Как расшифровать запись в текст
28 апреля 2022 года
Комментариев нет
Как перевести запись в текст Наш инструмент транскрипции без кодов позволяет преобразовать аудиозапись в текст всего за два шага. Найти
Текстовая аналитика является одним из основных аспектов обработки естественного языка и предполагает автоматическое извлечение информации из огромных массивов неструктурированных текстовых данных.
Поскольку текстовая аналитика использует машинное обучение в большей степени, чем человеческий труд, у нее есть множество применений для организаций практически всех отраслей.
Текстовая аналитика также часто используется в паре с транскрипция данных инструменты для обеспечения бесперебойной работы. Во-первых, инструмент транскрипции данных преобразует аудиозаписи из качественное исследование в текстовые транскрипты. Затем инструмент текстового анализа обрабатывает набор данных и выделяет повторяющиеся темы или настроения.
Тем не менее, исследования показывают, что только 18% организаций используют преимущества неструктурированных данных что очень важно, поскольку до 90% всех данных являются неструктурированными. Другими словами, у вас есть огромная возможность воспользоваться этим богатством неиспользованных данных и выделиться на фоне своих конкурентов.
Какой бы мощной ни была текстовая аналитика, работник хорош лишь настолько, насколько хорош его инструмент, а точнее, насколько он владеет этим инструментом.
Если вы хотите эффективно использовать преимущества текстового анализа, вы должны сначала понять его внутреннюю суть: что такое текстовый анализ, как он работает и как вы можете использовать текстовый анализ в своей организации.
В текстовом анализе используются методы обработки естественного языка (NLP) для быстрого анализа фрагментов текстовых данных. Эти неструктурированные, полуструктурированные и структурированные текстовые данные бывают разных видов.
Сообщения в социальных сетях, маркетинговые опросы, обзоры товаров и электронные письма - все это примеры полезных текстовых данных.
С помощью текстовой аналитики организации могут обрабатывать и извлекать полезные сведения из огромных объемов текстовых данных.
Это важно, поскольку текстовый анализ - последовательный и эффективный способ свести к минимуму ошибки и предвзятость исследователей.
Конкретная информация, которую необходимо извлечь, зависит от ваших потребностей. Некоторые примеры использования текстового анализа включают сортировку спама, выявление распространенных тем и мониторинг репутации бренда.
Люди часто используют термины интеллектуальный анализ текста и анализ текста Взаимозаменяемы, потому что оба имеют одинаковое значение. Текстовый майнинг и текстовый анализ занимаются извлечением информации из больших объемов текстовых данных, а затем преобразованием этой информации в действенные идеи.
В этом смысле, текстовая аналитика и анализ текста Оба термина имеют одну и ту же цель - анализ неструктурированных текстовых данных. Однако между этими двумя терминами есть небольшие различия. По сути, анализ текста предполагает качественный анализтогда как Текстовая аналитика предполагает получение количественных результатов.
Например, текстовый анализ сообщений в социальных сетях позволит собрать все эти неструктурированные данные и рассортировать их по категориям. Модель текстового анализа может создать график для визуализации частоты встречаемости определенных слов и тенденций их сезонности.
Затем менеджер проведет анализ текста и определит, какие сообщения в социальных сетях привели к положительным или отрицательным результатам и что можно с этим сделать.
Модели анализа текста (или текстовой аналитики) часто объединяют текстовую аналитику и текстовый анализ, делая их различия несущественными. Поэтому, чтобы избежать путаницы, мы будем называть текстовую аналитику и анализ текста одним и тем же понятием.
Важнее всего понять, как работают модели текстовой аналитики и как вы можете применить их для увеличения прибыли вашей организации.
Текстовый майнинг использует методы обработки естественного языка и машинного обучения для извлечения информации из текстовых данных. Несмотря на то, что все эти три направления часто пересекаются в области науки о данных, все они имеют разное значение и направленность.
По сути, текстовая аналитика подразумевает использование машин для масштабной обработки неструктурированных текстовых данных. При обработке текстовых данных модели текстового анализа используют методы NLP для получения точных результатов.
Одна из таких техник NLP - маркировка частей речи в предложении, которая поможет в дальнейшем анализе.
Организации также будут постоянно обучать алгоритмы текстового анализа, предоставляя им большие объемы текста. Благодаря постоянному обучению и подаче текстовых данных алгоритм повысит точность анализа текста и будет успевать за развитием языка.
В процессе анализа текста используется смесь методов обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения. Поэтому для построения эффективной модели текстового анализа необходимо обладать знаниями в области NLP и машинного обучения.
Существует несколько типов моделей текстового анализа, включая модели на основе правил, машинного обучения и гибридные модели. Эти подходы влияют на общий процесс анализа текста и уровень участия человека.
Наиболее распространенным подходом в текстовом анализе и других моделях НЛП является подход, основанный на правилах. Прежде чем создать алгоритм анализа текста, необходимо составить список правил. В этих списках (или наборах данных) вы вручную фиксируете ассоциации между словом и тегом.
Алгоритм текстового анализа будет обрабатывать фрагменты текста и классифицировать слова в соответствии с заранее установленными правилами. Способ классификации текстов зависит от потребностей вашей организации.
Например, можно присвоить тег "спам" определенным эмодзи или словам в электронном письме. Другой вариант использования классификации текста - назначение отрицательный к таким словам, как плохой, ужасный, и ужасный.
Модели, основанные на правилах, проще и легче создавать, чем модели машинного обучения. Кроме того, в сети есть коллекция наборов данных с открытым исходным кодом, которые вы можете бесплатно загрузить и внедрить в свою машину для анализа текста.
Однако анализ текста на основе правил может давать неточные результаты при обработке неоднозначных предложений. Например, предложения, содержащие сарказм, диалекты, мемы и контекст сообщения. Кроме того, добавлять новые правила в алгоритм сложнее, что затрудняет его масштабирование по сравнению с альтернативами машинного обучения.
В моделях машинного обучения вы обучаете алгоритм, предоставляя ему большое количество текстовых данных. Эти данные предварительно маркируются соответствующими классификаторами.
Инженер также должен убедиться, что обучающие данные точны и свободны от предвзятости. В противном случае модель машинного обучения подхватит эти вредные привычки и приведет к неточным результатам.
Благодаря постоянной подаче предварительно помеченных данных модель машинного обучения сможет автоматически предсказывать и классифицировать будущие данные с высокой точностью. В результате вы сможете легко масштабировать анализ текстов с помощью машинного обучения и получать экономию от масштаба.
Модели машинного обучения также используют алгоритмы Naive Bayes (вероятностный метод) и глубокое обучение для повышения точности анализа. Таким образом, чем больше вы тренируете модель машинного обучения, тем лучше она работает в области интеллектуального анализа больших данных.
Однако первоначальные инвестиции и постоянное обучение моделей машинного обучения могут потребовать значительных ресурсов. Не говоря уже о вычислительных мощностях, необходимых для работы алгоритмов машинного обучения. Подача неточных или необъективных наборов данных также может повлиять на результаты анализа текста.
Гибридные модели текстового анализа сочетают в себе лучшее из моделей, основанных на правилах и машинном обучении. Комбинируя различные алгоритмы, основанные на правилах и машинном обучении, модель текстового анализа позволяет получить наиболее точные результаты.
Хотя гибридные модели дают наиболее точные результаты, они также требуют наибольших первоначальных инвестиций и затрат на обслуживание.
Текстовый анализ - это методичный процесс сбора, обработки и представления действенных выводов из огромных массивов текстовых данных. Хотя различные модели подходят к этому процессу по-разному, общие этапы анализа текста остаются неизменными:
Прежде чем машина для анализа текста сможет что-либо проанализировать, она должна получить на вход текстовые данные. Эти текстовые данные могут быть неструктурированными, полуструктурированными или структурированными.
Неструктурированные текстовые данные - это все слова, которые вы можете собрать в Интернете и которые не были организованы в какие-либо ярлыки.. Например, комментарии в социальных сетях, текстовые сообщения и целые документы. Неструктурированные данные можно рассматривать как беспорядочные, "дикие" данные, которые не были упорядочены.
С другой стороны, структурированные текстовые данные - это тексты, упорядоченные по определенным параметрам. Эти данные уже промаркированы и аккуратно хранятся в соответствующих папках. Обычными примерами структурированных данных в бизнесе являются сделки купли-продажи, данные для входа в систему и демографическая информация.
Все эти текстовые данные можно собрать из внутренних и внешних источников. Под внутренними источниками понимается сбор данных из баз данных внутри вашей организации и ее систем. И наоборот, внешние источники данных поступают из любой точки за пределами вашей организации.
Вы также можете использовать сбор данных API в свой стек, чтобы ускорить рабочие процессы. API - это, по сути, интеграции которые можно запрограммировать в другие приложения и которые позволяют собирать текстовые данные из этих приложений.
Внутренние данные относятся к любые данные, которые вы получаете из своей организации. Сюда входят любые компьютерные приложения, документы, системы и отделы. Внутренние текстовые данные являются отличной отправной точкой для сбора данных благодаря их непосредственной доступности и экономичности.
Вы можете собирать внутренние данные из программного обеспечения CRM, электронной почты, аналитических отчетов по собственным медиа, программного обеспечения для управления знаниями и из других отделов вашей организации. Найдите в своей организации любые документы (физические и цифровые), отчеты, результаты опросов и любые другие носители, которые вы используете для хранения текстовой информации.
Внутренние источники текстовых данных могут содержать неизведанные сведения о ваших клиентах, но зачастую они скрыты в едином пространстве. Например, ваша служба поддержки клиентов может располагать ценным объемом отзывов клиентов, которые вы можете использовать для анализа текста.
Плюсы внутренних текстовых данных:
✅ Легкодоступные
✅ Меньше затрат
✅ Более конкретные и актуальные для вашей организации
Потребление внутренних текстовых данных:
❌ Меньший размер выборки
❌ Может быть устаревшим
Внешние данные - это данные, которые поступают из любой точки за пределами вашей организации. Сюда входят социальные сети, обзоры продуктов, пользовательский контент, наборы данных с открытым исходным кодом и другие веб-сайты.
По сути, существует бесконечное количество внешних текстовых данных - каждый раз, когда кто-то публикует комментарий в социальных сетях, создаются внешние текстовые данные.
Самое большое преимущество внешних данных - их количество. Вы можете получить большой объем текстовых данных для обучения модели текстового анализа.
Однако вы должны убедиться, что эти данные точны и получены из авторитетных источников. В противном случае анализ текста даст неточные результаты и, как следствие, ошибочные решения.
Вы также можете интегрировать API для сбора данных в платформы социальных сетей, такие как Instagram, Twitter и Facebook. API позволят вам быстро извлекать текстовые данные, такие как комментарии, биографии пользователей и так далее.
Плюсы внешних текстовых данных:
✅ Огромное количество доступных
✅ Можно сравнивать исторические данные с течением времени
✅ Доступные API для удобного сбора данных
Учет внешних текстовых данных:
❌ Может быть неточным и/или устаревшим
❌ Более дорогостоящий и трудоемкий
Модель интеллектуального анализа текста не может анализировать необработанные исходные данные в их нынешнем виде. Необработанные текстовые данные содержат шумы, такие как пунктуация, стоп-слова и символы в различных случаях.
Для нас понимание этих элементов является здравым смыслом, но машина может интерпретировать текст не совсем разумно. Поэтому, чтобы машина легче понимала необработанные текстовые данные, она должна сначала обработать их с помощью различных техник НЛП:
Токенизация - это процесс разбиения необработанных текстовых данных на более мелкие единицы, которые мы называем лексемами.. Это также важный аспект предварительной обработки текста в текстовом анализе и других моделях NLP.
Разделение целых документов на лексемы облегчает машине анализ. Это ничем не отличается от того, как люди обрабатывают текст. Например, эту статью в блоге легче переварить, разделив ее на главы, чем просмотреть все сразу.
В зависимости от поставленной задачи, мы можем токенизировать текст по словам (токенизация слов) или по предложениям (токенизация предложений). Вот пример того, как выглядит токенизация по словам для "Токенизация - это процесс разбиения необработанных текстовых данных на более мелкие единицы."
['tokenization', 'is', 'the', 'process', 'of', 'breaking', 'down', 'raw', 'text', 'data', 'into', 'smaller', 'units'].
Смысл предложения определяется его словами и тем, как они связаны друг с другом, то есть грамматическими правилами. Токенизация помогает этому процессу, позволяя машине интерпретировать отдельные тексты, их определения и то, как они формируют смысл всего предложения.
Частью этого процесса интерпретации является маркировка частей речи (POS-теги). Части речи - это лексические категории, присвоенные каждому слову в словаре. Например, существительные, прилагательные, глаголы, союзы и так далее.
Отметка частей речи для каждой лексемы полезна для понимания семантической связи между каждым словом. POS-теги также помогают в решении других задач анализа текста, таких как распознавание именованных сущностей (Например, Калифорния = Местонахождение).
После разделения предложений на лексемы и маркировки соответствующих частей речи машина для анализа текста определяет синтаксическую структуру. Проще говоря, синтаксическая структура - это то, как строки слов в предложении соотносятся друг с другом.
Модели текстового анализа (и НЛП) часто создают дерево разбора чтобы представить эти отношения между каждой лексемой. Это дерево разбора полезно для определения семантики (смысла) предложения.
Другими словами, он помогает компьютеру понять предполагаемые значения сообщения так же, как это сделал бы человек. Этот шаг важен, потому что у слов есть разные определения, и они меняются в зависимости от контекста и региональных диалектов.
В качестве примера можно привести тот факт, что мы сразу понимаем значение "Яблоко упало на яблоню", интерпретируя то, что "яблоко" и "Apple" означает. Парсинг - это, по сути, машинный способ сделать то же самое.
Еще один важный аспект, позволяющий модели текстового анализа понимать текстовые данные, - это лемматизация и стемминг. Лемматизация и стемминг подразумевают преобразование слова в его базовую форму. При этом в подходах обоих методов есть небольшая разница.
При стемминге удаляются только префиксы, суффиксы и инфиксы слова. Это и есть "до", "-ing", и "-ed" слова. Однако стемминг слепо обрезает эти аффиксы без учета морфологии слова, что иногда приводит к ужасающим результатам.
С другой стороны, лемматизация учитывает морфологию слова (то, как слово образовано на основе его этимологии) при отслеживании его корневой формы (также называемой леммой).
Вот пример, иллюстрирующий разницу между лемматизацией и стеммингом:
Стоп-слова - это обычные слова, которые вносят мало семантической информации в общее предложение. Например, a, сайт, на, это, и т.д. Устраняя стоп-слова, машина может сосредоточиться на более важных словах текста и обеспечить более точный анализ.
Хотя стоп-слова полезны для очистки текстовых массивов данных, выбор конкретных стоп-слов для удаления во многом зависит от поставленной задачи. Удаление стоп-слов также полезно для фильтрации спама и анализа настроения.
Эти задачи не нуждаются в дополнительных словах и могут воспользоваться меньшим набором данных для более быстрого и точного анализа.
Нормализация текста - это стандартизация вариаций слова в единую форму. Существует множество способов выразить термин, особенно в Интернете. Один из распространенных способов - сокращение слов, например, написание "завтра" как "tmrw".
Хотя оба термина имеют одно и то же значение, разные написания могут быть зарегистрированы в алгоритме как разные вещи, что приводит к различным результатам анализа.
К числу терминов, требующих стандартизации, относятся числа (one, 1), символы (and, &), деньги ($, USD, доллары) и сокращения (why, y). Нормализация текста очень важна в клинической сфере, поскольку разные врачи по-разному воспринимают клинические тексты.
Понижение регистра - это часть нормализации текста, которая заключается в преобразовании всех заглавных букв в строчные. В большинстве случаев понижение регистра выполняется для именованных сущностей, например, преобразование "Канада" в "канада". Понижение регистра и нормализация текста упрощают процесс анализа текста и тем самым улучшают конечные результаты.
Извлечение текста и классификация текста - это две большие подтемы, которые имеют свои нюансы и техники. Как правило, извлечение текста относится к методам машинного обучения, позволяющим выделить важные термины или фразы.
Одна из таких задач - распознавание именованных сущностей, таких как бренды и люди. Распознавание именованных сущностей - распространенная задача обработки естественного языка, поскольку она позволяет определить, какая тема наиболее важна.
Вам не обязательно только идентифицировать именованные сущности; конкретное слово, которое вы хотите извлечь, зависит от потребностей вашей организации. Другие слова, которые вы можете выделить, включают аспекты продукта (например, размер, цена, марка).
С другой стороны, классификация текста подразумевает классификацию извлеченного текста по заранее определенным тегам. Например, "Элон Маск" можно классифицировать как "Люди". Вы также можете настроить эти теги в соответствии с вашими потребностями, например, по настроению (положительный, нейтральный, отрицательный) или по намерениям (заинтересованный, спам, запрос и т. д.).
После того как модель текстового анализа обработает данные, она визуализирует ключевую информацию определенным образом. Способ представления информации зависит от конкретного программного обеспечения для анализа текста.
Обычно программы для анализа текста представляют ключевые сведения в виде облаков слов и графиков настроения. В данном случае Speak с первого взгляда показывает пользователям общее настроение текста и преобладающие темы.
Наша интерактивная приборная панель также позволяет настраивать категоризацию материалов в соответствии с вашими потребностями. Кроме того, наша централизованная база данных позволяет искать любое ключевое слово или тему по всем медиа и типам медиа, будь то аудио, видео или текст.
В целом, наша медиатека не только точно извлекает ключевые сведения, но и оптимизирована для поиска, что повышает эффективность работы, доступность и снижает затраты.
Если вы хотите узнать больше о том, как с помощью текстовой аналитики вывести свою организацию на новый уровень, свяжитесь с нами по адресу success@speakai.co или подпишитесь на наш 7-дневная пробная версия без необходимости использования кредитной карты.
Текстовый майнинг - это машина, которая предоставляет ценные данные для вашей организации. Однако информация полезна только тогда, когда она точно интерпретирована и правильно использована. Интерпретация данных сама по себе является обширной темой с множеством методик и конкретных примеров.
Неточная интерпретация данных маркетинговых исследований может привести к дорогостоящим ошибкам. Компания Coors - признанный игрок в пивной индустрии, представила газированную воду Rocky Mountain в 1990 году.. В то время бутилированная вода была модным продуктом, и поэтому было логично извлечь из этого выгоду.
Компания Coors решила, что, оставив свой логотип на упаковке бутилированной воды, она сможет использовать репутацию своего бренда для увеличения продаж.
Естественно, люди были озадачены и обеспокоены тем, как вести машину после употребления продукта, который ассоциировался у них с пивом.
Возможно, если бы у Coors в то время была возможность использовать инструменты текстового анализа, чтобы лучше изучить текстовую корреляцию между 'Coors', 'пиво', и 'вода', они могли бы представить невероятный продукт, а не тот, который вскоре был снят с производства.
Текстовый майнинг - это использование машин NLP для обработки и извлечения информации из больших объемов неструктурированных текстовых данных. Несмотря на то, что это довольно недавняя инновация, многие организации все активнее внедряют текстовый майнинг в свою деятельность.
Независимо от того, к какой отрасли относятся организации, можно выделить 5 повторяющихся тем, касающихся преимуществ анализа текстов:
Как бы хорошо вы ни готовили своих исследователей, человеческие ошибки неизбежны. Эти ошибки еще больше усиливаются, если они сопровождаются такими факторами, как эмоциональный стресс, отвлекающие факторы и усталость.
Компьютеры тоже не идеальны, но они гораздо надежнее в анализе постоянного потока данных. Одна из главных причин заключается в том, что машины не ограничены вышеупомянутыми человеческими ограничениями.
Таким образом, инструменты текстовой аналитики эффективны в ситуациях, когда ошибки могут привести к дорогостоящим последствиям. Примером может служить анализ текстовых данных в сфере здравоохранения, где один неточный диагноз может привести к потере жизни.
Автоматизированный анализ текста позволяет обрабатывать больше данных с большей скоростью, чем это делают люди. Это позволяет добиться эффекта масштаба, увеличить итоговую прибыль и повысить рентабельность инвестиций.
С этой целью многие исследователи используют анализ текста для обработки и выявления закономерностей в сотнях форм обратной связи.
Кроме того, повышение эффективности открывает возможности для масштабирования вашего бизнеса. Учитывая огромный объем неструктурированных текстовых данных, на их анализ у команды исследователей может уйти несколько месяцев или даже лет.
В отличие от этого, инструменты текстового анализа могут обрабатывать сотни текстовых документов в течение одного дня. Поскольку теперь организации могут анализировать тот же объем массива данных с рекордной скоростью, они могут расширить масштабы своих исследований и значительно повысить производительность.
Благодаря достижениям в области НЛП, ИИ и текстовой аналитики мы можем собирать и эффективно обрабатывать огромные объемы данных. В то время из-за огромного объема неструктурированных данных их сбор был практически невозможен, не говоря уже об их анализе.
Кроме того, объем неструктурированных данных растет благодаря увеличению числа пользователей Интернета и социальных сетей. Текстовая аналитика и машинное обучение - это ключ к получению доступа к этим постоянно растущим данным и их преобразованию в действенные идеи.
Текстовая аналитика позволяет выявить закономерности в текстовых документах, которые могут быть неочевидны на первый взгляд. Более того, огромное количество текстовых документов, которые необходимо обработать, увеличивает шум и затрудняет выявление основных тенденций.
Например, анализ текста позволяет выделить в текстовом документе ключевые слова. Имея такую информацию, вы сможете принимать более обоснованные решения и эффективнее удовлетворять потребности своих клиентов.
Анализ текста может быть выполнен с помощью множества методов и приемов. Различные организации используют разные методы в зависимости от своих потребностей. Каждое программное обеспечение для анализа текста также предоставляет различные возможности.
Естественно, более мощные инструменты стоят дороже, поэтому прежде чем подписываться на какую-либо услугу, оцените свои потребности. Чтобы дать вам лучшее представление о том, как использовать анализ текста в вашей организации, мы покажем вам пять распространенных методов анализа текста, а именно:
Анализ настроения - это процесс анализа текстового документа и определения его полярности (положительной, нейтральной, отрицательной). Для распознавания эмоций из текстовых данных можно также использовать анализ настроений. Эти эмоции могут быть счастливый, грустный, сердитый, или неуверенно.
Анализ настроения также является наиболее распространенной техникой, используемой в текстовом анализе, и часто они сопровождают друг друга в силу своей схожести. Анализируя настроения текстового массива, вы можете глубже проникнуть в глубинные смыслы сообщения и выяснить почему они сказали это.
Распознавание именованных сущностей - это обнаружение именованных сущностей и их маркировка в соответствии с их категориями. Например, категоризация "Том Круз" как "Люди" и "Вашингтон" как "Место".
Одно из преимуществ распознавания именованных сущностей заключается в том, что оно позволяет быстро присвоить тему текстовому документу, например, статье в блоге. В качестве примера можно привести повторяющиеся сущности (например, Майкл Джордан) указывают на интерес к определенной теме (например, баскетбол, НБА).
Новостные издания и сайты электронной коммерции уже используют эту технологию для предоставления релевантных рекомендаций по товарам. Так, компания McKinsey сообщила, что Рекомендации Amazon обеспечивают до 35% продаж.
Чтобы лучше понять, как работает анализ настроения и NER, попробуйте наши инструменты для анализа текста!
Аналогично NER, Тематический анализ предполагает выявление повторяющихся слов и связанных с ними категорий. Затем алгоритм присваивает этим текстовым данным тему.
Возьмем, к примеру, баскетбол: неоднократные упоминания баскетболистов и связанных с ними терминов указывают на то, что речь в тексте идет о баскетболе.
Тематический анализ позволяет выявить важные области, на которых вам следует сосредоточиться. Например, если клиенты часто поднимают тему обслуживания клиентов, это признак того, что вам, возможно, следует улучшить свою CRM!
Тематический анализ также дает представление о деятельности, интересах и мнениях ваших клиентов (AIO). Вооружившись этими данными, вы сможете разработать более эффективные маркетинговые стратегии, направленные на интересующие их темы.
Среди других применений тематического анализа - присвоение категории входящим сообщениям (например, спам), что полезно для маркетинга по электронной почте и обслуживания клиентов.
Частота слов - это простая техника анализа текста, которая в основном определяет количество слов для слова или именованной сущности. Естественно, слово, которое часто повторяется, обозначает большую важность.
Также известна как кластеризация текста, Группировка слов предполагает упорядочивание слов, которые часто встречаются рядом друг с другом. Обычные примеры включают группировку "хорошо", "плохой", и "обслуживание клиентов".
Группировка слов позволяет быстро отфильтровать важные вопросы из большого объема текстовых данных, что экономит время и силы.
Вкратце напомним: текстовая аналитика - это автоматическая быстрая и эффективная обработка больших объемов неструктурированных текстовых данных. В текстовой аналитике используются различные методы, включая анализ настроения, распознавание именованных сущностей, анализ тем и частоты слов.
Но как именно вы можете применить текстовый анализ, исходя из ваших конкретных потребностей? Чтобы дать вам лучшее представление, мы приведем шесть вариантов применения текстового анализа:
Ведение аккаунта в социальных сетях - дело утомительное, оно включает в себя анализ данных, ответы на сообщения, слежение за тенденциями, создание контента и так далее. Эти задачи важны, но они затрудняют масштабирование ваших SMM-усилий, особенно при распространении на разные социальные сети.
С помощью текстовой аналитики вы можете автоматизировать некоторые из этих задач, например сбор данных и мониторинг бренда. Поскольку социальные сети наполнены неструктурированными текстовыми данными, вы можете легко добывать их для получения всевозможных сведений.
Например, вы можете извлекать и анализировать твиты, чтобы определить трендовые темы или ключевые слова. Обнаружив тематические кластеры, вы можете разрабатывать стратегии контента, ориентируясь на них, и повышать вовлеченность.
Вы также можете использовать текстовую аналитику для управления репутацией и мониторинга бренда. Недовольство клиентов легко устранимо, но если не принять меры, оно может превратиться в PR-кризис и стоить вам миллионы долларов и пожизненную ценность клиентов.
С помощью инструментов анализа текста вы сможете быстро выявлять негативные комментарии в социальных сетях и незамедлительно устранять их. В то же время вы можете использовать и положительные комментарии, чтобы улучшить впечатления клиентов от вашего бренда.
Успех вашей организации напрямую зависит от того, насколько хорошо вы понимаете своих клиентов.
Это не только их демографические и психографические характеристики, вы должны досконально понимать, что потребители думают о вашем бренде и рыночном предложении. Вот тут-то и приходит на помощь Voice of Customer.
Голос клиента - это то, что клиенты говорят о ваших продуктах и услугах. Точнее, понимание их опыта, ожиданий и предпочтений.
Существует множество способов сбора ЛОС, наиболее распространенными из которых являются социальные сети, опросы, электронная почта и покупательское поведение. Эти источники дают огромное количество данных и легко доступны.
Однако одного сбора информации недостаточно - для того чтобы данные были полезны, их нужно преобразовать в выводы. Текстовая аналитика и анализ настроений позволяют глубже понять почему потребители говорят об определенной теме.
Анализ текста позволяет выявить распространенные ключевые слова и темы из набора данных. Затем, используя инструменты анализа настроений, можно определить, что думают покупатели по этому поводу. Например, определить, что покупатели негативно относятся к цене вашего продукта.
После того как анализ текста выявил области, в которых необходимо улучшить работу, вы можете сосредоточить свои ресурсы на этих областях.
Исследование рынка идет рука об руку с выявлением ЛОС. Сбор данных - это огромная часть процесс исследования рынка и требует значительного объема выборки. В противном случае просто не будет достаточно данных для принятия решений.
В то же время объем данных, подлежащих анализу, может оказаться непосильным для человека. Модели текстовой аналитики могут обрабатывать сотни наборов текстовых данных и выявлять тенденции и закономерности.
В результате исследователи могут получить целостное представление о том, что говорят клиенты, и улучшить процесс принятия решений.
Вы также можете использовать анализ текста при изучении конкурентов, анализируя, что говорят о них их клиенты. Есть ли у них пробелы в обслуживании клиентов? Или, возможно, они не удовлетворяют определенные потребности клиентов?
Вся эта информация крайне важна для совершенствования вашей бизнес-стратегии и вполне может стать решающим фактором между вами и вашими конкурентами.
Получение высококачественных лидов может отнимать много времени и зачастую является самой сложной частью процесса лидогенерации. Вам придется создавать "холодные" предложения, встречаться с потенциальными клиентами и определять источники потенциальных клиентов, а также многое другое.
В результате драгоценное время тратится на административные задачи, что, в свою очередь, сказывается на итоговом результате. Модели анализа текста позволят автоматизировать все рутинные задачи и улучшить процессы воронки продаж.
Например, пометить предложения в стенограммах звонков и проанализировать значимость этих помеченных терминов. Если у неудачных перспектив есть корреляция, скажем, с понятием "уверенность", самое время обратить на это внимание.
Среди других способов поиска потенциальных клиентов - социальные сети - наиболее распространенное приложение для текстовой аналитики. Просто проведите модель анализа текста через сообщения в социальных сетях и выберите те, которые выражают покупательское намерение. Затем вы можете сосредоточить свои усилия на этих высококачественных ссылках, вместо того чтобы просто обзванивать потенциальных клиентов.
Вы даже можете запустить свою модель текстового анализа через CRM, чтобы лучше обслуживать существующих клиентов. Например, выявляя закономерности среди недовольных и довольных клиентов.
Работа в здравоохранении - одна из самых сложных не только из-за требуемых знаний, но и из-за необходимости документировать, организовывать и сортировать текстовые данные.
Медицинские карты пациентов, записи диагнозов, выписки из истории болезни - количество текстовых документов, создаваемых каждый день, граничит с неуправляемостью.
К счастью, как и все текстовые данные, их можно проанализировать с помощью модели текстового анализа. Это открывает целый мир преимуществ, поскольку медицинские работники могут автоматизировать задачи, позволяя им уделять больше времени своим пациентам.
Одно из применений текстового анализа в здравоохранении - использование NER для классификации конкретных терминов в соответствии с их категориями, например, "инсулин" и "лечение". Вы можете настроить эти термины и их категории в соответствии с вашими конкретными потребностями.
Помимо административных целей, текстовый анализ также позволяет получить целостное представление о состоянии здоровья пациента. Выявив закономерности в медицинских записях, вы сможете поставить более точный диагноз будущим пациентам.
Педагоги могут извлечь выгоду из текстовой аналитики, повысив эффективность работы. Образовательные учреждения работают с огромными объемами текстовых данных, таких как экзаменационные листы, отзывы студентов, электронные письма, расписания, записи студентов и т. д.
Один из вариантов применения - запустить модель анализа текста в формах обратной связи со студентами и выявить тенденции и закономерности. Выявив ключевые проблемы и устранив их, вы сможете увеличить количество ответов на опросы и, в конечном счете, удержать студентов.
Студенты тоже могут извлечь пользу из текстовой аналитики, особенно те, кто получает высшее образование. Магистры и аспиранты, работающие над диссертацией, могут быть перегружены десятками или даже сотнями стенограмм интервью.
Просматривать эти стенограммы можно часами и до изнеможения. С помощью инструментов текстового анализа вы сможете быстро извлечь ключевые моменты из стенограмм и использовать их в своей диссертации.
Если вам интересно узнать больше о текстовом анализе, мы собрали для вас список полезных ресурсов.
Эти ресурсы отлично подойдут, если вы хотите поэкспериментировать с созданием собственной модели анализа текста или просто узнать больше об этой теме.
Если вы хотите построить модель для анализа текста, вам следует ознакомиться с Python NLTK и R. Это одни из самых распространенных языков программирования в текстовом анализе и НЛП.
Поскольку Python и R - одни из самых распространенных языков программирования, их процветающее сообщество создало обширный набор ресурсов. Эти ресурсы включают видеоуроки, наборы данных, онлайн-курсы, форумы и многое другое.
Большинство из этих ресурсов даже доступны онлайн бесплатно! Другими словами, теперь любой желающий может изучать обработку естественного языка и текстовый анализ, не выходя из дома.
Все, что вам нужно, - это рабочий ноутбук, решимость и возможность продолжить чтение наших рекомендованных ресурсов по текстовому анализу.
Мы рекомендуем вам ознакомиться с этим учебником по текстовому анализу от Datacamp. Datacamp Это онлайн-платформа для изучения практически всего, что связано с наукой о данных, и многие из ее курсов созданы с учетом пожеланий новичков.
Одним из таких учебников является Текстовая аналитика для начинающих с помощью NLTK. Несмотря на то, что текстовая аналитика (и наука о данных в целом) - сложная тема, этот учебник разбивает ее на простые разделы, которые могут понять даже "зеленокожие" программисты.
Кроме того, в учебнике есть коды, которые можно копировать и вставлять, чтобы облегчить процесс обучения. После того как вы освоите анализ текста, вы сможете применить полученные знания для Реальные проекты Datacamp. Например, текстовый анализ данных из игры JeopardyИгровое шоу.
Модели для анализа текста должны получать большое количество точных обучающих данных. Алгоритмы машинного обучения учатся так же, как и люди: чем больше информации они потребляют, тем быстрее совершенствуются.
Мы рекомендуем этот список коллекций наборов данных, составленный UCI ICS, школой компьютерных наук, занимающей 25-е место в США.
В этом списке вы найдете множество интересных наборов данных, включая отзывы о фильмах на IMDb, отзывы о товарах и отзывы о Yelp. Обратите внимание, что эта коллекция - лишь небольшой пример из множества доступных в сети наборов данных.
Не стесняйтесь изучать другие наборы данных из надежных источников (например, Kaggle, Github) или даже создать свой собственный!
Помимо вышеупомянутых учебников, существуют также онлайн-курсы и видеосериалы, позволяющие повысить уровень знаний. Эти курсы различаются по стоимости и необходимым условиям.
Если вы совсем новичок в текстовом анализе, мы рекомендуем вам следующее Серия видеороликов на YouTube от Дэйва Лангера из Data Science Dojo. Это обширный плейлист из 12 видео, который охватывает все, от вводных понятий до сложных математических расчетов.
Вы также можете попробовать этот Курс Udemy по машинному обучению с использованием Python и R. Курс требует около 44 часов времени и по его окончании выдается сертификат. Кроме того, он очень доступен по цене, и вы можете развиваться в своем собственном темпе.
После того как вы освоите основы машинного обучения и НЛП, вы сможете перейти к следующему этапу Курс НЛП от Stanford Online. Поскольку классификация текстов идет рука об руку с обработкой естественного языка, изучение NLP будет полезно, особенно если вы планируете сделать карьеру в области науки о данных.
При этом курс Stanford Online имеет определенные предварительные требования, которые вы должны выполнить, прежде чем записаться на него. По окончании курса вам будет выдан сертификат, который вы сможете использовать для пополнения своего резюме.
Текстовая аналитика - это процесс преобразования больших объемов неструктурированного текста в количественные данные с последующим извлечением из них ключевой информации. В нем используются такие распространенные методы NLP, как распознавание именованных сущностей и распознавание чувств, для получения действенных выводов в интересах вашей организации.
В свете последних технологических достижений и продолжающегося Четвертая промышленная революцияТекстовая аналитика и модели машинного обучения NLP стали повседневными решениями, используемыми организациями. Мир маркетинга стал еще более напряженным, поскольку компании пытаются найти способы обогнать друг друга.
Более того, объем данных только увеличивается по мере распространения новых социальных медиаплатформ, таких как TikTok, и расширения их пользовательской базы.
Учитывая все эти неиспользуемые неструктурированные данные в Интернете и доступные инструменты текстовой аналитики, можно с уверенностью сказать одно: эффективный анализ данных теперь является реальным основным преимуществом для компаний, позволяющим им выделиться на фоне конкурентов.
Начните 7-дневную пробную версию с 30 минут бесплатной транскрипции и анализа искусственного интеллекта!
Как перевести запись в текст Наш инструмент транскрипции без кодов позволяет преобразовать аудиозапись в текст всего за два шага. Найти
Как расшифровать видео с YouTube Чтобы расшифровать видео с YouTube, не нужно конвертировать его в формат mp4. Просто загрузите URL-адрес в Speak
Как транскрибировать аудио и видео в текст за 2 минуты (2022 руководство) Узнайте, как транскрибировать аудио и видео в текст с помощью Speak Ai
Что такое обработка естественного языка: Определяющее руководство Обработка естественного языка - это большая область изучения того, как компьютеры могут точно понимать человеческий язык, и
Все об анализе настроений: Окончательное руководство Возможно, вы уже слышали об анализе настроений, но что это такое и почему организации так
Простое руководство по проведению маркетинговых исследований в 2021 году Узнайте несколько простых шагов, которые помогут вам начать проводить маркетинговые исследования,
В течение ограниченного времени, экономия 93% на полностью загруженном плане Speak. Начните 2025 год с лучшей платформы искусственного интеллекта.
Русский 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi