L'analisi del testo è un aspetto importante dell'elaborazione del linguaggio naturale e comporta l'estrazione automatica di informazioni da enormi quantità di dati testuali non strutturati.
Poiché l'analisi del testo sfrutta l'apprendimento automatico più che il lavoro umano, esistono molte applicazioni per le organizzazioni di quasi tutti i settori.
L'analisi del testo è anche comunemente abbinata a trascrizione dei dati strumenti per processi di lavoro senza soluzione di continuità. In primo luogo, lo strumento di trascrizione dei dati converte le registrazioni audio da ricerca qualitativa in trascrizioni di testo. Quindi, lo strumento di analisi del testo elabora il set di dati ed evidenzia gli argomenti o i sentimenti ricorrenti.
Detto questo, gli studi dimostrano che solo 18% delle organizzazioni stanno sfruttando i dati non strutturati che è significativo in quanto fino a 90% di tutti i dati non strutturati. In altre parole, esiste un'enorme opportunità per capitalizzare questa ricchezza di dati non sfruttati e distinguersi dalla concorrenza.
Per quanto potente possa essere l'analisi del testo, un lavoratore è bravo solo quanto lo strumento di cui dispone, o in particolare la sua padronanza dello strumento stesso.
Se volete sfruttare efficacemente l'analisi del testo, dovete innanzitutto comprenderne il funzionamento interno: cos'è l'analisi del testo, come funziona e come potete sfruttare l'analisi del testo per la vostra organizzazione.
L'analisi del testo utilizza tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare rapidamente pezzi di dati testuali. Questi dati testuali non strutturati, semi-strutturati e strutturati si presentano in diverse forme.
Messaggi dei social media, sondaggi di marketing, recensioni di prodotti ed e-mail sono tutti esempi di dati testuali utili.
Grazie all'analisi del testo, le organizzazioni possono elaborare ed estrarre informazioni utili da quantità enormi di dati testuali.
Questo è importante perché l'analisi dei testi è un modo coerente ed efficiente per ridurre al minimo gli errori e i pregiudizi dei ricercatori.
Le informazioni specifiche da estrarre dipendono dalle vostre esigenze. Alcuni esempi di casi d'uso dell'analisi del testo includono l'ordinamento delle e-mail di spam, l'identificazione di argomenti prevalenti e il monitoraggio della reputazione del marchio.
Spesso si usano i termini text mining e analisi del testo perché entrambi condividono lo stesso significato. Il text mining e l'analisi del testo si occupano di estrarre informazioni da grandi volumi di dati testuali e di convertirle in informazioni utili.
In questo senso, analisi del testo e analisi del testo entrambi condividono lo stesso obiettivo di analizzare i dati testuali non strutturati. Tuttavia, esistono lievi differenze tra i due termini. In sostanza, l'analisi del testo comporta un'analisi qualitativa, mentre L'analisi dei testi comporta risultati quantitativi.
Ad esempio, l'analisi del testo dei messaggi dei social media raccoglie tutti i dati non strutturati e li ordina in categorie. Il modello di analisi del testo può creare un grafico per visualizzare la frequenza di determinate parole e le loro tendenze stagionali.
Quindi, il manager condurrà un'analisi del testo e identificherà quali messaggi dei social media hanno portato a risultati positivi o negativi e cosa può fare al riguardo.
I modelli di analisi del testo (o text analytics) spesso combinano l'analisi del testo e l'analisi del testo, rendendo le loro differenze insignificanti. Pertanto, per evitare confusione, ci riferiremo all'analisi del testo e all'analisi del testo come alla stessa cosa.
L'aspetto più importante è capire come funzionano i modelli di analisi del testo e come applicarli per aumentare i profitti della vostra organizzazione.
Il text mining utilizza tecniche di elaborazione del linguaggio naturale e di apprendimento automatico per estrarre informazioni dai dati testuali. Sebbene tutti e tre si sovrappongano spesso nel campo della scienza dei dati, hanno significati e obiettivi diversi.
In sostanza, l'analisi del testo prevede l'utilizzo di macchine per elaborare dati testuali non strutturati su scala. Durante l'elaborazione dei dati testuali, i modelli di analisi del testo utilizzano tecniche di PNL per produrre risultati accurati.
Una di queste tecniche di NLP è l'etichettatura delle parti del discorso di una frase, che sarà utile per ulteriori analisi.
Le organizzazioni addestreranno continuamente gli algoritmi di text mining alimentando grandi volumi di testo. Grazie all'addestramento e all'alimentazione costante di dati testuali, l'algoritmo migliorerà l'accuratezza dell'analisi del testo e starà al passo con l'evoluzione del linguaggio.
Il processo di analisi del testo utilizza una miscela di metodi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e di apprendimento automatico. Per costruire un modello di analisi del testo efficace, è necessario avere un background in NLP e apprendimento automatico.
Esistono alcuni tipi di modelli di analisi del testo, tra cui quelli basati su regole, quelli ad apprendimento automatico e quelli ibridi. Questi approcci influiscono sull'intero processo di analisi del testo e sul livello di coinvolgimento umano.
L'approccio più comune nell'analisi del testo e in altri modelli NLP è quello basato sulle regole. Prima ancora di creare un algoritmo di analisi del testo, è necessario creare un elenco di regole. In questi elenchi (o insiemi di dati), si documenta manualmente l'associazione tra una parola e un tag.
L'algoritmo di analisi del testo elabora i pezzi di testo e classifica le parole in base alle regole predeterminate. La modalità di categorizzazione dei testi dipende dalle esigenze dell'organizzazione.
Ad esempio, è possibile assegnare un tag spam a determinate emoji o parole di un'e-mail. Un altro caso d'uso della classificazione del testo è quello di assegnare negativo a parole come cattivo, terribile, e terribile.
I modelli basati su regole sono semplici e più facili da creare rispetto ai modelli di apprendimento automatico. Inoltre, è disponibile online una raccolta di set di dati open-source che è possibile scaricare e implementare gratuitamente nella propria macchina di analisi del testo.
Tuttavia, l'analisi del testo basata su regole può produrre risultati imprecisi quando si elaborano frasi ambigue. Ad esempio, frasi che contengono sarcasmo, dialetti, meme e il contesto del messaggio. Inoltre, l'aggiunta di nuove regole all'algoritmo è più difficile, il che lo rende più scalabile rispetto alle alternative di apprendimento automatico.
Nei modelli di apprendimento automatico, si addestra l'algoritmo dandogli in pasto una grande quantità di dati testuali. Questi dati sono pre-taggati con i relativi classificatori.
L'ingegnere deve anche assicurarsi che i dati di addestramento siano accurati e privi di pregiudizi. In caso contrario, il modello di apprendimento automatico acquisirà queste cattive abitudini e darà luogo a risultati imprecisi.
Grazie all'alimentazione continua di dati pre-taggati, il modello di apprendimento automatico sarà in grado di prevedere e classificare automaticamente gli input futuri con precisione millimetrica. Di conseguenza, è possibile scalare facilmente l'analisi testuale dell'apprendimento automatico e ottenere economie di scala.
I modelli di apprendimento automatico utilizzano anche gli algoritmi di Naive Bayes (un metodo probabilistico) e l'apprendimento profondo per migliorare l'accuratezza della loro analisi. Pertanto, più si addestra il modello di apprendimento automatico, più migliora nell'estrazione di testi di big data.
Tuttavia, l'investimento iniziale e l'addestramento continuo dei modelli di apprendimento automatico possono richiedere molte risorse. Per non parlare della potenza di calcolo necessaria per eseguire gli algoritmi di apprendimento automatico. Anche l'alimentazione di set di dati imprecisi o distorti può influire sui risultati dell'analisi testuale.
I modelli ibridi di analisi del testo combinano il meglio dei modelli basati su regole e di apprendimento automatico. Combinando vari algoritmi basati su regole e di apprendimento automatico, il modello di analisi del testo può produrre i risultati più accurati.
I modelli ibridi producono i risultati più accurati, ma comportano anche i maggiori investimenti iniziali e costi di manutenzione.
L'analisi del testo è un processo metodico di raccolta, elaborazione e presentazione di informazioni utili da grandi quantità di dati testuali. Anche se i vari modelli affrontano questo processo in modo diverso, le fasi generali dell'analisi del testo rimangono le stesse:
Prima che la macchina per l'analisi del testo possa analizzare qualcosa, deve avere un input di dati testuali. Questi dati testuali possono essere non strutturati, semi-strutturati o strutturati.
I dati testuali non strutturati si riferiscono a tutte le parole che si possono raccogliere online e che non sono state organizzate in etichette.. Ad esempio, commenti sui social media, messaggi di testo e interi documenti. I dati non strutturati possono essere considerati come dati disordinati e "selvaggi" che non sono stati organizzati.
I dati di testo strutturati, invece, si riferiscono a testi che sono stati organizzati secondo determinati parametri. Questi dati sono già stati etichettati e sono ordinatamente archiviati nelle rispettive cartelle. Esempi comuni di dati strutturati in ambito aziendale sono le transazioni di vendita, i dettagli di accesso e le informazioni demografiche.
È possibile raccogliere tutti questi dati testuali da fonti interne ed esterne. Le fonti interne si riferiscono alla raccolta di dati da database interni all'organizzazione e ai suoi sistemi. Al contrario, le fonti di dati esterne provengono da qualsiasi luogo al di fuori dell'organizzazione.
È inoltre possibile utilizzare la raccolta dati API nel vostro stack per accelerare i processi di lavoro. Le API sono fondamentalmente integrazioni che si possono programmare in altre applicazioni e che consentono di raccogliere dati di testo da tali applicazioni.
I dati interni si riferiscono a qualsiasi dato recuperato all'interno della propria organizzazione. Si tratta di applicazioni informatiche, documenti, sistemi e dipartimenti. I dati testuali interni sono un ottimo punto di partenza per la raccolta dei dati, grazie alla loro immediata disponibilità e all'economicità.
È possibile raccogliere dati interni dal software CRM, dalle e-mail, dai rapporti di analisi dei media di proprietà, dal software di gestione delle conoscenze e da altri reparti dell'organizzazione. Cercate all'interno della vostra organizzazione tutti i documenti (fisici e digitali), i rapporti, i feedback dei sondaggi e qualsiasi altro supporto utilizzato per archiviare informazioni testuali.
Le fonti interne di dati testuali possono contenere informazioni inedite sui clienti, ma spesso sono nascoste in silos. Ad esempio, il team del servizio clienti può disporre di quantità preziose di feedback dei clienti che possono essere utilizzate per condurre analisi testuali.
Pro di dati di testo interni:
✅ Facilmente ottenibile
✅ Meno costoso
✅ Più specifici e rilevanti per la vostra organizzazione
Contro dei dati di testo interni:
❌ Campione di dimensioni ridotte
Potrebbe essere obsoleto
I dati esterni si riferiscono a quelli che provengono dall'esterno dell'organizzazione. Questo include i social media, le recensioni di prodotti, i contenuti generati dagli utenti, i dataset open-source e altri siti web.
La quantità di dati testuali esterni disponibili è essenzialmente infinita: ogni volta che qualcuno pubblica un commento sui social media, vengono creati dati testuali esterni.
Il vantaggio principale dei dati esterni è la loro quantità. È possibile ottenere grandi quantità di dati testuali per addestrare un modello di analisi testuale.
Tuttavia, dovete assicurarvi che questi dati siano accurati e provengano da fonti autorevoli. In caso contrario, l'analisi del testo produrrà risultati imprecisi e, di conseguenza, decisioni sbagliate.
È inoltre possibile integrare le API di raccolta dati nelle piattaforme di social media come Instagram, Twitter e Facebook. Le API vi consentiranno di estrarre rapidamente dati testuali come commenti, biografie dei profili e così via.
Pro di dati di testo esterni:
✅ Vaste quantità disponibili
✅ Può confrontare i dati storici nel tempo
✅ API disponibili per una facile raccolta
Contro dei dati di testo esterni:
❌ Può essere impreciso e/o non aggiornato.
❌ Più costoso e dispendioso in termini di tempo
Il modello di text mining non può analizzare i dati grezzi non elaborati. I dati di testo grezzi contengono rumore come punteggiature, stopword e caratteri in diversi casi.
Per noi, dare un senso a questi elementi è un'operazione di buon senso, ma una macchina potrebbe non interpretare il testo in modo sensato. Quindi, per far sì che la macchina comprenda più facilmente i dati testuali grezzi, deve prima elaborare i dati utilizzando varie tecniche di PNL:
La tokenizzazione è il processo di scomposizione dei dati di testo grezzi in unità più piccole, chiamate token.. È anche un aspetto cruciale della preelaborazione del testo nelle analisi testuali e in altri modelli NLP.
La suddivisione di interi documenti di testo in token facilita l'analisi da parte della macchina. Non è diverso dal modo in cui gli esseri umani elaborano il testo. Per esempio, è più facile digerire questo articolo del blog separandolo in capitoli, piuttosto che esaminarlo tutto in una volta.
A seconda del compito da svolgere, possiamo tokenizzare il testo per parole (tokenizzazione delle parole) o per frasi (tokenizzazione delle frasi). Ecco un esempio di come appare la tokenizzazione delle parole per "La tokenizzazione è il processo di scomposizione dei dati di testo grezzi in unità più piccole."
['tokenization', 'is', 'the', 'process', 'of', 'breaking', 'down', 'raw', 'text', 'data', 'into', 'smaller', 'units'].
Il significato di una frase è determinato dalle sue parole e dal modo in cui sono collegate tra loro, cioè dalle regole grammaticali. La tokenizzazione aiuta questo processo, consentendo alla macchina di interpretare i singoli testi, le loro definizioni e il modo in cui formano il significato dell'intera frase.
Parte di questo processo di interpretazione è il tagging delle parti del discorso (POS). Le parti del discorso sono categorie lessicali assegnate a ogni parola del dizionario. Ad esempio, nomi, aggettivi, verbi, congiunzioni e così via.
L'etichettatura delle parti del discorso per ogni token è utile per comprendere la relazione semantica tra ogni parola. L'etichettatura POS è utile anche per altre attività di analisi del testo, come il riconoscimento di entità denominate (Ad esempio, California = Località).
Dopo aver separato le frasi in token e aver etichettato le rispettive parti del discorso, la macchina per l'analisi del testo determina la struttura sintattica. In parole povere, la struttura sintattica è il modo in cui le stringhe di parole in una frase si relazionano tra loro.
I modelli di analisi del testo (e di NLP) spesso creano una albero di analisi per rappresentare queste relazioni tra i singoli token. Questo albero di parsing è utile per determinare la semantica (il significato) di una frase.
In altre parole, aiuta il computer a comprendere i significati dedotti di un messaggio proprio come farebbe un essere umano. Questa fase è importante perché le parole hanno definizioni diverse, che cambiano a seconda del contesto e dei dialetti regionali.
A titolo di esempio, comprendiamo immediatamente il significato di "la mela caduta sulla Mela" interpretando ciò che "mela" e "Mela". Il parsing è fondamentalmente un modo della macchina di fare la stessa cosa.
Un altro aspetto importante per la comprensione dei dati testuali da parte di un modello di analisi testuale è la lemmatizzazione e lo stemming. La lemmatizzazione e lo stemming comportano entrambi la riconduzione di una parola alla sua forma base. Detto questo, c'è una leggera differenza nell'approccio di entrambi i metodi.
La diramazione rimuove solo i prefissi, i suffissi e gli infissi di una parola. Questi sono i "pre-", "-ing", e "-ed" di una parola. Tuttavia, lo stemming taglia alla cieca questi affissi senza considerare la morfologia della parola, il che a volte porta a risultati orrendi.
D'altra parte, la lemmatizzazione prende in considerazione la morfologia di una parola (come si forma una parola in base alla sua etimologia) quando traccia la sua forma radicale (chiamata anche lemma).
Ecco un esempio che illustra la differenza tra lemmatizzazione e stemmatizzazione:
Le stopword si riferiscono a parole comuni che apportano poche informazioni semantiche alla frase complessiva. Ad esempio, a, il, a, è, ecc. Eliminando le stopword, la macchina può concentrarsi sulle parole più importanti di un testo e fornire analisi più accurate.
Sebbene le stopword siano utili per ripulire i dataset di testo, le stopword specifiche da rimuovere dipendono fortemente dall'attività da svolgere. La rimozione delle stopword è utile anche per il filtraggio dello spam e la sentiment analysis.
Questi compiti non hanno bisogno di queste parole aggiuntive e possono beneficiare di un set di dati più piccolo per analisi più rapide e accurate.
La normalizzazione del testo si riferisce alla standardizzazione delle variazioni di una parola in un'unica forma. Ci sono molti modi per esprimere un termine, soprattutto online. Un modo comune è quello di abbreviare le parole, come ad esempio scrivere "domani" come "tmrw".
Sebbene entrambi i termini abbiano lo stesso significato, le diverse grafie possono essere registrate come cose diverse nell'algoritmo, dando luogo a risultati di analisi diversi.
Alcuni termini che richiedono la normalizzazione sono i numeri (uno, 1), i simboli (e, &), il denaro ($, USD, dollari) e le abbreviazioni (perché, y). La normalizzazione del testo è molto importante in campo clinico, poiché i diversi medici interpretano i testi clinici in modo diverso.
La minuscola fa parte della normalizzazione del testo e comporta la conversione di tutte le lettere maiuscole in minuscole. La maggior parte delle minuscole viene fatta per le entità denominate, come la conversione di "Canada" in "Canada". La minuscola e la normalizzazione del testo semplificano il processo di analisi del testo e migliorano i risultati finali.
L'estrazione e la classificazione del testo sono due grandi temi che presentano sfumature e tecniche proprie. In generale, l'estrazione del testo si riferisce a tecniche di apprendimento automatico per individuare termini o frasi importanti.
Uno di questi compiti è l'identificazione di entità denominate, come marchi e persone. Il riconoscimento delle entità nominate è un compito comune dell'elaborazione del linguaggio naturale, perché in pratica indica quali sono gli argomenti più importanti.
Non è sufficiente identificare le entità nominate; la parola specifica da estrarre dipende dalle esigenze della vostra organizzazione. Altre parole che si possono evidenziare sono gli aspetti del prodotto (ad esempio, dimensioni, prezzo, marca).).
D'altra parte, la classificazione del testo si riferisce alla categorizzazione del testo estratto in tag predefiniti. Ad esempio, "Elon Musk" può essere classificato come "Persone". È inoltre possibile personalizzare questi tag in base alle proprie esigenze, ad esempio in base al sentiment (positivo, neutro, negativo) o all'intento (interessato, spam, query, ecc.).
Dopo aver elaborato i dati, il modello di analisi del testo visualizza le informazioni chiave in qualche modo. La modalità di presentazione delle informazioni dipende dal software di analisi del testo specifico.
I metodi più comuni con cui i software di analisi del testo presentano le informazioni chiave sono le nuvole di parole e i grafici del sentiment. In questo caso, Speak mostra agli utenti il sentiment generale dei dati testuali e gli argomenti prevalenti in un colpo d'occhio.
La nostra dashboard interattiva consente inoltre di personalizzare la categorizzazione degli insight in base alle proprie esigenze. Inoltre, il nostro database centralizzato consente di ricercare qualsiasi parola chiave o argomento in tutti i media e tipi di media, siano essi audio, video o testo.
Nel complesso, la nostra mediateca non si limita a estrarre con precisione le informazioni chiave, ma è anche ottimizzata per la ricercabilità, in modo da aumentare l'efficienza operativa, l'accessibilità e ridurre i costi.
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Il text mining è una macchina che fornisce dati preziosi alla vostra organizzazione. Tuttavia, le informazioni sono utili solo se vengono interpretate con precisione e utilizzate nel modo giusto. L'interpretazione dei dati è di per sé un argomento vasto, con molte tecniche e casi di studio.
Un'interpretazione imprecisa dei dati delle ricerche di mercato può comportare errori costosi. Coors, un'azienda affermata nel settore della birra, ha introdotto l'acqua frizzante Rocky Mountain nel 1990. All'epoca, l'acqua in bottiglia era un prodotto di tendenza e quindi aveva senso capitalizzarlo.
Coors pensava che, lasciando il proprio logo sulla confezione dell'acqua in bottiglia, avrebbe potuto sfruttare la reputazione del proprio marchio per aumentare le vendite.
Naturalmente, le persone si sono confuse e preoccupate di guidare dopo aver consumato un prodotto che associavano alla birra.
Forse se Coors avesse avuto l'opportunità di utilizzare gli strumenti di analisi testuale all'epoca per esaminare meglio la correlazione testuale tra 'Coors', 'birra', e 'acqua', avrebbero potuto introdurre un prodotto incredibile piuttosto che uno che hanno interrotto poco dopo.
Il text mining utilizza macchine NLP per elaborare ed estrarre informazioni da grandi quantità di dati testuali non strutturati. Nonostante sia un'innovazione piuttosto recente, molte organizzazioni stanno adottando sempre più spesso il text mining nelle loro attività.
Indipendentemente dal settore in cui operano le organizzazioni, ci sono 5 temi ricorrenti per quanto riguarda i vantaggi del text mining:
Per quanto si possano addestrare bene i ricercatori, è inevitabile che si verifichino errori umani. Questi errori sono ulteriormente amplificati se accompagnati da fattori quali stress emotivo, distrazioni e stanchezza.
Anche i computer non sono perfetti, ma sono molto più affidabili nell'analisi di un flusso costante di dati. Uno dei motivi principali è che le macchine non sono limitate dai suddetti vincoli umani.
Gli strumenti di analisi testuale sono quindi efficaci in situazioni in cui gli errori possono portare a conseguenze costose. Un esempio potrebbe essere l'analisi dei dati testuali nel settore sanitario, dove una diagnosi imprecisa può causare la perdita di vite umane.
L'analisi testuale automatizzata è in grado di elaborare un maggior numero di dati a una velocità superiore a quella dei ricercatori umani. Ciò consente di realizzare economie di scala, aumentare i profitti e migliorare il ROI.
A tal fine, molti ricercatori utilizzano l'analisi del testo per elaborare e identificare modelli da centinaia di moduli di feedback.
Allo stesso modo, una maggiore efficienza offre l'opportunità di scalare la vostra attività. Dato l'enorme volume di dati testuali non strutturati disponibili, un team di ricercatori umani potrebbe impiegare diversi mesi o addirittura anni per analizzarli tutti.
Al contrario, gli strumenti di analisi testuale possono elaborare centinaia di documenti di testo in un giorno. Poiché ora le organizzazioni possono analizzare la stessa quantità di corpus a velocità record, possono scalare i loro sforzi di ricerca e migliorare drasticamente la produttività.
Grazie ai progressi dell'NLP, dell'AI e dell'analisi del testo, oggi possiamo raccogliere ed elaborare in modo efficiente grandi quantità di dati. All'epoca, l'enorme volume di dati non strutturati rendeva quasi impossibile raccoglierli tutti, per non parlare dell'analisi per ricavarne informazioni.
Inoltre, la quantità di dati non strutturati sta aumentando grazie al crescente numero di utenti di Internet e dei social media. L'analisi del testo e l'apprendimento automatico sono la chiave per accedere a questi dati in continuo aumento e trasformarli in informazioni utili.
L'analisi testuale ci permette di scoprire modelli nei documenti di testo che potrebbero non essere evidenti a prima vista. Inoltre, l'enorme quantità di documenti di testo da elaborare aumenta il rumore e rende più difficile l'identificazione di eventuali tendenze di fondo.
Ad esempio, l'analisi del testo ci permette di individuare le parole chiave prevalenti in un documento di testo. Con queste informazioni in mano, è possibile prendere decisioni più informate e soddisfare le esigenze dei clienti in modo più efficace.
L'analisi del testo può essere effettuata con molti metodi e tecniche. Le diverse organizzazioni utilizzano tecniche diverse in base alle loro esigenze. Ogni software di analisi del testo offre anche caratteristiche diverse.
Naturalmente, gli strumenti più potenti sono più costosi, quindi assicuratevi di valutare le vostre esigenze prima di abbonarvi a qualsiasi servizio. Per darvi un'idea più precisa di come sfruttare l'analisi del testo nella vostra organizzazione, vi mostreremo cinque tecniche comuni di analisi del testo che sono:
L'analisi del sentiment è il processo di analisi di un documento di testo e di determinazione della sua polarità (positiva, neutra, negativa). È inoltre possibile utilizzare l'analisi del sentiment per riconoscere le emozioni dai dati di testo. Queste emozioni possono essere felice, triste, arrabbiato, o insicuro.
L'analisi del sentiment è anche la tecnica più comunemente utilizzata nell'ambito dell'analisi dei testi e spesso si accompagnano l'una all'altra a causa della loro natura simile. Analizzando il sentiment di un corpus testuale, è possibile scavare più a fondo nei significati sottostanti di un messaggio e scoprire perché l'hanno detto.
Il riconoscimento di entità denominate si riferisce all'individuazione di entità denominate e alla loro etichettatura in base alle rispettive categorie. Per esempio, la categorizzazione di "Tom Cruise" come "Persone" e "Washington" come "Luogo".
Un vantaggio del riconoscimento delle entità denominate è che consente di assegnare rapidamente un argomento a un documento di testo, come gli articoli di un blog. Per esempio, le entità ricorrenti (ad esempio, Michael Jordan) indicano un interesse per un determinato argomento (ad es, basket, NBA).
Le testate giornalistiche e i siti di e-commerce stanno già utilizzando questa tecnologia per fornire raccomandazioni di prodotti pertinenti. In effetti, McKinsey ha riferito che Le raccomandazioni di Amazon guidano fino a 35% delle sue vendite.
Per capire meglio come funzionano la sentiment analysis e la NER, provate i nostri strumenti di analisi del testo qui sotto!
Simile al NER, L'analisi dei temi comporta l'identificazione delle parole ricorrenti e delle categorie ad esse associate. Quindi, l'algoritmo assegnerà un argomento a quei dati testuali.
Prendiamo ad esempio la pallacanestro: le ripetute menzioni di giocatori di basket e di termini correlati indicano che il testo parla di pallacanestro.
L'analisi degli argomenti mette in luce le aree importanti su cui dovreste concentrarvi. Ad esempio, se i clienti parlano spesso del servizio clienti, è un segno che forse dovreste migliorare il vostro CRM!
L'analisi degli argomenti fornisce anche informazioni sulle attività, gli interessi e le opinioni dei clienti (AIO). Grazie a questi dati, è possibile creare strategie di marketing più efficaci e mirate agli argomenti di interesse dei clienti.
Altre applicazioni dell'analisi dei temi includono l'etichettatura di una categoria per i messaggi in arrivo (ad esempio, lo spam), utile per il marketing via e-mail e il servizio clienti.
La frequenza delle parole è una semplice tecnica di analisi del testo, e in pratica identifica il numero di parole di una parola o di un'entità nominata. Naturalmente, una parola che viene ripetuta frequentemente denota una maggiore importanza.
Conosciuto anche come clustering del testo, Il raggruppamento di parole prevede l'organizzazione di parole che compaiono frequentemente l'una accanto all'altra. Esempi comuni sono il raggruppamento di "buono", "cattivo", e "servizio clienti".
Il raggruppamento delle parole consente di filtrare rapidamente le questioni importanti da grandi volumi di dati testuali, risparmiando tempo e fatica.
Per ricapitolare rapidamente: l'analisi del testo si riferisce all'elaborazione automatica di grandi quantità di dati testuali non strutturati in modo rapido ed efficiente. L'analisi del testo si basa su diverse tecniche, tra cui l'analisi del sentiment, il riconoscimento di entità denominate, l'analisi degli argomenti e la frequenza delle parole.
Ma come si può applicare esattamente l'analisi del testo in base alle proprie esigenze specifiche? Per darvi un'idea più precisa, vi forniamo sei applicazioni dell'analisi del testo, che sono:
La gestione di un account sui social media è faticosa e comporta l'analisi dei dati, la risposta ai messaggi, l'aggiornamento sulle tendenze, la creazione di contenuti e così via. Questi compiti sono importanti, ma rendono difficile la scalabilità degli sforzi di SMM, soprattutto quando ci si espande a diversi social network.
Con la text analytics è possibile automatizzare alcune di queste attività, come la raccolta dei dati e il monitoraggio del marchio. Poiché i social media sono pieni di dati testuali non strutturati, è possibile estrarre facilmente tutti i tipi di informazioni.
Ad esempio, è possibile estrarre e analizzare i tweet per determinare gli argomenti di tendenza o le parole chiave. Una volta individuato un cluster di argomenti, è possibile creare strategie di contenuto su di essi e aumentare il coinvolgimento.
È inoltre possibile utilizzare l'analisi dei testi per la gestione della reputazione e il monitoraggio del marchio. Le lamentele dei clienti sono facilmente risolvibili ma, se non controllate, possono trasformarsi in una crisi di pubbliche relazioni e costare milioni di dollari e il valore della vita del cliente.
Con gli strumenti di analisi del testo, è possibile identificare rapidamente i commenti negativi sui social media e affrontarli immediatamente. Allo stesso tempo, potete anche sfruttare i commenti positivi per migliorare l'esperienza dei clienti con il vostro marchio.
Il successo della vostra organizzazione è direttamente correlato alla capacità di comprendere i vostri clienti.
Non si tratta solo di dati demografici e psicografici, ma è necessario comprendere a fondo cosa pensano i consumatori del vostro marchio e della vostra offerta di mercato. È qui che entra in gioco la voce del cliente.
La voce del cliente si riferisce a ciò che i clienti dicono dei vostri prodotti e servizi. In particolare, si tratta di capire le loro esperienze, aspettative e preferenze.
Ci sono molti modi per raccogliere VOC, i più comuni sono i social media, i sondaggi, le e-mail e il comportamento d'acquisto. Queste fonti forniscono una grande quantità di dati e sono facilmente accessibili.
Tuttavia, la sola raccolta di informazioni non è sufficiente: per essere utili, i dati devono essere trasformati in approfondimenti. L'analisi testuale e l'analisi del sentiment approfondiscono l'individuazione di perché consumatori parlano di un determinato argomento.
L'analisi del testo consente di identificare le parole chiave e gli argomenti prevalenti in un set di dati. Quindi, utilizzando strumenti di sentiment analysis, è possibile determinare cosa pensano i clienti di quell'argomento. Ad esempio, è possibile identificare che i clienti hanno un sentiment negativo nei confronti del prezzo del vostro prodotto.
Dopo che l'analisi del testo ha evidenziato le aree da migliorare, è possibile concentrare le risorse su tali aree.
Le ricerche di mercato vanno di pari passo con la scoperta del VOC. La raccolta dei dati è una parte importante della processo di ricerca di mercato e richiede un campione consistente. In caso contrario, non ci saranno dati sufficienti per prendere decisioni.
Allo stesso tempo, la quantità di dati da analizzare può essere eccessiva per gli esseri umani. I modelli di analisi testuale possono elaborare centinaia di serie di dati testuali e identificare tendenze e modelli.
Di conseguenza, i ricercatori possono ottenere una visione olistica di ciò che i clienti dicono e migliorare il processo decisionale.
È possibile sfruttare l'analisi del testo anche nella ricerca dei concorrenti, analizzando ciò che i loro clienti dicono di loro. Hanno delle lacune nel servizio clienti? O forse non soddisfano alcune esigenze dei clienti?
Tutte queste informazioni sono cruciali per migliorare la vostra strategia aziendale e potrebbero essere il fattore decisivo tra voi e i vostri concorrenti.
Ottenere lead di alta qualità può richiedere molto tempo ed è spesso la parte più difficile della lead generation. È necessario, tra l'altro, creare dei pitch a freddo, incontrare i potenziali clienti e identificare le fonti dei clienti.
Di conseguenza, si spreca tempo prezioso in attività amministrative che, a loro volta, incidono sui profitti. I modelli di analisi del testo automatizzeranno tutte le attività più banali e miglioreranno i processi dell'imbuto di vendita.
Ad esempio, etichettando le frasi nelle trascrizioni delle chiamate e analizzando la rilevanza dei termini etichettati. Se le prospettive di insuccesso hanno una correlazione con, ad esempio, l'assicurazione, allora è il momento di approfondire la questione.
Altri modi per procurarsi i contatti sono i social media, l'applicazione più comune per l'analisi del testo. È sufficiente eseguire il modello di analisi del testo attraverso i messaggi dei social media e selezionare quelli che esprimono intenzioni di acquisto. In questo modo potrete concentrare i vostri sforzi su questi lead di alta qualità, invece di chiamare semplicemente un potenziale cliente a freddo.
È anche possibile eseguire il modello di analisi del testo attraverso il CRM per servire meglio i clienti esistenti. Ad esempio, identificando gli schemi dei clienti scontenti e di quelli felici.
Lavorare nel settore sanitario è uno dei lavori più difficili, non solo per le competenze richieste, ma anche per lo sforzo di documentare, organizzare e ordinare i dati del testo.
Dalle cartelle cliniche dei pazienti, alle registrazioni delle diagnosi, alle registrazioni delle trascrizioni, il numero di documenti di testo che vengono creati ogni giorno è al limite dell'ingestibile.
Fortunatamente, come per tutti i dati testuali, è possibile utilizzare un modello di analisi testuale. Questo apre un mondo di vantaggi: gli operatori sanitari possono automatizzare le attività, consentendo loro di dedicare più tempo ai pazienti.
Un'applicazione dell'analisi del testo in ambito sanitario è l'utilizzo della NER per classificare termini specifici in base alle loro categorie, come ad esempio "insulina" e "trattamento". È possibile personalizzare questi termini e le loro categorie in base alle proprie esigenze specifiche.
Oltre a scopi amministrativi, l'analisi dei testi fornisce anche una visione olistica del percorso di salute di un paziente. Evidenziando gli schemi nelle cartelle cliniche, è possibile fornire una diagnosi più accurata ai pazienti futuri.
Gli istituti scolastici possono trarre vantaggio dall'analisi dei testi aumentando l'efficienza operativa. Gli istituti scolastici utilizzano enormi quantità di dati testuali, come fogli d'esame, feedback degli studenti, e-mail, orari, registri degli studenti e così via.
Un'applicazione consiste nell'eseguire un modello di analisi del testo attraverso i moduli di feedback degli studenti e identificare tendenze e modelli. Individuando i problemi principali e affrontandoli, sarete in grado di aumentare i tassi di risposta ai sondaggi e, in ultima analisi, la fidelizzazione degli studenti.
Anche gli studenti possono trarre vantaggio dall'analisi dei testi, soprattutto quelli che frequentano l'università. Gli studenti di master e di dottorato che lavorano alla loro tesi possono essere sommersi da decine o addirittura centinaia di trascrizioni di interviste.
Esaminare queste trascrizioni può richiedere ore e lasciarvi affaticati. Con gli strumenti di analisi del testo, potete estrarre rapidamente i punti chiave dalle trascrizioni e utilizzarli nella vostra tesi.
Se siete interessati a saperne di più sull'analisi dei testi, abbiamo compilato un elenco di risorse utili da esplorare.
Queste risorse sono ottime se volete sperimentare la creazione di un vostro modello di analisi del testo o se volete semplicemente saperne di più sull'argomento.
Se volete costruire un modello di analisi del testo, dovreste familiarizzare con Python NLTK e R. Questi sono alcuni dei linguaggi di programmazione più comuni nell'analisi del testo e nell'NLP.
Poiché Python e R sono tra i linguaggi di programmazione più comuni, la loro fiorente comunità ha creato una serie completa di risorse. Queste risorse includono video tutorial, set di dati, corsi online, forum e altro ancora.
La maggior parte di queste risorse è persino disponibile online gratuitamente! In altre parole, chiunque può imparare l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi del testo comodamente da casa.
Tutto ciò di cui avete bisogno è un computer portatile funzionante, determinazione e la possibilità di continuare a leggere le nostre risorse consigliate per l'analisi dei testi.
Vi consigliamo di seguire questo tutorial sull'analisi del testo di Datacamp. Datacamp è una piattaforma online per imparare quasi tutto sulla scienza dei dati e molti dei suoi corsi sono stati creati per i principianti.
Uno di questi tutorial è Analisi del testo per principianti con NLTK. Anche se l'analisi del testo (e la scienza dei dati in generale) è un argomento complicato, questo tutorial lo suddivide in sezioni semplici che anche i principianti della programmazione possono comprendere.
Inoltre, l'esercitazione presenta codici copiabili e incollabili per facilitare l'apprendimento. Poi, una volta migliorata l'analisi del testo, potrete applicare le vostre nuove conoscenze a progetti reali di Datacamp. Ad esempio, dati di text mining da Jeopardy, il game show.
I modelli di analisi testuale devono essere alimentati con un gran numero di dati di addestramento precisi. Gli algoritmi di apprendimento automatico imparano come gli esseri umani: più informazioni consumano, più velocemente migliorano.
Raccomandiamo questo elenco curato di raccolte di dati dell'UCI ICS, la 25a scuola di informatica degli Stati Uniti.
In questo elenco è possibile trovare tonnellate di dataset interessanti, tra cui le recensioni di film su IMDb, le recensioni di prodotti e le recensioni su Yelp. Si noti che la raccolta è solo un piccolo esempio dei molti set di dati disponibili online.
Sentitevi liberi di esplorare altri set di dati da fonti affidabili (ad es, Kaggle, Github) o addirittura crearne uno proprio!
Oltre alle esercitazioni di cui sopra, sono disponibili anche corsi online e serie di video per migliorare il vostro apprendimento. Questi corsi variano per costi e prerequisiti.
Se siete completamente inesperti di analisi testuale, vi consigliamo di leggere questo documento Serie di video su YouTube di Dave Langer di Data Science Dojo. Si tratta di una playlist completa di 12 video che copre tutto, dai concetti introduttivi ai calcoli matematici avanzati.
Potete anche provare questo Corso Udemy sull'apprendimento automatico con Python e R. Il corso richiede un impegno di circa 44 ore e rilascia un certificato al suo completamento. Inoltre, è molto conveniente e si può progredire al proprio ritmo.
Una volta acquisiti i fondamenti dell'apprendimento automatico e della PNL, è possibile passare a questo Corso di PNL di Stanford Online. Poiché la classificazione dei testi va di pari passo con l'elaborazione del linguaggio naturale, l'apprendimento della PNL sarà utile, soprattutto se si vuole intraprendere una carriera nella scienza dei dati.
Detto questo, il corso di Stanford Online prevede alcuni prerequisiti che dovete soddisfare prima di iscrivervi. Al termine del corso, riceverete un certificato che potrete utilizzare per migliorare il vostro CV.
L'analisi testuale è il processo di trasformazione di grandi quantità di testo non strutturato in dati quantitativi prima di estrarne le informazioni chiave. Utilizza le comuni tecniche di NLP, come il riconoscimento delle entità nominate e il sentiment, per fornire informazioni utili all'organizzazione.
Alla luce dei recenti progressi tecnologici e della continua Quarta rivoluzione industrialeI modelli di analisi del testo e di apprendimento automatico NLP sono ormai soluzioni utilizzate quotidianamente dalle organizzazioni. Il mondo del marketing è diventato ancora più agguerrito, con le aziende che si affannano a cercare modi per superarsi l'un l'altra.
Inoltre, la quantità di dati non fa che aumentare con la diffusione e l'espansione di nuove piattaforme di social media come TikTok.
Con tutti i dati non strutturati non utilizzati online e gli strumenti di analisi del testo disponibili, una cosa sembra certa: l'analisi efficace dei dati è ora un vantaggio fondamentale per le aziende che vogliono distinguersi dalla concorrenza.
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