Tekstanalyse er en viktig del av naturlig språkbehandling og innebærer automatisk utvinning av innsikt fra enorme mengder ustrukturerte tekstdata.
Siden tekstanalyse i større grad utnytter maskinlæring enn menneskelig arbeidskraft, finnes det mange bruksområder for organisasjoner i praktisk talt alle bransjer.
Tekstanalyse er også ofte koblet sammen med datatranskripsjon verktøy for sømløse arbeidsprosesser. For det første konverterer datatranskripsjonsverktøyet lydopptak fra kvalitativ forskning til tekstutskrifter. Deretter behandler tekstanalyseverktøyet datasettet og fremhever temaer eller følelser som går igjen.
Når det er sagt, viser studier at bare 18% av alle organisasjoner utnytter ustrukturerte data noe som er viktig siden opp til 90% av alle data er ustrukturerte. Med andre ord finnes det en enorm mulighet for deg til å kapitalisere på denne rikdommen av uutnyttede data og skille deg ut fra konkurrentene dine.
Selv om tekstanalyse kan være kraftfullt, er en medarbeider bare så god som verktøyet, eller mer spesifikt, beherskelsen av det aktuelle verktøyet.
Hvis du ønsker å dra nytte av tekstanalyse på en effektiv måte, må du først forstå hvordan det fungerer: hva tekstanalyse er, hvordan det fungerer, og hvordan du kan utnytte tekstanalyse i organisasjonen din.
Tekstanalyse bruker NLP-teknikker (Natural Language Processing) for raskt å analysere tekstdata. Disse ustrukturerte, halvstrukturerte og strukturerte tekstdataene kommer i mange former.
Meldinger i sosiale medier, markedsføringsundersøkelser, produktanmeldelser og e-poster er alle eksempler på nyttige tekstdata.
Ved hjelp av tekstanalyse kan organisasjoner behandle og hente ut nyttig innsikt fra overveldende mengder tekstdata.
Dette er viktig siden tekstanalyse er en konsekvent og effektiv måte å minimere feil og forskerskjevheter på.
Hvilken informasjon som skal hentes ut, avhenger av behovene dine. Noen eksempler på bruksområder for tekstanalyse er sortering av søppelpost, identifisering av populære temaer og overvåking av merkevarens omdømme.
Folk bruker ofte begrepene tekstutvinning og tekstanalyse brukes om hverandre, og det er fordi de begge har samme betydning. Tekstutvinning og tekstanalyse handler om å trekke ut informasjon fra store mengder tekstdata og deretter konvertere denne informasjonen til handlingsrettet innsikt.
I den forstand, tekstanalyse og tekstanalyse har begge det samme målet, nemlig å analysere ustrukturerte tekstdata. Det er imidlertid små forskjeller mellom de to begrepene. I hovedsak, tekstanalyse innebærer kvalitativ analyse, mens tekstanalyse innebærer kvantitative resultater.
Tekstanalyse av meldinger i sosiale medier vil for eksempel samle alle disse ustrukturerte dataene og sortere dem i kategorier. Tekstanalysemodellen kan lage en graf for å visualisere hvor ofte bestemte ord forekommer, og sesongmessige trender.
Deretter vil lederen gjennomføre en tekstanalyse og identifisere hvilke meldinger i sosiale medier som har gitt positive eller negative resultater, og hva de kan gjøre med det.
Tekstanalysemodeller (eller tekstanalysemodeller) kombinerer ofte tekstanalyse og tekstanalyse, noe som gjør forskjellene mellom dem ubetydelige. For å unngå forvirring vil vi derfor omtale tekstanalyse og tekstanalyse som det samme.
Det viktigste er å forstå hvordan tekstanalysemodeller fungerer, og hvordan du kan bruke dem til å øke bunnlinjen i organisasjonen din.
Tekstutvinning benytter naturlig språkbehandling og maskinlæringsteknikker for å trekke ut innsikt fra tekstdata. Selv om alle tre ofte overlapper hverandre i datavitenskapsfeltet, har de ulike betydninger og fokus.
Tekstanalyse innebærer i hovedsak å bruke maskiner til å behandle ustrukturerte tekstdata i stor skala. Når tekstdataene behandles, bruker tekstanalysemodellene NLP-teknikker for å produsere nøyaktige resultater.
En slik NLP-teknikk er tagging av orddelene i en setning, noe som vil være nyttig for videre analyser.
Organisasjoner vil også kontinuerlig trene opp tekstutvinningsalgoritmer ved å mate dem med store mengder tekst. Gjennom kontinuerlig trening og innmating av tekstdata vil algoritmen forbedre nøyaktigheten i tekstanalysen og holde tritt med språkutviklingen.
Tekstanalyseprosessen benytter en blanding av naturlig språkbehandling (NLP) og maskinlæringsmetoder. Du må derfor ha bakgrunn innen NLP og maskinlæring for å kunne bygge en effektiv tekstanalysemodell.
Det finnes flere typer tekstanalysemodeller, blant annet regelbaserte modeller, maskinlæringsmodeller og hybridmodeller. Disse tilnærmingene vil påvirke den samlede tekstanalyseprosessen og graden av menneskelig involvering.
Den vanligste tilnærmingen i tekstanalyse og andre NLP-modeller er den regelbaserte tilnærmingen. Før du i det hele tatt kan lage en tekstanalysealgoritme, må du først lage en liste med regler. I disse listene (eller datasettene) dokumenterer du manuelt sammenhengen mellom et ord og en tagg.
Tekstanalysealgoritmen vil deretter behandle tekststykker og klassifisere ord i henhold til disse forhåndsbestemte reglene. Hvordan du kategoriserer tekster, avhenger av organisasjonens behov.
Du kan for eksempel tilordne bestemte emojier eller ord i en e-post en spam-tag. Et annet bruksområde for tekstklassifisering er å tildele negativ til ord som for eksempel dårlig, forferdelig, og forferdelig.
Regelbaserte modeller er enkle og lettere å lage enn maskinlæringsmodeller. Dessuten finnes det en rekke datasett med åpen kildekode på nettet som du kan laste ned og implementere i tekstanalysemaskinen din helt gratis.
Regelbasert tekstanalyse kan imidlertid gi unøyaktige resultater når den behandler tvetydige setninger. For eksempel setninger som inneholder sarkasme, dialekter, memes og budskapets kontekst. Dessuten er det vanskeligere å legge til nye regler i algoritmen, noe som gjør den vanskeligere å skalere enn maskinlæringsalternativer.
I maskinlæringsmodeller trener du algoritmen ved å mate den med store mengder tekstdata. Disse dataene er på forhånd merket med de relevante klassifikatorene.
Ingeniøren må også sørge for at opplæringsdataene er nøyaktige og uten skjevheter. Hvis ikke, vil maskinlæringsmodellen plukke opp disse uvanene og resultere i unøyaktige resultater.
Gjennom kontinuerlig tilførsel av forhåndsmerkede data vil maskinlæringsmodellen automatisk kunne forutsi og klassifisere fremtidig input med stor nøyaktighet. Resultatet er at du enkelt kan skalere maskinlæringstekstanalyse og oppnå stordriftsfordeler.
Maskinlæringsmodeller bruker også Naive Bayes-algoritmer (en probabilistisk metode) og dyp læring for å forbedre analysenøyaktigheten. Jo mer du trener maskinlæringsmodellen, desto bedre blir den i tekstutvinning av stordata.
Den innledende investeringen og den kontinuerlige opplæringen av maskinlæringsmodeller kan imidlertid være ressurskrevende. For ikke å snakke om datakraften som kreves for å kjøre maskinlæringsalgoritmer. Feilaktige eller partiske datasett kan også påvirke resultatene av tekstanalysen.
Hybride tekstanalysemodeller kombinerer det beste fra både regelbaserte modeller og maskinlæringsmodeller. Ved å kombinere ulike regelbaserte algoritmer og maskinlæringsalgoritmer kan tekstanalysemodellen gi de mest nøyaktige resultatene.
Hybridmodeller gir de mest nøyaktige resultatene, men de medfører også de største investeringene og vedlikeholdskostnadene.
Tekstanalyse er en metodisk prosess som går ut på å samle inn, behandle og presentere handlingsrettet innsikt fra store mengder tekstdata. Selv om ulike modeller har ulike tilnærminger til denne prosessen, er de generelle trinnene i tekstanalyse de samme:
Før tekstanalysemaskinen kan analysere noe som helst, må den først ha tekstdata som input. Disse tekstdataene kan være ustrukturerte, halvstrukturerte eller strukturerte.
Ustrukturerte tekstdata er alle ord som du kan samle på nettet, og som ikke har blitt organisert i noen form for etiketter. For eksempel kommentarer på sosiale medier, tekstmeldinger og hele dokumenter. Du kan se på ustrukturerte data som rotete, "ville" data som ikke har blitt organisert.
Strukturerte tekstdata er derimot tekster som er ordnet etter bestemte parametere. Disse dataene er allerede merket og er lagret i sine respektive mapper. Vanlige eksempler på strukturerte data er salgstransaksjoner, innloggingsdetaljer og demografisk informasjon.
Du kan samle inn alle disse tekstdataene fra interne og eksterne kilder. Med interne kilder menes innsamling av data fra databaser i organisasjonen og dens systemer. Eksterne datakilder kommer derimot fra steder utenfor organisasjonen.
Du kan også bruke datainnsamling API-er i stakken din for å gjøre arbeidsprosessene raskere. API-er er i utgangspunktet integrasjoner som du kan programmere inn i andre programmer, slik at du kan samle inn tekstdata fra disse programmene.
Interne data refererer til alle data som du henter fra organisasjonen din. Dette omfatter alle dataprogrammer, dokumenter, systemer og avdelinger. Interne tekstdata er et godt utgangspunkt for datainnsamling fordi de er umiddelbart tilgjengelige og kostnadseffektive.
Du kan samle inn interne data fra CRM-programvaren, e-postmeldinger, analyserapporter fra eide medier, programvare for kunnskapshåndtering og fra andre avdelinger i organisasjonen. Søk gjennom organisasjonen etter dokumenter (fysiske og digitale), rapporter, tilbakemeldinger fra spørreundersøkelser og andre medier som dere bruker til å lagre tekstinformasjon.
Interne kilder til tekstdata kan inneholde uoppdaget innsikt om kundene dine, men de er ofte skjult i siloer. For eksempel kan kundeserviceteamet ditt sitte på verdifulle mengder tilbakemeldinger fra kundene som du kan bruke til å gjennomføre tekstanalyser.
Fordeler med interne tekstdata:
✅ Lett tilgjengelig
✅ Mindre kostbart
✅ Mer spesifikk og relevant for organisasjonen din
Ulemper med interne tekstdata:
❌ Mindre utvalgsstørrelse
❌ Kan være utdatert
Med eksterne data menes data som kommer fra et sted utenfor organisasjonen. Dette omfatter sosiale medier, produktanmeldelser, brukergenerert innhold, datasett med åpen kildekode og andre nettsteder.
Det finnes i prinsippet uendelig mye ekstern tekstdata tilgjengelig - hver gang noen legger ut en kommentar på sosiale medier, opprettes det ekstern tekstdata.
Den største fordelen med eksterne data er mengden. Du kan få tilgang til store mengder tekstdata for å trene opp en tekstanalysemodell.
Du må imidlertid sørge for at disse dataene er nøyaktige og kommer fra autoritative kilder. Hvis ikke, vil tekstanalysen gi unøyaktige resultater og i sin tur føre til feilaktige beslutninger.
Du kan også integrere API-er for datainnsamling i sosiale medieplattformer som Instagram, Twitter og Facebook. API-ene gjør at du raskt kan hente ut tekstdata som kommentarer, profilbiografier og så videre.
Fordeler med eksterne tekstdata:
✅ Store mengder tilgjengelig
✅ Kan sammenligne historiske data over tid
✅ API-er tilgjengelig for enkel innsamling
Ulemper med eksterne tekstdata:
❌ Kan være unøyaktig og/eller utdatert
❌ Dyrere og mer tidkrevende
Tekstutvinningsmodellen kan ikke analysere ubehandlede rådata slik de er. Rå tekstdata inneholder støy som tegnsetting, stoppord og tegn i forskjellige tilfeller.
For oss er det sunn fornuft å forstå disse elementene, men det er ikke sikkert at en maskin tolker teksten på en fornuftig måte. Så for at maskinen lettere skal forstå rå tekstdata, må den først behandle dataene ved hjelp av ulike NLP-teknikker:
Tokenisering er prosessen med å bryte ned rå tekstdata til mindre enheter som vi kaller tokens. Det er også et viktig aspekt ved tekstforbehandling i tekstanalyse og andre NLP-modeller.
Ved å dele opp hele tekstdokumenter i tokens blir det enklere for maskinen å analysere dem. Det er ikke annerledes enn hvordan mennesker behandler tekst. For eksempel er det lettere å fordøye denne bloggartikkelen ved å dele den inn i kapitler, enn å gå gjennom alt på én gang.
Avhengig av oppgaven kan vi tokenisere tekst etter ord (ordtokenisering) eller etter setninger (setningstokenisering). Her er et eksempel på hvordan ordtokenisering ser ut for "Tokenisering er en prosess der rå tekstdata brytes ned i mindre enheter."
['tokenisering', 'er', 'er', 'prosessen', 'av', 'bryte', 'ned', 'rå', 'tekst', 'data', 'inn i', 'mindre', 'enheter'].
Betydningen av en setning bestemmes av ordene og hvordan de er relatert til hverandre, det vil si de grammatiske reglene. Tokenisering hjelper denne prosessen ved å la maskinen tolke individuelle tekster, definisjonene av dem og hvordan de danner hele setningens mening.
En del av denne tolkningsprosessen er POS-tagging (parts-of-speech tagging). Orddeler er leksikalske kategorier som tilordnes hvert ord i ordboken. For eksempel substantiv, adjektiv, verb, konjunksjoner og så videre.
Tagging av deler av tale til hvert token er nyttig for å forstå det semantiske forholdet mellom hvert ord. POS-tagging er også nyttig i forbindelse med andre tekstanalyseoppgaver, for eksempel gjenkjenning av navngitte enheter (f.eks. California = Sted).
Etter at setningene er delt inn i tokens og tagget, bestemmer tekstanalysemaskinen den syntaktiske strukturen. Syntaktisk struktur er enkelt sagt hvordan ordkjedene i en setning forholder seg til hverandre.
Tekstanalysemodeller (og NLP) skaper ofte en analysere treet for å representere disse relasjonene mellom hvert token. Dette parsetreet er nyttig for å bestemme semantikken (betydningen) av en setning.
Med andre ord hjelper det datamaskinen med å forstå den utledede betydningen av et budskap på samme måte som et menneske ville gjort. Dette trinnet er viktig fordi ord har ulike definisjoner, og de endres avhengig av kontekst og regionale dialekter.
Som en illustrasjon forstår vi umiddelbart betydningen av "eplet falt på eplet" ved å tolke hva "eple" og "Apple" betyr. Parsing er i bunn og grunn en maskins måte å gjøre det samme på.
Et annet viktig aspekt når det gjelder å få en tekstanalysemodell til å forstå tekstdata, er lemmatisering og stemming. Lemmatisering og stamming innebærer begge at et ord spores tilbake til sin grunnform. Når det er sagt, er det en liten forskjell i de to metodenes tilnærming til dette.
Stammeingrep fjerner bare prefikser, suffikser og infikser i et ord. Disse er "før", "-ing", og "-ed" av et ord. Men ved stammeingrep trimmes disse affiksene blindt uten å ta hensyn til ordets morfologi, noe som noen ganger fører til forferdelige resultater.
Lemmatisering tar derimot hensyn til ordets morfologi (hvordan et ord er dannet basert på dets etymologi) når man sporer opp ordets rotform (også kalt lemma).
Her er et eksempel som illustrerer forskjellen mellom lemmatisering og stemming:
Stoppord er vanlige ord som bidrar med lite semantisk informasjon til setningen som helhet. For eksempel a, den, på, erosv. Ved å eliminere stoppord kan maskinen fokusere på de viktigste ordene i en tekst og gi mer nøyaktige analyser.
Stoppord er nyttige for å rense tekstdatasett, men hvilke stoppord som bør fjernes, avhenger i stor grad av oppgaven. Fjerning av stoppord er også nyttig for spamfiltrering og sentimentanalyse.
Disse oppgavene trenger ikke disse ekstra ordene og kan dra nytte av et mindre datasett for raskere og mer nøyaktige analyser.
Normalisering av tekst betyr å standardisere variasjoner av et ord til én form. Det finnes mange måter å uttrykke et begrep på, spesielt på nettet. En vanlig måte er å forkorte ord, for eksempel ved å skrive "i morgen" som "tmrw".
Selv om begge begrepene har samme betydning, kan de ulike stavemåtene registreres som forskjellige ting i algoritmen, noe som resulterer i ulike analyseresultater.
Noen termer som krever standardisering, er tall (en, 1), symboler (og, &), penger ($, USD, dollar) og forkortelser (hvorfor, y). Tekstnormalisering er svært viktig i det kliniske feltet, ettersom ulike medisinske behandlere oppfatter kliniske tekster ulikt.
Utfasing er en del av tekstnormaliseringen og innebærer at alle store bokstaver konverteres til små bokstaver. Det meste av små bokstaver gjøres for navngitte enheter, for eksempel konvertering av "Canada" til "kanada". Små bokstaver og tekstnormalisering forenkler tekstanalyseprosessen og forbedrer dermed de endelige resultatene.
Tekstuttrekk og tekstklassifisering er to store undertemaer som har sine egne nyanser og teknikker. Tekstekstraksjon refererer vanligvis til maskinlæringsteknikker for å trekke ut viktige termer eller fraser.
En slik oppgave er å identifisere navngitte enheter, for eksempel merkevarer og personer. Gjenkjenning av navngitte enheter er en vanlig oppgave innen naturlig språkbehandling, fordi den i bunn og grunn forteller deg hvilket tema som er viktigst.
Du trenger ikke bare å identifisere navngitte enheter; hvilke ord du ønsker å trekke ut, avhenger av organisasjonens behov. Andre ord du kan fremheve, er produktaspekter (f.eks. størrelse, pris, merke).
Tekstklassifisering innebærer derimot å kategorisere den ekstraherte teksten i forhåndsdefinerte koder. For eksempel kan "Elon Musk" kan klassifiseres som "Mennesker". Du kan også tilpasse disse taggene etter dine behov, for eksempel etter følelse (positiv, nøytral, negativ) eller etter hensikt (interessert, spam, spørring osv.).
Etter at tekstanalysemodellen har behandlet dataene, vil den visualisere nøkkelinformasjonen på en eller annen måte. Hvordan informasjonen presenteres, avhenger av den spesifikke tekstanalyseprogramvaren.
Vanlige måter tekstanalyseprogramvare presenterer viktig innsikt på, er ordskyer og sentimentgrafer. I dette tilfellet viser Speak brukerne den generelle stemningen i tekstdataene og de vanligste temaene på et øyeblikk.
Det interaktive dashbordet vårt lar deg også tilpasse kategoriseringen av innsikt etter dine behov. I tillegg lar vår sentraliserte database deg søke etter et hvilket som helst nøkkelord eller emne på tvers av alle medier og medietyper, enten det er lyd, video eller tekst.
Mediebiblioteket vårt gir ikke bare nøyaktig innsikt, men er også optimalisert for søkbarhet for å øke driftseffektiviteten, tilgjengeligheten og redusere kostnadene.
Hvis du vil vite mer om hvordan du kan ta organisasjonen din til neste nivå med tekstanalyse, kan du kontakte oss på success@speakai.co eller registrer deg for vår 7 dagers prøveperiode uten krav om kredittkort.
Tekstutvinning er en maskin som gir verdifulle data til organisasjonen din. Informasjon er imidlertid bare nyttig når den tolkes nøyaktig og brukes på riktig måte. Datatolkning er i seg selv et bredt tema med mange teknikker og casestudier.
En unøyaktig tolkning av markedsundersøkelsesdata kan føre til kostbare feil. Coors, en etablert aktør i ølbransjen, introduserte Rocky Mountain Sparkling Water i 1990. På den tiden var vann på flaske et trendprodukt, og det var derfor fornuftig å kapitalisere på det.
Coors trodde at ved å la logoen deres stå på flaskevannemballasjen kunne de utnytte merkevarens omdømme til å øke salget.
Folk ble naturlig nok forvirret og bekymret for å kjøre bil etter å ha inntatt et produkt de assosierte med øl.
Hvis Coors hadde hatt muligheten til å bruke tekstanalyseverktøy på den tiden for å bedre undersøke tekstkorrelasjonen mellom 'Coors', 'øl', og 'vann', kunne de kanskje ha introdusert et fantastisk produkt i stedet for et som de avviklet kort tid etter.
Tekstutvinning innebærer å bruke NLP-maskiner til å behandle og trekke ut informasjon fra store mengder ustrukturerte tekstdata. Til tross for at dette er en ganske ny innovasjon, er det stadig flere organisasjoner som tar i bruk tekstutvinning i sin virksomhet.
Uansett hvilken bransje organisasjonene befinner seg i, er det fem temaer som går igjen når det gjelder fordelene med tekstutvinning:
Uansett hvor godt du trener opp forskerne dine, vil det alltid forekomme menneskelige feil. Disse feilene forsterkes ytterligere når de ledsages av faktorer som følelsesmessig stress, distraksjoner og tretthet.
Datamaskiner er heller ikke perfekte, men de er langt mer pålitelige når det gjelder å analysere en konstant strøm av data. En viktig grunn er at maskiner ikke er begrenset av de nevnte menneskelige begrensningene.
Tekstanalyseverktøy er derfor effektive i situasjoner der feil kan føre til kostbare konsekvenser. Et eksempel kan være analyse av tekstdata i helsevesenet, der én unøyaktig diagnose kan føre til tap av menneskeliv.
Automatiserte tekstanalyser kan behandle mer data raskere enn menneskelige forskere. Dermed kan du oppnå stordriftsfordeler, øke bunnlinjen og forbedre avkastningen på investeringen.
Derfor bruker mange forskere tekstanalyse for å behandle og identifisere mønstre i hundrevis av tilbakemeldingsskjemaer.
På samme måte åpner økt effektivitet for muligheten til å skalere opp virksomheten. Med tanke på den store mengden ustrukturerte tekstdata som er tilgjengelig, kan det ta et team av menneskelige forskere flere måneder, eller til og med år, å analysere alle disse dataene.
Tekstanalyseverktøy kan derimot behandle hundrevis av tekstdokumenter i løpet av en dag. Siden organisasjoner nå kan analysere den samme mengden korpus i rekordfart, kan de nå skalere opp forskningsinnsatsen og forbedre produktiviteten drastisk.
Takket være fremskritt innen NLP, AI og tekstanalyse kan vi nå samle inn og behandle enorme mengder data på en effektiv måte. På den tiden var det nesten umulig å samle inn alle de ustrukturerte dataene, for ikke å snakke om å analysere dem for å få innsikt.
I tillegg øker mengden ustrukturerte data eksplosivt takket være det økende antallet brukere av Internett og sosiale medier. Tekstanalyse og maskinlæring er nøkkelen til å få tilgang til disse stadig økende datamengdene og omdanne dem til nyttig innsikt.
Tekstanalyse gjør det mulig for oss å avdekke mønstre i tekstdokumenter som kanskje ikke er åpenbare ved første øyekast. Dessuten bidrar den store mengden tekstdokumenter som skal behandles, til støyen og gjør det vanskeligere å identifisere eventuelle underliggende trender.
Tekstanalyse gjør det for eksempel mulig å finne frem til viktige nøkkelord i et tekstdokument. Med denne informasjonen i hånden kan du ta mer informerte beslutninger og møte kundenes behov på en mer effektiv måte.
Tekstanalyse kan gjøres ved hjelp av mange metoder og teknikker. Ulike organisasjoner bruker ulike teknikker avhengig av deres behov. Hver programvare for tekstanalyse har også ulike funksjoner.
Kraftigere verktøy er naturligvis dyrere, så sørg for å vurdere behovene dine før du abonnerer på en tjeneste. For å gi deg et bedre inntrykk av hvordan du kan utnytte tekstanalyse i organisasjonen din, viser vi deg fem vanlige tekstanalyseteknikker:
Sentimentanalyse er en prosess der man analyserer et tekstdokument og bestemmer dets polaritet (positiv, nøytral, negativ). Du kan også bruke sentimentanalyse til å gjenkjenne følelser fra tekstdata. Disse følelsene kan være lykkelig, trist, sint, eller usikker.
Sentimentanalyse er også den vanligste teknikken som brukes i tekstanalyse, og de to teknikkene følger ofte hverandre på grunn av sin like natur. Ved å analysere sentimentet i et tekstkorpus kan du grave dypere i den underliggende betydningen av et budskap og finne ut hvorfor De sa det.
Gjenkjenning av navngitte entiteter innebærer å oppdage navngitte entiteter og merke dem i henhold til deres respektive kategorier. For eksempel kan kategorisering av "Tom Cruise" som "Mennesker" og "Washington" som "Sted".
En av fordelene med gjenkjenning av navngitte entiteter er at du raskt kan tilordne et emne til et tekstdokument, for eksempel bloggartikler. For å illustrere dette, kan tilbakevendende entiteter (f.eks, Michael Jordan) indikerer en interesse for et bestemt emne (f.eks, basketball, NBA).
Nyhetspublikasjoner og e-handelsnettsteder bruker allerede denne teknologien til å gi relevante produktanbefalinger. McKinsey rapporterte faktisk at Amazons anbefalinger står for opptil 35% av salget.
For å få en bedre forståelse av hvordan sentimentanalyse og NER fungerer, kan du prøve tekstanalyseverktøyene våre nedenfor!
I likhet med NER, Emneanalyse innebærer å identifisere ord som går igjen, og de tilhørende kategoriene. Deretter tilordner algoritmen et emne til disse tekstdataene.
Ta basketball, for eksempel: Gjentatte omtaler av basketballspillere og beslektede begreper indikerer at teksten handler om basketball.
Emneanalyse belyser viktige områder som du bør fokusere på. Hvis kundene for eksempel ofte tar opp kundeservice, er det et tegn på at du kanskje bør forbedre CRM-systemet ditt!
Emneanalyse gir også innsikt i kundenes aktiviteter, interesser og meninger (AIO-er). Med disse dataene kan du lage mer effektive markedsføringsstrategier som er rettet mot deres interesseområder.
Andre bruksområder for emneanalyse er å merke innkommende meldinger med en kategori (f.eks. søppelpost), noe som er nyttig i e-postmarkedsføring og kundeservice.
Ordfrekvens er en enkel teknikk for tekstanalyse, og den går i bunn og grunn ut på identifiserer antall ord for et ord eller en navngitt enhet. Et ord som gjentas ofte, er naturligvis viktigere.
Også kjent som tekstklynging, ordgruppering innebærer å organisere ord som ofte forekommer ved siden av hverandre. Vanlige eksempler er gruppering av "bra", "dårlig", og "kundeservice".
Med ordgruppering kan du raskt filtrere ut viktige problemstillinger fra store mengder tekstdata, noe som sparer deg for mye tid og arbeid.
For å oppsummere: Tekstanalyse refererer til automatisk behandling av store mengder ustrukturerte tekstdata på en rask og effektiv måte. Tekstanalyse består av ulike teknikker, blant annet sentimentanalyse, gjenkjenning av navngitte enheter, emneanalyse og ordfrekvensanalyse.
Men hvordan kan du egentlig bruke tekstanalyse basert på dine spesifikke behov? For å gi deg en bedre idé, presenterer vi seks bruksområder for tekstanalyse:
Det er slitsomt å drive en konto i sosiale medier, og det innebærer dataanalyse, svare på meldinger, følge med på trender, skape innhold og så videre. Disse oppgavene er viktige, men de gjør det vanskelig å skalere SMM-innsatsen, spesielt når man utvider til flere sosiale nettverk.
Med tekstanalyse kan du automatisere noen av disse oppgavene, for eksempel datainnsamling og merkevareovervåking. Siden sosiale medier er fylt med ustrukturerte tekstdata, er det enkelt å utvinne alle slags innsikter fra dem.
Du kan for eksempel trekke ut og analysere Tweets for å finne populære emner eller nøkkelord. Når du har funnet en emneklynge, kan du lage innholdsstrategier rundt dem og øke engasjementet.
Du kan også bruke tekstanalyse til omdømmehåndtering og overvåking av merkevaren. Kundebekymringer er enkle å løse, men hvis de ikke blir tatt tak i, kan de utvikle seg til en PR-krise og koste deg millioner av kroner og kundenes livstidsverdi.
Med tekstanalyseverktøy kan du raskt identifisere negative kommentarer i sosiale medier og ta tak i dem umiddelbart. Samtidig kan du også utnytte positive kommentarer til å forbedre kundenes opplevelse av merkevaren din.
Organisasjonens suksess er direkte korrelert med hvor godt du forstår kundene dine.
Det handler ikke bare om demografi og psykografi, du må også ha en grundig forståelse av hva forbrukerne mener om merkevaren og markedstilbudet ditt. Det er her Voice of Customer kommer inn i bildet.
Voice of Customer refererer til hva kundene sier om produktene og tjenestene dine. Mer spesifikt handler det om å forstå deres erfaringer, forventninger og preferanser.
Det finnes mange måter å samle inn VOC på, og de vanligste er sosiale medier, spørreundersøkelser, e-post og kjøpsatferd. Disse kildene gir et vell av data og er lett tilgjengelige.
Det er imidlertid ikke tilstrekkelig å bare samle inn informasjon - data må omdannes til innsikt for å være nyttig. Tekstanalyse og sentimentanalyse går dypere for å finne ut hvorfor forbrukere snakker om et bestemt emne.
Tekstanalyse gjør det mulig å identifisere populære nøkkelord og temaer fra et datasett. Ved hjelp av verktøy for sentimentanalyse kan du deretter finne ut hva kundene mener om det aktuelle temaet. For eksempel ved å identifisere at kundene har en negativ holdning til produktets pris.
Etter at tekstanalysen har avdekket hvilke områder som bør forbedres, kan du fokusere ressursene dine på disse områdene.
Markedsundersøkelser går hånd i hånd med å avdekke VOC. Datainnsamling er en stor del av arbeidet markedsundersøkelsesprosessen og krever en betydelig utvalgsstørrelse. Hvis ikke, vil det rett og slett ikke være nok data til å ta beslutninger.
Samtidig kan datamengden som skal analyseres, være overveldende for mennesker. Tekstanalysemodeller kan behandle hundrevis av tekstdatasett og identifisere trender og mønstre.
Dermed kan forskerne få en helhetlig oversikt over hva kundene sier, og de kan ta bedre beslutninger.
Du kan også bruke tekstanalyse i konkurrentundersøkelser ved å analysere hva kundene deres sier om dem. Har de mangler i kundeservicen? Eller kanskje de ikke oppfyller visse kundebehov?
All denne informasjonen er avgjørende for å forbedre forretningsstrategien din, og kan meget vel være den avgjørende faktoren som skiller deg fra konkurrentene dine.
Det kan være tidkrevende å skaffe leads av høy kvalitet, og det er ofte den vanskeligste delen av leadgenerering. Du må blant annet lage "cold pitches", møte potensielle kunder og identifisere potensielle kilder.
Resultatet er at dyrebar tid går bort til administrative oppgaver, noe som i sin tur påvirker bunnlinjen. Tekstanalysemodeller vil automatisere alle de trivielle oppgavene og forbedre salgstrakten.
For eksempel ved å tagge setninger i samtaleutskrifter og analysere hvor fremtredende de taggede begrepene er. Hvis det er en sammenheng mellom mislykkede prospekter og for eksempel forsikring, er det på tide å se nærmere på det.
Andre måter du kan skaffe potensielle kunder på, er sosiale medier - det vanligste bruksområdet for tekstanalyse. Kjør tekstanalysemodellen din gjennom meldinger i sosiale medier og plukk ut de som uttrykker kjøpsintensjon. Deretter kan du fokusere innsatsen din på disse leadsene av høy kvalitet i stedet for bare å ringe potensielle kunder.
Du kan til og med kjøre tekstanalysemodellen gjennom CRM-systemet for å gi bedre service til eksisterende kunder. For eksempel ved å identifisere mønstre blant misfornøyde og fornøyde kunder.
Å jobbe i helsevesenet er en av de vanskeligste jobbene, ikke bare på grunn av ekspertisen som kreves, men også på grunn av arbeidet med å dokumentere, organisere og sortere tekstdata.
Fra pasientjournaler, diagnosejournaler og transkripsjonsjournaler - antallet tekstdokumenter som opprettes hver dag, er på grensen til det uhåndterlige.
Heldigvis kan du, som med alle tekstdata, kjøre en tekstanalysemodell gjennom dem. Dette åpner for en verden av fordeler, ettersom helsepersonell kan automatisere oppgaver og bruke mer tid på pasientene.
En av bruksområdene for tekstanalyse i helsevesenet er å bruke NER til å klassifisere spesifikke termer i henhold til kategorier, for eksempel "insulin" og "behandling". Du kan tilpasse disse begrepene og kategoriene etter dine spesifikke behov.
I tillegg til administrative formål gir tekstanalyse deg også en helhetlig oversikt over pasientens helsereise. Ved å synliggjøre mønstre i pasientjournaler kan du stille en mer nøyaktig diagnose for fremtidige pasienter.
Lærere kan dra nytte av tekstanalyse ved å øke effektiviteten i driften. Utdanningsinstitusjoner har enorme mengder tekstdata, for eksempel eksamensark, tilbakemeldinger fra studenter, e-poster, timeplaner, studentjournaler og så videre.
Et av bruksområdene er å kjøre en tekstanalysemodell gjennom studentenes tilbakemeldingsskjemaer og identifisere trender og mønstre. Ved å finne ut hva som er viktigst og ta tak i det, kan du øke svarprosenten og til syvende og sist få flere studenter til å bli værende.
Også studenter kan ha nytte av tekstanalyse, spesielt de som er i gang med høyere utdanning. Master- og doktorgradsstudenter som jobber med avhandlingen sin, kan bli overveldet av dusinvis eller hundrevis av intervjutranskripsjoner.
Å gå gjennom disse utskriftene kan ta timevis og gjøre deg utslitt. Med tekstanalyseverktøy kan du raskt trekke ut nøkkelpunkter fra transkripsjonene og bruke dem i avhandlingen din.
Hvis du er interessert i å vite mer om tekstanalyse, har vi satt sammen en liste over nyttige ressurser du kan utforske.
Disse ressursene er ypperlige hvis du vil eksperimentere med å lage din egen tekstanalysemodell, eller hvis du bare ønsker å lære mer om emnet.
Hvis du ønsker å bygge en tekstanalysemodell, bør du gjøre deg kjent med Python NLTK og R. Dette er noen av de vanligste programmeringsspråkene innen tekstanalyse og NLP.
Siden Python og R er noen av de vanligste programmeringsspråkene, har det blomstrende fellesskapet bygget opp et omfattende sett med ressurser. Disse ressursene omfatter blant annet videoveiledninger, datasett, nettkurs og fora.
De fleste av disse ressursene er til og med gratis tilgjengelig på nettet! Med andre ord kan hvem som helst nå lære seg naturlig språkbehandling og tekstanalyse hjemmefra.
Alt du trenger er en fungerende bærbar PC, besluttsomhet og å fortsette å lese om våre anbefalte ressurser for tekstanalyse.
Vi anbefaler at du følger denne veiledningen om tekstanalyse fra Datacamp. Datacamp er en nettbasert plattform for å lære nesten alt om datavitenskap, og mange av kursene er laget med tanke på nybegynnere.
En slik veiledning er Tekstanalyse for nybegynnere ved hjelp av NLTK. Selv om tekstanalyse (og datavitenskap generelt) er et komplisert tema, bryter denne veiledningen emnet ned i enkle deler som selv nybegynnere innen programmering kan forstå.
Opplæringen inneholder dessuten koder som du kan kopiere og lime inn, noe som gjør det enklere å lære. Når du har blitt bedre på tekstanalyse, kan du bruke den nyvunne kunnskapen din til å virkelige prosjekter av Datacamp. For eksempel, tekstutvinning av data fra Jeopardy...gameshowet.
Tekstanalysemodeller må mates med et stort antall presise treningsdatasett. Maskinlæringsalgoritmer lærer på samme måte som mennesker gjør: Jo mer informasjon de får, desto raskere blir de bedre.
Vi anbefaler denne listen over datasettsamlinger fra UCI ICS, den 25. beste skolen for informatikkstudier i USA.
I denne listen kan du finne mange interessante datasett, inkludert IMDb-filmomtaler, produktanmeldelser og Yelp-anmeldelser. Vær oppmerksom på at samlingen bare er et lite eksempel på de mange datasettene som er tilgjengelige på nettet.
Utforsk gjerne flere datasett fra pålitelige kilder (f.eks, Kaggle, Github) eller til og med lage din egen!
I tillegg til opplæringsprogrammene som er nevnt ovenfor, finnes det også nettkurs og videoserier som kan hjelpe deg med å lære mer. Disse kursene varierer i kostnader og forutsetninger.
Hvis du er helt fersk innen tekstanalyse, anbefaler vi denne YouTube-videoserie av Dave Langer fra Data Science Dojo. Det er en omfattende spilleliste med 12 videoer som dekker alt fra innledende konsepter til avanserte matematiske beregninger.
Du kan også prøve ut denne Udemy-kurs om maskinlæring ved hjelp av Python og R. Kurset krever ca. 44 timer, og du får et sertifikat etter fullført kurs. Dessuten er det svært rimelig, og du kan utvikle deg i ditt eget tempo.
Når du har etablert grunnleggende kunnskaper i maskinlæring og NLP, kan du gå videre til denne NLP-kurs av Stanford Online. Siden tekstklassifisering går hånd i hånd med naturlig språkbehandling, vil det være nyttig å lære seg NLP, spesielt hvis du ønsker en karriere innen datavitenskap.
Når det er sagt, har Stanford Online-kurset visse forutsetninger som du må oppnå før du melder deg på. Når du har fullført kurset, får du et sertifikat som du kan bruke til å styrke CV-en din.
Tekstanalyse er en prosess der store mengder ustrukturert tekst omdannes til kvantitative data før man trekker ut nøkkelinformasjon fra dem. Den benytter vanlige NLP-teknikker som gjenkjenning av navngitte enheter og sentiment for å gi innsikt som kan komme organisasjonen til gode.
I lys av den teknologiske utviklingen og den pågående Den fjerde industrielle revolusjontekstanalyse og NLP-maskinlæringsmodeller er nå dagligdagse løsninger som brukes av organisasjoner. Den harde konkurransen i markedsføringsverdenen har blitt enda mer intens, og selskapene kjemper for å finne måter å utkonkurrere hverandre på.
Datamengden vil dessuten bare øke i takt med at nye sosiale medieplattformer som TikTok sprer seg og utvider brukerbasen sin.
Med alle de uutnyttede, ustrukturerte dataene på nettet og de tilgjengelige verktøyene for tekstanalyse, er det én ting som er sikkert: Effektiv dataanalyse er nå en viktig fordel for bedrifter som ønsker å skille seg ut fra konkurrentene.
Start din 7-dagers prøveperiode med 30 minutter gratis transkripsjon og AI-analyse!
Slik transkriberer du et opptak til tekst Med vårt transkriberingsverktøy uten kode kan du konvertere et lydopptak til tekst i bare to trinn. Finn
Slik transkriberer du en YouTube-video Du trenger ikke å konvertere en YouTube-video til mp4 for å transkribere den. Bare last opp URL-en til Speak
Hvordan transkribere lyd og video til tekst på 2 minutter (2022 Guide) Lær hvordan du transkriberer lyd og video til tekst med Speak Ai
Hva er naturlig språkbehandling: The Definitive Guide Naturlig språkbehandling er det store feltet som studerer hvordan datamaskiner kan forstå menneskelig språk nøyaktig, og
Alt om sentimentanalyse: Den ultimate guiden Du har kanskje hørt om sentimentanalyse før, men hva er det egentlig, og hvorfor er organisasjoner så
En enkel guide til hvordan du gjør markedsundersøkelser i 2021 Lær noen enkle trinn for å komme i gang med markedsundersøkelser,
I en begrenset periode, lagre 93% med en fullpakket Speak-plan. Start 2025 sterkt med en topprangerte AI-plattform.
Norsk bokmål 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi