녹음을 텍스트로 변환하는 방법
4월 28, 2022
댓글 없음
녹음을 텍스트로 변환하는 방법 코드가 필요 없는 트랜스크립션 도구를 사용하면 단 두 단계만으로 오디오 녹음을 텍스트로 변환할 수 있습니다. 찾기
텍스트 분석은 자연어 처리의 주요 측면으로, 방대한 양의 비정형 텍스트 데이터에서 자동으로 인사이트를 추출하는 작업을 포함합니다.
텍스트 분석은 사람의 노동력보다 머신 러닝을 더 많이 활용하기 때문에 거의 모든 산업 분야에서 조직을 위한 많은 애플리케이션이 있습니다.
텍스트 분석은 일반적으로 데이터 전사 도구로 원활한 업무 프로세스를 지원합니다. 먼저, 데이터 트랜스스크립션 도구는 다음에서 오디오 녹음을 변환합니다. 정성적 연구 를 텍스트 트랜스크립트로 변환합니다. 그러면 텍스트 분석 도구가 데이터 세트를 처리하여 반복되는 주제나 감정을 강조 표시합니다.
연구 결과에 따르면 18%의 조직이 비정형 데이터를 활용하고 있습니다. 이는 최대 전체 데이터의 90%가 비정형 데이터입니다.. 다시 말해, 아직 활용되지 않은 이 풍부한 데이터를 활용하여 경쟁사와 차별화할 수 있는 엄청난 기회가 있다는 뜻입니다.
텍스트 분석이 아무리 강력해도, 작업자는 그 도구, 특히 사용 중인 도구에 대한 숙련도만큼만 능숙할 수 있습니다.
텍스트 분석을 효과적으로 활용하려면 먼저 텍스트 분석이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 조직에서 텍스트 분석을 어떻게 활용할 수 있는지 등 텍스트 분석의 내부 작동 원리를 이해해야 합니다.
텍스트 분석은 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 텍스트 데이터 덩어리를 빠르게 분석합니다. 이러한 비정형, 반정형, 정형 텍스트 데이터는 다양한 형태로 존재합니다.
소셜 미디어 메시지, 마케팅 설문조사, 제품 리뷰, 이메일은 모두 유용한 텍스트 데이터의 예입니다.
조직은 텍스트 분석을 통해 방대한 양의 텍스트 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 처리하고 추출할 수 있습니다.
텍스트 분석은 오류와 연구자의 편견을 최소화하는 일관되고 효율적인 방법이기 때문에 이는 매우 중요합니다.
추출할 구체적인 정보는 필요에 따라 달라집니다. 텍스트 분석 사용 사례의 몇 가지 예로는 스팸 이메일 분류, 인기 있는 주제 파악, 브랜드 평판 모니터링 등이 있습니다.
사람들은 종종 다음과 같은 용어를 사용합니다. 텍스트 마이닝 그리고 텍스트 분석 둘 다 같은 의미를 공유하기 때문입니다. 텍스트 마이닝과 텍스트 분석은 대량의 텍스트 데이터에서 정보를 추출한 다음 이 정보를 실행 가능한 인사이트로 변환하는 작업입니다.
그런 의미에서요, 텍스트 분석 그리고 텍스트 분석 둘 다 구조화되지 않은 텍스트 데이터를 분석한다는 동일한 목표를 공유합니다. 그러나 두 용어 사이에는 약간의 차이가 있습니다. 본질적으로, 텍스트 분석에는 정성적 분석이 포함됩니다.반면 텍스트 분석에는 정량적 결과가 포함됩니다.
예를 들어, 소셜 미디어 메시지의 텍스트 분석은 이러한 모든 비정형 데이터를 수집하여 카테고리로 분류합니다. 텍스트 분석 모델은 특정 단어의 발생 빈도와 계절별 추세를 시각화하는 그래프를 생성할 수 있습니다.
그런 다음 관리자는 텍스트 분석을 수행하여 어떤 소셜 미디어 메시지가 긍정적인 또는 부정적인 결과를 가져왔는지, 그리고 이에 대해 무엇을 할 수 있는지 파악합니다.
텍스트 분석(또는 텍스트 분석) 모델은 텍스트 분석과 텍스트 분석을 결합하는 경우가 많기 때문에 그 차이가 미미합니다. 따라서 혼동을 피하기 위해 텍스트 분석과 텍스트 분석을 같은 의미로 사용하겠습니다.
더 중요한 것은 텍스트 분석 모델이 어떻게 작동하는지, 그리고 이를 적용하여 조직의 수익을 높이는 방법을 이해하는 것입니다.
텍스트 마이닝은 자연어 처리와 머신 러닝 기술을 활용하여 텍스트 데이터에서 인사이트를 추출합니다. 데이터 과학 분야에서는 세 가지가 모두 겹치는 경우가 많지만, 그 의미와 초점은 모두 다릅니다.
기본적으로 텍스트 분석에는 기계를 활용하여 비정형 텍스트 데이터를 대규모로 처리하는 것이 포함됩니다. 텍스트 데이터를 처리할 때 텍스트 분석 모델은 정확한 결과를 도출하기 위해 자연어 처리(NLP) 기술을 활용합니다.
이러한 NLP 기술 중 하나는 문장의 품사에 태그를 지정하는 것으로, 추가 분석에 도움이 될 것입니다.
조직은 또한 대량의 텍스트를 공급하여 텍스트 마이닝 알고리즘을 지속적으로 훈련시킬 것입니다. 텍스트 데이터의 지속적인 학습과 공급을 통해 알고리즘은 텍스트 분석 정확도를 향상시키고 언어의 진화를 따라잡을 수 있습니다.
텍스트 분석 프로세스에서는 자연어 처리(NLP)와 머신 러닝 방법을 혼합하여 사용합니다. 따라서 효과적인 텍스트 분석 모델을 구축하려면 NLP와 머신 러닝에 대한 배경 지식이 있어야 합니다.
텍스트 분석 모델에는 규칙 기반, 머신 러닝, 하이브리드 모델 등 몇 가지 유형이 있습니다. 이러한 접근 방식은 전반적인 텍스트 분석 프로세스와 사람의 개입 수준에 영향을 미칩니다.
텍스트 분석 및 기타 NLP 모델에서 가장 일반적인 접근 방식은 규칙 기반 접근 방식입니다. 텍스트 분석 알고리즘을 만들기 전에 먼저 규칙 목록을 만들어야 합니다. 이러한 목록(또는 데이터 세트)에서 단어와 태그 사이의 연관성을 수동으로 문서화합니다.
그러면 텍스트 분석 알고리즘이 텍스트 청크를 처리하고 미리 정해진 규칙에 따라 단어를 분류합니다. 텍스트를 분류하는 방법은 조직의 필요에 따라 달라집니다.
예를 들어 이메일의 특정 이모티콘이나 단어에 스팸 태그를 지정할 수 있습니다. 또 다른 텍스트 분류 사용 사례는 다음을 할당하는 것입니다. 부정적 와 같은 단어에 나쁜, 끔찍한및 끔찍한.
규칙 기반 모델은 머신 러닝 모델보다 간단하고 쉽게 만들 수 있습니다. 또한, 온라인에서 무료로 다운로드하여 텍스트 분석 머신에 구현할 수 있는 오픈 소스 데이터 세트 모음이 있습니다.
그러나 규칙 기반 텍스트 분석은 모호한 문장을 처리할 때 부정확한 결과를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 풍자, 방언, 밈 및 메시지의 문맥이 포함된 문장이 그 예입니다. 또한 알고리즘에 새로운 규칙을 추가하는 것이 더 어렵기 때문에 머신 러닝 대안보다 확장하기가 더 어렵습니다.
머신러닝 모델에서는 방대한 양의 텍스트 데이터를 입력하여 알고리즘을 학습시킵니다. 이러한 데이터에는 관련 분류자가 미리 태그가 지정되어 있습니다.
또한 엔지니어는 학습 데이터가 정확하고 편견이 없는지 확인해야 합니다. 그렇지 않으면 머신 러닝 모델이 이러한 나쁜 습관을 포착하여 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다.
사전 태그가 지정된 데이터를 지속적으로 공급하면 머신러닝 모델이 향후 입력을 정확하게 예측하고 분류할 수 있습니다. 결과적으로 머신 러닝 텍스트 분석을 쉽게 확장하고 규모의 경제를 실현할 수 있습니다.
머신러닝 모델은 분석 정확도를 높이기 위해 확률론적 방법인 나이브 베이즈 알고리즘과 딥러닝을 활용하기도 합니다. 따라서 머신러닝 모델을 더 많이 학습시킬수록 빅데이터 텍스트 마이닝에서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
그러나 머신러닝 모델의 초기 투자와 지속적인 학습에는 많은 리소스가 필요할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘을 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 성능은 말할 것도 없습니다. 부정확하거나 편향된 데이터 세트를 입력하는 것도 텍스트 분석 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.
하이브리드 텍스트 분석 모델은 규칙 기반 모델과 머신 러닝 모델의 장점을 결합한 것입니다. 다양한 규칙 기반 알고리즘과 머신 러닝 알고리즘을 결합함으로써 텍스트 분석 모델은 가장 정확한 결과를 도출할 수 있습니다.
하이브리드 모델은 가장 정확한 결과를 제공하지만, 초기 투자 및 유지 관리 비용도 가장 많이 발생합니다.
텍스트 분석은 방대한 양의 텍스트 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 수집, 처리 및 제시하는 체계적인 프로세스입니다. 모델마다 이 프로세스에 접근하는 방식은 다르지만, 텍스트 분석의 일반적인 단계는 동일합니다:
텍스트 분석 기계가 무언가를 분석하려면 먼저 텍스트 데이터를 입력해야 합니다. 이러한 텍스트 데이터는 비정형, 반정형 또는 정형 데이터일 수 있습니다.
비정형 텍스트 데이터는 레이블로 정리되지 않은 온라인에서 수집할 수 있는 모든 단어를 의미합니다.. 예를 들어 소셜 미디어 댓글, 문자 메시지, 전체 문서 등이 여기에 해당합니다. 비정형 데이터는 정리되지 않은 지저분한 '야생' 데이터라고 생각하면 됩니다.
반면에 구조화된 텍스트 데이터는 특정 매개변수로 정렬된 텍스트를 말합니다. 이러한 데이터는 이미 레이블이 지정되어 있으며 각각의 폴더에 깔끔하게 저장되어 있습니다. 구조화된 데이터의 일반적인 비즈니스 예로는 판매 거래, 로그인 세부 정보, 인구통계학적 정보 등이 있습니다.
이러한 텍스트 데이터는 내부 및 외부 소스에서 모두 수집할 수 있습니다. 내부 소스는 조직 내 데이터베이스와 시스템에서 데이터를 수집하는 것을 말합니다. 반대로 외부 데이터 소스는 조직 외부의 모든 곳에서 가져옵니다.
데이터 수집을 활용할 수도 있습니다. API 를 스택에 추가하여 작업 프로세스의 속도를 높일 수 있습니다. API는 기본적으로 통합 를 사용하여 다른 애플리케이션에 프로그래밍하고 해당 애플리케이션에서 텍스트 데이터를 수집할 수 있습니다.
내부 데이터는 다음을 의미합니다. 조직 내에서 검색하는 모든 데이터. 여기에는 모든 컴퓨터 애플리케이션, 문서, 시스템, 부서가 포함됩니다. 내부 텍스트 데이터는 즉각적인 가용성과 비용 효율성으로 인해 데이터 수집을 위한 훌륭한 출발점입니다.
CRM 소프트웨어, 이메일, 소유 미디어 분석 보고서, 지식 관리 소프트웨어 및 조직의 다른 부서에서 내부 데이터를 수집할 수 있습니다. 조직 내 모든 문서(실물 및 디지털), 보고서, 설문조사 피드백, 기타 텍스트 정보를 저장하는 데 사용하는 모든 매체를 샅샅이 뒤집니다.
텍스트 데이터의 내부 소스에는 고객에 대한 미처 발견하지 못한 인사이트가 포함되어 있을 수 있지만 사일로에 숨겨져 있는 경우가 많습니다. 예를 들어, 고객 서비스 팀에 텍스트 분석에 사용할 수 있는 귀중한 고객 피드백이 있을 수 있습니다.
내부 텍스트 데이터의 장점:
✅ 쉽게 구할 수 있습니다.
✅ 저렴한 비용
✅ 보다 구체적이고 조직과 연관성 있는 정보
내부 텍스트 데이터의 단점:
더 작은 샘플 크기
❌ 오래되었을 수 있습니다.
외부 데이터는 조직 외부의 어느 곳에서든 발생하는 데이터를 말합니다. 여기에는 소셜 미디어, 제품 리뷰, 사용자 제작 콘텐츠, 오픈 소스 데이터 세트 및 기타 웹사이트가 포함됩니다.
누군가가 소셜 미디어에 댓글을 게시할 때마다 외부 텍스트 데이터가 생성되는 등 기본적으로 외부 텍스트 데이터는 무한대로 존재합니다.
외부 데이터의 가장 큰 장점은 그 양입니다. 대량의 텍스트 데이터를 확보하여 텍스트 분석 모델을 학습시킬 수 있습니다.
하지만 이 데이터가 정확하고 공신력 있는 출처에서 나온 것인지 확인해야 합니다. 그렇지 않으면 텍스트 분석에서 부정확한 결과가 도출되고 결과적으로 잘못된 의사 결정이 내려질 수 있습니다.
데이터 수집 API를 인스타그램, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 플랫폼에 통합할 수도 있습니다. API를 사용하면 댓글, 프로필 자기소개 등과 같은 텍스트 데이터를 빠르게 추출할 수 있습니다.
외부 텍스트 데이터의 장점:
✅ 방대한 양의 사용 가능
✅ 시간 경과에 따른 과거 데이터 비교 가능
✅ 간편한 수집을 위한 API 사용
외부 텍스트 데이터의 단점:
❌ 부정확하거나 오래된 정보일 수 있습니다.
더 많은 비용과 시간 소요
텍스트 마이닝 모델은 처리되지 않은 원시 데이터를 있는 그대로 분석할 수 없습니다. 원시 텍스트 데이터에는 구두점, 중단어, 대소문자가 다른 문자 등의 노이즈가 포함되어 있습니다.
우리에게는 이러한 요소를 이해하는 것이 상식이지만, 기계는 텍스트를 현명하게 해석하지 못할 수도 있습니다. 따라서 기계가 원시 텍스트 데이터를 더 쉽게 이해할 수 있도록 하려면 먼저 다양한 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 데이터를 처리해야 합니다:
토큰화는 원시 텍스트 데이터를 토큰이라고 부르는 작은 단위로 분해하는 프로세스입니다.. 또한 텍스트 분석 및 기타 NLP 모델에서 텍스트 전처리의 중요한 측면이기도 합니다.
전체 텍스트 문서를 토큰으로 구획화하면 기계가 더 쉽게 분석할 수 있습니다. 이는 사람이 텍스트를 처리하는 방식과 다르지 않습니다. 예를 들어, 이 블로그 글을 한 번에 모두 살펴보는 것보다 챕터별로 구분하는 것이 더 이해하기 쉽습니다.
당면한 작업에 따라 텍스트를 단어 단위(단어 토큰화) 또는 문장 단위(문장 토큰화)로 토큰화할 수 있습니다. 다음은 ""에 대한 단어 토큰화의 예입니다.토큰화는 원시 텍스트 데이터를 더 작은 단위로 분해하는 프로세스입니다."
['토큰화', 'is', 'the', 'process', 'of', 'breaking', 'down', 'raw', 'text', 'data', 'into', 'smaller', 'units']
문장의 의미는 단어와 단어가 서로 어떻게 연관되어 있는지, 즉 문법 규칙에 의해 결정됩니다. 토큰화는 기계가 개별 텍스트와 그 정의, 그리고 전체 문장의 의미를 어떻게 형성하는지 해석할 수 있게 함으로써 이 과정을 도와줍니다.
이러한 해석 과정의 일부가 품사 태깅(POS 태깅)입니다. 품사는 사전의 모든 단어에 할당된 어휘 범주입니다. 예를 들어 명사, 형용사, 동사, 접속사 등이 이에 해당합니다.
각 토큰에 품사 태그를 지정하면 각 단어 간의 의미 관계를 이해하는 데 유용합니다. POS 태깅은 명명된 엔티티 인식과 같은 다른 텍스트 분석 작업에도 도움이 됩니다(예: 캘리포니아 = 위치).
문장을 토큰으로 분리하고 각각의 품사에 태그를 붙인 후, 텍스트 분석 기계가 구문 구조를 결정합니다. 간단히 말해, 구문 구조는 문장의 단어 문자열이 서로 어떻게 연관되어 있는지를 의미합니다.
텍스트 분석(및 NLP) 모델은 종종 다음을 생성합니다. 구문 분석 트리 를 사용하여 각 토큰 간의 관계를 나타냅니다. 이 구문 분석 트리는 문장의 의미(의미)를 파악하는 데 유용합니다.
즉, 컴퓨터가 사람처럼 메시지의 유추된 의미를 이해할 수 있도록 도와줍니다. 이 단계는 단어의 정의가 다양하고 문맥과 지역 방언에 따라 달라지기 때문에 중요합니다.
예를 들어, 우리는 "사과가 사과에 떨어졌습니다."를 해석하여 "사과" 및 "Apple"를 의미합니다. 구문 분석은 기본적으로 기계가 동일한 작업을 수행하는 방식입니다.
텍스트 분석 모델이 텍스트 데이터를 이해하는 데 있어 또 다른 중요한 측면은 형태소 분석과 줄기 분석입니다. 어간화와 어간화는 모두 단어를 기본 형태로 추적하는 것을 포함합니다. 하지만 두 가지 방법의 접근 방식에는 약간의 차이가 있습니다.
어간은 단어의 접두사, 접미사, 접미사만 제거합니다. 이들은 "사전", "-ing", "-ed"의 어간을 제거합니다. 그러나 단어의 형태를 고려하지 않고 어간을 맹목적으로 자르면 때때로 끔찍한 결과를 초래할 수 있습니다.
반면에 형태소화는 어근 형태(렘마라고도 함)를 추적할 때 단어의 형태(어원에 따라 단어가 형성되는 방식)를 고려합니다.
다음은 레매타이제이션과 스템밍의 차이점을 설명하는 예시입니다:
중단어는 전체 문장에 의미적 정보를 거의 제공하지 않는 일반적인 단어를 의미합니다. 예를 들어 a, 의, 에서, 는등 중단어를 제거하면 기계는 텍스트에서 더 중요한 단어에 집중하여 더 정확한 분석을 제공할 수 있습니다.
제외어는 텍스트 데이터 세트를 정리하는 데 유용하지만, 제거할 특정 제외어는 작업의 목적에 따라 크게 달라집니다. 제외어를 제거하면 스팸 필터링 및 감성어 분석에도 유용합니다.
이러한 작업에는 이러한 추가 단어가 필요하지 않으며 더 작은 데이터 집합을 사용하여 더 빠르고 정확한 분석을 수행할 수 있습니다.
텍스트 정규화는 단어의 변형을 하나의 형태로 표준화하는 것을 말합니다. 특히 온라인에서 용어를 표현하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 일반적인 방법 중 하나는 단어를 줄여서 "내일"로 "tmrw".
두 용어는 동일한 의미를 공유하지만 철자가 다르면 알고리즘에 다른 것으로 등록되어 분석 결과가 달라질 수 있습니다.
표준화가 필요한 일부 용어에는 숫자(one, 1), 기호(and, &), 화폐($, USD, 달러), 약어(why, y) 등이 있습니다. 임상 분야에서는 의료진마다 임상 텍스트를 받아들이는 방식이 다르기 때문에 텍스트 정규화는 매우 중요합니다.
소문자 변환은 텍스트 정규화의 일부이며 모든 대문자를 소문자로 변환하는 작업을 포함합니다. 대부분의 소문자 변환은 이름이 지정된 엔터티에 수행되며, 예를 들어 "캐나다"를 "캐나다". 소문자 및 텍스트 정규화는 텍스트 분석 프로세스를 간소화하여 최종 결과를 개선합니다.
텍스트 추출과 텍스트 분류는 고유한 뉘앙스와 기술이 관련된 두 가지 큰 하위 주제입니다. 일반적으로 텍스트 추출은 중요한 용어나 구문을 추출하는 머신 러닝 기법을 말합니다.
이러한 작업 중 하나는 브랜드나 사람과 같은 명명된 엔티티를 식별하는 것입니다. 명명된 개체 인식은 기본적으로 어떤 주제가 가장 중요한지 알려주기 때문에 일반적인 자연어 처리 작업입니다.
명명된 개체만 식별할 필요는 없으며, 추출하려는 특정 단어는 조직의 필요에 따라 달라집니다. 강조 표시할 수 있는 다른 단어로는 제품 측면이 있습니다. (예: 사이즈, 가격, 브랜드).
반면에 텍스트 분류는 추출된 텍스트를 미리 정의된 태그로 분류하는 것을 말합니다. 예를 들어 "엘론 머스크"로 분류할 수 있습니다.사람". 감정(긍정, 중립, 부정) 또는 의도(관심, 스팸, 검색어 등)에 따라 필요에 따라 이러한 태그를 사용자 지정할 수도 있습니다.
텍스트 분석 모델이 데이터를 처리한 후에는 어떤 방식으로든 주요 정보를 시각화합니다. 정보가 표시되는 방식은 특정 텍스트 분석 소프트웨어에 따라 다릅니다.
텍스트 분석 소프트웨어가 주요 인사이트를 제공하는 일반적인 방법에는 워드 클라우드와 감성 그래프가 있습니다. 이 경우 Speak는 사용자에게 텍스트 데이터의 전반적인 감정과 인기 있는 주제를 한 눈에 보여줍니다.
또한, 대화형 대시보드를 통해 필요에 따라 인사이트 분류를 사용자 지정할 수 있습니다. 또한 중앙 데이터베이스를 통해 오디오, 동영상, 텍스트 등 모든 미디어와 미디어 유형에 걸쳐 키워드나 주제를 검색할 수 있습니다.
전반적으로 미디어 라이브러리는 핵심 인사이트를 정확하게 추출할 뿐만 아니라 검색 기능에 최적화되어 있어 운영 효율성과 접근성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.
텍스트 분석을 통해 조직을 한 단계 더 발전시킬 수 있는 방법에 대해 자세히 알아보려면 다음 연락처로 문의하세요. success@speakai.co 에 가입하거나 7일 평가판 신용 카드가 필요하지 않습니다.
텍스트 마이닝은 조직에 가치 있는 데이터를 제공하는 기계입니다. 그러나 정보는 정확하게 해석하고 올바른 방식으로 활용할 때만 유용합니다. 데이터 해석은 그 자체로 많은 기법과 사례 연구가 있는 광범위한 주제입니다.
시장 조사 데이터를 부정확하게 해석하면 비용이 많이 드는 실수가 발생할 수 있습니다. 맥주 업계에서 확고한 입지를 다진 쿠어스, 1990년 록키 마운틴 탄산수 출시. 당시 생수는 유행하는 제품이었기 때문에 이를 활용하는 것이 합리적이었습니다.
쿠어스는 생수 포장에 로고를 남기면 브랜드 평판을 활용하여 매출을 늘릴 수 있다고 생각했습니다.
당연히 사람들은 맥주와 연관된 제품을 마신 후 운전에 대해 혼란스러워하고 우려했습니다.
만약 쿠어스가 당시 텍스트 분석 도구를 활용하여 'Coors', '맥주', '물'라고 생각했다면 얼마 지나지 않아 단종한 제품이 아닌 놀라운 제품을 소개했을 수도 있습니다.
텍스트 마이닝은 대량의 비정형 텍스트 데이터에서 정보를 처리하고 추출하기 위해 NLP 머신을 사용하는 것입니다. 비교적 최근의 혁신임에도 불구하고 많은 조직에서 텍스트 마이닝을 점점 더 많이 도입하고 있습니다.
조직이 어떤 산업에 속해 있든 텍스트 마이닝의 이점과 관련하여 5가지 반복되는 주제가 있습니다:
연구원을 아무리 잘 교육해도 인적 오류는 발생할 수밖에 없습니다. 이러한 오류는 정서적 스트레스, 주의 산만, 피로와 같은 요인이 동반될 때 더욱 증폭됩니다.
컴퓨터도 완벽하지는 않지만, 지속적인 데이터 흐름을 분석하는 데는 훨씬 더 신뢰할 수 있습니다. 가장 큰 이유 중 하나는 앞서 언급한 인간의 제약이 기계에는 적용되지 않기 때문입니다.
따라서 텍스트 분석 도구는 실수로 인해 막대한 비용이 발생할 수 있는 상황에서 효과적입니다. 한 번의 부정확한 진단으로 생명을 잃을 수 있는 의료 산업에서 텍스트 데이터를 분석하는 것을 예로 들 수 있습니다.
자동화된 텍스트 분석은 인간 연구원보다 더 빠른 속도로 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다. 이를 통해 규모의 경제를 달성하고 수익을 증대하며 ROI를 개선할 수 있습니다.
이를 위해 많은 연구자들이 텍스트 분석을 사용하여 수백 개의 피드백 양식에서 패턴을 처리하고 식별하고 있습니다.
마찬가지로, 효율성이 향상되면 비즈니스를 확장할 수 있는 기회가 열립니다. 사용 가능한 비정형 텍스트 데이터의 방대한 양을 고려할 때, 모든 데이터를 분석하는 데는 몇 달, 심지어 몇 년이 걸릴 수도 있습니다.
반면, 텍스트 분석 도구는 하루 안에 수백 개의 텍스트 문서를 처리할 수 있습니다. 이제 조직은 같은 양의 코퍼스를 기록적인 속도로 분석할 수 있으므로 연구 작업을 확장하고 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
자연어 처리, AI, 텍스트 분석의 발전 덕분에 이제 방대한 양의 데이터를 효율적으로 수집하고 처리할 수 있게 되었습니다. 그 당시에는 비정형 데이터의 양이 너무 방대해 이를 모두 수집하는 것은 물론 인사이트를 얻기 위해 분석하는 것조차 거의 불가능했습니다.
또한 인터넷과 소셜 미디어 사용자의 증가로 인해 비정형 데이터의 양이 급증하고 있습니다. 텍스트 분석과 머신 러닝은 이렇게 계속 증가하는 데이터에 액세스하고 이를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
텍스트 분석을 통해 언뜻 보기에는 분명하지 않을 수 있는 텍스트 문서에서 패턴을 발견할 수 있습니다. 게다가 처리해야 할 텍스트 문서의 양이 너무 많으면 노이즈가 가중되어 근본적인 추세를 파악하기가 더 어려워집니다.
예를 들어, 텍스트 분석을 통해 텍스트 문서에서 자주 사용되는 키워드를 찾아낼 수 있습니다. 이러한 정보를 바탕으로 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리고 고객의 요구를 더 효과적으로 충족할 수 있습니다.
텍스트 분석은 다양한 방법과 기술을 통해 수행할 수 있습니다. 조직마다 필요에 따라 다양한 기술을 활용합니다. 텍스트 분석 소프트웨어마다 제공하는 기능도 다릅니다.
물론 더 강력한 도구는 더 비싸기 때문에 서비스에 가입하기 전에 먼저 자신의 필요를 평가해야 합니다. 조직에서 텍스트 분석을 활용하는 방법에 대한 더 나은 아이디어를 제공하기 위해 다음과 같은 5가지 일반적인 텍스트 분석 기법을 소개합니다:
감성 분석은 텍스트 문서를 분석하여 극성(긍정, 중립, 부정)을 결정하는 프로세스입니다. 감정 분석을 사용하여 텍스트 데이터에서 감정을 인식할 수도 있습니다. 이러한 감정은 다음과 같습니다. happy, 슬픈, angry또는 확실하지 않음.
감성 분석은 텍스트 분석에서 가장 많이 사용되는 기법이기도 하며, 비슷한 성격으로 인해 종종 함께 사용되는 경우가 많습니다. 텍스트 코퍼스의 감정을 분석함으로써 메시지의 근본적인 의미를 더 깊이 파고들어 다음을 알아낼 수 있습니다. 왜 그들이 말했죠.
명명된 개체 인식은 명명된 개체를 감지하고 각 범주에 따라 태그를 지정하는 것을 말합니다. 예를 들어 "톰 크루즈"로 "사람" 및 "워싱턴"로 "장소".
명명된 엔터티 인식의 한 가지 장점은 블로그 글과 같은 텍스트 문서에 주제를 빠르게 할당할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 반복되는 엔터티(예 마이클 조던)는 특정 주제에 대한 관심을 나타냅니다(예 농구, NBA).
뉴스 간행물과 전자상거래 사이트에서는 이미 이 기술을 사용하여 관련 상품 추천을 제공하고 있습니다. 실제로 맥킨지는 다음과 같이 보고했습니다. 아마존의 추천은 매출의 최대 35%를 견인합니다..
감성 분석과 NER이 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하려면 아래의 텍스트 분석 도구를 사용해 보세요!
NER과 유사합니다, 토픽 분석에는 반복되는 단어와 관련 카테고리를 식별하는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 알고리즘이 해당 텍스트 데이터에 토픽을 할당합니다.
예를 들어 농구를 예로 들면, 농구 선수와 관련 용어가 반복적으로 언급되면 텍스트가 농구에 대해 이야기하고 있음을 나타냅니다.
주제 분석은 집중해야 할 중요한 영역을 밝혀줍니다. 예를 들어, 고객이 고객 서비스에 대해 자주 언급한다면 CRM을 개선해야 한다는 신호입니다!
또한 토픽 분석은 고객의 활동, 관심사, 의견(AIO)에 대한 인사이트를 제공합니다. 이러한 데이터를 바탕으로 고객의 관심 주제를 타겟팅하는 보다 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
토픽 분석의 다른 애플리케이션으로는 수신 메시지에 카테고리 태그 지정(예: 스팸), 이메일 마케팅 및 고객 서비스에 유용합니다.
단어 빈도는 간단한 텍스트 분석 기법으로 기본적으로 는 단어 또는 명명된 엔티티의 단어 수를 식별합니다. 당연히 자주 반복되는 단어는 중요도가 높다는 것을 의미합니다.
텍스트 클러스터링이라고도 합니다, 단어 그룹화에는 자주 나란히 나타나는 단어를 정리하는 작업이 포함됩니다. 일반적인 예로는 그룹화 "좋은", "나쁜", "고객 서비스".
단어 그룹화를 사용하면 대량의 텍스트 데이터에서 중요한 이슈를 빠르게 필터링할 수 있어 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
간단히 요약하자면, 텍스트 분석은 대량의 비정형 텍스트 데이터를 빠르고 효율적으로 자동으로 처리하는 것을 말합니다. 텍스트 분석에는 감성 분석, 네임 엔티티 인식, 토픽 분석, 단어 빈도 등 다양한 기술이 있습니다.
그렇다면 특정 요구에 따라 텍스트 분석을 정확히 어떻게 적용할 수 있을까요? 더 나은 아이디어를 제공하기 위해 다음과 같은 6가지 텍스트 분석 애플리케이션을 소개합니다:
소셜 미디어 계정을 운영하는 일은 데이터 분석, 메시지 답장, 트렌드 파악, 콘텐츠 제작 등 피곤한 일입니다. 이러한 작업은 중요하지만 특히 다른 소셜 네트워크로 확장할 때 SMM 작업을 확장하기 어렵게 만듭니다.
텍스트 분석을 사용하면 데이터 수집 및 브랜드 모니터링과 같은 일부 작업을 자동화할 수 있습니다. 소셜 미디어는 구조화되지 않은 텍스트 데이터로 가득 차 있기 때문에 이를 쉽게 마이닝하여 모든 종류의 인사이트를 얻을 수 있습니다.
예를 들어, 트윗을 추출하고 분석하여 인기 있는 토픽이나 키워드를 파악할 수 있습니다. 토픽 클러스터를 찾으면 이를 중심으로 콘텐츠 전략을 수립하고 참여도를 높일 수 있습니다.
평판 관리 및 브랜드 모니터링에도 텍스트 분석을 사용할 수 있습니다. 고객 불만은 쉽게 해결할 수 있지만 방치하면 PR 위기로 발전하여 수백만 달러의 비용과 고객 평생 가치를 잃을 수 있습니다.
텍스트 분석 도구를 사용하면 부정적인 소셜 미디어 댓글을 빠르게 식별하고 즉시 해결할 수 있습니다. 동시에 긍정적인 댓글을 활용하여 브랜드에 대한 고객의 경험을 개선할 수도 있습니다.
조직의 성공은 고객을 얼마나 잘 이해하고 있는가와 직접적인 상관관계가 있습니다.
인구 통계와 심리학적 특성뿐만 아니라 소비자가 브랜드와 시장 제품에 대해 어떻게 생각하는지 철저히 이해해야 합니다. 이것이 바로 고객의 목소리가 필요한 이유입니다.
고객의 소리란 고객이 제품과 서비스에 대해 말하는 것을 말합니다. 보다 구체적으로 고객의 경험, 기대, 선호도를 이해하는 것입니다.
소셜 미디어, 설문조사, 이메일, 구매 행동 등 다양한 방법으로 VOC를 수집할 수 있으며, 가장 일반적인 방법은 소셜 미디어, 설문조사, 이메일입니다. 이러한 소스는 풍부한 데이터를 제공하며 쉽게 액세스할 수 있습니다.
하지만 정보를 수집하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터를 인사이트로 전환해야만 유용하게 활용할 수 있습니다. 텍스트 분석과 감성 분석을 통해 더 깊이 알아보세요. 왜 소비자들이 특정 주제에 대해 이야기하고 있습니다.
텍스트 분석을 통해 데이터 세트에서 인기 있는 키워드와 주제를 파악할 수 있습니다. 그런 다음 감성 분석 도구를 사용하여 해당 주제에 대해 고객이 어떻게 생각하는지 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 제품 가격에 대해 부정적인 감정을 가지고 있다는 것을 파악할 수 있습니다.
텍스트 분석을 통해 개선해야 할 영역이 강조된 후에는 해당 영역에 리소스를 집중할 수 있습니다.
시장 조사는 VOC를 발견하는 것과 밀접한 관련이 있습니다. 데이터 수집은 시장 조사 프로세스 상당한 규모의 표본이 필요합니다. 그렇지 않으면 의사 결정에 참고할 수 있는 데이터가 충분하지 않습니다.
동시에 분석해야 할 데이터의 양은 사람이 감당하기 어려울 정도로 많을 수 있습니다. 텍스트 분석 모델은 수백 개의 텍스트 데이터 세트를 처리하고 트렌드와 패턴을 식별할 수 있습니다.
결과적으로 연구원들은 고객의 의견을 전체적으로 파악하고 의사 결정을 개선할 수 있습니다.
또한 경쟁사 조사에서 텍스트 분석을 활용하여 경쟁사에 대한 고객의 의견을 분석할 수도 있습니다. 고객 서비스에 공백이 있나요? 아니면 특정 고객 요구 사항을 충족하지 못하고 있나요?
이 모든 정보는 비즈니스 전략을 강화하는 데 매우 중요하며, 여러분과 경쟁사 간의 승부를 결정짓는 요소가 될 수도 있습니다.
양질의 리드를 확보하는 데는 많은 시간이 소요될 수 있으며, 리드 생성에서 가장 어려운 부분이기도 합니다. 무엇보다도 콜드 피치를 만들고, 잠재 고객을 만나고, 잠재 고객 출처를 파악해야 합니다.
그 결과 관리 업무에 귀중한 시간이 낭비되고 이는 결국 수익에 영향을 미칩니다. 텍스트 분석 모델은 모든 사소한 작업을 자동화하고 판매 퍼널 프로세스를 개선합니다.
예를 들어 통화 녹취록에서 문장에 태그를 지정하고 해당 태그가 지정된 용어의 중요도를 분석할 수 있습니다. 실패한 잠재 고객이 보증과 상관관계가 있다면 이를 조사해야 할 때입니다.
리드를 확보할 수 있는 다른 방법으로는 텍스트 분석의 가장 일반적인 애플리케이션인 소셜 미디어가 있습니다. 소셜 미디어 메시지를 통해 텍스트 분석 모델을 실행하고 구매 의사를 표현하는 메시지를 골라내기만 하면 됩니다. 그러면 단순히 잠재 고객에게 콜드 콜을 하는 대신 이러한 양질의 리드에 집중할 수 있습니다.
CRM을 통해 텍스트 분석 모델을 실행하여 기존 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수도 있습니다. 예를 들어, 불만 고객과 만족 고객의 패턴을 파악할 수 있습니다.
의료 분야에서 일하는 것은 전문 지식이 필요할 뿐만 아니라 텍스트 데이터를 문서화하고, 정리하고, 분류하는 노력이 필요하기 때문에 가장 어려운 직업 중 하나입니다.
환자 건강 기록, 진단 기록, 성적 증명서 기록 등 매일 생성되는 텍스트 문서의 수는 감당할 수 없을 정도로 많습니다.
다행히도 모든 텍스트 데이터와 마찬가지로 텍스트 분석 모델을 실행할 수 있습니다. 이를 통해 의료 서비스 제공자는 업무를 자동화하여 환자에게 더 많은 시간을 할애할 수 있으므로 엄청난 이점을 누릴 수 있습니다.
의료 분야에서 텍스트 분석의 한 가지 응용 분야는 NER을 활용하여 특정 용어를 범주에 따라 분류하는 것입니다(예: "인슐린" 및 "치료". 특정 요구 사항에 따라 이러한 용어와 해당 카테고리를 사용자 지정할 수 있습니다.
텍스트 분석은 관리 목적 외에도 환자의 건강 여정에 대한 전체적인 관점을 제공합니다. 의료 기록에서 패턴을 강조 표시하여 향후 환자에게 보다 정확한 진단을 제공할 수 있습니다.
교육기관은 텍스트 분석을 통해 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 교육 기관에는 시험지, 학생 피드백, 이메일, 일정, 학생 기록 등과 같은 방대한 양의 텍스트 데이터가 포함됩니다.
학생 피드백 양식을 통해 텍스트 분석 모델을 실행하고 추세와 패턴을 파악하는 것도 한 가지 응용 분야입니다. 주요 관심사를 파악하고 이를 해결함으로써 설문조사 응답률을 높이고 궁극적으로 학생 유지율을 높일 수 있습니다.
특히 고등 교육을 받고 있는 학생들도 텍스트 분석의 혜택을 누릴 수 있습니다. 논문을 작성하는 석사 및 박사 과정 학생들은 수십, 수백 개의 인터뷰 기록에 압도당할 수 있습니다.
이러한 성적표를 검토하는 데는 몇 시간이 걸리고 피곤할 수 있습니다. 텍스트 분석 도구를 사용하면 성적표에서 핵심 사항을 빠르게 추출하여 논문에 사용할 수 있습니다.
텍스트 분석에 대해 더 자세히 알고 싶으신 분들을 위해 유용한 리소스 목록을 정리해 보았습니다.
이러한 리소스는 자신만의 텍스트 분석 모델을 만드는 실험을 해보고 싶거나 단순히 주제에 대해 더 자세히 알고 싶은 경우에 유용합니다.
텍스트 분석 모델을 구축하려면 텍스트 분석과 NLP에서 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어인 Python NLTK와 R에 익숙해져야 합니다.
Python과 R은 가장 일반적인 프로그래밍 언어 중 하나이기 때문에, 활발한 커뮤니티를 통해 종합적인 리소스가 구축되어 있습니다. 이러한 리소스에는 동영상 튜토리얼, 데이터 세트, 온라인 강좌, 포럼 등이 포함됩니다.
이러한 리소스의 대부분은 온라인에서 무료로 이용할 수도 있습니다! 즉, 이제 누구나 집에서 편안하게 자연어 처리와 텍스트 분석을 배울 수 있습니다.
노트북과 결단력, 그리고 권장 텍스트 분석 리소스를 계속 읽어보시기만 하면 됩니다.
Datacamp의 텍스트 분석 튜토리얼을 따르는 것이 좋습니다. 데이터캠프 는 데이터 과학에 관한 거의 모든 것을 배울 수 있는 온라인 플랫폼으로, 많은 강좌가 초보자를 염두에 두고 만들어졌습니다.
이러한 튜토리얼 중 하나는 NLTK를 사용하는 초보자를 위한 텍스트 분석. 텍스트 분석(및 일반적으로 데이터 과학)은 복잡한 주제이지만, 이 자습서에서는 프로그래밍 초보자도 이해할 수 있는 간단한 섹션으로 주제를 세분화하여 설명합니다.
또한 튜토리얼에는 붙여넣기 가능한 코드 복사 기능이 있어 학습을 더 쉽게 진행할 수 있습니다. 텍스트 분석에 능숙해지면 새로 배운 지식을 다음에 적용할 수 있습니다. 데이터캠프의 실제 프로젝트. 예를 들어 제퍼디의 텍스트 마이닝 데이터게임 쇼입니다.
텍스트 분석 모델에는 대량의 정확한 학습 데이터 세트가 제공되어야 합니다. 머신 러닝 알고리즘은 인간과 같은 방식으로 학습하며, 더 많은 정보를 소비할수록 더 빠르게 개선됩니다.
미국 컴퓨터 과학 분야 25위권 대학인 UCI ICS에서 엄선한 데이터 세트 컬렉션 목록을 추천합니다.
이 목록에서는 IMDb 영화 리뷰, 제품 리뷰, Yelp 리뷰 등 수많은 흥미로운 데이터 집합을 찾을 수 있습니다. 이 컬렉션은 온라인에서 사용할 수 있는 수많은 데이터 집합 중 일부에 불과하다는 점에 유의하세요.
신뢰할 수 있는 출처에서 더 많은 데이터 집합을 자유롭게 탐색하세요(예 Kaggle, Github) 또는 직접 만들 수도 있습니다!
위에서 언급한 튜토리얼 외에도 학습을 심화할 수 있는 온라인 강좌와 동영상 시리즈도 있습니다. 이러한 과정은 비용과 전제 조건이 다양합니다.
텍스트 분석을 완전히 처음 사용하는 경우 다음을 권장합니다. 데이터 과학 도장의 데이브 랭거의 YouTube 동영상 시리즈. 입문 개념부터 고급 수학적 계산까지 모든 것을 다루는 포괄적인 12개의 동영상 재생 목록입니다.
다음을 시도해 볼 수도 있습니다. 파이썬과 R을 사용한 머신 러닝에 관한 Udemy 강좌. 이 과정은 약 44시간의 시간을 투자해야 하며 수료 시 수료증을 수여합니다. 또한 매우 저렴하며 자신의 속도에 맞춰 진행할 수 있습니다.
머신 러닝과 NLP에 대한 기초를 다졌다면 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다. 스탠포드 온라인의 NLP 과정. 텍스트 분류는 자연어 처리와 밀접한 관련이 있으므로, 특히 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓고자 하는 경우 NLP를 배우는 것이 도움이 될 것입니다.
즉, 스탠포드 온라인의 과정에는 등록하기 전에 반드시 달성해야 하는 전제 조건이 있습니다. 과정을 완료하면 이력서를 강화하는 데 사용할 수 있는 수료증을 받게 됩니다.
텍스트 분석은 대량의 비정형 텍스트를 정량적 데이터로 변환한 후 핵심 정보를 추출하는 프로세스입니다. 명명된 엔티티 인식 및 감정과 같은 일반적인 NLP 기술을 활용하여 조직에 도움이 되는 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.
최근의 기술 발전과 현재 진행 중인 4차 산업혁명텍스트 분석과 NLP 머신러닝 모델은 이제 기업에서 일상적으로 사용하는 솔루션이 되었습니다. 기업들이 서로 경쟁에서 이길 방법을 찾기 위해 분투하면서 마케팅의 경쟁은 더욱 치열해졌습니다.
게다가 TikTok과 같은 새로운 소셜 미디어 플랫폼이 확산되고 사용자층이 확대됨에 따라 데이터의 양은 점점 더 증가하고 있습니다.
온라인에 활용되지 않은 비정형 데이터와 텍스트 분석 도구가 넘쳐나는 상황에서 한 가지 확실한 것은 효과적인 데이터 분석은 이제 기업이 경쟁에서 우위를 점할 수 있는 핵심 경쟁력이라는 점입니다.
30분 무료 전사 및 AI 분석으로 7일 평가판을 시작하세요!
녹음을 텍스트로 변환하는 방법 코드가 필요 없는 트랜스크립션 도구를 사용하면 단 두 단계만으로 오디오 녹음을 텍스트로 변환할 수 있습니다. 찾기
YouTube 동영상을 트랜스크립트하는 방법 YouTube 동영상을 mp4로 변환할 필요 없이 트랜스크립트할 수 있습니다. 말하기 URL을 업로드하기만 하면 됩니다.
2분 안에 오디오 및 비디오를 텍스트로 변환하는 방법(2022 가이드) Speak Ai로 오디오 및 비디오를 텍스트로 변환하는 방법을 알아보세요.
자연어 처리란 무엇인가요? 최종 가이드 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 정확하게 이해하는 방법을 연구하는 광범위한 분야입니다.
감성 분석에 관한 모든 것: 궁극의 가이드 감성 분석에 대해 들어본 적은 있지만, 정확히 무엇이며 조직에서 감성 분석을 사용하는 이유는 무엇일까요?
2021년 시장 조사를 수행하는 방법에 대한 간단한 가이드 시장 조사를 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 간단한 단계를 알아보세요,
제한된 기간 동안만 제공됩니다, 93% 저장 완전히 로드된 Speak 요금제를 사용하세요. 최고 등급의 AI 플랫폼으로 2025년을 힘차게 시작하세요.
한국어 
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 
Magyar 
Slovenčina 
Suomi