezés jelentése megegyezik, az algoritmusban az eltérő írásmódok különböző dolgokként regisztrálódhatnak, ami eltérő elemzési eredményeket eredményezhet.
A szabványosítást igénylő kifejezések közé tartoznak a számok (egy, 1), a szimbólumok (és, &), a pénz ($, USD, dollár) és a rövidítések (miért, y). A szövegek normalizálása rendkívül fontos a klinikai területen, mivel a különböző orvosok különbözőképpen értelmezik a klinikai szövegeket.
A kisbetűs írásmód a szöveg normalizálásának része, és magában foglalja az összes nagybetű kisbetűvé alakítását. A legtöbb kisbetűzést a megnevezett entitásokon végezzük, például a "Kanada" a "Kanada". A kisbetűzés és a szöveg normalizálása leegyszerűsíti a szövegelemzési folyamatot, és ezáltal javítja a végeredményt.
A szövegkiemelés és a szövegosztályozás két nagy altéma, amelyeknek megvannak a maguk árnyalatai és technikái. A szövegkiemelés általában a gépi tanulási technikákra utal, amelyekkel a fontos kifejezéseket vagy kifejezéseket lehet kiemelni.
Az egyik ilyen feladat a megnevezett entitások, például márkák és személyek azonosítása. A megnevezett entitások felismerése gyakori természetes nyelvi feldolgozási feladat, mivel alapvetően azt mondja meg, hogy melyik téma a legfontosabb.
Nem csak a megnevezett entitásokat kell azonosítania; a konkrét szó, amelyet ki szeretne nyerni, a szervezet igényeitől függ. Egyéb szavak, amelyeket kiemelhet, például a termék szempontjai (pl. méret, ár, márka)).
Másrészt a szövegosztályozás a kinyert szöveg előre meghatározott címkékbe való besorolására utal. Például "Elon Musk" besorolható a "Emberek". Ezeket a címkéket az Ön igényei szerint is testre szabhatja, például hangulat (pozitív, semleges, negatív) vagy szándék (érdeklődés, spam, lekérdezés stb.) szerint.
Miután a szövegelemző modell feldolgozta az adatokat, valamilyen módon megjeleníti a kulcsfontosságú információkat. Az információ megjelenítésének módja az adott szövegelemző szoftvertől függ.
A szövegelemző szoftverek általánosan használt módjai közé tartoznak a szófelhők és a hangulatgrafikonok. Ebben az esetben a Speak egy pillantással megmutatja a felhasználóknak a szöveges adatok általános hangulatát és az uralkodó témákat.
Interaktív műszerfalunk azt is lehetővé teszi, hogy az Ön igényei szerint testre szabja a meglátások kategorizálását. Továbbá központi adatbázisunk lehetővé teszi, hogy bármilyen kulcsszóra vagy témára rákereshessen az összes médiumban és médiatípusban, legyen szó hangról, videóról vagy szövegről.
Összességében a médiatárunk nem csak pontosan kivonja a kulcsfontosságú információkat, hanem a kereshetőségre is optimalizált, hogy növelje a működési hatékonyságot, a hozzáférhetőséget és csökkentse a költségeket.
Ha többet szeretne megtudni arról, hogyan emelheti szervezetét a következő szintre a szövegelemzéssel, lépjen kapcsolatba velünk a következő címen success@speakai.co vagy iratkozzon fel a 7 napos próbaidőszak hitelkártya nélkül.
A szövegbányászat egy olyan gép, amely értékes adatokat szolgáltat a szervezet számára. Az információk azonban csak akkor hasznosak, ha pontosan értelmezik és megfelelő módon hasznosítják őket. Az adatok értelmezése önmagában is széleskörű téma, számos technikával és esettanulmánnyal.
A piackutatási adatok pontatlan értelmezése költséges hibákat eredményezhet. A Coors, a sörgyártás elismert szereplője, 1990-ben bevezette a Rocky Mountain Sparkling Water-t. Abban az időben a palackozott víz divatos termék volt, így volt értelme ezt kihasználni.
A Coors úgy gondolta, hogy ha a logójukat rajta hagyják a palackozott víz csomagolásán, akkor a márka hírnevét kihasználva növelhetik az eladásokat.
Természetesen az emberek összezavarodtak és aggódtak a vezetés miatt, miután elfogyasztottak egy olyan terméket, amelyet a sörrel hoztak összefüggésbe.
Talán ha a Coorsnak lehetősége lett volna arra, hogy a szöveganalitikai eszközökkel jobban megvizsgálja a szöveges összefüggéseket aCoors', 'sör', és 'víz', akkor lehet, hogy inkább egy hihetetlen terméket vezettek volna be, mint olyat, amelyet röviddel később megszüntettek.
A szövegbányászat az NLP-gépek segítségével nagy mennyiségű strukturálatlan szöveges adatot dolgoz fel és von ki információkat. Annak ellenére, hogy viszonylag új keletű innováció, számos szervezet egyre inkább alkalmazza a szövegbányászatot a működésében.
Nem számít, hogy a szervezetek milyen iparágban tevékenykednek, a szövegbányászat előnyeivel kapcsolatban 5 visszatérő téma van:
Nem számít, milyen jól képezi ki a kutatóit, emberi hibák előfordulhatnak. Ezek a hibák tovább fokozódnak, ha olyan tényezőkkel járnak együtt, mint az érzelmi stressz, a figyelemelterelés és a fáradtság.
A számítógépek sem tökéletesek, de sokkal megbízhatóbbak a folyamatos adatáramlás elemzésében. Ennek egyik fő oka, hogy a gépeket nem korlátozzák a fent említett emberi korlátok.
Így a szövegelemző eszközök hatékonyak olyan helyzetekben, amikor a hibák költséges következményekkel járhatnak. Ilyen például a szöveges adatok elemzése az egészségügyben, ahol egyetlen pontatlan diagnózis életek elvesztéséhez vezethet.
Az automatizált szövegelemzés több adatot képes nagyobb sebességgel feldolgozni, mint az emberi kutatók. Ez lehetővé teszi a méretgazdaságosság elérését, az eredményvonal növelését és a ROI javítását.
Ebből a célból számos kutató szövegelemzést használ a több száz visszajelzési űrlapból származó minták feldolgozására és azonosítására.
Ugyanígy a megnövekedett hatékonyság lehetőséget teremt arra, hogy növelje vállalkozásának méretét. Tekintettel a rendelkezésre álló strukturálatlan szöveges adatok puszta mennyiségére, egy emberi kutatócsoportnak hónapokig vagy akár évekig is eltarthat az összes adat elemzése.
Ezzel szemben a szövegelemző eszközök egy nap alatt több száz szöveges dokumentumot képesek feldolgozni. Mivel a szervezetek ma már ugyanekkora mennyiségű korpuszt rekordgyorsasággal tudnak elemezni, mostantól megnövelhetik kutatási erőfeszítéseiket, és drasztikusan javíthatják termelékenységüket.
Az NLP, a mesterséges intelligencia és a szövegelemzés fejlődésének köszönhetően ma már hatalmas mennyiségű adatot tudunk hatékonyan összegyűjteni és feldolgozni. Akkoriban a strukturálatlan adatok puszta mennyisége azt jelentette, hogy az összes adat összegyűjtése szinte lehetetlen volt, nem is beszélve azok elemzéséről.
Ráadásul a strukturálatlan adatok mennyisége az internet- és a közösségi médiafelhasználók növekvő számának köszönhetően egyre nagyobb méreteket ölt. A szövegelemzés és a gépi tanulás a kulcsa annak, hogy hozzáférjünk ezekhez az egyre növekvő adatokhoz, és azokat hasznosítható meglátásokká alakítsuk.
A szövegelemzés lehetővé teszi, hogy olyan mintákat fedezzünk fel a szöveges dokumentumokban, amelyek első pillantásra nem feltétlenül nyilvánvalóak. Ráadásul a feldolgozandó szöveges dokumentumok puszta mennyisége növeli a zajt, és megnehezíti a mögöttes trendek azonosítását.
A szövegelemzés például lehetővé teszi számunkra, hogy kiemeljük a szöveges dokumentumban előforduló kulcsszavakat. Ezekkel az információkkal a kezében megalapozottabb döntéseket hozhat, és hatékonyabban kielégítheti ügyfelei igényeit.
A szövegelemzés számos módszerrel és technikával végezhető. A különböző szervezetek igényeiknek megfelelően különböző technikákat alkalmaznak. Minden szövegelemző szoftver különböző funkciókat is biztosít.
Természetesen a nagyobb teljesítményű eszközök drágábbak, ezért mielőtt bármilyen szolgáltatásra feliratkozna, először mérje fel az igényeit. Hogy jobb képet kapjon arról, hogyan használhatja ki a szövegelemzést a szervezetében, mutatunk öt gyakori szövegelemzési technikát, amelyek a következők:
Az érzelemelemzés egy szöveges dokumentum elemzése és polaritásának (pozitív, semleges, negatív) meghatározása. Az érzelemelemzéssel érzelmeket is felismerhet a szöveges adatokból. Ezek az érzelmek lehetnek boldog, szomorú, dühös, vagy bizonytalan.
Az érzelemelemzés a szövegelemzésben is a leggyakrabban használt technika, és hasonló jellegük miatt gyakran kísérik egymást. Egy szövegkorpusz hangulatelemzésével mélyebbre áshat az üzenet mögöttes jelentésében, és kiderítheti, hogy miért ők mondták.
A megnevezett entitások felismerése a megnevezett entitások felismerésére és kategóriák szerinti címkézésére vonatkozik. Például a "Tom Cruise" mint "Emberek" és "Washington" mint "Helyszín".
A nevesített entitásfelismerés egyik előnye, hogy lehetővé teszi, hogy gyorsan hozzárendeljen egy témát egy szöveges dokumentumhoz, például blogcikkekhez. Ennek illusztrálására az ismétlődő entitások (pl, Michael Jordan) egy bizonyos téma iránti érdeklődést jeleznek (pl, kosárlabda, NBA).
A hírkiadványok és az e-kereskedelmi oldalak már használják ezt a technológiát, hogy releváns termékajánlásokat nyújtsanak. A McKinsey jelentése szerint Az Amazon ajánlásai az eladások akár 35%-jét is elősegítik.
Hogy jobban megértse, hogyan működik az érzelemelemelemzés és a NER, miért nem próbálja ki az alábbi szövegelemző eszközeinket!
Hasonló a NER-hez, A témaelemzés magában foglalja a visszatérő szavak és a hozzájuk tartozó kategóriák azonosítását. Ezután az algoritmus hozzárendel egy témát a szöveges adatokhoz.
Vegyük például a kosárlabdát: a kosárlabdázók és a kapcsolódó kifejezések ismételt említése azt jelzi, hogy a szöveg a kosárlabdáról szól.
A témaelemzés rávilágít azokra a fontos területekre, amelyekre összpontosítania kell. Mondjuk, ha az ügyfelek gyakran hozzák fel az ügyfélszolgálatot, az annak a jele, hogy talán javítania kellene a CRM rendszerén!
A témaelemzés betekintést nyújt ügyfelei tevékenységeibe, érdeklődési körébe és véleményébe is. Ezen adatokkal felvértezve hatékonyabb marketingstratégiákat dolgozhat ki, amelyek az őket érdeklő témákat célozzák meg.
A témaelemzés egyéb alkalmazásai közé tartozik a bejövő üzenetek kategóriával való megjelölése (pl. spam), ami hasznos az e-mail marketing és az ügyfélszolgálat számára.
A szógyakoriság egy egyszerű szövegelemzési technika, és alapvetően azonosítja egy szó vagy egy megnevezett entitás szószámát. Természetesen egy gyakran ismétlődő szó nagyobb jelentőséget jelez.
Más néven szövegklaszterezés, A szócsoportosítás az egymás mellett gyakran előforduló szavak rendszerezését jelenti. Gyakori példa erre a csoportosítás "jó", "rossz", és "ügyfélszolgálat".
A szócsoportosítás lehetővé teszi, hogy a nagy mennyiségű szöveges adatból gyorsan kiszűrje a fontos kérdéseket, ami idő- és fáradságmegtakarítást eredményez.
Gyorsan összefoglalva: a szövegelemzés nagy mennyiségű strukturálatlan szöveges adat gyors és hatékony automatikus feldolgozására utal. A szövegelemzésnek különböző technikái vannak, többek között az érzelemelemelemzés, a nevesített entitások felismerése, a témaelemzés és a szógyakoriság.
De hogyan alkalmazhatja pontosan a szövegelemzést az Ön egyedi igényei alapján? Hogy jobb képet kapjon, a szövegelemzés hat alkalmazási lehetőségét mutatjuk be, amelyek a következők:
Egy közösségi média fiók működtetése fárasztó, és magában foglalja az adatelemzést, az üzenetekre való válaszadást, a trendek követését, a tartalomkészítést és így tovább. Ezek a feladatok fontosak, de megnehezítik az SMM-erőfeszítések skálázását, különösen, ha különböző közösségi hálózatokra terjeszkedik.
A szöveges analitikával automatizálhat néhány ilyen feladatot, például az adatgyűjtést és a márkafigyelést. Mivel a közösségi média tele van strukturálatlan szöveges adatokkal, könnyen bányászhat belőlük mindenféle betekintést.
Például kivonhatja és elemezheti a tweetek tartalmát, hogy meghatározhassa a trendi témákat vagy kulcsszavakat. Ha már talált egy témaklasztert, akkor ezek köré tartalmi stratégiákat készíthet, és növelheti az elkötelezettséget.
A szöveges elemzést használhatja hírnévkezelésre és márkafigyelésre is. Az ügyfelek panaszai könnyen megoldhatóak, de ha nem ellenőrzik őket, PR-válsággá alakulhatnak, és dollármilliókba és az ügyfelek élettartam-értékébe kerülhetnek.
A szövegelemző eszközökkel gyorsan azonosíthatja a negatív közösségi médiakommentárokat, és azonnal foglalkozhat velük. Ugyanakkor a pozitív kommenteket is kiaknázhatja, hogy javítsa az ügyfelek márkával kapcsolatos tapasztalatait.
Szervezetének sikere közvetlenül összefügg azzal, hogy mennyire érti meg ügyfeleit.
Nemcsak a demográfiai és pszichográfiai jellemzőikről van szó, hanem arról is, hogy alaposan meg kell értenie, mit gondolnak a fogyasztók a márkájáról és a piaci kínálatáról. Itt jön a képbe a Voice of Customer.
Az ügyfél hangja arra utal, hogy mit mondanak az ügyfelek az Ön termékeiről és szolgáltatásairól. Pontosabban, a tapasztalataik, elvárásaik és preferenciáik megértése.
A VOC gyűjtésének számos módja van, a leggyakoribbak a közösségi média, a felmérések, az e-mailek és a vásárlói magatartás. Ezek a források rengeteg adatot szolgáltatnak, és könnyen hozzáférhetők.
Az információgyűjtés önmagában azonban nem elegendő - az adatokat hasznos információkká kell alakítani ahhoz, hogy hasznosak legyenek. A szövegelemzés és a hangulatelemzés mélyebbre merül a következők kiderítésében miért a fogyasztók egy bizonyos témáról beszélnek.
A szövegelemzés lehetővé teszi, hogy azonosítsa a leggyakoribb kulcsszavakat és témákat egy adathalmazból. Ezután a hangulatelemző eszközök segítségével meghatározhatja, hogy az ügyfelek mit gondolnak az adott témáról. Például annak azonosítása, hogy az ügyfelek negatívan vélekednek a termék áráról.
Miután a szövegelemzés rávilágított arra, hogy mely területeken kell javulnia, az erőforrásait az említett területekre összpontosíthatja.
A piackutatás kéz a kézben jár a VOC felfedezésével. Az adatgyűjtés hatalmas része a piackutatási folyamat és jelentős mintanagyságot igényel. Ha nem, akkor egyszerűen nem lesz elég adat a döntéshozatalhoz.
Ugyanakkor az elemzendő adatok mennyisége az emberek számára túlterhelő lehet. A szövegelemzési modellek több száz szöveges adathalmazt képesek feldolgozni, és trendeket és mintákat azonosítani.
Ennek eredményeként a kutatók holisztikus áttekintést kaphatnak arról, hogy mit mondanak az ügyfelek, és javíthatják a döntéshozatalt.
A szövegelemzést a versenytársak kutatásában is felhasználhatja azáltal, hogy elemzi, mit mondanak róluk az ügyfeleik. Vannak-e hiányosságok az ügyfélszolgálatukban? Vagy esetleg nem elégítenek ki bizonyos vásárlói igényeket?
Mindezek az információk döntő fontosságúak üzleti stratégiájának javításához, és könnyen lehet, hogy döntő tényezőt jelentenek az Ön és versenytársai között.
A jó minőségű leadek megszerzése időigényes lehet, és gyakran a leadgenerálás legnehezebb része. Többek között hideg ajánlatokat kell készítenie, találkoznia kell a potenciális érdeklődőkkel, és azonosítania kell a potenciális forrásokat.
Ennek eredményeképpen értékes idő megy el az adminisztratív feladatokra, ami viszont kihat az eredményre. A szövegelemzési modellek automatizálják az összes alantas feladatot, és javítják az értékesítési tölcsérfolyamatokat.
Például a hívásleírásokban szereplő mondatok megjelölése és a megjelölt kifejezések kiemelkedő szerepének elemzése. Ha a sikertelen érdeklődők összefüggést mutatnak, mondjuk, a bizonyossággal, akkor itt az ideje, hogy ezt megvizsgáljuk.
A vezetők beszerzésének egyéb módjai közé tartozik a közösségi média - a szövegelemzés leggyakoribb alkalmazása. Egyszerűen futtassa le a szövegelemző modellt a közösségi média üzenetein, és válassza ki azokat, amelyek vásárlási szándékot fejeznek ki. Ezután erőfeszítései ezekre a kiváló minőségű leadekre összpontosíthatók, ahelyett, hogy egyszerűen hideghívással hívná fel a potenciális ügyfeleket.
A szöveges elemzési modellt akár a CRM rendszeren keresztül is futtathatja, hogy jobban kiszolgálja meglévő ügyfeleit. Például az elégedetlen és elégedett ügyfelek közötti minták azonosításával.
Az egészségügyben dolgozni az egyik legnehezebb munka, nemcsak a szükséges szakértelem miatt, hanem a szöveges adatok dokumentálása, rendszerezése és rendezése miatt is.
A betegek egészségügyi dokumentációjától kezdve a diagnózisok nyilvántartásán át az átiratok nyilvántartásáig - a naponta keletkező szöveges dokumentumok száma a kezelhetetlenség határát súrolja.
Szerencsére, mint minden szöveges adat esetében, ezeken is lefuttathat egy szövegelemzési modellt. Ez az előnyök világát nyitja meg, mivel az egészségügyi szolgáltatók automatizálhatják a feladatokat, így több időt tölthetnek a betegeikkel.
A szövegelemzés egyik alkalmazása az egészségügyben a NER felhasználása bizonyos kifejezések kategóriák szerinti osztályozására, például "inzulin" és "kezelés". Ezeket a kifejezéseket és kategóriáikat az Ön egyedi igényei szerint testre szabhatja.
Az adminisztratív célokon kívül a szöveges analitika holisztikus képet ad a beteg egészségügyi útjáról. Az orvosi feljegyzésekben található minták kiemelésével pontosabb diagnózist állíthat fel a jövőbeli betegek számára.
Az oktatók a működési hatékonyság növelésével profitálhatnak a szövegelemzésből. Az oktatási intézmények hatalmas mennyiségű szöveges adatot tartalmaznak, például vizsgalapokat, hallgatói visszajelzéseket, e-maileket, órarendeket, hallgatói nyilvántartásokat és így tovább.
Az egyik alkalmazás egy szövegelemző modell futtatása a diákok visszajelzési űrlapjain, és a trendek és minták azonosítása. A legfontosabb aggályok feltárásával és kezelésével növelheti a felmérésekre adott válaszok arányát, és végső soron a diákok megtartását.
A diákok is profitálhatnak a szövegelemzésből, különösen a felsőoktatásban tanulók. A szakdolgozatukon dolgozó mester- és doktorandusz hallgatóknak több tucat vagy akár több száz interjú átiratával lehet túlterheltek.
Ezeknek az átiratoknak az átnézése órákig tarthat, és fáradtan hagyja Önt. A szövegelemző eszközökkel gyorsan kiveheti a kulcspontokat az átiratokból, és felhasználhatja azokat a szakdolgozatában.
Ha többet szeretne megtudni a szövegelemzésről, összeállítottunk egy listát hasznos forrásokról, amelyeket felfedezhet.
Ezek a források nagyszerűek, ha saját szövegelemzési modell létrehozásával szeretne kísérletezni, vagy ha egyszerűen csak többet szeretne megtudni a témáról.
Ha szövegelemzési modellt szeretne építeni, érdemes megismerkednie a Python NLTK-val és az R-rel. Ezek a szövegelemzésben és az NLP-ben a legelterjedtebb programozási nyelvek.
Mivel a Python és az R a legelterjedtebb programozási nyelvek közé tartozik, virágzó közösségük átfogó forráskészletet hozott létre. Ezek az erőforrások közé tartoznak a videós oktatóanyagok, adatkészletek, online tanfolyamok, fórumok és még sok más.
A legtöbb ilyen forrás még online is ingyenesen elérhető! Más szóval, most már bárki megtanulhatja a természetes nyelvi feldolgozást és a szövegelemzést otthonról.
Mindössze egy működő laptopra, elszántságra és arra van szüksége, hogy tovább olvassa az általunk ajánlott szövegelemzési forrásokat.
Javasoljuk, hogy kövesse ezt a Datacamp által készített szövegelemzési útmutatót. Datacamp egy online platform, amelyen szinte mindent megtanulhatsz az adattudományról, és számos tanfolyamát a kezdők számára fejlesztették ki.
Az egyik ilyen bemutató a Szövegelemzés kezdőknek az NLTK használatával. Bár a szövegelemzés (és általában az adattudomány) bonyolult téma, ez a bemutató egyszerű részekre bontja a témát, amelyeket még a programozásban járatlanok is megérthetnek.
Ezenfelül az oktatóanyag másolható, beilleszthető kódokat tartalmaz, hogy megkönnyítse a tanulási folyamatot. Ha már jobban ismeri a szövegelemzést, akkor az újonnan megszerzett tudását a következőkre alkalmazhatja Datacamp valós projektek. Például, szövegbányászati adatok a Jeopardy-ból, a játék show.
A szövegelemzési modelleket nagyszámú, pontos képzési adatkészlettel kell táplálni. A gépi tanulási algoritmusok ugyanúgy tanulnak, mint az emberek: minél több információt fogyasztanak, annál gyorsabban fejlődnek.
Ajánljuk az UCI ICS, az Egyesült Államok 25. helyen álló informatikai alapképzési iskolája által összeállított, az adatgyűjteményekről szóló listát.
Ebben a listában rengeteg érdekes adathalmazt találhat, köztük IMDb filmkritikákat, termékértékeléseket és Yelp-értékeléseket. Vegye figyelembe, hogy a gyűjtemény csak egy kis példa az online elérhető számos adatkészletből.
Nyugodtan fedezzen fel további, megbízható forrásokból származó adatkészleteket (pl, Kaggle, Github) vagy akár sajátot is készíthetsz!
A fent említett oktatóprogramokon kívül online tanfolyamok és videósorozatok is rendelkezésre állnak a tanulás elősegítésére. Ezeknek a tanfolyamoknak a költségei és előfeltételei eltérőek.
Ha teljesen új a szövegelemzésben, akkor ezt ajánljuk Önnek Dave Langer, a Data Science Dojo munkatársa által készített YouTube videósorozat. Ez egy átfogó 12 videós lejátszási lista, amely a bevezető fogalmaktól a haladó matematikai számításokig mindent lefed.
Ezt is kipróbálhatja Udemy tanfolyam a gépi tanulásról Python és R használatával. A tanfolyam körülbelül 44 óra időbeli elkötelezettséget igényel, és a tanfolyam elvégzése után tanúsítványt adnak ki. Ráadásul rendkívül megfizethető, és a saját tempójában haladhat.
Ha már megalapoztad a gépi tanulás és az NLP alapjait, akkor továbbléphetsz a következőkre. NLP tanfolyam a Stanford Online-on. Mivel a szövegosztályozás kéz a kézben jár a természetes nyelvi feldolgozással, az NLP tanulása előnyös lesz, különösen akkor, ha az adattudomány területén szeretne karriert befutni.
Ez azt jelenti, hogy a Stanford Online tanfolyamnak vannak bizonyos előfeltételei, amelyeket a beiratkozás előtt el kell érnie. A tanfolyam elvégzése után tanúsítványt kap, amellyel felturbózhatja önéletrajzát.
A szövegelemzés a nagy mennyiségű strukturálatlan szöveg mennyiségi adatokká történő átalakításának folyamata, mielőtt a kulcsfontosságú információkat kinyerjük belőle. Olyan általános NLP-technikákat használ, mint a megnevezett entitások felismerése és az érzelmek felismerése, hogy a szervezet számára hasznos, hasznosítható betekintést nyújtson.
A közelmúltbeli technológiai fejlődés és a folyamatos Negyedik ipari forradalom, a szövegelemzés és az NLP gépi tanulási modellek ma már a szervezetek által használt mindennapi megoldások. A marketing gyilkos világa még intenzívebbé vált, mivel a vállalatok igyekeznek megtalálni a módját annak, hogy túlszárnyalják egymást.
Ráadásul az adatmennyiség csak növekszik, ahogy az olyan új közösségi médiaplatformok, mint a TikTok terjednek és bővítik felhasználói bázisukat.
A sok felhasználatlan, strukturálatlan online adat és a rendelkezésre álló szövegelemző eszközök mellett egy dolog tűnik biztosnak: a hatékony adatelemzés ma már életképes fő előny a vállalkozások számára, hogy kitűnjenek a versenytársak közül.
Kezdje 7 napos próbaverzióját 30 perc ingyenes átírással és AI-elemzéssel!
Hogyan kell átírni egy hangfelvételt szövegre Kód nélküli átíró eszközünkkel mindössze két lépésben alakíthat át egy hangfelvételt szöveggé. Keresse meg a
Hogyan kell átírni egy YouTube-videót Az átíráshoz nem kell a YouTube-videót mp4-be konvertálni. Egyszerűen töltse fel az URL-t a Speak
Hogyan kell hangot és videót átírni szöveggé 2 perc alatt (2022 útmutató) Tanulja meg, hogyan kell hangot és videót átírni szöveggé a Speak Ai segítségével.
Mi a természetes nyelvi feldolgozás: A természetes nyelvfeldolgozás az a nagy terület, amely azt vizsgálja, hogy a számítógépek hogyan képesek pontosan megérteni az emberi nyelvet, és
Minden az érzelemelemzésről: De mi is ez pontosan, és miért vannak a szervezetek annyira
Egyszerű útmutató a piackutatásról 2021-ben Ismerjen meg néhány egyszerű lépést, hogy elkezdhesse a piackutatást,
Korlátozott ideig, menteni 93% egy teljesen feltöltött Speak terven. Kezdje a 2025-ös évet erősen, egy kiválóan értékelt AI-platformmal.
Magyar 
English 
Español 
Français 
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 
한국어 
Slovenčina 
Suomi