A análise de texto é um aspecto importante do processamento de linguagem natural e envolve a extração automática de insights de grandes quantidades de dados de texto não estruturados.
Como a análise de texto utiliza mais o aprendizado de máquina do que o trabalho humano, há muitas aplicações para organizações de praticamente todos os setores.
A análise de texto também é comumente associada a transcrição de dados ferramentas para processos de trabalho contínuos. Primeiro, a ferramenta de transcrição de dados converte gravações de áudio de pesquisa qualitativa em transcrições de texto. Em seguida, a ferramenta de análise de texto processará o conjunto de dados e destacará os tópicos ou sentimentos recorrentes.
Dito isso, estudos mostram que apenas 18% das organizações estão tirando proveito de dados não estruturados o que é significativo, pois até 90% de todos os dados não são estruturados. Em outras palavras, há uma grande oportunidade para você capitalizar essa riqueza de dados inexplorados e se destacar dos concorrentes.
Por mais poderosa que seja a análise de texto, um funcionário é tão bom quanto sua ferramenta ou, especificamente, quanto seu domínio da ferramenta em questão.
Se quiser aproveitar efetivamente a análise de texto, você deve primeiro entender seu funcionamento interno: o que é a análise de texto, como ela funciona e como você pode aproveitar a análise de texto para sua organização.
A análise de texto usa técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) para analisar rapidamente partes de dados de texto. Esses dados de texto não estruturados, semiestruturados e estruturados são apresentados de várias formas.
Mensagens de mídia social, pesquisas de marketing, análises de produtos e e-mails são exemplos de dados de texto úteis.
Por meio da análise de texto, as organizações podem processar e extrair insights acionáveis de grandes quantidades de dados de texto.
Isso é importante, pois a análise de texto é uma maneira consistente e eficiente de minimizar erros e preconceitos dos pesquisadores.
As informações específicas a serem extraídas dependem de suas necessidades. Alguns exemplos de casos de uso de análise de texto incluem a classificação de e-mails de spam, a identificação de tópicos predominantes e o monitoramento da reputação da marca.
As pessoas costumam usar os termos mineração de texto e análise de texto A mineração de texto e a análise de texto são sinônimos, pois ambas compartilham o mesmo significado. A mineração de texto e a análise de texto estão relacionadas à extração de informações de grandes volumes de dados de texto e, em seguida, à conversão dessas informações em insights acionáveis.
Nesse sentido, análise de texto e análise de texto ambos compartilham o mesmo objetivo de analisar dados de texto não estruturados. No entanto, há pequenas diferenças entre os dois termos. Essencialmente, a análise de texto envolve análise qualitativa, enquanto A análise de texto envolve resultados quantitativos.
Por exemplo, a análise de texto de mensagens de mídia social reunirá todos esses dados não estruturados e os classificará em categorias. O modelo de análise de texto pode criar um gráfico para visualizar a frequência com que palavras específicas ocorrem e suas tendências de sazonalidade.
Em seguida, o gerente realizará uma análise de texto e identificará quais mensagens de mídia social resultaram em resultados positivos ou negativos e o que pode ser feito a respeito.
Os modelos de análise de texto (ou análise de texto) geralmente combinam análise de texto e análise de texto, tornando suas diferenças insignificantes. Portanto, para evitar confusão, vamos nos referir à análise de texto e à análise de texto como a mesma coisa.
O mais importante é entender como os modelos de análise de texto funcionam e como você pode aplicá-los para aumentar os resultados de sua organização.
A mineração de texto utiliza técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para extrair insights de dados de texto. Embora as três técnicas se sobreponham com frequência no campo da ciência de dados, todas elas têm significados e focos diferentes.
Essencialmente, a análise de texto envolve a utilização de máquinas para processar dados de texto não estruturados em escala. Ao processar os dados de texto, os modelos de análise de texto utilizarão técnicas de PNL para produzir resultados precisos.
Uma dessas técnicas de PNL é a marcação das classes gramaticais de uma frase, o que será útil para análises posteriores.
As organizações também treinarão continuamente os algoritmos de mineração de texto alimentando grandes volumes de texto. Por meio de treinamento e alimentação constantes de dados de texto, o algoritmo melhorará sua precisão de análise de texto e acompanhará a evolução da linguagem.
O processo de análise de texto utiliza uma mistura de processamento de linguagem natural (PLN) e métodos de aprendizado de máquina. Por isso, você deve ter experiência em PLN e aprendizado de máquina para criar um modelo eficaz de análise de texto.
Existem alguns tipos de modelos de análise de texto, incluindo modelos baseados em regras, de aprendizado de máquina e híbridos. Essas abordagens afetarão o processo geral de análise de texto e o nível de envolvimento humano.
A abordagem mais comum na análise de texto e em outros modelos de NLP é a abordagem baseada em regras. Antes mesmo de criar um algoritmo de análise de texto, você deve primeiro criar uma lista de regras. Nessas listas (ou conjuntos de dados), você documenta manualmente a associação entre uma palavra e uma tag.
O algoritmo de análise de texto processará pedaços de texto e classificará as palavras de acordo com essas regras predeterminadas. A forma como você categoriza os textos depende das necessidades de sua organização.
Por exemplo, você pode atribuir uma tag de spam a determinados emojis ou palavras em um e-mail. Outro caso de uso de classificação de texto é atribuir negativo a palavras como ruim, terrívele terrível.
Os modelos baseados em regras são simples e mais fáceis de criar do que os modelos de aprendizado de máquina. Além disso, há uma coleção de conjuntos de dados de código aberto on-line que você pode baixar e implementar em sua máquina de análise de texto gratuitamente.
No entanto, a análise de texto baseada em regras pode produzir resultados imprecisos ao processar frases ambíguas. Por exemplo, frases que contêm sarcasmo, dialetos, memes e o contexto da mensagem. Além disso, é mais difícil adicionar novas regras ao algoritmo, o que dificulta o dimensionamento em comparação com as alternativas de aprendizado de máquina.
Nos modelos de aprendizado de máquina, você treina o algoritmo alimentando-o com uma grande quantidade de dados de texto. Esses dados são pré-identificados com os classificadores relevantes.
O engenheiro também deve se certificar de que os dados de treinamento sejam precisos e livres de vieses. Caso contrário, o modelo de aprendizado de máquina pegará esses maus hábitos e produzirá resultados imprecisos.
Por meio da alimentação contínua de dados pré-identificados, o modelo de aprendizado de máquina será capaz de prever e classificar automaticamente a entrada futura com precisão exata. Como resultado, você pode dimensionar facilmente a análise de texto por aprendizado de máquina e gerar economias de escala.
Os modelos de aprendizado de máquina também utilizam algoritmos Naive Bayes (um método probabilístico) e aprendizado profundo para aumentar a precisão da análise. Portanto, quanto mais você treinar o modelo de aprendizado de máquina, melhor ele se tornará na mineração de texto de big data.
No entanto, o investimento inicial e o treinamento contínuo dos modelos de aprendizado de máquina podem exigir muitos recursos. Isso sem mencionar a capacidade de computação necessária para executar algoritmos de aprendizado de máquina. A alimentação de conjuntos de dados imprecisos ou tendenciosos também pode afetar os resultados da análise de texto.
Os modelos híbridos de análise de texto combinam o melhor dos modelos baseados em regras e de aprendizado de máquina. Ao combinar vários algoritmos baseados em regras e de aprendizado de máquina, o modelo de análise de texto pode produzir os resultados mais precisos.
Embora os modelos híbridos produzam os resultados mais precisos, eles também geram os maiores investimentos iniciais e custos de manutenção.
A análise de texto é um processo metódico de coleta, processamento e apresentação de insights acionáveis a partir de grandes quantidades de dados de texto. Embora modelos variados abordem esse processo de forma diferente, as etapas gerais da análise de texto permanecem as mesmas:
Antes que a máquina de análise de texto possa analisar qualquer coisa, ela precisa primeiro ter uma entrada de dados de texto. Esses dados de texto podem ser não estruturados, semiestruturados ou estruturados.
Dados de texto não estruturados referem-se a todas as palavras que você pode reunir on-line e que não foram organizadas em nenhum rótulo. Por exemplo, comentários em mídias sociais, mensagens de texto e documentos inteiros. Você pode pensar em dados não estruturados como dados bagunçados e "selvagens" que não foram organizados.
Por outro lado, os dados de texto estruturados referem-se a textos que foram organizados em determinados parâmetros. Esses dados já foram rotulados e estão armazenados de forma organizada em suas respectivas pastas. Exemplos comerciais comuns de dados estruturados incluem transações de vendas, detalhes de login e informações demográficas.
Você pode coletar todos esses dados de texto de fontes internas e externas. As fontes internas referem-se à coleta de dados de bancos de dados dentro de sua organização e de seus sistemas. Por outro lado, as fontes de dados externas vêm de qualquer lugar fora de sua organização.
Você também pode utilizar a coleta de dados APIs em sua pilha para acelerar seus processos de trabalho. As APIs são basicamente integrações que você pode programar em outros aplicativos e permitir a coleta de dados de texto desses aplicativos.
Os dados internos referem-se a quaisquer dados que você recupere de dentro de sua organização. Isso inclui quaisquer aplicativos, documentos, sistemas e departamentos de computador. Os dados de texto internos são um ótimo ponto de partida para a coleta de dados, devido à sua disponibilidade imediata e à relação custo-benefício.
Você pode coletar dados internos do seu software de CRM, e-mails, relatórios de análise de mídia própria, software de gerenciamento de conhecimento e de outros departamentos da sua organização. Vasculhe sua organização em busca de documentos (físicos e digitais), relatórios, feedback de pesquisas e qualquer outra mídia que você use para armazenar informações de texto
As fontes internas de dados de texto podem conter insights não descobertos sobre seu cliente, mas geralmente estão ocultas em silos. Por exemplo, sua equipe de atendimento ao cliente pode ter quantidades valiosas de feedback do cliente que podem ser usadas para realizar a análise de texto.
Prós de dados de texto internos:
✅ Fácil de obter
✅ Menos caro
✅ Mais específico e relevante para sua organização
Contras de dados de texto internos:
Tamanho menor da amostra
Pode estar desatualizado
Dados externos referem-se a dados provenientes de qualquer lugar fora de sua organização. Isso inclui mídias sociais, análises de produtos, conteúdo gerado pelo usuário, conjuntos de dados de código aberto e outros sites.
Basicamente, há uma quantidade infinita de dados de texto externo disponíveis - sempre que alguém publica um comentário nas mídias sociais, são criados dados de texto externo.
A maior vantagem dos dados externos é sua quantidade. Você pode obter grandes quantidades de dados de texto para treinar um modelo de análise de texto.
No entanto, você deve garantir que esses dados sejam precisos e provenientes de fontes confiáveis. Caso contrário, sua análise de texto produzirá resultados imprecisos e, por sua vez, decisões equivocadas.
Você também pode integrar APIs de coleta de dados em plataformas de mídia social, como Instagram, Twitter e Facebook. As APIs permitirão que você extraia rapidamente dados de texto, como comentários, biografias de perfis e assim por diante.
Prós de dados de texto externo:
✅ Grandes quantidades disponíveis
✅ Pode comparar dados históricos ao longo do tempo
✅ APIs disponíveis para facilitar a coleta
Contras de dados de texto externos:
Pode ser impreciso e/ou desatualizado
Mais caro e demorado
O modelo de mineração de texto não pode analisar dados brutos não processados em sua forma original. Os dados de texto bruto contêm ruídos como pontuações, palavras de parada e caracteres em diferentes casos.
Para nós, entender esses elementos é senso comum, mas uma máquina pode não interpretar o texto de forma sensata. Portanto, para que a máquina compreenda os dados de texto bruto com mais facilidade, ela deve primeiro processar os dados usando várias técnicas de PNL:
A tokenização é o processo de dividir dados de texto bruto em unidades menores, que chamamos de tokens. Também é um aspecto crucial do pré-processamento de texto na análise de texto e em outros modelos de PNL.
A compartimentalização de documentos inteiros de texto em tokens facilita a análise pela máquina. Não é diferente de como os humanos processam o texto. Por exemplo, é mais fácil digerir este artigo do blog separando-o em capítulos, em vez de ler tudo de uma vez.
Dependendo da tarefa em questão, podemos tokenizar o texto por palavras (tokenização de palavras) ou por frases (tokenização de frases). Aqui está um exemplo de como é a tokenização de palavras para "A tokenização é o processo de dividir dados de texto bruto em unidades menores."
['tokenization', 'is', 'the', 'process', 'of', 'breaking', 'down', 'raw', 'text', 'data', 'into', 'smaller', 'units']
O significado de uma frase é determinado por suas palavras e como elas se relacionam entre si, ou seja, as regras gramaticais. A tokenização ajuda nesse processo, permitindo que a máquina interprete textos individuais, suas definições e como eles formam o significado da frase inteira.
Parte desse processo de interpretação é a marcação de partes do discurso (marcação POS). As partes do discurso são categorias lexicais atribuídas a cada palavra no dicionário. Por exemplo, substantivos, adjetivos, verbos, conjunções e assim por diante.
A marcação de partes do discurso para cada token é útil para entender a relação semântica entre cada palavra. A marcação de POS também ajuda em outras tarefas de análise de texto, como o reconhecimento de entidades nomeadas (Por exemplo, Califórnia = Localização).
Depois de separar as frases em tokens e marcar suas respectivas classes gramaticais, a máquina de análise de texto determinará a estrutura sintática. Simplificando, a estrutura sintática é como as sequências de palavras em uma frase se relacionam entre si.
Os modelos de análise de texto (e PNL) geralmente criam um árvore de análise para representar essas relações entre cada token. Essa árvore de análise é útil para determinar a semântica (significado) de uma frase.
Em outras palavras, ele ajuda o computador a entender os significados inferidos de uma mensagem, assim como um ser humano faria. Essa etapa é importante porque as palavras têm definições diferentes e mudam de acordo com o contexto e os dialetos regionais.
Como ilustração, entendemos imediatamente o significado de "a maçã caiu sobre a maçã" ao interpretar o que "maçã" e "Apple" significa. A análise é basicamente a maneira de uma máquina fazer a mesma coisa.
Outro aspecto importante para que um modelo de análise de texto compreenda os dados de texto é a lematização e o stemming. A lematização e o stemming envolvem o rastreamento de uma palavra até sua forma básica. Dito isso, há uma pequena diferença nas abordagens de ambos os métodos para fazer isso.
O stemming remove apenas os prefixos, sufixos e infixos de uma palavra. Esses são os "pré", "-ing", e "-ed" de uma palavra. No entanto, o stemming corta cegamente esses afixos sem considerar a morfologia de uma palavra, o que às vezes leva a resultados horríveis.
Por outro lado, a lematização leva em conta a morfologia de uma palavra (como uma palavra é formada com base em sua etimologia) ao rastrear sua forma de raiz (também chamada de lema).
Aqui está um exemplo para ilustrar a diferença entre lematização e stemização:
As stopwords referem-se a palavras comuns que contribuem com pouca informação semântica para a frase geral. Por exemplo, a, o, em, éetc. Ao eliminar as stopwords, a máquina pode se concentrar em palavras mais importantes de um texto e fornecer análises mais precisas.
Embora as stopwords sejam úteis na limpeza de conjuntos de dados de texto, as stopwords específicas a serem removidas dependem muito da tarefa em questão. A remoção de stopwords também é útil para filtragem de spam e análise de sentimentos.
Essas tarefas não precisam dessas palavras extras e podem se beneficiar de um conjunto de dados menor para análises mais rápidas e precisas.
A normalização de texto refere-se à padronização das variações de uma palavra em um único formato. Há muitas maneiras de expressar um termo, especialmente on-line. Uma maneira comum é encurtar as palavras, como escrever "amanhã" como "tmrw".
Embora ambos os termos tenham o mesmo significado, as diferentes grafias podem ser registradas como coisas diferentes no algoritmo, resultando em resultados de análise diferentes.
Alguns termos que exigem padronização incluem números (um, 1), símbolos (e, &), dinheiro ($, USD, dólares) e abreviações (por que, y). A normalização de textos é muito importante no campo clínico, pois diferentes profissionais da área médica interpretam os textos clínicos de forma diferente.
O lowercasing faz parte da normalização do texto e envolve a conversão de todas as letras maiúsculas em minúsculas. A maior parte do lowercasing é feita para entidades nomeadas, como a conversão de "Canadá" para "Canadá". O uso de letras minúsculas e a normalização do texto simplificam o processo de análise de texto e, portanto, melhoram os resultados finais.
A extração e a classificação de textos são dois grandes subtópicos que têm suas próprias nuances e técnicas envolvidas. Em geral, a extração de texto refere-se a técnicas de aprendizado de máquina para extrair termos ou frases importantes.
Uma dessas tarefas é identificar entidades nomeadas, como marcas e pessoas. O reconhecimento de entidades nomeadas é uma tarefa comum de processamento de linguagem natural porque basicamente informa qual tópico é mais importante.
Você não precisa identificar apenas entidades nomeadas; a palavra específica que você gostaria de extrair depende das necessidades da sua organização. Outras palavras que você pode destacar incluem aspectos do produto (por exemplo, tamanho, preço, marca).
Por outro lado, a classificação de texto refere-se à categorização do texto extraído em tags predefinidas. Por exemplo, "Elon Musk" pode ser classificado como "Pessoas". Você também pode personalizar essas tags de acordo com suas necessidades, como por sentimento (positivo, neutro, negativo) ou por intenção (interessado, spam, consulta etc.)
Depois que o modelo de análise de texto tiver processado os dados, ele visualizará as principais informações de alguma forma. A forma como as informações são apresentadas depende de seu software específico de análise de texto.
As formas comuns de apresentação de insights importantes pelo software de análise de texto incluem nuvens de palavras e gráficos de sentimentos. Nesse caso, o Speak mostra aos usuários o sentimento geral dos dados de texto e os tópicos predominantes em um relance.
Nosso painel interativo também permite que você personalize a categorização dos insights de acordo com suas necessidades. Além disso, nosso banco de dados centralizado permite pesquisar qualquer palavra-chave ou tópico em todas as mídias e tipos de mídia, seja áudio, vídeo ou texto.
De modo geral, nossa biblioteca de mídia não apenas extrai com precisão os principais insights, mas também é otimizada para a capacidade de pesquisa, a fim de aumentar a eficiência operacional, a acessibilidade e reduzir os custos.
Se quiser saber mais sobre como levar sua organização ao próximo nível com a análise de texto, entre em contato conosco em success@speakai.co ou inscreva-se em nosso Teste de 7 dias sem necessidade de cartão de crédito.
A mineração de texto é uma máquina que fornece dados valiosos para sua organização. Entretanto, as informações só são úteis quando são interpretadas com precisão e utilizadas da maneira correta. A interpretação de dados é, por si só, um tópico amplo com muitas técnicas e estudos de caso.
Uma interpretação imprecisa dos dados de pesquisa de mercado pode resultar em erros dispendiosos. A Coors, uma empresa estabelecida no setor de cervejas, introduziu a Rocky Mountain Sparkling Water em 1990. Naquela época, a água engarrafada era um produto em alta e, portanto, fazia sentido capitalizar sobre isso.
A Coors achou que, ao deixar seu logotipo na embalagem da água engarrafada, poderia aproveitar a reputação de sua marca para aumentar as vendas.
Naturalmente, as pessoas ficaram confusas e preocupadas em dirigir depois de consumir um produto que associavam à cerveja.
Talvez se a Coors tivesse tido a oportunidade de utilizar ferramentas de análise de texto na época para examinar melhor a correlação de texto entre 'Coors', 'cerveja', e 'água', eles poderiam ter lançado um produto incrível em vez de um produto que foi descontinuado pouco tempo depois.
A mineração de texto usa máquinas de PLN para processar e extrair informações de grandes quantidades de dados de texto não estruturados. Apesar de ser uma inovação relativamente recente, muitas organizações estão adotando cada vez mais a mineração de texto em suas operações.
Independentemente do setor em que as organizações estejam, há cinco temas recorrentes com relação aos benefícios da mineração de texto:
Não importa quão bem você treine seus pesquisadores, é provável que haja erros humanos. Esses erros são ainda mais amplificados quando acompanhados de fatores como estresse emocional, distrações e fadiga.
Os computadores também não são perfeitos, mas são muito mais confiáveis na análise de um fluxo constante de dados. Um grande motivo é que as máquinas não são limitadas pelas restrições humanas mencionadas anteriormente.
Assim, as ferramentas de análise de texto são eficazes em situações em que erros podem ter consequências onerosas. Um exemplo seria a análise de dados de texto no setor de saúde, em que um diagnóstico impreciso pode resultar em perda de vidas.
A análise automatizada de texto pode processar mais dados em velocidades maiores do que os pesquisadores humanos. Isso permite que você obtenha economias de escala, aumente seus resultados e melhore o ROI.
Para isso, muitos pesquisadores estão usando a análise de texto para processar e identificar padrões em centenas de formulários de feedback.
Da mesma forma, o aumento da eficiência abre a oportunidade de expandir seus negócios. Devido ao grande volume de dados de texto não estruturados disponíveis, uma equipe de pesquisadores humanos poderia levar vários meses, ou até anos, para analisar todos esses dados.
Por outro lado, as ferramentas de análise de texto podem processar centenas de documentos de texto em um dia. Como as organizações agora podem analisar a mesma quantidade de corpus em velocidade recorde, elas podem ampliar seus esforços de pesquisa e aumentar drasticamente a produtividade.
Graças aos avanços em PNL, IA e análise de texto, agora podemos coletar e processar grandes quantidades de dados com eficiência. Naquela época, o grande volume de dados não estruturados significava que coletar todos eles era quase impossível, quanto mais analisá-los para obter insights.
Além disso, a quantidade de dados não estruturados está aumentando graças ao crescente número de usuários da Internet e das mídias sociais. A análise de texto e o aprendizado de máquina são a chave para acessar esses dados cada vez maiores e transformá-los em insights acionáveis.
A análise de texto nos permite descobrir padrões em documentos de texto que podem não ser óbvios à primeira vista. Além disso, a grande quantidade de documentos de texto a serem processados aumenta o ruído e dificulta a identificação de quaisquer tendências subjacentes.
Por exemplo, a análise de texto nos permite destacar as palavras-chave predominantes em um documento de texto. Com essas informações em mãos, você pode tomar decisões mais informadas e atender às necessidades dos clientes de forma mais eficaz.
A análise de texto pode ser feita por meio de vários métodos e técnicas. Diferentes organizações utilizam diferentes técnicas de acordo com suas necessidades. Cada software de análise de texto também oferece recursos diferentes.
Naturalmente, as ferramentas mais avançadas são mais caras, portanto, avalie suas necessidades antes de assinar qualquer serviço. Para que você tenha uma ideia melhor de como aproveitar a análise de texto em sua organização, mostraremos cinco técnicas comuns de análise de texto, que são
A análise de sentimento é o processo de analisar um documento de texto e determinar sua polaridade (positiva, neutra, negativa). Você também pode usar a análise de sentimentos para reconhecer emoções em dados de texto. Essas emoções podem ser feliz, triste, irritadoou inseguro.
A análise de sentimento também é a técnica mais comum usada na análise de texto e, muitas vezes, acompanha uma à outra devido à sua natureza semelhante. Ao analisar o sentimento de um corpus de texto, você pode se aprofundar nos significados subjacentes de uma mensagem e descobrir por que eles disseram isso.
O reconhecimento de entidades nomeadas refere-se à detecção de entidades nomeadas e sua marcação de acordo com suas respectivas categorias. Por exemplo, a categorização de "Tom Cruise" como "Pessoas" e "Washington" como "Local".
Uma vantagem do reconhecimento de entidades nomeadas é que ele permite que você atribua rapidamente um tópico a um documento de texto, como artigos de blog. Para ilustrar, entidades recorrentes (por exemplo,, Michael Jordan) indicam um interesse em um determinado tópico (por exemplo, basquete, NBA).
Publicações de notícias e sites de comércio eletrônico já estão usando essa tecnologia para fornecer recomendações de produtos relevantes. De fato, a McKinsey informou que As recomendações da Amazon geram até 35% de suas vendas.
Para entender melhor como funciona a análise de sentimentos e o NER, experimente nossas ferramentas de análise de texto abaixo!
Semelhante ao NER, A análise de tópicos envolve a identificação de palavras recorrentes e suas categorias associadas. Em seguida, o algoritmo atribuirá um tópico a esses dados de texto.
No caso do basquete, por exemplo, menções repetidas a jogadores de basquete e termos relacionados indicam que o texto está falando sobre basquete.
A análise de tópicos destaca áreas importantes nas quais você deve se concentrar. Por exemplo, se os clientes frequentemente mencionam o atendimento ao cliente, isso é um sinal de que talvez você deva melhorar seu CRM!
A análise de tópicos também fornece insights sobre as atividades, os interesses e as opiniões de seus clientes (AIOs). Com esses dados, você pode criar estratégias de marketing mais eficazes que visem aos tópicos de interesse deles.
Outras aplicações da análise de tópicos incluem a marcação de uma categoria para as mensagens recebidas (Por exemplo, spam), o que é útil no marketing por e-mail e no atendimento ao cliente.
A frequência de palavras é uma técnica simples de análise de texto e basicamente identifica a contagem de palavras de uma palavra ou entidade nomeada. Naturalmente, uma palavra que é repetida com frequência denota maior importância.
Também conhecido como clustering de texto, O agrupamento de palavras envolve a organização de palavras que aparecem frequentemente uma ao lado da outra. Exemplos comuns incluem o agrupamento de "bom", "ruim", e "atendimento ao cliente".
O agrupamento de palavras permite que você filtre rapidamente questões importantes de grandes volumes de dados de texto, o que resulta em economia de tempo e esforço.
Para recapitular rapidamente: a análise de texto refere-se ao processamento automático de grandes quantidades de dados de texto não estruturados de forma rápida e eficiente. A análise de texto tem várias técnicas, incluindo análise de sentimentos, reconhecimento de entidades nomeadas, análise de tópicos e frequência de palavras.
Mas como exatamente você pode aplicar a análise de texto com base em suas necessidades específicas? Para que você tenha uma ideia melhor, forneceremos seis aplicações da análise de texto, que são
Administrar uma conta de mídia social é cansativo e envolve análise de dados, resposta a mensagens, acompanhamento de tendências, criação de conteúdo e assim por diante. Essas tarefas são importantes, mas dificultam o dimensionamento de seus esforços de SMM, especialmente ao expandir para diferentes redes sociais.
Com a análise de texto, você pode automatizar algumas dessas tarefas, como a coleta de dados e o monitoramento da marca. Como as mídias sociais estão repletas de dados de texto não estruturados, você pode extraí-los facilmente para obter todos os tipos de insights.
Por exemplo, você pode extrair e analisar Tweets para determinar tópicos ou palavras-chave de tendência. Depois de encontrar um grupo de tópicos, você pode criar estratégias de conteúdo em torno deles e aumentar o engajamento.
Você também pode usar a análise de texto para o gerenciamento da reputação e o monitoramento da marca. As reclamações dos clientes são facilmente solucionáveis, mas, quando não controladas, podem se transformar em uma crise de RP e custar milhões de dólares e o valor do tempo de vida do cliente.
Com as ferramentas de análise de texto, é possível identificar rapidamente os comentários negativos nas mídias sociais e resolvê-los imediatamente. Ao mesmo tempo, você também pode aproveitar os comentários positivos para melhorar a experiência dos clientes com a sua marca.
O sucesso de sua organização está diretamente relacionado ao grau de compreensão de seus clientes.
Não se trata apenas de dados demográficos e psicográficos, é preciso entender completamente o que os consumidores pensam da sua marca e da oferta de mercado. É aí que entra a Voz do Cliente.
A voz do cliente refere-se ao que os clientes estão dizendo sobre seus produtos e serviços. Mais especificamente, compreender suas experiências, expectativas e preferências.
Há muitas maneiras de coletar VOC, sendo as mais comuns a mídia social, pesquisas, e-mails e comportamento de compra. Essas fontes fornecem uma grande quantidade de dados e são facilmente acessíveis.
Entretanto, apenas coletar informações não é suficiente - os dados precisam ser transformados em insights para serem úteis. A análise de texto e a análise de sentimentos se aprofundam na descoberta de por que os consumidores estão falando sobre um determinado assunto.
A análise de texto permite que você identifique palavras-chave e tópicos predominantes em um conjunto de dados. Em seguida, usando ferramentas de análise de sentimentos, você pode determinar o que os clientes pensam sobre esse tópico. Por exemplo, identificar que os clientes têm um sentimento negativo em relação ao preço de seu produto.
Depois que a análise de texto tiver destacado as áreas a serem melhoradas, você poderá concentrar seus recursos nessas áreas.
A pesquisa de mercado anda de mãos dadas com a descoberta de VOC. A coleta de dados é uma grande parte do processo de processo de pesquisa de mercado e requer um tamanho de amostra substancial. Caso contrário, simplesmente não haverá dados suficientes para embasar a tomada de decisões.
Ao mesmo tempo, a quantidade de dados a ser analisada pode ser esmagadora para os seres humanos. Os modelos de análise de texto podem processar centenas de conjuntos de dados de texto e identificar tendências e padrões.
Como resultado, os pesquisadores podem obter uma visão geral holística do que os clientes estão dizendo e melhorar a tomada de decisões.
Você também pode aproveitar a análise de texto na pesquisa de concorrentes, analisando o que os clientes estão dizendo sobre eles. Existem lacunas em seu atendimento ao cliente? Ou talvez não estejam atendendo a determinadas necessidades dos clientes?
Todas essas informações são cruciais para aprimorar sua estratégia de negócios e podem muito bem ser o fator decisivo entre você e seus concorrentes.
A obtenção de leads de alta qualidade pode consumir muito tempo e, muitas vezes, é a parte mais difícil da geração de leads. Você precisa criar argumentos de venda frios, reunir-se com clientes em potencial e identificar fontes de clientes em potencial, entre outras coisas.
Como resultado, um tempo precioso é desperdiçado em tarefas administrativas, o que, por sua vez, afeta o resultado final. Os modelos de análise de texto automatizarão todas as tarefas domésticas e melhorarão os processos do funil de vendas.
Por exemplo, marcar frases em transcrições de chamadas e analisar a proeminência desses termos marcados. Se os clientes em potencial malsucedidos tiverem uma correlação com, por exemplo, garantia, é hora de analisar isso.
Outras maneiras de obter leads são as mídias sociais - o aplicativo mais comum para análise de texto. Basta executar seu modelo de análise de texto nas mensagens de mídia social e selecionar aquelas que expressam intenção de compra. Em seguida, você pode concentrar seus esforços nesses leads de alta qualidade em vez de simplesmente ligar para um cliente potencial.
Você pode até mesmo executar seu modelo de análise de texto por meio do CRM para atender melhor aos clientes existentes. Por exemplo, identificando padrões entre clientes insatisfeitos e satisfeitos.
Trabalhar no setor de saúde é um dos trabalhos mais difíceis, não só por causa da experiência necessária, mas também pelo esforço de documentar, organizar e classificar dados de texto.
Desde registros de saúde de pacientes, registros de diagnósticos, registros de transcrições - o número de documentos de texto criados todos os dias é quase impossível de gerenciar.
Felizmente, como acontece com todos os dados de texto, você pode executar um modelo de análise de texto com eles. Isso abre um mundo de benefícios, pois os prestadores de serviços de saúde podem automatizar tarefas, permitindo que eles passem mais tempo com seus pacientes.
Uma aplicação da análise de texto na área da saúde é a utilização de NER para classificar termos específicos de acordo com suas categorias, como "insulina" e "tratamento". Você pode personalizar esses termos e suas categorias de acordo com suas necessidades específicas.
Além das finalidades administrativas, a análise de texto também oferece uma visão holística da jornada de saúde de um paciente. Ao destacar padrões nos registros médicos, é possível fornecer um diagnóstico mais preciso para futuros pacientes.
Os educadores podem se beneficiar da análise de texto aumentando a eficiência operacional. As instituições educacionais envolvem grandes quantidades de dados de texto, como folhas de provas, feedback de alunos, e-mails, horários, registros de alunos e assim por diante.
Uma aplicação é executar um modelo de análise de texto nos formulários de feedback dos alunos e identificar tendências e padrões. Ao descobrir as principais preocupações e abordá-las, você poderá aumentar as taxas de resposta à pesquisa e, por fim, a retenção de alunos.
Os alunos também podem se beneficiar da análise de texto, especialmente aqueles que estão cursando o ensino superior. Os alunos de mestrado e doutorado que estão trabalhando em suas teses podem ficar sobrecarregados com dezenas ou até centenas de transcrições de entrevistas.
Analisar essas transcrições pode levar horas e deixá-lo cansado. Com as ferramentas de análise de texto, você pode extrair rapidamente os pontos principais das transcrições e usá-los em sua tese.
Se você estiver interessado em saber mais sobre a análise de texto, compilamos uma lista de recursos úteis para você explorar.
Esses recursos são ótimos se você quiser experimentar a criação de seu próprio modelo de análise de texto ou se simplesmente quiser saber mais sobre o assunto.
Se quiser criar um modelo de análise de texto, você deve se familiarizar com Python NLTK e R. Essas são algumas das linguagens de programação mais comuns na análise de texto e na PNL.
Como Python e R são algumas das linguagens de programação mais comuns, sua próspera comunidade criou um conjunto abrangente de recursos. Esses recursos incluem tutoriais em vídeo, conjuntos de dados, cursos on-line, fóruns e muito mais.
A maioria desses recursos está disponível on-line gratuitamente! Em outras palavras, qualquer pessoa pode aprender o processamento de linguagem natural e a análise de texto no conforto de sua casa.
Tudo o que você precisa é de um laptop funcional, determinação e continuar lendo nossos recursos recomendados de análise de texto.
Recomendamos que você siga este tutorial de análise de texto da Datacamp. Datacamp é uma plataforma on-line para aprender quase tudo sobre ciência de dados, e muitos de seus cursos são criados pensando nos iniciantes.
Um desses tutoriais é Análise de texto para iniciantes usando NLTK. Embora a análise de texto (e a ciência de dados em geral) seja um tópico complicado, este tutorial divide o tópico em seções simples que até mesmo os novatos em programação podem entender.
Além disso, o tutorial apresenta códigos que podem ser copiados e colados para facilitar seu progresso no aprendizado. Depois de se aperfeiçoar na análise de texto, você poderá aplicar seus novos conhecimentos em projetos reais da Datacamp. Por exemplo, dados de mineração de texto do Jeopardy, o game show.
Os modelos de análise de texto devem ser alimentados com um grande número de conjuntos de dados de treinamento precisos. Os algoritmos de aprendizado de máquina aprendem da mesma forma que os humanos: quanto mais informações eles consomem, mais rápido eles melhoram.
Recomendamos esta lista com curadoria de coleções de conjuntos de dados da UCI ICS, a 25ª escola de graduação em ciência da computação nos EUA.
Nessa lista, você pode encontrar vários conjuntos de dados interessantes, incluindo avaliações de filmes da IMDb, avaliações de produtos e avaliações do Yelp. Observe que a coleção é apenas um pequeno exemplo dos muitos conjuntos de dados disponíveis on-line.
Sinta-se à vontade para explorar mais conjuntos de dados de fontes confiáveis (por exemplo, Kaggle, Github) ou até mesmo criar o seu próprio!
Além dos tutoriais mencionados acima, há também cursos on-line e séries de vídeos disponíveis para aprimorar seu aprendizado. Esses cursos variam em termos de custos e pré-requisitos.
Se você é completamente novo em análise de texto, recomendamos este Série de vídeos do YouTube de Dave Langer do Data Science Dojo. É uma lista de reprodução abrangente de 12 vídeos que cobre tudo, desde conceitos introdutórios até cálculos matemáticos avançados.
Você também pode experimentar este Curso da Udemy sobre aprendizado de máquina usando Python e R. O curso exige cerca de 44 horas de dedicação e concede um certificado após a conclusão. Além disso, ele é altamente acessível e você pode progredir em seu próprio ritmo.
Depois de estabelecer seus fundamentos em aprendizado de máquina e PNL, você poderá avançar para este Curso de PNL da Stanford Online. Como a classificação de texto anda de mãos dadas com o processamento de linguagem natural, aprender PNL será benéfico, especialmente se você estiver buscando uma carreira em ciência de dados.
Dito isso, o curso da Stanford Online tem certos pré-requisitos que você deve atender antes de se inscrever. Após a conclusão do curso, você receberá um certificado que poderá ser usado para incrementar seu currículo.
A análise de texto é o processo de transformação de grandes quantidades de texto não estruturado em dados quantitativos antes de extrair deles as principais informações. Ela utiliza técnicas comuns de PNL, como reconhecimento de entidades nomeadas e sentimento, para fornecer insights acionáveis que beneficiem sua organização.
À luz dos recentes avanços tecnológicos e da contínua Quarta Revolução IndustrialA análise de texto e os modelos de aprendizado de máquina de PNL são agora soluções cotidianas usadas pelas organizações. O mundo cruel do marketing se tornou ainda mais intenso à medida que as empresas se esforçam para encontrar maneiras de competir umas com as outras.
Além disso, a quantidade de dados só aumenta à medida que novas plataformas de mídia social, como o TikTok, se espalham e expandem sua base de usuários.
Com todos esses dados não estruturados não utilizados on-line e as ferramentas de análise de texto disponíveis, uma coisa parece certa: a análise eficaz de dados é agora uma vantagem central viável para que as empresas se destaquem da concorrência.
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