Een opname naar tekst transcriberen
28 april 2022
Geen reacties
Een opname naar tekst transcriberen Met ons transcriptieprogramma zonder code kun je een audio-opname in slechts twee stappen omzetten naar tekst. Zoek
Tekstanalyse is een belangrijk aspect van natuurlijke taalverwerking en omvat het automatisch extraheren van inzichten uit enorme hoeveelheden ongestructureerde tekstgegevens.
Omdat tekstanalyse meer gebruik maakt van machinaal leren dan van menselijke arbeid, zijn er veel toepassingen voor organisaties in vrijwel elke branche.
Tekstanalyse wordt ook vaak gecombineerd met gegevenstranscriptie tools voor naadloze werkprocessen. Ten eerste converteert de gegevenstranscriptietool audio-opnamen van kwalitatief onderzoek in teksttranscripties. Vervolgens verwerkt het tekstanalyseprogramma de dataset en markeert het terugkerende onderwerpen of gevoelens.
Dit gezegd hebbende, blijkt uit onderzoek dat alleen 18% van organisaties maakt gebruik van ongestructureerde gegevens wat veelzeggend is omdat tot 90% van alle gegevens is ongestructureerd. Met andere woorden, er ligt een enorme kans voor u om te profiteren van deze schat aan onaangeboorde gegevens en u te onderscheiden van uw concurrenten.
Hoe krachtig tekstanalyse ook kan zijn, een medewerker is slechts zo goed als zijn hulpmiddel, of specifiek zijn beheersing van het hulpmiddel.
Als u effectief gebruik wilt maken van tekstanalyse, moet u eerst de werking ervan begrijpen: wat is tekstanalyse, hoe werkt het en hoe kunt u tekstanalyse inzetten voor uw organisatie.
Tekstanalyse gebruikt technieken voor natuurlijke taalverwerking (NLP) om snel stukken tekstgegevens te analyseren. Deze ongestructureerde, semi-gestructureerde en gestructureerde tekstgegevens zijn er in vele vormen.
Sociale mediaberichten, marketingonderzoeken, productbeoordelingen en e-mails zijn allemaal voorbeelden van nuttige tekstgegevens.
Met tekstanalyse kunnen organisaties bruikbare inzichten verwerken en halen uit overweldigende hoeveelheden tekstgegevens.
Dit is belangrijk omdat tekstanalyse een consistente en efficiënte manier is om fouten en vooringenomenheid van onderzoekers te minimaliseren.
De specifieke informatie die moet worden geëxtraheerd, hangt af van uw behoeften. Enkele voorbeelden van tekstanalyse zijn het sorteren van spam e-mails, het identificeren van veelvoorkomende onderwerpen en het bewaken van merkreputatie.
Mensen gebruiken vaak de termen tekst mining en tekstanalyse door elkaar, omdat ze allebei dezelfde betekenis hebben. Text mining en tekstanalyse houden zich bezig met het extraheren van informatie uit grote hoeveelheden tekstgegevens en vervolgens met het omzetten van deze informatie in bruikbare inzichten.
In die zin, tekstanalyse en tekstanalyse Beide hebben hetzelfde doel, namelijk het analyseren van ongestructureerde tekstgegevens. Er zijn echter kleine verschillen tussen de twee termen. In essentie, tekstanalyse omvat kwalitatieve analyseterwijl Bij tekstanalyse gaat het om kwantitatieve resultaten.
Tekstanalyse van sociale mediaberichten verzamelt bijvoorbeeld al die ongestructureerde gegevens en sorteert ze in categorieën. Het tekstanalysemodel kan een grafiek maken om te visualiseren hoe vaak bepaalde woorden voorkomen en wat hun seizoentrends zijn.
Vervolgens zal de manager een tekstanalyse uitvoeren en vaststellen welke sociale mediaberichten tot positieve of negatieve resultaten hebben geleid en wat ze eraan kunnen doen.
Tekstanalyse (of tekstanalyse) modellen combineren vaak tekstanalyse en tekstanalyse, waardoor hun verschillen onbeduidend worden. Om verwarring te voorkomen, verwijzen we daarom naar tekstanalyse en tekstanalyse als hetzelfde.
Wat belangrijker is, is begrijpen hoe tekstanalysemodellen werken en hoe u ze kunt toepassen om de winst van uw organisatie te verhogen.
Text mining maakt gebruik van technieken voor natuurlijke taalverwerking en machinaal leren om inzichten uit tekstgegevens te halen. Hoewel deze drie technieken elkaar vaak overlappen in het veld van datawetenschap, hebben ze allemaal een andere betekenis en focus.
Bij tekstanalyse worden machines gebruikt om ongestructureerde tekstgegevens op grote schaal te verwerken. Bij het verwerken van de tekstgegevens maken de tekstanalysemodellen gebruik van NLP-technieken om nauwkeurige resultaten te produceren.
Een van die NLP-technieken is het taggen van de spraakdelen van een zin, wat nuttig is voor verdere analyses.
Organisaties zullen ook voortdurend tekstmijnalgoritmen trainen door grote hoeveelheden tekst te voeden. Door het constant trainen en voeden van tekstgegevens zal het algoritme de nauwkeurigheid van de tekstanalyse verbeteren en de evolutie van taal bijhouden.
Het tekstanalyseproces maakt gebruik van een combinatie van natuurlijke taalverwerking (NLP) en machinaal leren. Je moet dus een achtergrond hebben in NLP en machine learning om een effectief tekstanalysemodel te kunnen bouwen.
Er zijn een paar soorten tekstanalysemodellen, waaronder regelgebaseerde, machine-lerende en hybride modellen. Deze benaderingen beïnvloeden het totale tekstanalyseproces en de mate van menselijke betrokkenheid.
De meest gebruikelijke aanpak bij tekstanalyse en andere NLP-modellen is de regelgebaseerde aanpak. Voordat je een algoritme voor tekstanalyse maakt, moet je eerst een lijst met regels maken. In die lijsten (of datasets) documenteer je handmatig de associatie tussen een woord en een tag.
Het algoritme voor tekstanalyse zal dan stukken tekst verwerken en woorden classificeren volgens die vooraf bepaalde regels. Hoe je teksten categoriseert, hangt af van de behoeften van je organisatie.
Je kunt bijvoorbeeld een spamtag toewijzen aan bepaalde emoji's of woorden in een e-mail. Een andere toepassing voor tekstclassificatie is het toewijzen van negatief naar woorden als slecht, verschrikkelijkeen afschuwelijk.
Regelgebaseerde modellen zijn eenvoudig en gemakkelijker te maken dan machine-learning modellen. Bovendien is er een verzameling van open-source datasets online die je gratis kunt downloaden en implementeren in je tekstanalyse machine.
Tekstanalyse op basis van regels kan echter onnauwkeurige resultaten opleveren bij het verwerken van dubbelzinnige zinnen. Bijvoorbeeld zinnen die sarcasme, dialecten, memes en de context van het bericht bevatten. Bovendien is het moeilijker om nieuwe regels aan het algoritme toe te voegen, waardoor het moeilijker op te schalen is dan machine-learning alternatieven.
In modellen voor machinaal leren train je het algoritme door het een grote hoeveelheid tekstgegevens te geven. Deze gegevens worden vooraf getagd met de relevante classifiers.
De ingenieur moet er ook voor zorgen dat de trainingsgegevens accuraat en biasvrij zijn. Als dat niet het geval is, zal het model voor machinaal leren deze slechte gewoonten oppikken en onnauwkeurige resultaten opleveren.
Door het continu voeden van vooraf getagde gegevens, zal het machine learning model in staat zijn om toekomstige invoer automatisch te voorspellen en te classificeren met uiterste precisie. Hierdoor kun je machine learning tekstanalyse eenvoudig schalen en schaalvoordelen behalen.
Machine-leermodellen maken ook gebruik van Naive Bayes-algoritmen (een probabilistische methode) en deep learning om hun analysenauwkeurigheid te verbeteren. Dus hoe meer je het machine-learningmodel traint, hoe beter het wordt in big data text mining.
De initiële investering en de voortdurende training van modellen voor machinaal leren kunnen echter veel middelen vergen. En dan hebben we het nog niet eens over de rekenkracht die nodig is om algoritmen voor machinaal leren uit te voeren. Het invoeren van onnauwkeurige of bevooroordeelde datasets kan ook de resultaten van de tekstanalyse beïnvloeden.
Hybride tekstanalysemodellen combineren het beste van zowel regelgebaseerde als machine-learning modellen. Door verschillende regelgebaseerde en machine-learning algoritmen te combineren, kan het tekstanalyse model de meest nauwkeurige resultaten produceren.
Hoewel hybride modellen de meest nauwkeurige resultaten opleveren, brengen ze ook de meeste investeringen en onderhoudskosten met zich mee.
Tekstanalyse is een methodisch proces van het verzamelen, verwerken en presenteren van bruikbare inzichten uit enorme hoeveelheden tekstgegevens. Hoewel verschillende modellen dit proces anders benaderen, blijven de algemene stappen van tekstanalyse hetzelfde:
Voordat een tekstanalyse-machine iets kan analyseren, moet hij eerst tekstgegevens invoeren. Deze tekstgegevens kunnen ongestructureerd, semi-gestructureerd of gestructureerd zijn.
Ongestructureerde tekstgegevens zijn alle woorden die je online kunt verzamelen en die niet zijn georganiseerd in labels.. Bijvoorbeeld reacties op sociale media, sms-berichten en hele documenten. Je kunt ongestructureerde gegevens zien als rommelige, 'wilde' gegevens die niet zijn georganiseerd.
Aan de andere kant verwijzen gestructureerde tekstgegevens naar teksten die zijn geordend volgens bepaalde parameters. Deze gegevens zijn al gelabeld en netjes opgeslagen in hun respectievelijke mappen. Gangbare zakelijke voorbeelden van gestructureerde gegevens zijn verkooptransacties, inloggegevens en demografische informatie.
Je kunt al deze tekstgegevens verzamelen uit interne en externe bronnen. Interne bronnen verwijzen naar het verzamelen van gegevens uit databases binnen je organisatie en haar systemen. Externe gegevensbronnen daarentegen komen van ergens buiten je organisatie.
Je kunt ook gebruik maken van gegevensverzameling API's in je stack om je werkprocessen te versnellen. API's zijn in principe integraties die je in andere toepassingen kunt programmeren en waarmee je tekstgegevens uit die toepassingen kunt verzamelen.
Interne gegevens hebben betrekking op alle gegevens die u uit uw organisatie haalt. Hieronder vallen alle computerapplicaties, documenten, systemen en afdelingen. Interne tekstgegevens zijn een goed startpunt voor gegevensverzameling omdat ze direct beschikbaar en kosteneffectief zijn.
U kunt interne gegevens verzamelen uit uw CRM-software, e-mails, analyserapporten van owned media, kennisbeheersoftware en van andere afdelingen in uw organisatie. Doorzoek uw organisatie op documenten (fysiek en digitaal), rapporten, feedback uit enquêtes en elk ander medium dat u gebruikt om tekstinformatie op te slaan.
Interne bronnen van tekstgegevens kunnen onontdekte inzichten over uw klant bevatten, maar zitten vaak verborgen in silo's. Uw klantenserviceteam kan bijvoorbeeld beschikken over waardevolle hoeveelheden klantfeedback die u kunt gebruiken om tekstanalyses uit te voeren. Je klantenserviceteam kan bijvoorbeeld waardevolle hoeveelheden feedback van klanten hebben die je kunt gebruiken om tekstanalyses uit te voeren.
Voordelen van interne tekstgegevens:
✅ Gemakkelijk verkrijgbaar
✅ Minder duur
✅ Specifieker en relevanter voor uw organisatie
Nadelen van interne tekstgegevens:
Kleinere steekproefomvang
Kan verouderd zijn
Externe gegevens zijn gegevens die van buiten je organisatie komen. Hieronder vallen sociale media, productrecensies, door gebruikers gegenereerde inhoud, open-source datasets en andere websites.
Er is in wezen een oneindige hoeveelheid externe tekstgegevens beschikbaar - telkens wanneer iemand een reactie plaatst op sociale media, worden externe tekstgegevens aangemaakt.
Het grootste voordeel van externe gegevens is de hoeveelheid. Je kunt grote hoeveelheden tekstgegevens verkrijgen om een tekstanalysemodel te trainen.
Je moet er echter voor zorgen dat deze gegevens accuraat zijn en afkomstig van gezaghebbende bronnen. Zo niet, dan zal je tekstanalyse onnauwkeurige resultaten opleveren en op zijn beurt verkeerde beslissingen nemen.
Je kunt ook API's voor gegevensverzameling integreren in sociale mediaplatforms zoals Instagram, Twitter en Facebook. Met de API's kun je snel tekstgegevens extraheren, zoals opmerkingen, profielbiografieën, enzovoort.
Voordelen van externe tekstgegevens:
✅ Grote hoeveelheden beschikbaar
✅ Historische gegevens in de loop van de tijd vergelijken
✅ API's beschikbaar voor eenvoudig verzamelen
Nadelen van externe tekstgegevens:
Kan onnauwkeurig en/of verouderd zijn
Duurder en tijdrovender
Het text mining model kan onbewerkte ruwe gegevens niet analyseren zoals ze zijn. Ruwe tekstgegevens bevatten ruis zoals interpunctie, stopwoorden en tekens in verschillende gevallen.
Voor ons is het logisch om deze elementen te begrijpen, maar een machine kan de tekst misschien niet op een zinnige manier interpreteren. Dus om de machine ruwe tekstgegevens gemakkelijker te laten begrijpen, moet het de gegevens eerst verwerken met behulp van verschillende NLP-technieken:
Tokenization is het proces waarbij ruwe tekstgegevens worden opgesplitst in kleinere eenheden die we tokens noemen.. Het is ook een cruciaal aspect van tekstvoorverwerking in tekstanalyse en andere NLP-modellen.
Het onderverdelen van hele documenten tekst in tokens maakt het voor de machine makkelijker om te analyseren. Het is niet anders dan hoe mensen tekst verwerken. Het is bijvoorbeeld makkelijker om dit blogartikel te verteren door het op te splitsen in hoofdstukken, in plaats van alles in één keer door te nemen.
Afhankelijk van de taak kunnen we tekst tokenen op woorden (woord tokenisatie) of op zinnen (zin tokenisatie). Hier is een voorbeeld van hoe tokeniseren van woorden eruit ziet voor "Tokenization is het proces waarbij ruwe tekstgegevens worden opgesplitst in kleinere eenheden."
["tokenization", "is", "the", "process", "of", "breaking", "down", "raw", "text", "data", "into", "smaller", "units"].
De betekenis van een zin wordt bepaald door de woorden en hoe ze aan elkaar gerelateerd zijn, oftewel de grammaticale regels. Tokenization helpt dit proces door de machine in staat te stellen om individuele teksten, hun definities en hoe ze de betekenis van de hele zin vormen, te interpreteren.
Een deel van dat interpretatieproces is parts-of-speech tagging (POS tagging). Spraakdelen zijn lexicale categorieën die aan elk woord in het woordenboek zijn toegewezen. Bijvoorbeeld zelfstandige naamwoorden, bijvoeglijke naamwoorden, werkwoorden, voegwoorden, enzovoort.
Het taggen van spraakdelen aan elk token is nuttig om de semantische relatie tussen elk woord te begrijpen. POS-tagging helpt ook bij andere tekstanalysetaken zoals named entity recognition (bijv. Californië = locatie).
Na het scheiden van zinnen in tokens en het taggen van hun respectievelijke spraakdelen, bepaalt de tekstanalysemachine de syntactische structuur. Simpel gezegd is syntactische structuur hoe woordreeksen in een zin zich tot elkaar verhouden.
Modellen voor tekstanalyse (en NLP) creëren vaak een parseboom om deze relaties tussen elke token weer te geven. Deze parse tree is nuttig om de semantiek (betekenis) van een zin te bepalen.
Met andere woorden, het helpt de computer om afgeleide betekenissen van een bericht te begrijpen, net zoals een mens dat zou doen. Deze stap is belangrijk omdat woorden verschillende definities hebben en ze veranderen afhankelijk van de context en regionale dialecten.
Ter illustratie: we begrijpen onmiddellijk de betekenis van "de appel viel op de appel" door te interpreteren wat "appel" en "Appel" betekenen. Parseren is in feite de manier van een machine om hetzelfde te doen.
Een ander belangrijk aspect om een tekstanalysemodel tekstgegevens te laten begrijpen is lemmatisering en stemming. Lemmatiseren en stammen hebben beide te maken met het herleiden van een woord naar zijn basisvorm. Dat gezegd hebbende, is er een klein verschil in de aanpak van beide methoden om dat te doen.
Stemming verwijdert alleen de voor-, achtervoegsels en tussenvoegsels van een woord. Dit zijn de "pre-", "-ing", en "-ed" van een woord. Bij stemming worden deze affixen echter blindelings verwijderd zonder rekening te houden met de morfologie van een woord, wat soms tot afschuwelijke resultaten leidt.
Aan de andere kant houdt lemmatisering rekening met de morfologie van een woord (hoe een woord gevormd wordt op basis van zijn etymologie) bij het traceren van zijn stamvorm (ook wel lemma genoemd).
Hier is een voorbeeld om het verschil tussen lemmatisering en stemming te illustreren:
Stopwoorden zijn gewone woorden die weinig semantische informatie bijdragen aan de algemene zin. Bijvoorbeeld, a, de, op, isenz. Door stopwoorden te elimineren, kan de machine zich richten op belangrijkere woorden van een tekst en nauwkeurigere analyses leveren.
Hoewel stopwoorden nuttig zijn bij het opschonen van tekstdatasets, zijn de specifieke stopwoorden die moeten worden verwijderd sterk afhankelijk van de taak die moet worden uitgevoerd. Het verwijderen van stopwoorden is ook nuttig voor spamfiltering en sentimentanalyse.
Deze taken hebben deze extra woorden niet nodig en kunnen profiteren van een kleinere dataset voor snellere en nauwkeurigere analyses.
Tekstnormalisatie verwijst naar het standaardiseren van variaties van een woord in één vorm. Er zijn veel manieren om een term uit te drukken, vooral online. Een veelgebruikte manier is om woorden in te korten, zoals "morgen" als "tmrw".
Hoewel beide termen dezelfde betekenis hebben, kunnen de verschillende schrijfwijzen als verschillende dingen worden geregistreerd in het algoritme, wat resulteert in verschillende analyseresultaten.
Enkele termen die genormaliseerd moeten worden zijn getallen (één, 1), symbolen (en, &), geld ($, USD, dollars) en afkortingen (waarom, y). Tekstnormalisatie is erg belangrijk in het klinische veld omdat verschillende medische behandelaars klinische teksten anders interpreteren.
Onderkast is onderdeel van tekstnormalisatie en houdt in dat alle hoofdletters worden omgezet naar kleine letters. De meeste kleine letters worden gebruikt voor entiteiten met een naam, zoals "Canada" in "canada". Onderkast en tekstnormalisatie vereenvoudigen het tekstanalyseproces en verbeteren zo de uiteindelijke resultaten.
Tekstextractie en tekstclassificatie zijn twee grote deelonderwerpen die hun eigen nuances en technieken hebben. Over het algemeen verwijst tekstextractie naar machine-learningtechnieken om belangrijke termen of zinnen eruit te halen.
Een van die taken is het identificeren van benoemde entiteiten zoals merken en mensen. Herkenning van naamentiteiten is een veelvoorkomende taak in natuurlijke taalverwerking omdat het je eigenlijk vertelt welk onderwerp het belangrijkst is.
Je hoeft niet alleen benoemde entiteiten te identificeren; het specifieke woord dat je wilt extraheren hangt af van de behoeften van je organisatie. Andere woorden die u kunt markeren zijn productaspecten (bijv. maat, prijs, merk).
Aan de andere kant verwijst tekstclassificatie naar het categoriseren van de geëxtraheerde tekst in vooraf gedefinieerde tags. Bijvoorbeeld "Elon Musk" kan worden geclassificeerd als "Mensen". Je kunt deze tags ook aanpassen aan je behoeften, zoals op sentiment (positief, neutraal, negatief) of op intentie (geïnteresseerd, spam, zoekopdracht, enz.).
Nadat het tekstanalysemodel de gegevens heeft verwerkt, zal het de belangrijkste informatie op de een of andere manier visualiseren. Hoe de informatie wordt gepresenteerd, hangt af van uw specifieke tekstanalysesoftware.
Veelgebruikte manieren waarop tekstanalysesoftware belangrijke inzichten presenteert zijn woordwolken en sentimentgrafieken. In dit geval toont Speak gebruikers in één oogopslag het algemene sentiment en de belangrijkste onderwerpen van de tekstgegevens.
Met ons interactieve dashboard kunt u ook de indeling van de inzichten aanpassen aan uw behoeften. Bovendien kunt u met onze gecentraliseerde database zoeken op trefwoorden of onderwerpen in alle media en mediatypen, of het nu gaat om audio, video of tekst.
Over het geheel genomen haalt onze mediabibliotheek niet alleen nauwkeurig belangrijke inzichten, maar is deze ook geoptimaliseerd voor doorzoekbaarheid om de operationele efficiëntie, toegankelijkheid en lagere kosten te verhogen.
Als u meer wilt weten over hoe u uw organisatie naar een hoger niveau kunt tillen met tekstanalyse, neem dan contact met ons op via success@speakai.co of meld je aan voor onze 7-dagen proefabonnement zonder creditcard.
Text mining is een machine die waardevolle gegevens oplevert voor uw organisatie. Informatie is echter alleen nuttig als deze nauwkeurig wordt geïnterpreteerd en op de juiste manier wordt gebruikt. Gegevensinterpretatie is op zich een breed onderwerp met veel technieken en casestudies.
Een onjuiste interpretatie van marktonderzoeksgegevens kan leiden tot kostbare fouten. Coors, een gevestigde speler in de bierindustrie, introduceerde Rocky Mountain Sparkling Water in 1990. In die tijd was gebotteld water een trendy product en dus was het logisch om daarop in te spelen.
Coors dacht dat door hun logo op de verpakking van het gebottelde water te laten staan, ze hun merkreputatie konden gebruiken om de verkoop te verhogen.
Natuurlijk raakten mensen in de war en maakten ze zich zorgen over het autorijden na het nuttigen van een product dat ze associeerden met bier.
Misschien als Coors destijds de mogelijkheid had gehad om tekstanalyseprogramma's te gebruiken om de tekstcorrelatie tussen 'Coors', 'bier', en 'water', hadden ze misschien een ongelooflijk product geïntroduceerd in plaats van een product dat ze kort daarna stopzetten.
Text mining is het gebruik van NLP-machines om informatie te verwerken en te extraheren uit grote hoeveelheden ongestructureerde tekstgegevens. Hoewel het een vrij recente innovatie is, passen veel organisaties text mining steeds vaker toe in hun activiteiten.
Het maakt niet uit in welke branche de organisaties actief zijn, er zijn 5 terugkerende thema's met betrekking tot de voordelen van text mining:
Hoe goed je je onderzoekers ook traint, er zullen altijd menselijke fouten gemaakt worden. Deze fouten worden nog versterkt wanneer ze gepaard gaan met factoren zoals emotionele stress, afleiding en vermoeidheid.
Computers zijn ook niet perfect, maar ze zijn veel betrouwbaarder in het analyseren van een constante stroom gegevens. Een belangrijke reden hiervoor is dat machines niet beperkt worden door de eerder genoemde menselijke beperkingen.
Tools voor tekstanalyse zijn dus effectief in situaties waarin fouten tot kostbare gevolgen kunnen leiden. Een voorbeeld hiervan is het analyseren van tekstgegevens in de gezondheidszorg, waar één onjuiste diagnose kan leiden tot verlies van leven.
Geautomatiseerde tekstanalyse kan meer gegevens sneller verwerken dan menselijke onderzoekers. Hierdoor kunt u schaalvoordelen behalen, uw omzet verhogen en uw ROI verbeteren.
Daarom gebruiken veel onderzoekers tekstanalyse om honderden feedbackformulieren te verwerken en er patronen in te ontdekken.
Bovendien biedt een grotere efficiëntie de mogelijkheid om uw bedrijf uit te breiden. Gezien de enorme hoeveelheid ongestructureerde tekstgegevens die beschikbaar is, kan het een team van menselijke onderzoekers maanden of zelfs jaren kosten om al die gegevens te analyseren.
Hulpmiddelen voor tekstanalyse kunnen daarentegen honderden tekstdocumenten binnen een dag verwerken. Omdat organisaties nu dezelfde hoeveelheid corpus in recordtempo kunnen analyseren, kunnen ze hun onderzoeksinspanningen opschalen en hun productiviteit drastisch verbeteren.
Dankzij de vooruitgang in NLP, AI en tekstanalyse kunnen we nu enorme hoeveelheden gegevens verzamelen en efficiënt verwerken. In die tijd was het door de enorme hoeveelheid ongestructureerde gegevens bijna onmogelijk om ze allemaal te verzamelen, laat staan om ze te analyseren op inzichten.
Bovendien neemt de hoeveelheid ongestructureerde gegevens explosief toe dankzij het stijgende aantal internetgebruikers en gebruikers van sociale media. Tekstanalyse en machine learning vormen de sleutel tot toegang tot deze steeds groter wordende gegevens en het omzetten ervan in bruikbare inzichten.
Met tekstanalyse kunnen we patronen in tekstdocumenten ontdekken die op het eerste gezicht niet voor de hand liggen. Bovendien zorgt alleen al de hoeveelheid tekstdocumenten die verwerkt moeten worden voor meer ruis en maakt het moeilijker om onderliggende trends te identificeren.
Tekstanalyse stelt ons bijvoorbeeld in staat om dominante sleutelwoorden in een tekstdocument te identificeren. Met die informatie in de hand kunt u beter geïnformeerde beslissingen nemen en effectiever voldoen aan de behoeften van uw klanten.
Tekstanalyse kan worden gedaan met behulp van vele methoden en technieken. Verschillende organisaties gebruiken verschillende technieken, afhankelijk van hun behoeften. Elke tekstanalysesoftware biedt ook verschillende functies.
Natuurlijk zijn krachtigere tools duurder, dus zorg ervoor dat je eerst je behoeften evalueert voordat je je abonneert op een dienst. Om je een beter idee te geven van hoe je tekstanalyse in jouw organisatie kunt gebruiken, laten we je vijf veelgebruikte tekstanalysetechnieken zien:
Sentimentanalyse is het analyseren van een tekstdocument en het bepalen van de polariteit (positief, neutraal, negatief). Je kunt sentimentanalyse ook gebruiken om emoties uit tekstgegevens te herkennen. Deze emoties kunnen happy, droevig, boosof onzeker.
Sentimentanalyse is ook de meest gebruikte techniek in tekstanalyse, en vaak gaan ze hand in hand met elkaar vanwege hun vergelijkbare aard. Door het sentiment van een tekstcorpus te analyseren, kun je dieper graven in de onderliggende betekenissen van een bericht en te weten komen waarom ze zeiden het.
Named entity recognition verwijst naar het detecteren van named entities en het taggen ervan volgens hun respectieve categorieën. Bijvoorbeeld, het categoriseren van "Tom Cruise" als "Mensen" en "Washington" als "Plaats".
Een voordeel van named entity recognition is dat je snel een onderwerp kunt toekennen aan een tekstdocument, zoals blogartikelen. Ter illustratie, terugkerende entiteiten (bijv, Michael Jordan) geven aan dat ze geïnteresseerd zijn in een bepaald onderwerp (bijv, basketbal, NBA).
Nieuwspublicaties en e-commercesites gebruiken deze technologie al om relevante productaanbevelingen te doen. McKinsey rapporteerde zelfs dat Amazon's aanbevelingen zorgen voor 35% van de omzet.
Om beter te begrijpen hoe sentimentanalyse en NER werken, kun je hieronder onze tekstanalysehulpmiddelen uitproberen!
Vergelijkbaar met NER, Onderwerpanalyse bestaat uit het identificeren van terugkerende woorden en hun bijbehorende categorieën. Vervolgens wijst het algoritme een onderwerp toe aan die tekstgegevens.
Neem bijvoorbeeld basketbal: herhaalde vermeldingen van basketbalspelers en verwante termen geven aan dat de tekst over basketbal gaat.
Onderwerpanalyse laat belangrijke gebieden zien waarop je je moet richten. Als klanten bijvoorbeeld vaak de klantenservice ter sprake brengen, is dat een teken dat je misschien je CRM moet verbeteren!
Onderwerpanalyse biedt ook inzicht in de activiteiten, interesses en meningen (AIO's) van uw klanten. Met deze gegevens kunt u effectievere marketingstrategieën ontwikkelen die gericht zijn op hun interesses.
Andere toepassingen van onderwerpanalyse zijn het taggen van een categorie aan inkomende berichten (Bijvoorbeeld spam), wat handig is bij e-mailmarketing en klantenservice.
Woordfrequentie is een eenvoudige tekstanalysetechniek en komt in principe neer op identificeert het aantal woorden van een woord of genoemde entiteit. Een woord dat vaak herhaald wordt, is natuurlijk belangrijker.
Ook bekend als tekstclustering, Woordgroepering houdt in dat woorden die vaak naast elkaar voorkomen, worden geordend. Bekende voorbeelden zijn het groeperen van "goed", "slecht", en "klantenservice".
Met woordgroepen kun je snel belangrijke zaken uit grote hoeveelheden tekstgegevens filteren, wat je tijd en moeite bespaart.
Om even samen te vatten: tekstanalyse verwijst naar het automatisch snel en efficiënt verwerken van grote hoeveelheden ongestructureerde tekstgegevens. Tekstanalyse kent verschillende technieken, waaronder sentimentanalyse, named entity recognition, topicanalyse en woordfrequentie.
Maar hoe kun je tekstanalyse precies toepassen op basis van je specifieke behoeften? Om je een beter idee te geven, geven we zes toepassingen van tekstanalyse:
Het beheren van een social media account is vermoeiend en omvat het analyseren van gegevens, het beantwoorden van berichten, het bijhouden van trends, het creëren van inhoud, enzovoort. Deze taken zijn belangrijk, maar ze maken het moeilijk om je SMM-inspanningen op te schalen, vooral wanneer je uitbreidt naar verschillende sociale netwerken.
Met tekstanalyse kunt u een aantal van die taken automatiseren, zoals gegevensverzameling en merkmonitoring. Aangezien sociale media vol staan met ongestructureerde tekstgegevens, kunt u deze gemakkelijk ontginnen voor allerlei inzichten.
Je kunt bijvoorbeeld Tweets extraheren en analyseren om trending onderwerpen of trefwoorden te bepalen. Als je eenmaal een cluster van onderwerpen hebt gevonden, kun je er contentstrategieën omheen ontwikkelen en de betrokkenheid verhogen.
U kunt tekstanalyse ook gebruiken voor reputatiemanagement en merkbewaking. Klachten van klanten zijn gemakkelijk op te lossen, maar als ze niet worden opgelost, kunnen ze veranderen in een PR-crisis en u miljoenen dollars en customer lifetime value kosten.
Met tekstanalysetools kunt u snel negatieve opmerkingen in sociale media identificeren en ze direct aanpakken. Tegelijkertijd kunt u ook profiteren van positieve opmerkingen om de ervaring van uw klanten met uw merk te verbeteren.
Het succes van je organisatie is direct gekoppeld aan hoe goed je je klanten begrijpt.
Het gaat niet alleen om hun demografische en psychografische gegevens, je moet ook grondig begrijpen wat consumenten van je merk en je marktaanbod vinden. Dat is waar de Voice of Customer om de hoek komt kijken.
Voice of Customer verwijst naar wat klanten zeggen over je producten en service. Meer specifiek, het begrijpen van hun ervaringen, verwachtingen en voorkeuren.
Er zijn veel manieren om VOC te verzamelen, de meest voorkomende zijn sociale media, enquêtes, e-mails en aankoopgedrag. Deze bronnen bieden een schat aan gegevens en zijn gemakkelijk toegankelijk.
Alleen informatie verzamelen is echter niet voldoende - gegevens moeten worden omgezet in inzichten om nuttig te zijn. Tekstanalyse en sentimentanalyse gaan dieper in op het ontdekken van waarom consumenten praten over een bepaald onderwerp.
Met tekstanalyse kun je in een dataset veelvoorkomende trefwoorden en onderwerpen identificeren. Vervolgens kun je met behulp van tools voor sentimentanalyse bepalen wat klanten van dat onderwerp vinden. Bijvoorbeeld vaststellen dat klanten een negatief sentiment hebben over de prijs van je product.
Nadat tekstanalyse heeft aangetoond welke gebieden voor verbetering vatbaar zijn, kun je je middelen op deze gebieden richten.
Marktonderzoek gaat hand in hand met het ontdekken van VOC. Het verzamelen van gegevens is een groot deel van de marktonderzoeksproces en vereist een substantiële steekproefomvang. Zo niet, dan zijn er gewoon niet genoeg gegevens om beslissingen te nemen.
Tegelijkertijd kan de hoeveelheid te analyseren gegevens overweldigend zijn voor mensen. Tekstanalysemodellen kunnen honderden sets tekstgegevens verwerken en trends en patronen identificeren.
Hierdoor kunnen onderzoekers een holistisch overzicht krijgen van wat klanten zeggen en hun besluitvorming verbeteren.
Je kunt tekstanalyse ook gebruiken bij onderzoek naar concurrenten door te analyseren wat hun klanten over hen zeggen. Hebben ze hiaten in hun klantenservice? Of voldoen ze misschien niet aan bepaalde behoeften van klanten?
Al deze informatie is cruciaal voor het verbeteren van je bedrijfsstrategie en kan heel goed de doorslag geven tussen jou en je concurrenten.
Het verkrijgen van leads van hoge kwaliteit kan tijdrovend zijn en is vaak het moeilijkste deel van leadgeneratie. Je moet onder andere koude pitches maken, potentiële prospects ontmoeten en prospectbronnen identificeren.
Als gevolg daarvan wordt kostbare tijd verspild aan administratieve taken die op hun beurt weer van invloed zijn op het resultaat. Modellen voor tekstanalyse automatiseren alle ondergeschikte taken en verbeteren de processen in de sales funnel.
Bijvoorbeeld het taggen van zinnen in gespreksverslagen en het analyseren van de prominentie van die getagde termen. Als onsuccesvolle prospects een correlatie hebben met bijvoorbeeld zekerheid, dan is het tijd om daarnaar te kijken.
Andere manieren om leads te vinden zijn sociale media, de meest gebruikte toepassing voor tekstanalyse. Laat uw tekstanalysemodel gewoon sociale-mediaberichten doorlopen en pik er de berichten uit die koopintentie uitdrukken. Vervolgens kunt u uw inspanningen richten op deze hoogwaardige leads in plaats van simpelweg een prospect koud te bellen.
Je kunt je tekstanalysemodel zelfs door je CRM laten lopen om je bestaande klanten beter van dienst te zijn. Bijvoorbeeld door patronen te identificeren tussen ontevreden en tevreden klanten.
Werken in de gezondheidszorg is een van de moeilijkste banen, niet alleen vanwege de vereiste expertise, maar ook vanwege de moeite die het kost om tekstgegevens te documenteren, organiseren en sorteren.
Of het nu gaat om patiëntendossiers, diagnosedossiers of transcriptiedossiers, het aantal tekstdocumenten dat elke dag wordt aangemaakt is bijna onbeheersbaar.
Gelukkig kun je er, zoals met alle tekstgegevens, een tekstanalysemodel op loslaten. Dit opent een wereld van voordelen omdat zorgverleners taken kunnen automatiseren, waardoor ze meer tijd aan hun patiënten kunnen besteden.
Een toepassing van tekstanalyse in de gezondheidszorg is het gebruik van NER om specifieke termen te classificeren op basis van hun categorieën, zoals ".insuline" en "behandeling". Je kunt deze termen en hun categorieën aanpassen aan je specifieke behoeften.
Naast administratieve doeleinden biedt tekstanalyse u ook een holistisch beeld van het gezondheidstraject van een patiënt. Door patronen in medische dossiers te markeren, kun je vervolgens een nauwkeurigere diagnose stellen voor toekomstige patiënten.
Onderwijsinstellingen kunnen profiteren van tekstanalyse door de operationele efficiëntie te verhogen. Onderwijsinstellingen hebben te maken met enorme hoeveelheden tekstgegevens, zoals examenformulieren, feedback van studenten, e-mails, roosters, studentendossiers, enzovoort.
Eén toepassing is het uitvoeren van een tekstanalysemodel door feedbackformulieren van studenten en het identificeren van trends en patronen. Door de belangrijkste punten van zorg te achterhalen en aan te pakken, kun je de respons op enquêtes verhogen en uiteindelijk ook de retentie van studenten.
Ook studenten kunnen baat hebben bij tekstanalyse, vooral studenten in het hoger onderwijs. Masters- en Ph.D.-studenten die aan hun scriptie werken, kunnen overweldigd worden door tientallen of zelfs honderden interviewtranscripties.
Het doornemen van deze transcripties kan uren duren en je vermoeid achterlaten. Met hulpmiddelen voor tekstanalyse kun je snel belangrijke punten uit de transcripties halen en deze gebruiken in je scriptie.
Als je meer wilt weten over tekstanalyse, hebben we een lijst samengesteld met nuttige bronnen.
Deze bronnen zijn geweldig als je wilt experimenteren met het maken van je eigen tekstanalysemodel, of als je gewoon meer wilt weten over het onderwerp.
Als je een tekstanalysemodel wilt bouwen, moet je vertrouwd raken met Python NLTK en R. Dit zijn enkele van de meest gebruikte programmeertalen voor tekstanalyse en NLP.
Omdat Python en R tot de meest gebruikte programmeertalen behoren, heeft hun bloeiende gemeenschap een uitgebreide verzameling hulpmiddelen opgebouwd. Deze bronnen omvatten video tutorials, datasets, online cursussen, forums en nog veel meer.
De meeste van deze bronnen zijn zelfs gratis online beschikbaar! Met andere woorden, iedereen kan nu thuis natuurlijke taalverwerking en tekstanalyse leren.
Alles wat je nodig hebt is een werkende laptop, vastberadenheid en verder lezen in onze aanbevolen bronnen voor tekstanalyse.
We raden je aan deze tutorial over tekstanalyse van Datacamp te volgen. Datakamp is een online platform om bijna alles over datawetenschap te leren, en veel van de cursussen zijn gemaakt met beginners in het achterhoofd.
Eén zo'n handleiding is Tekstanalyse voor beginners met NLTK. Hoewel tekstanalyse (en datawetenschap in het algemeen) een ingewikkeld onderwerp is, wordt het onderwerp in deze tutorial opgedeeld in eenvoudige onderdelen die zelfs beginners kunnen begrijpen.
Bovendien bevat de tutorial kopieerbare codes om het leren te vergemakkelijken. Als je eenmaal beter bent in tekstanalyse, kun je je nieuwe kennis toepassen op levensechte projecten van Datacamp. Bijvoorbeeld, tekst mining-gegevens van Jeopardyde spelshow.
Tekstanalysemodellen moeten gevoed worden met een groot aantal nauwkeurige trainingsdatasets. Machine-learning algoritmen leren op dezelfde manier als mensen: hoe meer informatie ze consumeren, hoe sneller ze verbeteren.
We bevelen deze lijst met datasetverzamelingen van UCI ICS aan, de 25e middelbare school voor computerwetenschappen in de VS.
In deze lijst vind je tal van interessante datasets, waaronder IMDb-filmrecensies, productrecensies en Yelp-recensies. Houd er rekening mee dat de collectie slechts een klein voorbeeld is van de vele datasets die online beschikbaar zijn.
Voel je vrij om meer datasets uit betrouwbare bronnen te onderzoeken (bijv, Kaggle, Github) of maak er zelf een!
Naast de hierboven genoemde zelfstudies zijn er ook online cursussen en videoseries beschikbaar om verder te leren. Deze cursussen variëren in kosten en vereisten.
Als tekstanalyse helemaal nieuw voor je is, raden we je het volgende aan YouTube-videoserie door Dave Langer van Data Science Dojo. Het is een uitgebreide 12-video afspeellijst die alles behandelt van inleidende concepten tot geavanceerde wiskundige berekeningen.
Je kunt ook deze Udemy-cursus Machine Learning met Python en R. De cursus vereist een tijdsbesteding van ongeveer 44 uur en na afronding krijg je een certificaat. Bovendien is de cursus zeer betaalbaar en kun je in je eigen tempo vorderingen maken.
Als je de basisprincipes van machine learning en NLP eenmaal onder de knie hebt, kun je doorgaan naar dit NLP cursus door Stanford Online. Aangezien tekstclassificatie hand in hand gaat met natuurlijke taalverwerking, zal het leren van NLP nuttig zijn, vooral als je een carrière in data science nastreeft.
De cursus van Stanford Online heeft echter wel een aantal voorwaarden waaraan je moet voldoen voordat je je kunt inschrijven. Na afronding van de cursus krijg je een certificaat dat je kunt gebruiken om je CV een boost te geven.
Tekstanalyse is het proces waarbij grote hoeveelheden ongestructureerde tekst worden omgezet in kwantitatieve gegevens voordat er belangrijke informatie uit wordt gehaald. Het maakt gebruik van veelgebruikte NLP-technieken zoals named entity recognition en sentiment om bruikbare inzichten te verschaffen waar uw organisatie haar voordeel mee kan doen.
In het licht van de recente technologische vooruitgang en de voortdurende Vierde industriële revolutietekstanalyse en NLP modellen voor machinaal leren zijn nu alledaagse oplossingen die door organisaties worden gebruikt. De moordende wereld van marketing is nog intenser geworden nu bedrijven zich inspannen om manieren te vinden om elkaar te overtreffen.
Bovendien neemt de hoeveelheid gegevens alleen maar toe naarmate nieuwe sociale mediaplatforms zoals TikTok zich verspreiden en hun gebruikersbestand uitbreiden.
Met al die ongebruikte ongestructureerde gegevens online en de beschikbare tools voor tekstanalyse lijkt één ding zeker: effectieve gegevensanalyse is nu een levensvatbaar kernvoordeel voor bedrijven om zich te onderscheiden van de concurrentie.
Begin je proefperiode van 7 dagen met 30 minuten gratis transcriptie & AI-analyse!
Een opname naar tekst transcriberen Met ons transcriptieprogramma zonder code kun je een audio-opname in slechts twee stappen omzetten naar tekst. Zoek
Een YouTube-video transcriberen Je hoeft een YouTube-video niet te converteren naar mp4 om hem te kunnen transcriberen. Upload gewoon de URL naar Speak
Audio en video naar tekst transcriberen in 2 minuten (2022 Gids) Leer hoe je audio en video naar tekst kunt transcriberen met Speak Ai
Wat is natuurlijke taalverwerking: De Definitieve Gids Natuurlijke taalverwerking is het grote vakgebied dat bestudeert hoe computers menselijke taal nauwkeurig kunnen begrijpen, en
Alles over sentimentanalyse: De ultieme gids Je hebt misschien wel eens gehoord van sentimentanalyse, maar wat is het precies en waarom zijn organisaties zo geïnteresseerd in sentimentanalyse?
Een eenvoudige gids voor marktonderzoek in 2021 Leer een aantal eenvoudige stappen om je op weg te helpen met marktonderzoek,
Voor een beperkte tijd, opslaan 93% op een volledig geladen Speak-plan. Begin 2025 sterk met een eersteklas AI-platform.
Nederlands 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Deutsch