録音をテキストに書き起こす方法
4月 28, 2022
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テキスト分析は、自然言語処理の主要な側面であり、大量の非構造化テキストデータから自動的に洞察を抽出することを含む。
テキスト分析は人間の労働力よりも機械学習を活用するため、事実上あらゆる業界の組織で多くの応用が可能だ。
テキスト解析はまた、一般的に次のような組み合わせもある。 データ転記 ツールでシームレスな作業プロセスを実現する。まず、データ書き起こしツールは、録音された音声を次のように変換します。 質的研究 をテキストに変換する。その後、テキスト分析ツールがデータセットを処理し、繰り返し現れるトピックや感情をハイライトする。
とはいえ、研究によれば、以下のような結果しか出ていない。 18%の企業が非構造化データを活用している これは重要なことである。 全データの90%が非構造化データである.言い換えれば、この未開発の豊富なデータを活用し、競合他社に差をつける大きなチャンスがあるということだ。
テキスト分析が強力であるのと同様に、作業者はそのツール、特に手元のツールを使いこなすことでしか能力を発揮できない。
テキスト分析を効果的に活用したいのであれば、まずその内部構造を理解する必要があります。テキスト分析とは何か、どのように機能するのか、そしてテキスト分析を組織にどのように活用できるのか。
テキスト分析では、自然言語処理（NLP）技術を使用して、テキストデータの塊を迅速に分析する。 このような非構造化、半構造化、構造化テキストデータにはさまざまな形式がある。
ソーシャルメディアメッセージ、マーケティング調査、製品レビュー、Eメールなどは、すべて有用なテキストデータの例である。
テキスト分析を通じて、組織は膨大な量のテキストデータから実用的な洞察を処理し、抽出することができる。
テキスト分析は、エラーや研究者のバイアスを最小限に抑えるための一貫した効率的な方法であるため、これは重要である。
抽出する具体的な情報はニーズによって異なります。テキスト分析の使用例としては、スパムメールの選別、流行のトピックの特定、ブランドの評判のモニタリングなどがあります。
人々はよくこの言葉を使う。 テキストマイニング そして テキスト分析 これは、両者が同じ意味を共有しているからである。テキストマイニングとテキスト分析は、大量のテキストデータから情報を抽出し、この情報を実用的な洞察に変換することに関係する。
そういう意味では テキスト分析 そして テキスト分析 どちらも非構造化テキストデータを分析するという目的は同じである。しかし、この2つの用語には若干の違いがある。基本的には テキスト分析には定性分析が含まれる一方 テキスト分析は定量的な結果を伴う。
例えば、ソーシャルメディアメッセージのテキスト分析では、非構造化データをすべて収集し、カテゴリーに分類する。テキスト分析モデルはグラフを作成し、特定の単語の出現頻度や季節性の傾向を視覚化することができる。
その後、マネージャーはテキスト分析を行い、どのソーシャルメディア上のメッセージがポジティブな結果をもたらしたか、あるいはネガティブな結果をもたらしたか、そしてそれに対して何ができるかを特定する。
テキスト分析（またはテキスト解析）モデルは、テキスト分析とテキスト解析を組み合わせていることが多く、その違いは重要ではありません。したがって、混乱を避けるために、テキスト分析とテキスト解析を同じものとして呼ぶことにする。
より重要なのは、テキスト分析モデルがどのように機能するのかを理解し、組織の収益を上げるためにどのように応用できるかを理解することである。
テキストマイニングは、テキストデータから洞察を引き出すために自然言語処理と機械学習の技術を利用する。この3つはデータサイエンスの分野では重なることが多いが、それぞれ意味や焦点は異なる。
基本的にテキスト分析では、機械を活用して非構造化テキストデータを大規模に処理する。テキストデータを処理する際、テキスト分析モデルはNLP技術を利用して正確な結果を出します。
そのようなNLP技術のひとつに、文の品詞をタグ付けすることがあり、これはさらなる分析に役立つ。
組織はまた、大量のテキストを供給することで、テキストマイニングアルゴリズムを継続的に訓練する。テキストデータの絶え間ない訓練と供給を通じて、アルゴリズムはテキスト分析の精度を向上させ、言語の進化に対応できるようになる。
テキスト分析プロセスには、自然言語処理（NLP）と機械学習の手法が混在しています。そのため、効果的なテキスト分析モデルを構築するには、NLPと機械学習のバックグラウンドが必要です。
テキスト分析モデルには、ルールベース、機械学習、ハイブリッドモデルなど、いくつかのタイプがある。これらのアプローチは、テキスト分析プロセス全体と人間の関与のレベルに影響します。
テキスト分析やその他のNLPモデルで最も一般的なアプローチは、ルールベースのアプローチである。テキスト分析アルゴリズムを作る前に、まずルールのリストを作らなければならない。それらのリスト（またはデータセット）の中で、単語とタグの関連を手作業で文書化する。
その後、テキスト分析アルゴリズムがテキストの塊を処理し、あらかじめ決められたルールに従って単語を分類する。テキストをどのように分類するかは、組織のニーズによって異なります。
例えば、メール内の特定の絵文字や単語にスパムタグを割り当てることができる。もうひとつのテキスト分類の使用例は ネガティブ などの言葉に 悪い, ひどいそして ひどい.
ルールベースのモデルはシンプルで、機械学習モデルよりも簡単に作成できる。さらに、オンラインにはオープンソースのデータセットがあり、無料でダウンロードしてテキスト分析マシンに実装することができる。
しかし、ルールベースのテキスト分析では、曖昧な文章を処理するときに不正確な結果が出ることがある。例えば、皮肉、方言、ミーム、メッセージの文脈を含む文章などである。さらに、アルゴリズムに新しいルールを追加するのは難しく、機械学習の代替案よりも拡張が難しい。
機械学習モデルでは、大量のテキストデータを与えてアルゴリズムを訓練する。これらのデータには、関連する分類子があらかじめタグ付けされている。
エンジニアはまた、学習データが正確で偏りがないことを確認しなければならない。もしそうでなければ、機械学習モデルはこれらの悪い癖を拾い上げ、不正確な結果をもたらすだろう。
事前にタグ付けされたデータを継続的に投入することで、機械学習モデルは将来の入力をピンポイントで自動的に予測・分類できるようになる。その結果、機械学習によるテキスト分析を容易に拡張することができ、スケールメリットにつながる。
機械学習モデルは、ナイーブベイズアルゴリズム（確率的手法）やディープラーニングも活用して分析精度を高めている。このように、機械学習モデルは訓練すればするほど、ビッグデータのテキストマイニングにおいてより優れたものになる。
しかし、機械学習モデルの初期投資と継続的なトレーニングは、リソースを大量に消費する可能性がある。機械学習アルゴリズムの実行に必要なコンピューティングパワーは言うまでもない。また、不正確なデータセットや偏ったデータセットを与えると、テキスト分析の結果に影響を与える可能性がある。
ハイブリッド・テキスト分析モデルは、ルールベース・モデルと機械学習モデルの両方の長所を組み合わせたものである。様々なルールベースと機械学習アルゴリズムを組み合わせることで、テキスト分析モデルは最も正確な結果を出すことができる。
ハイブリッド・モデルは最も正確な結果を出すが、先行投資とメンテナンス・コストも最もかかる。
テキスト分析は、膨大なテキストデータから実用的な洞察を収集、処理、提示する方法論的なプロセスである。モデルによってこのプロセスへのアプローチは異なるが、テキスト分析の一般的なステップは変わらない：
テキスト分析マシンが何かを分析する前に、まずテキストデータを入力しなければならない。これらのテキストデータは、非構造化、半構造化、構造化のいずれでも構わない。
非構造化テキストデータとは、オンラインで収集できる、ラベルに整理されていないすべての単語を指す。.例えば、ソーシャルメディアのコメント、テキストメッセージ、文書全体などだ。非構造化データとは、整理されていない乱雑で「野放図」なデータと考えることができる。
一方、構造化テキストデータとは、特定のパラメータに整理されたテキストを指す。これらのデータはすでにラベル付けされ、それぞれのフォルダにきちんと格納されている。構造化データの一般的なビジネス例としては、販売取引、ログイン詳細、人口統計情報などがある。
これらのテキストデータはすべて、内部および外部のソースから収集することができる。内部ソースとは、組織内のデータベースやそのシステムからデータを収集することを指す。逆に、外部データ・ソースは、組織外のどこからでも来る。
データ収集も活用できる API をスタックに追加することで、作業プロセスをスピードアップできる。APIは基本的に 統合 他のアプリケーションにプログラムすることができ、それらのアプリケーションからテキストデータを収集することができます。
内部データとは 組織内から取得したデータ. これには、あらゆるコンピュータ・アプリケーション、文書、システム、部門が含まれる。社内のテキストデータは、すぐに利用でき、費用対効果も高いため、データ収集の出発点として最適である。
CRMソフトウェア、Eメール、オウンドメディア分析レポート、ナレッジ・マネジメント・ソフトウェア、組織内の他部署から内部データを収集することができます。文書（物理的およびデジタル）、レポート、調査フィードバック、その他テキスト情報を保存するために使用しているあらゆる媒体を、組織全体から探し出します。
テキストデータの内部ソースには、顧客に関する未発見の洞察が含まれている可能性がありますが、サイロの中に隠されていることがよくあります。例えば、顧客サービスチームは、テキスト分析の実施に使用できる貴重な量の顧客フィードバックを持っているかもしれません。
内部テキストデータの長所：
✅ 入手が容易
✅ 安価
✅ より具体的に、あなたの組織に関連する
内部テキストデータの欠点：
サンプル数が少ない。
❌ 時代遅れかもしれない
外部データとは、組織の外部からのデータを指す。 これには、ソーシャルメディア、製品レビュー、ユーザー生成コンテンツ、オープンソースデータセット、その他のウェブサイトが含まれる。
誰かがソーシャルメディアにコメントを投稿するたびに、外部のテキストデータが作成される。
外部データの最大の利点はその量である。テキスト分析モデルを訓練するために、大量のテキストデータを入手できる。
しかし、このデータが正確で、権威ある情報源から得られたものであることを確認しなければならない。そうでなければ、テキスト分析は不正確な結果をもたらし、ひいては誤った決定を下すことになる。
Instagram、Twitter、Facebookなどのソーシャルメディア・プラットフォームにデータ収集APIを統合することもできる。APIを使えば、コメントやプロフィール経歴などのテキストデータを素早く抽出することができる。
外部テキストデータの長所：
✅ 膨大な量が入手可能
✅ 過去のデータを時系列で比較できる
✅ APIで簡単に収集可能
外部テキストデータの欠点：
❌ 不正確であったり、古かったりする可能性がある。
より高価で時間がかかる。
テキストマイニングモデルは、未処理の生データをそのまま分析することはできない。生のテキストデータには、句読点、ストップワード、文字などのノイズが含まれている。
私たちにとって、これらの要素を理解することは常識だが、機械はテキストを感覚的に解釈できないかもしれない。そのため、機械に生のテキストデータをより簡単に理解させるには、まず様々なNLPテクニックを使ってデータを処理する必要がある：
トークン化とは、生のテキストデータをトークンと呼ばれる小さな単位に分解するプロセスである。.また、テキスト分析やその他の自然言語処理モデルにおけるテキスト前処理の重要な側面でもある。
文書全体をトークンに分割することで、機械が分析しやすくなる。これは人間がテキストを処理する方法と変わらない。例えば、このブログの記事を一度に全部読むよりも、章ごとに分けた方が消化しやすい。
タスクに応じて、単語単位でテキストをトークン化したり（単語トークン化）、文単位でテキストをトークン化したり（文トークン化）することができます。以下は、単語トークン化の例です。トークン化とは、生のテキストデータをより小さな単位に分解するプロセスである。"
[トークン化'、'である'、'プロセス'、'の'、'壊す'、'ダウン'、'生'、'テキスト'、'データ'、'に'、'より小さい'、'単位']]。
文の意味は、単語とその単語がどのように関連しているか、つまり文法規則によって決定される。トークン化は、機械が個々のテキスト、その定義、そしてそれらがどのように文全体の意味を形成しているかを解釈できるようにすることで、このプロセスを支援する。
その解釈プロセスの一部が品詞タグ付け（POSタグ付け）である。品詞とは、辞書のすべての単語に割り当てられた語彙のカテゴリーである。たとえば、名詞、形容詞、動詞、接続詞などである。
各トークンに品詞タグを付けることは、各単語間の意味的関係を理解するのに役立つ。品詞タグ付けは、名前付きエンティティ認識 (例：カリフォルニア＝場所).
文章をトークンに分離し、それぞれの品詞をタグ付けした後、テキスト解析マシンは構文構造を決定する。簡単に言えば、構文構造とは、文中の単語がどのように関連し合っているかということである。
テキスト分析（およびNLP）モデルは、多くの場合、次のようなモデルを作成する。 解析木 を使って、各トークンの関係を表現する。この解析木は、文のセマンティクス（意味）を判断するのに役立つ。
言い換えれば、人間が理解するのと同じように、コンピュータがメッセージの意味を推測して理解するのを助けるのである。言葉にはさまざまな定義があり、文脈や地域の方言によって変化するため、このステップは重要である。
例えて言うなら、"の意味はすぐに理解できる。リンゴの上に落ちたリンゴ「を解釈することによって、"アップル"と"アップル"を意味する。構文解析は基本的に機械が同じことをする方法だ。
テキスト分析モデルにテキストデータを理解させるもう1つの重要な側面は、レンマタイゼーションとステミングである。 レンマタイゼーションとステミングはどちらも、単語を基本形にトレースします。 とはいえ、両者のアプローチには若干の違いがある。
ステミングは、単語の接頭辞、接尾辞、接尾辞のみを除去する。これらは"プリ", "-お出でなさる"、そして"-エッ"は単語の接辞です。しかし、ステミングでは、単語の形態論を考慮することなく、これらの接辞をやみくもに切り捨てます。
一方、レンマタイゼーションは、単語の語源（レンマとも呼ばれる）をたどる際に、その単語の形態論（語源に基づいて単語がどのように形成されるか）を考慮する。
以下は、レム化とステミングの違いを説明する例です：
ストップワードとは、文全体にほとんど意味情報を与えない一般的な単語のことである。例えば a, その, で, はなど。ストップワードを排除することで、機械はテキストのより重要な単語に焦点を当て、より正確な分析を行うことができる。
ストップワードはテキストデータセットを一掃するのに役立つが、除去する特定のストップワードは、手元のタスクに大きく依存する。ストップワードの除去は、スパムフィルタリングやセンチメント分析にも役立つ。
このようなタスクでは、このような余分な単語を必要としないため、より少ないデータセットで迅速かつ正確な分析が可能になる。
テキストの正規化とは、単語のバリエーションを1つの形に標準化することを指す。特にネット上では、言葉を表現する方法はたくさんある。一般的な方法の一つは、単語を短縮することである。明日「として"時間".
どちらの用語も同じ意味を持つが、スペルが異なるとアルゴリズム上では異なるものとして登録される可能性があり、その結果、分析結果が異なる。
標準化が必要な用語には、数字（one、1）、記号（and、&）、お金（$、USD、ドル）、略語（why、y）などがある。医療従事者によって臨床テキストの捉え方が異なるため、テキストの標準化は臨床分野で非常に重要です。
小文字化はテキストの正規化の一部であり、すべての大文字を小文字に変換する。ほとんどの小文字化は名前付きエンティティに対して行われる。カナダ" を "カナダ".小文字化とテキストの正規化は、テキスト分析プロセスを単純化し、最終結果を改善する。
テキスト抽出とテキスト分類は、それぞれ独自のニュアンスとテクニックを持つ2つの大きなサブテーマである。一般的に、テキスト抽出は、重要な用語やフレーズを抽出するための機械学習技術を指します。
そのようなタスクの1つは、ブランドや人物などの名前付きエンティティを識別することである。名前付きエンティティ認識は、基本的にどのトピックが最も重要かを教えてくれるため、一般的な自然言語処理タスクである。
具体的にどのような単語を抽出するかは、組織のニーズによって異なります。他に強調できる単語には、製品の側面 (例：サイズ、価格、ブランド).
一方、テキスト分類とは、抽出されたテキストをあらかじめ定義されたタグに分類することである。例えば、"イーロン・マスク"に分類することができる。人々".また、センチメント別（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）や意図別（興味あり、スパム、問い合わせなど）など、ニーズに応じてこれらのタグをカスタマイズすることもできます。
テキスト分析モデルがデータを処理した後、重要な情報を何らかの方法で視覚化します。情報がどのように表示されるかは、特定のテキスト分析ソフトウェアによって異なります。
テキスト分析ソフトウェアが重要な洞察を示す一般的な方法には、ワードクラウドやセンチメントグラフがあります。この場合、Speakはテキストデータの全体的なセンチメントと一般的なトピックを一目で表示します。
当社のインタラクティブ・ダッシュボードでは、ニーズに応じてインサイトの分類をカスタマイズすることもできます。さらに、一元化されたデータベースにより、オーディオ、ビデオ、テキストなど、あらゆるメディアやメディアタイプでキーワードやトピックを検索することができます。
全体として、私たちのメディア・ライブラリーは、重要な洞察を正確に抽出するだけでなく、業務効率、アクセス性、コスト削減を高めるために、検索性を最適化しています。
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テキストマイニングは、貴重なデータを組織に提供する機械である。しかし、情報は正確に解釈され、適切な方法で活用されて初めて有用なものとなる。データの解釈は、それ自体、多くのテクニックやケーススタディがある幅広いトピックです。
市場調査データの不正確な解釈は、コストのかかるミスを招きかねない。ビール業界の老舗、クアーズ、 は1990年にロッキーマウンテン・スパークリングウォーターを発売した。.当時、ボトル入りの水はトレンド商品だったので、それを利用するのは理にかなっていた。
クアーズは、ボトル入り飲料水のパッケージにロゴを残すことで、ブランドの評判を活用して売り上げを伸ばすことができると考えた。
当然のことながら、人々はビールから連想される製品を飲んだ後の運転に戸惑い、不安を覚えた。
おそらく、もしクアーズが当時テキスト分析ツールを活用して、''と''の間のテキストの相関関係をよりよく調べる機会があれば、このようなことはなかっただろう。クアーズ', 'ビール'、そして'水'であれば、すぐに製造中止になってしまうような製品ではなく、素晴らしい製品を発表していたかもしれない。
テキストマイニングとは、構造化されていない大量のテキストデータを処理し、そこから情報を抽出するためにNLPマシンを使用することである。かなり最近の技術革新であるにもかかわらず、多くの組織でテキストマイニングの導入が進んでいる。
どのような業種であっても、テキストマイニングの利点に関しては、5つのテーマが繰り返されている：
研究者をどんなによく訓練しても、ヒューマンエラーはつきものである。感情的なストレス、注意力散漫、疲労などの要因が伴えば、こうしたミスはさらに増幅される。
コンピューターも完璧ではないが、絶え間なく流れるデータを分析するにははるかに信頼できる。その大きな理由のひとつは、機械には前述のような人間の制約がないからだ。
このように、テキスト分析ツールは、ミスが高価な結果につながりかねない状況で効果を発揮する。例えば、1つの不正確な診断が人命損失につながりかねない医療業界におけるテキストデータの分析である。
自動テキスト分析は、人間の研究者よりも多くのデータを高速で処理できます。そのため、規模の経済を実現し、収益を上げ、ROIを改善することができます。
そのため、多くの研究者がテキスト分析を使って、何百ものフィードバックフォームからパターンを処理し、特定している。
同じ意味で、効率が上がれば、ビジネスを拡大するチャンスが広がる。非構造化テキストデータの膨大な量を考えると、人間の研究チームがすべてのデータを分析するのに数ヶ月、あるいは数年かかるかもしれない。
対照的に、テキスト分析ツールは数百のテキスト文書を1日以内に処理することができる。同じ量のコーパスを記録的なスピードで分析できるようになったため、組織は研究活動の規模を拡大し、生産性を飛躍的に向上させることができる。
NLP、AI、テキスト分析の進歩のおかげで、私たちは膨大な量のデータを効率的に収集し、処理できるようになった。当時は、非構造化データの量が膨大であったため、それらをすべて収集することは不可能に近く、ましてや分析して洞察を得ることはできなかった。
さらに、インターネットやソーシャルメディアの利用者数の増加により、非構造化データの量は膨れ上がっている。テキスト分析と機械学習は、これらの増え続けるデータにアクセスし、実用的な洞察に変換するための鍵となる。
テキスト分析では、一見しただけではわからないテキスト文書のパターンを発見することができる。さらに、膨大な量のテキスト文書を処理することは、ノイズを増やし、根本的な傾向を特定することを難しくします。
例えば、テキスト分析では、テキスト文書内の有力なキーワードを抽出することができます。その情報を手にすることで、より多くの情報に基づいた意思決定が可能になり、顧客のニーズをより効果的に満たすことができます。
テキスト分析は、多くの手法やテクニックによって行うことができる。様々な組織が、それぞれのニーズに応じて様々なテクニックを利用している。テキスト分析ソフトウェアもそれぞれ異なる機能を提供する。
当然のことながら、より強力なツールはより高価であるため、どのサービスにも加入する前に、まずニーズを評価するようにしてください。あなたの組織でテキスト分析を活用する方法について、より良いアイデアを提供するために、5つの一般的なテキスト分析テクニックを紹介します：
センチメント分析とは、テキスト文書を分析し、その極性（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）を決定するプロセスである。 センチメント分析を使用して、テキストデータから感情を認識することもできます。これらの感情は うれしい, 悲しい, 腹立たしいあるいは 自信なし.
センチメント分析もテキスト分析で最も一般的に使用される手法であり、その性質が似ているため、しばしば互いに付随します。テキストコーパスのセンチメントを分析することで、メッセージの根底にある意味をより深く掘り下げ、次のことを見つけることができます。 なぜ 彼らはそう言った。
名前付きエンティティ認識とは、名前付きエンティティを検出し、それぞれのカテゴリに従ってタグ付けすることである。 例えば、"トム・クルーズ「として"人々"と"ワシントン「として"場所".
名前付きエンティティ認識の利点の1つは、ブログ記事などのテキスト文書に素早くトピックを割り当てることができることである。例を挙げると、繰り返し現れるエンティティ（例． マイケル・ジョーダン)は、特定のトピックに関心があることを示している（例． バスケットボール, NBA).
ニュース出版物やeコマースサイトは、すでにこのテクノロジーを使って、適切な商品を推薦している。実際、マッキンゼーは次のように報告している。 アマゾンのレコメンデーションが売上の35%を牽引.
センチメント分析とNERがどのように機能するかをよりよく理解するために、以下のテキスト分析ツールをお試しください！
NERに似ている、 トピック分析では、繰り返し使われる単語とそれに関連するカテゴリーを特定する。 そして、アルゴリズムはそのテキストデータにトピックを割り当てる。
たとえばバスケットボールを例にとると、バスケットボール選手や関連用語が繰り返し出てくることから、その文章がバスケットボールについて語っていることがわかる。
トピック分析は、あなたが焦点を当てるべき重要な領域を照らし出します。例えば、顧客がカスタマーサービスについて頻繁に話題にするのであれば、それはCRMを改善すべきサインです！
トピック分析はまた、顧客の活動、興味、意見（AIO）についての洞察も提供します。このデータを活用することで、顧客の関心のあるトピックをターゲットとした、より効果的なマーケティング戦略を立てることができます。
トピック分析の他の応用例としては、受信メッセージにカテゴリーをタグ付けする (例：スパムメールマーケティングやカスタマーサービスに役立つ。
単語頻度とは、単純なテキスト分析手法であり、基本的には次のようなものである。 単語または名前付きエンティティの単語数を特定する。 当然のことながら、頻繁に繰り返される言葉は重要度が高いことを示す。
テキストクラスタリングとも呼ばれる、 単語グループ化とは、頻繁に隣り合って現れる単語を整理することである。 よくある例としては、"良い", "悪い"、そして"カスタマーサービス".
単語のグループ化により、大量のテキストデータから重要な問題を素早くフィルタリングできるため、時間と労力の節約につながります。
簡単にまとめると、テキスト分析とは、大量の非構造化テキストデータを迅速かつ効率的に自動処理することである。テキスト分析には、センチメント分析、名前付きエンティティ認識、トピック分析、単語頻度など、さまざまな手法がある。
しかし、具体的にどのようにテキスト分析を適用すればよいのでしょうか？より良いアイデアを提供するために、テキスト分析の6つのアプリケーションを提供します：
ソーシャルメディアアカウントの運営は疲れるもので、データ分析、メッセージへの返信、トレンドの把握、コンテンツ作成などが含まれる。これらの作業は重要ですが、特に異なるソーシャルネットワークに拡大する場合、SMMの取り組みを拡大することが難しくなります。
テキストアナリティクスを使えば、データ収集やブランドモニタリングなど、これらのタスクの一部を自動化できる。ソーシャルメディアは非構造化テキストデータで満たされているため、それらを簡単にマイニングしてあらゆるインサイトを得ることができる。
例えば、ツイートを抽出して分析し、トレンドのトピックやキーワードを特定することができます。トピッククラスターを見つけたら、それを中心にコンテンツ戦略を練り、エンゲージメントを高めることができる。
また、テキスト分析をレピュテーション・マネジメントやブランド・モニタリングに活用することもできる。顧客の不満は簡単に解決できるものですが、放置しておくとPR危機に発展し、何百万ドルものコストや顧客生涯価値を失うことになりかねません。
テキスト分析ツールを使えば、ソーシャルメディア上の否定的なコメントを素早く特定し、即座に対処することができます。同時に、ポジティブなコメントを活用して、顧客のブランド体験を向上させることもできます。
組織の成功は、どれだけ顧客を理解しているかに直結する。
消費者のデモグラフィックやサイコグラフィックだけでなく、消費者があなたのブランドや市場提供物をどう考えているかを徹底的に理解する必要があります。そこで登場するのが「顧客の声」です。
ボイス・オブ・カスタマー（顧客の声）とは、製品やサービスに対する顧客の声を指す。具体的には、顧客の経験、期待、嗜好を理解することです。
VOCを収集する方法はたくさんあるが、最も一般的なのは、ソーシャルメディア、調査、Eメール、購買行動などである。これらの情報源は豊富なデータを提供し、簡単にアクセスできる。
しかし、ただ情報を集めるだけでは不十分で、データを有用な洞察に変える必要がある。テキスト分析とセンチメント分析は、より深く掘り下げ、次のようなことを発見します。 なぜ 消費者はあるテーマについて話している。
テキスト分析では、データセットから一般的なキーワードやトピックを特定することができます。次に、センチメント分析ツールを使用して、顧客がそのトピックについてどう考えているかを判断することができます。例えば、顧客があなたの製品の価格に対して否定的な感情を持っていることを特定します。
テキスト分析によって改善すべき点が浮き彫りになれば、その部分にリソースを集中させることができる。
市場調査はVOCの発見と密接な関係にある。データ収集は 市場調査プロセス そのためには相当なサンプル数が必要である。そうでなければ、意思決定に役立つ十分なデータが得られないからだ。
同時に、分析すべきデータの量は人間を圧倒することもある。テキスト分析モデルは、何百ものテキストデータセットを処理し、トレンドやパターンを特定することができる。
その結果、研究者は顧客の声を全体的に把握し、意思決定を改善することができる。
また、競合他社の顧客からの評価を分析することで、テキスト分析を競合他社調査に活用することもできる。顧客サービスにギャップはないか？あるいは、特定の顧客ニーズを満たしていないのだろうか？
これらの情報はすべて、ビジネス戦略を強化する上で極めて重要であり、競合他社との明暗を分ける決め手となる可能性がある。
質の高いリードの獲得には時間がかかり、リードジェネレーションの最も難しい部分であることが多い。コールドピッチを作成し、潜在的な見込み客と会い、見込み客の情報源を特定しなければならない。
その結果、貴重な時間が管理業務に浪費され、ひいては収益に影響する。テキスト分析モデルは、すべての雑務を自動化し、セールスファネルプロセスを改善します。
例えば、通話記録の文章にタグを付け、タグ付けされた用語の顕著性を分析する。売れない見込み客が、例えば「保証」と相関関係があるのなら、それを調べる必要がある。
リードを調達する他の方法には、テキスト分析の最も一般的なアプリケーションであるソーシャルメディアがあります。テキスト分析モデルをソーシャルメディアのメッセージに実行し、購買意欲を示すものをピックアップするだけです。そうすれば、単に見込み客にコールドコールするのではなく、こうした質の高いリードに労力を集中させることができる。
CRMを通じてテキスト分析モデルを実行し、既存顧客により良いサービスを提供することもできます。例えば、不満を持っている顧客と満足している顧客のパターンを特定することができます。
医療に携わる仕事は、専門知識が要求されるだけでなく、文書化し、整理し、テキストデータを整理する労力がかかるため、最も難しい仕事のひとつである。
患者の健康記録、診断記録、謄本記録など、毎日作成されるテキスト文書の数は、手に負えないほどだ。
幸いなことに、すべてのテキストデータと同様に、テキスト分析モデルを実行することができます。これにより、医療従事者は作業を自動化し、患者により多くの時間を割くことができるようになる。
医療におけるテキスト分析の応用例の1つは、NERを活用して特定の用語をカテゴリー別に分類することである。インスリン"と"トリートメント".これらの用語とそのカテゴリは、特定のニーズに応じてカスタマイズすることができます。
管理目的だけでなく、テキスト分析は患者の健康状態を全体的に把握することもできます。医療記録のパターンを浮き彫りにすることで、将来の患者により正確な診断を提供することができます。
教育関係者は、業務効率を高めることでテキスト分析の恩恵を受けることができる。教育機関には、試験用紙、生徒のフィードバック、電子メール、スケジュール、生徒の記録など、大量のテキストデータがあります。
生徒からのフィードバックフォームをテキスト分析モデルで分析し、傾向やパターンを特定するのも一つの方法です。主要な懸念事項を見つけ、それに対処することで、アンケートの回答率を高め、最終的には学生の定着率を高めることができます。
学生もテキスト分析の恩恵を受けることができる。卒論に取り組む修士や博士課程の学生は、何十、何百ものインタビュー原稿に圧倒されるかもしれません。
これらの原稿に目を通すには何時間もかかり、疲労が残ります。テキスト分析ツールを使えば、トランスクリプトから重要なポイントを素早く抽出し、論文に利用することができる。
テキスト分析についてもっと知りたいという方のために、役立つリソースをまとめました。
これらのリソースは、独自のテキスト分析モデルの作成を試してみたい場合や、単にこのトピックについてもっと学びたい場合に最適です。
テキスト分析モデルを構築したいのであれば、Python NLTKとRに慣れるべきである。これらはテキスト分析やNLPで最も一般的なプログラミング言語である。
PythonとRは最も一般的なプログラミング言語のひとつであるため、その盛んなコミュニティは包括的なリソースを構築してきた。これらのリソースには、ビデオチュートリアル、データセット、オンラインコース、フォーラムなどが含まれます。
これらのリソースのほとんどは、オンラインで無料で利用できる！言い換えれば、誰でも自宅にいながら自然言語処理とテキスト分析を学ぶことができるのだ。
必要なのは、動くノートパソコンと決意、そしてお勧めのテキスト分析リソースを読み続けることだ。
Datacampによるテキスト分析のチュートリアルに従うことをお勧めします。 データキャンプ は、データサイエンスに関するほとんどすべてのことを学べるオンラインプラットフォームで、そのコースの多くは初心者を念頭に置いて作られている。
そのようなチュートリアルのひとつが NLTKを使った初心者のためのテキスト分析.テキスト分析（およびデータサイエンス全般）は複雑なトピックですが、このチュートリアルでは、プログラミング初心者でも理解できるように、トピックをシンプルなセクションに分割しています。
さらに、このチュートリアルにはコピーペースト可能なコードが用意されており、学習の進捗を容易にする。そして、テキスト分析が上達したら、新たに得た知識を次のことに応用することができる。 データキャンプの実プロジェクト.例えば、 ジョパディのテキスト・マイニング・データゲームショーだ。
上記のチュートリアルとは別に、学習を進めるためのオンラインコースやビデオシリーズもあります。これらのコースは費用や前提条件が異なります。
テキスト分析がまったく初めての方には、以下をお勧めする。 データサイエンス道場のデイブ・ランガーによるYouTubeビデオシリーズ.これは、入門的な概念から高度な数学的計算まで、すべてをカバーする12本の包括的なビデオ・プレイリストである。
こちらもお試しください。 PythonとRを使った機械学習のUdemyコース.このコースには約44時間の拘束時間が必要で、修了時には修了証が授与される。さらに、このコースは非常にリーズナブルで、自分のペースで進めることができます。
機械学習とNLPの基礎を身につけたら、次のステップに進んでください。 スタンフォード・オンラインによるNLPコース.テキスト分類は自然言語処理と密接な関係にあるため、特にデータサイエンスのキャリアを目指すのであれば、NLPを学ぶことは有益である。
とはいえ、スタンフォード・オンラインのコースには入学前に取得しなければならない前提条件があります。コースを修了すると、履歴書に使える修了証が授与される。
テキスト分析とは、大量の非構造化テキストを定量的データに変換してから、そこから重要な情報を抽出するプロセスです。名前付きエンティティ認識やセンチメントなどの一般的な自然言語処理（NLP）テクニックを活用して、組織に役立つ実用的な洞察を提供します。
最近の技術の進歩と、現在進行中の 第四次産業革命テキスト分析とNLP機械学習モデルは、今や組織で日常的に使用されているソリューションである。熾烈を極めるマーケティングの世界は、各企業が互いにしのぎを削る方法を見つけようと奔走する中で、さらに激しさを増している。
さらに、TikTokのような新しいソーシャルメディア・プラットフォームが普及し、ユーザー層が拡大するにつれて、データ量は増加の一途をたどっている。
オンライン上の未利用の非構造化データと、利用可能なテキスト分析ツールにより、確かなことが一つある。それは、効果的なデータ分析は、今や企業が競争から際立つための有効な中核的優位性であるということだ。
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