Analiza tekstu jest głównym aspektem przetwarzania języka naturalnego i polega na automatycznym wydobywaniu informacji z ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych tekstowych.
Ponieważ analiza tekstu wykorzystuje uczenie maszynowe bardziej niż ludzką pracę, istnieje wiele zastosowań dla organizacji z praktycznie każdej branży.
Analityka tekstowa jest również często łączona z transkrypcja danych narzędzia do płynnej pracy. Po pierwsze, narzędzie do transkrypcji danych konwertuje nagrania audio z badania jakościowe w transkrypcje tekstowe. Następnie narzędzie do analizy tekstu przetworzy zbiór danych i wyróżni powtarzające się tematy lub nastroje.
Biorąc to wszystko pod uwagę, badania pokazują, że tylko 18% organizacji korzysta z nieustrukturyzowanych danych co jest znaczące, ponieważ do 90% wszystkich danych jest nieustrukturyzowanych. Innymi słowy, istnieje ogromna szansa na wykorzystanie tego bogactwa niewykorzystanych danych i wyróżnienie się na tle konkurencji.
Niezależnie od tego, jak potężna może być analiza tekstu, pracownik jest tylko tak dobry, jak jego narzędzie, a konkretnie jego biegłość w posługiwaniu się tym narzędziem.
Jeśli chcesz skutecznie wykorzystać analizę tekstu, musisz najpierw zrozumieć jej wewnętrzne działanie: czym jest analiza tekstu, jak działa i jak możesz wykorzystać analizę tekstu w swojej organizacji.
Analiza tekstu wykorzystuje techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP) do szybkiej analizy fragmentów danych tekstowych. Te nieustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i ustrukturyzowane dane tekstowe występują w wielu formach.
Wiadomości w mediach społecznościowych, ankiety marketingowe, recenzje produktów i e-maile to przykłady przydatnych danych tekstowych.
Dzięki analizie tekstu organizacje mogą przetwarzać i wydobywać przydatne informacje z ogromnych ilości danych tekstowych.
Jest to ważne, ponieważ analiza tekstu jest spójnym i skutecznym sposobem na zminimalizowanie błędów i stronniczości badaczy.
Konkretne informacje, które należy wyodrębnić, zależą od potrzeb użytkownika. Niektóre przykłady zastosowań analizy tekstu obejmują sortowanie spamu, identyfikowanie popularnych tematów i monitorowanie reputacji marki.
Ludzie często używają terminów eksploracja tekstu oraz analiza tekstu Są one używane zamiennie, ponieważ oba mają to samo znaczenie. Eksploracja tekstu i analiza tekstu zajmują się wydobywaniem informacji z dużych ilości danych tekstowych, a następnie przekształcaniem tych informacji w przydatne informacje.
W tym sensie, analiza tekstu oraz analiza tekstu Oba mają ten sam cel, jakim jest analiza nieustrukturyzowanych danych tekstowych. Istnieją jednak niewielkie różnice między tymi dwoma terminami. Zasadniczo, analiza tekstu obejmuje analizę jakościowąpodczas gdy Analiza tekstu obejmuje wyniki ilościowe.
Na przykład, analiza tekstu wiadomości w mediach społecznościowych gromadzi wszystkie te nieustrukturyzowane dane i sortuje je w kategorie. Model analizy tekstu może utworzyć wykres w celu wizualizacji częstotliwości występowania określonych słów i ich trendów sezonowości.
Następnie menedżer przeprowadzi analizę tekstu i określi, które wiadomości w mediach społecznościowych przyniosły pozytywne lub negatywne wyniki i co może z tym zrobić.
Modele analizy tekstu (lub analizy tekstu) często łączą analizę tekstu i analizę tekstu, dzięki czemu różnice między nimi są nieistotne. Dlatego, aby uniknąć nieporozumień, będziemy odnosić się do analizy tekstu i analizy tekstu jako tego samego.
Ważniejsze jest zrozumienie, jak działają modele analizy tekstu i jak można je zastosować, aby zwiększyć zyski organizacji.
Eksploracja tekstu wykorzystuje techniki przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego do wydobywania informacji z danych tekstowych. Chociaż wszystkie trzy często pokrywają się w dziedzinie nauki o danych, wszystkie mają różne znaczenia i cele.
Zasadniczo analiza tekstu polega na wykorzystaniu maszyn do przetwarzania nieustrukturyzowanych danych tekstowych na dużą skalę. Podczas przetwarzania danych tekstowych modele analizy tekstu będą wykorzystywać techniki NLP w celu uzyskania dokładnych wyników.
Jedną z takich technik NLP jest oznaczanie części mowy w zdaniu, co będzie pomocne w dalszych analizach.
Organizacje będą również stale szkolić algorytmy eksploracji tekstu poprzez dostarczanie dużych ilości tekstu. Dzięki ciągłemu szkoleniu i dostarczaniu danych tekstowych algorytm poprawi dokładność analizy tekstu i nadąży za ewolucją języka.
Proces analizy tekstu wykorzystuje połączenie przetwarzania języka naturalnego (NLP) i metod uczenia maszynowego. W związku z tym musisz mieć doświadczenie w NLP i uczeniu maszynowym, aby zbudować skuteczny model analizy tekstu.
Istnieje kilka rodzajów modeli analizy tekstu, w tym modele oparte na regułach, uczenie maszynowe i modele hybrydowe. Podejścia te będą miały wpływ na ogólny proces analizy tekstu i poziom zaangażowania człowieka.
Najpopularniejszym podejściem w analizie tekstu i innych modelach NLP jest podejście oparte na regułach. Przed utworzeniem algorytmu analizy tekstu należy najpierw utworzyć listę reguł. W tych listach (lub zbiorach danych) ręcznie dokumentujesz powiązanie między słowem a tagiem.
Algorytm analizy tekstu przetworzy następnie fragmenty tekstu i sklasyfikuje słowa zgodnie z wcześniej ustalonymi regułami. Sposób kategoryzacji tekstu zależy od potrzeb organizacji.
Można na przykład przypisać znacznik spamu do określonych emotikonów lub słów w wiadomości e-mail. Innym przypadkiem użycia klasyfikacji tekstu jest przypisanie negatywny do słów takich jak zły, strasznyoraz okropny.
Modele oparte na regułach są proste i łatwiejsze do stworzenia niż modele uczenia maszynowego. Co więcej, w Internecie dostępna jest kolekcja zbiorów danych typu open source, które można bezpłatnie pobrać i zaimplementować w swojej maszynie do analizy tekstu.
Analiza tekstu oparta na regułach może jednak dawać niedokładne wyniki podczas przetwarzania niejednoznacznych zdań. Na przykład zdania zawierające sarkazm, dialekty, memy i kontekst wiadomości. Co więcej, dodawanie nowych reguł do algorytmu jest trudniejsze, przez co trudniej jest go skalować niż alternatywy uczenia maszynowego.
W modelach uczenia maszynowego algorytm jest trenowany poprzez dostarczanie mu dużej ilości danych tekstowych. Dane te są wstępnie oznaczone odpowiednimi klasyfikatorami.
Inżynier musi również upewnić się, że dane szkoleniowe są dokładne i wolne od uprzedzeń. W przeciwnym razie model uczenia maszynowego przejmie te złe nawyki i doprowadzi do niedokładnych wyników.
Dzięki ciągłemu dostarczaniu wstępnie oznaczonych danych, model uczenia maszynowego będzie w stanie automatycznie przewidywać i klasyfikować przyszłe dane wejściowe z najwyższą dokładnością. W rezultacie można łatwo skalować analizę tekstu uczenia maszynowego i uzyskać korzyści skali.
Modele uczenia maszynowego wykorzystują również algorytmy Naive Bayes (metoda probabilistyczna) i głębokie uczenie się w celu zwiększenia dokładności analizy. Tak więc, im więcej trenujesz model uczenia maszynowego, tym lepszy staje się on w eksploracji tekstu dużych zbiorów danych.
Jednak początkowa inwestycja i ciągłe szkolenie modeli uczenia maszynowego może wymagać dużych zasobów. Nie wspominając już o mocy obliczeniowej wymaganej do uruchomienia algorytmów uczenia maszynowego. Podawanie niedokładnych lub stronniczych zestawów danych może również wpływać na wyniki analizy tekstu.
Hybrydowe modele analizy tekstu łączą w sobie najlepsze cechy zarówno modeli opartych na regułach, jak i modeli uczenia maszynowego. Łącząc różne algorytmy oparte na regułach i algorytmy uczenia maszynowego, model analizy tekstu może generować najdokładniejsze wyniki.
Podczas gdy modele hybrydowe zapewniają najdokładniejsze wyniki, wiążą się one również z największymi początkowymi kosztami inwestycji i utrzymania.
Analiza tekstu to metodyczny proces gromadzenia, przetwarzania i prezentowania przydatnych informacji z ogromnych ilości danych tekstowych. Chociaż różne modele podchodzą do tego procesu w różny sposób, ogólne etapy analizy tekstu pozostają takie same:
Zanim maszyna do analizy tekstu będzie mogła cokolwiek przeanalizować, musi najpierw uzyskać dane wejściowe w postaci danych tekstowych. Te dane tekstowe mogą być nieustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane lub ustrukturyzowane.
Nieustrukturyzowane dane tekstowe odnoszą się do wszystkich słów, które można zebrać online, a które nie zostały zorganizowane w żadne etykiety. Na przykład komentarze w mediach społecznościowych, wiadomości tekstowe i całe dokumenty. O nieustrukturyzowanych danych można myśleć jako o nieuporządkowanych, "dzikich" danych, które nie zostały zorganizowane.
Z drugiej strony, ustrukturyzowane dane tekstowe odnoszą się do tekstów, które zostały uporządkowane według określonych parametrów. Dane te zostały już oznaczone i są starannie przechowywane w odpowiednich folderach. Typowe biznesowe przykłady ustrukturyzowanych danych obejmują transakcje sprzedaży, szczegóły logowania i informacje demograficzne.
Wszystkie te dane tekstowe można gromadzić ze źródeł wewnętrznych i zewnętrznych. Źródła wewnętrzne odnoszą się do gromadzenia danych z baz danych w organizacji i jej systemach. Z kolei zewnętrzne źródła danych pochodzą z dowolnego miejsca poza organizacją.
Można również wykorzystać gromadzenie danych Interfejsy API do swojego stosu, aby przyspieszyć procesy robocze. Interfejsy API to w zasadzie integracje które można zaprogramować w innych aplikacjach i które umożliwiają zbieranie danych tekstowych z tych aplikacji.
Dane wewnętrzne odnoszą się do wszelkie dane pobierane z organizacji użytkownika. Obejmuje to wszelkie aplikacje komputerowe, dokumenty, systemy i działy. Wewnętrzne dane tekstowe są doskonałym punktem wyjścia do gromadzenia danych ze względu na ich natychmiastową dostępność i opłacalność.
Możesz zbierać wewnętrzne dane z oprogramowania CRM, wiadomości e-mail, raportów analitycznych posiadanych mediów, oprogramowania do zarządzania wiedzą i innych działów w organizacji. Przeszukaj swoją organizację w poszukiwaniu wszelkich dokumentów (fizycznych i cyfrowych), raportów, opinii z ankiet i wszelkich innych nośników, których używasz do przechowywania informacji tekstowych.
Wewnętrzne źródła danych tekstowych mogą zawierać nieodkryte informacje o klientach, ale często są ukryte w silosach. Na przykład, zespół obsługi klienta może mieć cenne informacje zwrotne od klientów, które można wykorzystać do przeprowadzenia analizy tekstu.
Zalety wewnętrznych danych tekstowych:
✅ Łatwo dostępne
✅ Mniejsze koszty
✅ Bardziej szczegółowe i istotne dla organizacji
Wady wewnętrznych danych tekstowych:
Mniejszy rozmiar próby
Może być przestarzały
Dane zewnętrzne odnoszą się do danych pochodzących z dowolnego miejsca poza organizacją. Obejmuje to media społecznościowe, recenzje produktów, treści generowane przez użytkowników, zbiory danych typu open source i inne strony internetowe.
Zasadniczo dostępna jest nieskończona ilość zewnętrznych danych tekstowych - za każdym razem, gdy ktoś publikuje komentarz w mediach społecznościowych, tworzone są zewnętrzne dane tekstowe.
Największą zaletą danych zewnętrznych jest ich ilość. Można uzyskać duże ilości danych tekstowych do trenowania modelu analizy tekstu.
Należy jednak upewnić się, że dane te są dokładne i pochodzą z wiarygodnych źródeł. W przeciwnym razie analiza tekstu przyniesie niedokładne wyniki, a co za tym idzie, błędne decyzje.
Możesz także zintegrować interfejsy API gromadzenia danych z platformami mediów społecznościowych, takimi jak Instagram, Twitter i Facebook. Interfejsy API pozwolą ci szybko wyodrębnić dane tekstowe, takie jak komentarze, biografie profili itp.
Zalety zewnętrznych danych tekstowych:
✅ Ogromne dostępne kwoty
✅ Możliwość porównywania danych historycznych w czasie
✅ Dostępne interfejsy API ułatwiające zbieranie danych
Wady zewnętrznych danych tekstowych:
Mogą być niedokładne i/lub nieaktualne.
Droższe i bardziej czasochłonne
Model eksploracji tekstu nie może analizować nieprzetworzonych surowych danych. Surowe dane tekstowe zawierają szumy, takie jak interpunkcje, słowa stop i znaki w różnych przypadkach.
Dla nas nadawanie sensu tym elementom jest zdroworozsądkowe, ale maszyna może nie interpretować tekstu w sensowny sposób. Aby ułatwić maszynie zrozumienie surowych danych tekstowych, musi ona najpierw przetworzyć dane przy użyciu różnych technik NLP:
Tokenizacja to proces dzielenia surowych danych tekstowych na mniejsze jednostki, które nazywamy tokenami. Jest to również kluczowy aspekt wstępnego przetwarzania tekstu w analizie tekstu i innych modelach NLP.
Dzielenie całych dokumentów tekstowych na tokeny ułatwia maszynie analizę. Nie różni się to od sposobu, w jaki ludzie przetwarzają tekst. Na przykład, łatwiej jest przetrawić ten artykuł na blogu, dzieląc go na rozdziały, w porównaniu do przeglądania wszystkiego naraz.
W zależności od zadania, możemy tokenizować tekst według słów (tokenizacja słów) lub według zdań (tokenizacja zdań). Oto przykład tego, jak wygląda tokenizacja słów dla "Tokenizacja to proces dzielenia surowych danych tekstowych na mniejsze jednostki."
['tokenization', 'is', 'the', 'process', 'of', 'breaking', 'down', 'raw', 'text', 'data', 'into', 'smaller', 'units'].
Znaczenie zdania jest określane przez jego słowa i sposób, w jaki są one ze sobą powiązane, tj. reguły gramatyczne. Tokenizacja pomaga w tym procesie, umożliwiając maszynie interpretowanie poszczególnych tekstów, ich definicji i sposobu, w jaki tworzą znaczenie całego zdania.
Częścią tego procesu interpretacji jest tagowanie części mowy (tagowanie POS). Części mowy to kategorie leksykalne przypisane do każdego słowa w słowniku. Na przykład rzeczowniki, przymiotniki, czasowniki, spójniki itd.
Oznaczanie części mowy do każdego tokena jest przydatne do zrozumienia semantycznego związku między każdym słowem. Tagowanie POS pomaga również w innych zadaniach analizy tekstu, takich jak rozpoznawanie encji nazwanych (np. Kalifornia = lokalizacja).
Po podzieleniu zdań na tokeny i oznaczeniu ich odpowiednich części mowy, maszyna do analizy tekstu określi strukturę składniową. Mówiąc prościej, struktura składniowa to sposób, w jaki ciągi słów w zdaniu odnoszą się do siebie nawzajem.
Modele analizy tekstu (i NLP) często tworzą drzewo parsowania do reprezentowania tych relacji między każdym tokenem. To drzewo parsowania jest przydatne do określania semantyki (znaczenia) zdania.
Innymi słowy, pomaga komputerowi zrozumieć wywnioskowane znaczenia wiadomości, tak jak zrobiłby to człowiek. Ten krok jest ważny, ponieważ słowa mają różne definicje i zmieniają się w zależności od kontekstu i regionalnych dialektów.
Dla przykładu, natychmiast rozumiemy znaczenie "jabłko spadło na Apple" poprzez interpretację tego, co "jabłko" i "Apple" oznacza. Parsowanie jest w zasadzie sposobem maszyny na zrobienie tego samego.
Innym ważnym aspektem sprawiania, by model analizy tekstu rozumiał dane tekstowe, jest lematyzacja i stemming. Lematyzacja i stemming polegają na prześledzeniu słowa do jego podstawowej formy. Niemniej jednak, istnieje niewielka różnica w podejściu do obu metod.
Stemming usuwa tylko przedrostki, przyrostki i infiksy słowa. Są to "przed", "-ing", oraz "-ed" słowa. Jednak stemming ślepo przycina te afiksy bez uwzględnienia morfologii słowa, co czasami prowadzi do przerażających rezultatów.
Z drugiej strony, lematyzacja bierze pod uwagę morfologię słowa (sposób, w jaki słowo jest tworzone w oparciu o jego etymologię) podczas śledzenia jego formy źródłowej (zwanej również lematem).
Oto przykład ilustrujący różnicę między lematyzacją a stemmingiem:
Stopwords odnoszą się do popularnych słów, które wnoszą niewiele informacji semantycznych do całego zdania. Na przykład, a, w, na, jestitp. Eliminując stopwords, maszyna może skupić się na ważniejszych słowach tekstu i zapewnić dokładniejsze analizy.
Podczas gdy stopwords są pomocne w czyszczeniu zbiorów danych tekstowych, konkretne stopwords do usunięcia są w dużej mierze zależne od danego zadania. Usuwanie słów stop jest również przydatne do filtrowania spamu i analizy nastrojów.
Zadania te nie potrzebują tych dodatkowych słów i mogą korzystać z mniejszego zbioru danych w celu szybszej i dokładniejszej analizy.
Normalizacja tekstu odnosi się do standaryzacji odmian słowa w jedną formę. Istnieje wiele sposobów na wyrażenie terminu, zwłaszcza w Internecie. Jednym z powszechnych sposobów jest skracanie słów, na przykład pisanie "jutro" jako "tmrw".
Podczas gdy oba terminy mają to samo znaczenie, różne pisownie mogą być rejestrowane jako różne rzeczy w algorytmie, co skutkuje różnymi wynikami analizy.
Niektóre terminy wymagające standaryzacji obejmują liczby (jeden, 1), symbole (i, &), pieniądze ($, USD, dolary) i skróty (dlaczego, y). Normalizacja tekstu jest bardzo ważna w dziedzinie klinicznej, ponieważ różni lekarze różnie odbierają teksty kliniczne.
Obniżanie wielkości liter jest częścią normalizacji tekstu i obejmuje konwersję wszystkich wielkich liter na małe. Większość małych liter jest wykonywana dla nazwanych jednostek, takich jak konwersja "Kanada" w "Kanada". Obniżanie wielkości liter i normalizacja tekstu upraszczają proces analizy tekstu, a tym samym poprawiają wyniki końcowe.
Ekstrakcja tekstu i klasyfikacja tekstu to dwa duże podtematy, które mają swoje własne niuanse i techniki. Ogólnie rzecz biorąc, ekstrakcja tekstu odnosi się do technik uczenia maszynowego w celu wyodrębnienia ważnych terminów lub fraz.
Jednym z takich zadań jest identyfikacja nazwanych podmiotów, takich jak marki i osoby. Rozpoznawanie nazwanych podmiotów jest powszechnym zadaniem przetwarzania języka naturalnego, ponieważ zasadniczo mówi ci, jaki temat jest najważniejszy.
Nie musisz tylko identyfikować nazwanych jednostek; konkretne słowo, które chcesz wyodrębnić, zależy od potrzeb Twojej organizacji. Inne słowa, które można wyróżnić, obejmują aspekty produktu (np. rozmiar, cena, marka)).
Z drugiej strony, klasyfikacja tekstu odnosi się do kategoryzacji wyodrębnionego tekstu według predefiniowanych tagów. Na przykład, "Elon Musk" można sklasyfikować jako "Ludzie". Możesz również dostosować te tagi do swoich potrzeb, na przykład według sentymentu (pozytywny, neutralny, negatywny) lub według intencji (zainteresowany, spam, zapytanie itp.).
Po przetworzeniu danych przez model analizy tekstu, wizualizuje on kluczowe informacje w określony sposób. Sposób prezentacji informacji zależy od konkretnego oprogramowania do analizy tekstu.
Typowe sposoby, w jakie oprogramowanie do analizy tekstu przedstawia kluczowe informacje, obejmują chmury słów i wykresy nastrojów. W tym przypadku Speak pokazuje użytkownikom ogólny sentyment danych tekstowych i dominujące tematy na pierwszy rzut oka.
Nasz interaktywny pulpit nawigacyjny umożliwia również dostosowanie kategoryzacji spostrzeżeń do własnych potrzeb. Co więcej, nasza scentralizowana baza danych umożliwia wyszukiwanie dowolnego słowa kluczowego lub tematu we wszystkich mediach i typach mediów, czy to audio, wideo czy tekstowych.
Ogólnie rzecz biorąc, nasza biblioteka multimediów nie tylko dokładnie wyodrębnia kluczowe informacje, ale jest również zoptymalizowana pod kątem możliwości wyszukiwania w celu zwiększenia wydajności operacyjnej, dostępności i obniżenia kosztów.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak możesz przenieść swoją organizację na wyższy poziom dzięki analizie tekstu, skontaktuj się z nami pod adresem success@speakai.co lub zarejestruj się w naszym 7-dniowy okres próbny bez konieczności posiadania karty kredytowej.
Eksploracja tekstu to maszyna, która dostarcza organizacji cennych danych. Jednak informacje są przydatne tylko wtedy, gdy są dokładnie interpretowane i wykorzystywane we właściwy sposób. Interpretacja danych jest sama w sobie szerokim tematem z wieloma technikami i studiami przypadków.
Niedokładna interpretacja danych z badań rynkowych może skutkować kosztownymi błędami. Coors, uznany gracz w branży piwowarskiej, wprowadziła Rocky Mountain Sparkling Water w 1990 roku. W tamtym czasie woda butelkowana była modnym produktem, więc warto było to wykorzystać.
Coors uważał, że pozostawiając swoje logo na opakowaniach wody butelkowanej, może wykorzystać reputację swojej marki do zwiększenia sprzedaży.
Oczywiście ludzie byli zdezorientowani i zaniepokojeni prowadzeniem pojazdu po spożyciu produktu, który kojarzył im się z piwem.
Być może gdyby Coors miał możliwość wykorzystania narzędzi do analizy tekstu w tamtym czasie, aby lepiej zbadać korelację tekstową międzyCoors', 'piwo', oraz 'woda', mogliby wprowadzić niesamowity produkt, a nie taki, który wkrótce potem został wycofany.
Eksploracja tekstu wykorzystuje maszyny NLP do przetwarzania i wydobywania informacji z dużych ilości nieustrukturyzowanych danych tekstowych. Pomimo tego, że jest to dość nowa innowacja, wiele organizacji coraz częściej stosuje eksplorację tekstu w swoich działaniach.
Niezależnie od branży, w której działają organizacje, istnieje 5 powtarzających się tematów dotyczących korzyści płynących z eksploracji tekstu:
Bez względu na to, jak dobrze wyszkolisz swoich badaczy, z pewnością wystąpią błędy ludzkie. Błędy te są jeszcze większe, gdy towarzyszą im czynniki takie jak stres emocjonalny, rozproszenie uwagi i zmęczenie.
Komputery również nie są doskonałe, ale są znacznie bardziej niezawodne w analizowaniu ciągłego przepływu danych. Jednym z głównych powodów jest to, że maszyny nie są ograniczone przez wspomniane wcześniej ludzkie ograniczenia.
Narzędzia do analizy tekstu są zatem skuteczne w sytuacjach, w których błędy mogą prowadzić do kosztownych konsekwencji. Przykładem może być analiza danych tekstowych w branży opieki zdrowotnej, gdzie jedna niedokładna diagnoza może skutkować utratą życia.
Zautomatyzowana analiza tekstu może przetwarzać więcej danych z większą prędkością niż badacze. Pozwala to osiągnąć korzyści skali, zwiększyć zyski i poprawić zwrot z inwestycji.
W tym celu wielu badaczy wykorzystuje analizę tekstu do przetwarzania i identyfikowania wzorców z setek formularzy opinii.
Z tego samego powodu zwiększona wydajność otwiera możliwość skalowania działalności. Biorąc pod uwagę ogromną ilość dostępnych nieustrukturyzowanych danych tekstowych, analiza wszystkich tych danych może zająć zespołowi ludzkich badaczy kilka miesięcy, a nawet lat.
Z kolei narzędzia do analizy tekstu mogą przetwarzać setki dokumentów tekstowych w ciągu jednego dnia. Ponieważ organizacje mogą teraz analizować tę samą ilość korpusu w rekordowym tempie, mogą teraz zwiększyć swoje wysiłki badawcze i drastycznie poprawić produktywność.
Dzięki postępom w NLP, sztucznej inteligencji i analizie tekstu możemy teraz efektywnie gromadzić i przetwarzać ogromne ilości danych. W tamtych czasach sama ilość nieustrukturyzowanych danych oznaczała, że zebranie ich wszystkich było prawie niemożliwe, nie mówiąc już o ich analizie w celu uzyskania wglądu.
Co więcej, ilość nieustrukturyzowanych danych rośnie dzięki rosnącej liczbie użytkowników Internetu i mediów społecznościowych. Analityka tekstu i uczenie maszynowe są kluczem do uzyskania dostępu do tych stale rosnących danych i przekształcenia ich w przydatne informacje.
Analiza tekstu pozwala nam odkrywać wzorce w dokumentach tekstowych, które mogą nie być oczywiste na pierwszy rzut oka. Co więcej, sama ilość dokumentów tekstowych do przetworzenia zwiększa szum i utrudnia identyfikację jakichkolwiek podstawowych trendów.
Na przykład analiza tekstu pozwala nam wyodrębnić dominujące słowa kluczowe w dokumencie tekstowym. Dzięki tym informacjom można podejmować bardziej świadome decyzje i skuteczniej zaspokajać potrzeby klientów.
Analizę tekstu można przeprowadzić za pomocą wielu metod i technik. Różne organizacje wykorzystują różne techniki w zależności od swoich potrzeb. Każde oprogramowanie do analizy tekstu zapewnia również różne funkcje.
Oczywiście, bardziej zaawansowane narzędzia są droższe, więc przed wykupieniem subskrypcji jakiejkolwiek usługi należy najpierw ocenić swoje potrzeby. Aby dać ci lepsze wyobrażenie o tym, jak wykorzystać analizę tekstu w twojej organizacji, pokażemy ci pięć typowych technik analizy tekstu, którymi są:
Analiza sentymentu to proces analizowania dokumentu tekstowego i określania jego polaryzacji (pozytywnej, neutralnej, negatywnej). Analizę nastrojów można również wykorzystać do rozpoznawania emocji na podstawie danych tekstowych. Emocje te mogą być szczęśliwy, smutny, złylub niepewny.
Analiza sentymentu jest również najpopularniejszą techniką stosowaną w analizie tekstu i często towarzyszy sobie nawzajem ze względu na ich podobną naturę. Analizując sentyment korpusu tekstowego, można zagłębić się w podstawowe znaczenia wiadomości i dowiedzieć się dlaczego powiedzieli.
Rozpoznawanie nazwanych jednostek odnosi się do wykrywania nazwanych jednostek i oznaczania ich zgodnie z ich odpowiednimi kategoriami. Na przykład kategoryzowanie "Tom Cruise" jako "Ludzie" i "Waszyngton" jako "Miejsce".
Jedną z zalet rozpoznawania encji nazwanych jest to, że pozwala szybko przypisać temat do dokumentu tekstowego, takiego jak artykuły na blogu. Aby to zilustrować, powtarzające się encje (np, Michael Jordan) wskazują na zainteresowanie określonym tematem (np, koszykówka, NBA).
Publikacje informacyjne i witryny e-commerce już wykorzystują tę technologię do dostarczania odpowiednich rekomendacji produktów. W rzeczywistości McKinsey poinformował, że Rekomendacje Amazona napędzają do 35% jego sprzedaży.
Aby lepiej zrozumieć, jak działa analiza sentymentu i NER, wypróbuj nasze narzędzia do analizy tekstu poniżej!
Podobne do NER, Analiza tematyczna obejmuje identyfikację powtarzających się słów i powiązanych z nimi kategorii. Następnie algorytm przypisze temat do tych danych tekstowych.
Weźmy na przykład koszykówkę, powtarzające się wzmianki o koszykarzach i powiązanych terminach wskazują, że tekst mówi o koszykówce.
Analiza tematów pokazuje ważne obszary, na których powinieneś się skupić. Powiedzmy, że jeśli klienci często wspominają o obsłudze klienta, to znak, że być może powinieneś ulepszyć swój CRM!
Analiza tematów zapewnia również wgląd w działania, zainteresowania i opinie klientów (AIO). Wyposażony w te dane, możesz następnie tworzyć skuteczniejsze strategie marketingowe, które są ukierunkowane na ich tematy.
Inne zastosowania analizy tematycznej obejmują oznaczanie kategorii przychodzących wiadomości (np. spam), co jest pomocne w e-mail marketingu i obsłudze klienta.
Częstotliwość słów jest prostą techniką analizy tekstu i zasadniczo identyfikuje liczbę słów dla słowa lub nazwanej jednostki. Oczywiście słowo, które jest często powtarzane, oznacza większe znaczenie.
Znane również jako grupowanie tekstu, Grupowanie słów obejmuje porządkowanie słów, które często pojawiają się obok siebie. Typowe przykłady obejmują grupowanie "dobry", "zły", oraz "obsługa klienta".
Grupowanie wyrazów umożliwia szybkie odfiltrowanie ważnych zagadnień z dużej ilości danych tekstowych, co pozwala zaoszczędzić czas i wysiłek.
Krótko podsumowując: analityka tekstu odnosi się do automatycznego przetwarzania dużych ilości nieustrukturyzowanych danych tekstowych w sposób szybki i wydajny. Analityka tekstu obejmuje różne techniki, w tym analizę nastrojów, rozpoznawanie nazwanych jednostek, analizę tematów i częstotliwość słów.
Ale jak dokładnie można zastosować analizę tekstu w oparciu o konkretne potrzeby? Aby dać ci lepszy pomysł, przedstawimy sześć zastosowań analizy tekstu, które są następujące:
Prowadzenie konta w mediach społecznościowych jest męczące i wiąże się z analizą danych, odpowiadaniem na wiadomości, śledzeniem trendów, tworzeniem treści i tak dalej. Zadania te są ważne, ale utrudniają skalowanie działań SMM, zwłaszcza w przypadku rozszerzania ich na różne sieci społecznościowe.
Dzięki analizie tekstu można zautomatyzować niektóre z tych zadań, takie jak gromadzenie danych i monitorowanie marki. Ponieważ media społecznościowe są wypełnione nieustrukturyzowanymi danymi tekstowymi, można je łatwo wydobywać w celu uzyskania wszelkiego rodzaju spostrzeżeń.
Można na przykład wyodrębniać i analizować tweety w celu określenia popularnych tematów lub słów kluczowych. Po znalezieniu klastra tematycznego można opracować strategie treści wokół nich i zwiększyć zaangażowanie.
Analitykę tekstową można również wykorzystać do zarządzania reputacją i monitorowania marki. Problemy z klientami są łatwe do rozwiązania, ale pozostawione bez kontroli mogą przekształcić się w kryzys PR i kosztować miliony dolarów i wartość życiową klienta.
Dzięki narzędziom do analizy tekstu można szybko zidentyfikować negatywne komentarze w mediach społecznościowych i natychmiast się do nich odnieść. Jednocześnie można również wykorzystać pozytywne komentarze, aby poprawić doświadczenia klientów z marką.
Sukces Twojej organizacji jest bezpośrednio skorelowany z tym, jak dobrze rozumiesz swoich klientów.
Nie chodzi tylko o ich dane demograficzne i psychograficzne, musisz dokładnie zrozumieć, co konsumenci myślą o Twojej marce i ofercie rynkowej. W tym miejscu pojawia się Voice of Customer.
Voice of Customer odnosi się do tego, co klienci mówią o Twoich produktach i usługach. Mówiąc dokładniej, chodzi o zrozumienie ich doświadczeń, oczekiwań i preferencji.
Istnieje wiele sposobów gromadzenia VOC, z których najczęstsze to media społecznościowe, ankiety, e-maile i zachowania zakupowe. Źródła te zapewniają bogactwo danych i są łatwo dostępne.
Jednak samo zbieranie informacji nie jest wystarczające - dane muszą zostać przekształcone w spostrzeżenia, aby były przydatne. Analityka tekstu i analiza nastrojów pozwalają na głębsze poznanie dlaczego konsumenci rozmawiają na określony temat.
Analiza tekstu pozwala zidentyfikować dominujące słowa kluczowe i tematy ze zbioru danych. Następnie, korzystając z narzędzi do analizy sentymentu, można określić, co klienci myślą na ten temat. Na przykład zidentyfikowanie, że klienci mają negatywny sentyment do ceny produktu.
Po tym, jak analiza tekstu wskaże obszary wymagające poprawy, można skupić na nich swoje zasoby.
Badania rynku idą w parze z odkrywaniem VOC. Gromadzenie danych jest ogromną częścią proces badania rynku i wymaga znacznej wielkości próby. W przeciwnym razie po prostu nie będzie wystarczających danych do podejmowania decyzji.
Jednocześnie ilość danych do przeanalizowania może być przytłaczająca dla człowieka. Modele analizy tekstu mogą przetwarzać setki zestawów danych tekstowych i identyfikować trendy i wzorce.
W rezultacie badacze mogą uzyskać całościowy przegląd tego, co mówią klienci i usprawnić podejmowanie decyzji.
Możesz także wykorzystać analizę tekstu w badaniach konkurencji, analizując to, co mówią o nich ich klienci. Czy mają luki w obsłudze klienta? A może nie spełniają pewnych potrzeb klientów?
Wszystkie te informacje mają kluczowe znaczenie dla ulepszenia strategii biznesowej i mogą być decydującym czynnikiem między Tobą a Twoją konkurencją.
Pozyskiwanie wysokiej jakości leadów może być czasochłonne i często jest najtrudniejszą częścią procesu generowania leadów. Trzeba między innymi tworzyć zimne kanały, spotykać się z potencjalnymi klientami i identyfikować źródła potencjalnych klientów.
W rezultacie cenny czas jest marnowany na zadania administracyjne, co z kolei wpływa na wyniki finansowe. Modele analizy tekstu zautomatyzują wszystkie proste zadania i usprawnią procesy lejka sprzedażowego.
Na przykład oznaczanie zdań w transkrypcjach rozmów i analizowanie znaczenia tych oznaczonych terminów. Jeśli nieudane perspektywy mają korelację z, powiedzmy, pewnością, to nadszedł czas, aby się temu przyjrzeć.
Inne sposoby pozyskiwania potencjalnych klientów obejmują media społecznościowe - najpopularniejszą aplikację do analizy tekstu. Wystarczy uruchomić model analizy tekstu poprzez wiadomości w mediach społecznościowych i wybrać te, które wyrażają zamiar zakupu. Następnie możesz skoncentrować swoje wysiłki na tych wysokiej jakości potencjalnych klientach, zamiast po prostu dzwonić do nich na zimno.
Model analizy tekstu można nawet uruchomić za pośrednictwem CRM, aby lepiej obsługiwać istniejących klientów. Na przykład poprzez identyfikację wzorców wśród niezadowolonych i zadowolonych klientów.
Praca w służbie zdrowia jest jedną z najtrudniejszych nie tylko ze względu na wymaganą wiedzę, ale także wysiłek związany z dokumentowaniem, organizowaniem i sortowaniem danych tekstowych.
Począwszy od dokumentacji medycznej pacjenta, dokumentacji diagnostycznej, zapisów transkrypcji - liczba dokumentów tekstowych tworzonych każdego dnia jest nie do opanowania.
Na szczęście, podobnie jak w przypadku wszystkich danych tekstowych, można uruchomić model analizy tekstu. Otwiera to świat korzyści, ponieważ pracownicy służby zdrowia mogą zautomatyzować zadania, pozwalając im spędzać więcej czasu z pacjentami.
Jednym z zastosowań analizy tekstu w opiece zdrowotnej jest wykorzystanie NER do klasyfikowania określonych terminów według ich kategorii, takich jak "insulina" i "leczenie". Możesz dostosować te terminy i ich kategorie do swoich konkretnych potrzeb.
Oprócz celów administracyjnych, analiza tekstu zapewnia również całościowy wgląd w stan zdrowia pacjenta. Podkreślając wzorce w dokumentacji medycznej, można następnie zapewnić dokładniejszą diagnozę dla przyszłych pacjentów.
Nauczyciele mogą czerpać korzyści z analizy tekstu poprzez zwiększenie wydajności operacyjnej. Instytucje edukacyjne wykorzystują ogromne ilości danych tekstowych, takich jak arkusze egzaminacyjne, opinie uczniów, e-maile, harmonogramy, rejestry uczniów itp.
Jednym z zastosowań jest uruchomienie modelu analizy tekstu w formularzach opinii studentów oraz identyfikacja trendów i wzorców. Znajdując kluczowe obawy i zajmując się nimi, będziesz w stanie zwiększyć wskaźniki odpowiedzi na ankiety i ostatecznie zatrzymać studentów.
Studenci również mogą czerpać korzyści z analityki tekstu, zwłaszcza ci na studiach wyższych. Studenci studiów magisterskich i doktoranckich pracujący nad swoimi pracami dyplomowymi mogą być przytłoczeni dziesiątkami, a nawet setkami transkrypcji wywiadów.
Przeglądanie tych transkrypcji może zająć wiele godzin i spowodować zmęczenie. Dzięki narzędziom do analizy tekstu można szybko wyodrębnić kluczowe punkty z transkrypcji i wykorzystać je w pracy dyplomowej.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat analizy tekstu, przygotowaliśmy dla Ciebie listę przydatnych zasobów.
Te zasoby są świetne, jeśli chcesz poeksperymentować z tworzeniem własnego modelu analizy tekstu lub po prostu chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat.
Jeśli chcesz zbudować model analizy tekstu, powinieneś zapoznać się z Python NLTK i R. Są to jedne z najpopularniejszych języków programowania w analizie tekstu i NLP.
Ponieważ Python i R są jednymi z najpopularniejszych języków programowania, ich prężnie rozwijająca się społeczność stworzyła kompleksowy zestaw zasobów. Zasoby te obejmują samouczki wideo, zestawy danych, kursy online, fora i wiele innych.
Większość z tych zasobów jest nawet dostępna online za darmo! Innymi słowy, każdy może teraz nauczyć się przetwarzania języka naturalnego i analizy tekstu w zaciszu własnego domu.
Wszystko, czego potrzebujesz, to działający laptop, determinacja i kontynuowanie czytania naszych zalecanych zasobów dotyczących analizy tekstu.
Zalecamy zapoznanie się z tym samouczkiem dotyczącym analizy tekstu autorstwa Datacamp. Datacamp to platforma internetowa, na której można nauczyć się niemal wszystkiego o nauce o danych, a wiele z jej kursów zostało stworzonych z myślą o początkujących.
Jednym z takich samouczków jest Analiza tekstu dla początkujących przy użyciu NLTK. Chociaż analiza tekstu (i ogólnie nauka o danych) jest skomplikowanym tematem, ten samouczek dzieli temat na proste sekcje, które mogą zrozumieć nawet początkujący programiści.
Co więcej, samouczek zawiera kody, które można kopiować i wklejać, aby ułatwić postępy w nauce. Następnie, gdy już będziesz lepszy w analizie tekstu, możesz zastosować swoją nowo zdobytą wiedzę do rzeczywiste projekty realizowane przez Datacamp. Na przykład, eksploracja danych tekstowych z Jeopardy, teleturniej.
Modele analizy tekstu muszą być zasilane dużą liczbą precyzyjnych zestawów danych szkoleniowych. Algorytmy uczenia maszynowego uczą się w taki sam sposób jak ludzie: im więcej informacji konsumują, tym szybciej się poprawiają.
Polecamy tę wyselekcjonowaną listę kolekcji zbiorów danych przez UCI ICS, 25. miejsce w rankingu szkół licencjackich w dziedzinie informatyki w USA.
Na tej liście można znaleźć mnóstwo interesujących zbiorów danych, w tym recenzje filmów IMDb, recenzje produktów i recenzje Yelp. Należy pamiętać, że kolekcja jest tylko niewielkim przykładem wielu zestawów danych dostępnych online.
Zachęcamy do zapoznania się z większą liczbą zestawów danych z wiarygodnych źródeł (np, Kaggle, Github) lub nawet stworzyć własną!
Oprócz wspomnianych powyżej samouczków, dostępne są również kursy online i serie wideo, które pozwalają pogłębić wiedzę. Kursy te różnią się kosztami i wymaganiami wstępnymi.
Jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą tekstu, polecamy tę stronę Seria filmów na YouTube autorstwa Dave'a Langera z Data Science Dojo. Jest to kompleksowa lista odtwarzania 12 filmów, która obejmuje wszystko, od koncepcji wprowadzających po zaawansowane obliczenia matematyczne.
Możesz również wypróbować Kurs Udemy na temat uczenia maszynowego z wykorzystaniem Pythona i R. Kurs wymaga poświęcenia około 44 godzin czasu, a po jego ukończeniu przyznawany jest certyfikat. Co więcej, jest bardzo przystępny cenowo i można go rozwijać we własnym tempie.
Gdy już zdobędziesz podstawy uczenia maszynowego i NLP, możesz przejść do tej sekcji Kurs NLP prowadzony przez Stanford Online. Ponieważ klasyfikacja tekstu idzie w parze z przetwarzaniem języka naturalnego, nauka NLP będzie korzystna, zwłaszcza jeśli dążysz do kariery w nauce o danych.
Niemniej jednak, kurs Stanford Online ma pewne wymagania wstępne, które należy spełnić przed zapisaniem się na niego. Po ukończeniu kursu otrzymasz certyfikat, który możesz wykorzystać do wzmocnienia swojego CV.
Analiza tekstu to proces przekształcania dużych ilości nieustrukturyzowanego tekstu w dane ilościowe przed wyodrębnieniem z nich kluczowych informacji. Wykorzystuje ona powszechne techniki NLP, takie jak rozpoznawanie encji nazwanych i sentymentu, aby zapewnić przydatne informacje, które przyniosą korzyści Twojej organizacji.
W świetle ostatnich postępów technologicznych i trwającego Czwarta rewolucja przemysłowaAnalityka tekstu i modele uczenia maszynowego NLP są obecnie codziennymi rozwiązaniami stosowanymi przez organizacje. Świat marketingu stał się jeszcze bardziej intensywny, ponieważ firmy starają się znaleźć sposoby na prześcignięcie konkurencji.
Co więcej, ilość danych rośnie wraz z rozprzestrzenianiem się nowych platform mediów społecznościowych, takich jak TikTok, i poszerzaniem bazy użytkowników.
Biorąc pod uwagę wszystkie niewykorzystane nieustrukturyzowane dane online i dostępne narzędzia do analizy tekstu, jedno wydaje się pewne: skuteczna analiza danych jest teraz realną podstawową przewagą dla firm, aby wyróżnić się na tle konkurencji.
Rozpocznij 7-dniowy okres próbny z 30 minutami bezpłatnej transkrypcji i analizy AI!
Jak transkrybować nagranie na tekst Nasze narzędzie do transkrypcji bez kodu umożliwia konwersję nagrania audio na tekst w zaledwie dwóch krokach. Znajdź
Jak transkrybować wideo z YouTube Nie musisz konwertować wideo z YouTube na mp4, aby je transkrybować. Wystarczy przesłać adres URL do Speak
Jak transkrybować audio i wideo na tekst w 2 minuty (przewodnik 2022) Dowiedz się, jak transkrybować audio i wideo na tekst za pomocą Speak Ai
Czym jest przetwarzanie języka naturalnego: The Definitive Guide Przetwarzanie języka naturalnego to obszerna dziedzina zajmująca się badaniem, w jaki sposób komputery mogą dokładnie zrozumieć język ludzki i
Wszystko o analizie nastrojów: The Ultimate Guide Być może słyszałeś już wcześniej o analizie sentymentu, ale czym dokładnie ona jest i dlaczego organizacje są tak
Prosty przewodnik po tym, jak przeprowadzić badania rynku w 2021 r. Poznaj kilka prostych kroków, które pomogą Ci rozpocząć badania rynku,
Przez ograniczony czas, zapisz 93% na w pełni obciążonym planie Speak. Rozpocznij 2025 rok z najlepiej ocenianą platformą AI.
Polski 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi