Ako prepísať nahrávku do textu
apríl 28, 2022
Nekomentované
Ako prepísať nahrávku do textu Náš nástroj na prepis bez kódu vám umožní previesť zvukovú nahrávku do textu len v dvoch krokoch. Vyhľadajte stránku
Analýza textu je hlavným aspektom spracovania prirodzeného jazyka a zahŕňa automatické získavanie poznatkov z obrovského množstva neštruktúrovaných textových údajov.
Keďže textová analytika využíva strojové učenie viac ako ľudskú prácu, existuje mnoho aplikácií pre organizácie prakticky v každom odvetví.
Analýza textu sa bežne spája aj s prepis údajov nástroje pre bezproblémové pracovné procesy. Nástroj na prepis údajov najprv prevádza zvukové záznamy z kvalitatívny výskum do textových prepisov. Potom nástroj na analýzu textu spracuje súbor údajov a zvýrazní opakujúce sa témy alebo pocity.
Zo štúdií vyplýva, že len 18% organizácií využíva neštruktúrované údaje čo je dôležité, pretože až do 90% všetkých údajov je neštruktúrovaných. Inými slovami, máte obrovskú príležitosť využiť toto bohatstvo nevyužitých údajov a odlíšiť sa od svojich konkurentov.
Nech je textová analýza akokoľvek výkonná, pracovník je len taký dobrý, aký dobrý je jeho nástroj, alebo konkrétne jeho ovládanie daného nástroja.
Ak chcete efektívne využívať výhody textovej analýzy, musíte najprv pochopiť jej vnútorné fungovanie: čo je textová analýza, ako funguje a ako môžete využiť textovú analýzu pre svoju organizáciu.
Analýza textu využíva techniky spracovania prirodzeného jazyka (NLP) na rýchlu analýzu častí textových údajov. Tieto neštruktúrované, pološtruktúrované a štruktúrované textové údaje majú rôzne formy.
Správy zo sociálnych médií, marketingové prieskumy, recenzie produktov a e-maily sú príkladmi užitočných textových údajov.
Prostredníctvom textovej analýzy môžu organizácie spracovať a získať užitočné poznatky z obrovského množstva textových údajov.
Je to dôležité, pretože textová analýza je dôsledný a účinný spôsob, ako minimalizovať chyby a zaujatosť výskumníkov.
Konkrétne informácie, ktoré sa majú získať, závisia od vašich potrieb. Niektoré príklady použitia textovej analýzy zahŕňajú triedenie nevyžiadaných e-mailov, identifikáciu prevládajúcich tém a monitorovanie reputácie značky.
Ľudia často používajú pojmy dolovanie textu a analýza textu zameniteľne, pretože obe majú rovnaký význam. Text mining a textová analýza sa zaoberajú získavaním informácií z veľkých objemov textových údajov a ich následnou premenou na využiteľné poznatky.
V tomto zmysle, textová analytika a analýza textu obidve majú rovnaký cieľ, a to analyzovať neštruktúrované textové údaje. Medzi týmito dvoma pojmami však existujú malé rozdiely. V podstate, analýza textu zahŕňa kvalitatívnu analýzu, keďže textová analýza zahŕňa kvantitatívne výsledky.
Napríklad textová analýza správ zo sociálnych médií zhromaždí všetky neštruktúrované údaje a roztriedi ich do kategórií. Model textovej analýzy môže vytvoriť graf na vizualizáciu frekvencie výskytu konkrétnych slov a ich sezónnych trendov.
Potom manažér vykoná analýzu textu a zistí, ktoré správy v sociálnych médiách viedli k pozitívnym alebo negatívnym výsledkom a čo s tým môže urobiť.
Modely analýzy textu (alebo textovej analýzy) často spájajú textovú analýzu a analýzu textu, čím sa ich rozdiely stávajú nepodstatnými. Preto, aby sme sa vyhli nedorozumeniam, budeme textovú analýzu a analýzu textu označovať ako to isté.
Dôležitejšie je pochopiť, ako fungujú modely textovej analýzy a ako ich môžete použiť na zvýšenie hospodárskeho výsledku vašej organizácie.
Dolovanie textu využíva techniky spracovania prirodzeného jazyka a strojového učenia na získavanie poznatkov z textových údajov. Aj keď sa všetky tri oblasti dátovej vedy často prekrývajú, všetky majú odlišný význam a zameranie.
Textová analytika v podstate zahŕňa využívanie strojov na spracovanie neštruktúrovaných textových údajov vo veľkom rozsahu. Pri spracovaní textových údajov sa v modeloch textovej analytiky využívajú techniky NLP, aby sa dosiahli presné výsledky.
Jednou z takýchto techník NLP je označovanie častí reči vo vete, ktoré pomôže pri ďalších analýzach.
Organizácie budú tiež priebežne trénovať algoritmy na dolovanie textu tým, že im budú dodávať veľké objemy textu. Prostredníctvom neustáleho trénovania a dodávania textových údajov bude algoritmus zlepšovať svoju presnosť analýzy textu a držať krok s vývojom jazyka.
Proces analýzy textu využíva kombináciu metód spracovania prirodzeného jazyka (NLP) a strojového učenia. Na vytvorenie efektívneho modelu textovej analýzy preto musíte mať znalosti v oblasti NLP a strojového učenia.
Existuje niekoľko typov modelov textovej analýzy vrátane modelov založených na pravidlách, strojovom učení a hybridných modelov. Tieto prístupy ovplyvnia celkový proces textovej analýzy a úroveň zapojenia človeka.
Najbežnejším prístupom v textovej analýze a iných modeloch NLP je prístup založený na pravidlách. Ešte pred vytvorením algoritmu textovej analýzy musíte najprv vytvoriť zoznam pravidiel. V týchto zoznamoch (alebo súboroch údajov) ručne zdokumentujete asociáciu medzi slovom a značkou.
Algoritmus textovej analýzy potom spracuje časti textu a klasifikuje slová podľa týchto vopred stanovených pravidiel. Spôsob kategorizácie textov závisí od potrieb vašej organizácie.
Určitým emotikonom alebo slovám v e-maile môžete napríklad priradiť značku spamu. Ďalším prípadom použitia klasifikácie textu je priradenie negatívne na slová ako napr. zlé, hroznéa hrozné.
Modely založené na pravidlách sú jednoduché a ľahšie sa vytvárajú ako modely strojového učenia. Okrem toho je na internete k dispozícii zbierka súborov údajov s otvoreným zdrojovým kódom, ktoré si môžete bezplatne stiahnuť a implementovať do svojho stroja na analýzu textu.
Analýza textu založená na pravidlách však môže priniesť nepresné výsledky pri spracovaní nejednoznačných viet. Napríklad vety, ktoré obsahujú sarkazmus, dialógy, mémy a kontext správy. Okrem toho je pridávanie nových pravidiel do algoritmu náročnejšie, čo sťažuje jeho škálovanie v porovnaní s alternatívami strojového učenia.
V modeloch strojového učenia sa algoritmus trénuje tak, že sa mu poskytne veľké množstvo textových údajov. Tieto údaje sú vopred označené príslušnými klasifikátormi.
Inžinier musí tiež zabezpečiť, aby boli tréningové údaje presné a bez skreslenia. V opačnom prípade model strojového učenia tieto zlé návyky zachytí a výsledkom budú nepresné výsledky.
Vďaka nepretržitému prísunu vopred označených údajov bude model strojového učenia schopný automaticky predpovedať a klasifikovať budúce vstupy s presnosťou na úrovni bodu. Výsledkom je, že môžete ľahko škálovať analýzu textu pomocou strojového učenia a dosiahnuť úspory z rozsahu.
Modely strojového učenia využívajú aj algoritmy Naive Bayes (pravdepodobnostná metóda) a hlboké učenie na zvýšenie presnosti analýzy. Čím viac teda model strojového učenia trénujete, tým lepší je v oblasti dolovania veľkých objemov dát z textu.
Počiatočné investície a priebežné školenie modelov strojového učenia však môžu byť náročné na zdroje. Nehovoriac o výpočtovom výkone potrebnom na spustenie algoritmov strojového učenia. Výsledky analýzy textu môže ovplyvniť aj zadávanie nepresných alebo neobjektívnych súborov údajov.
Hybridné modely textovej analýzy kombinujú to najlepšie z modelov založených na pravidlách a strojovom učení. Kombináciou rôznych algoritmov založených na pravidlách a strojovom učení môže model textovej analýzy priniesť najpresnejšie výsledky.
Hoci hybridné modely poskytujú najpresnejšie výsledky, sú spojené aj s najvyššími počiatočnými investíciami a nákladmi na údržbu.
Analýza textu je metodický proces zhromažďovania, spracovania a prezentovania využiteľných poznatkov z obrovského množstva textových údajov. Hoci rôzne modely pristupujú k tomuto procesu odlišne, všeobecné kroky textovej analýzy zostávajú rovnaké:
Predtým, ako môže stroj na analýzu textu čokoľvek analyzovať, musí mať najprv vstupné textové údaje. Tieto textové údaje môžu byť neštruktúrované, pološtruktúrované alebo štruktúrované.
Neštruktúrované textové údaje sa vzťahujú na všetky slová, ktoré môžete zhromaždiť online a ktoré neboli usporiadané do žiadnych štítkov.. Napríklad komentáre na sociálnych sieťach, textové správy a celé dokumenty. Neštruktúrované údaje si môžete predstaviť ako chaotické, "divoké" údaje, ktoré neboli usporiadané.
Na druhej strane, štruktúrované textové údaje sa vzťahujú na texty, ktoré boli usporiadané do určitých parametrov. Tieto údaje už boli označené a sú prehľadne uložené v príslušných priečinkoch. Medzi bežné obchodné príklady štruktúrovaných údajov patria predajné transakcie, prihlasovacie údaje a demografické informácie.
Všetky tieto textové údaje môžete získať z interných a externých zdrojov. Interné zdroje sa vzťahujú na zber údajov z databáz v rámci vašej organizácie a jej systémov. Naopak, externé zdroje údajov pochádzajú odkiaľkoľvek mimo vašej organizácie.
Môžete tiež využiť zber údajov Rozhrania API do zásobníka, aby ste urýchlili svoje pracovné procesy. Rozhrania API sú v podstate integrácie ktoré môžete naprogramovať do iných aplikácií a ktoré vám umožnia zhromažďovať textové údaje z týchto aplikácií.
Interné údaje sa týkajú všetky údaje, ktoré získavate v rámci svojej organizácie.. Patria sem všetky počítačové aplikácie, dokumenty, systémy a oddelenia. Interné textové údaje sú skvelým východiskovým bodom pre zber údajov, pretože sú okamžite dostupné a cenovo výhodné.
Interné údaje môžete získavať zo softvéru CRM, e-mailov, analytických správ o vlastných médiách, softvéru na správu znalostí a z iných oddelení organizácie. Prehľadajte vo svojej organizácii všetky dokumenty (fyzické aj digitálne), správy, spätnú väzbu z prieskumov a akékoľvek iné médiá, ktoré používate na ukladanie textových informácií.
Interné zdroje textových údajov môžu obsahovať neobjavené poznatky o vašich zákazníkoch, ale často sú skryté v silách. Napríklad váš tím zákazníckeho servisu môže mať k dispozícii cenné množstvo spätnej väzby od zákazníkov, ktoré môžete využiť na vykonanie textovej analýzy.
Výhody interných textových údajov:
✅ Ľahko získateľné
✅ Menej nákladné
✅ Konkrétnejšie a relevantnejšie pre vašu organizáciu
Zápory interných textových údajov:
❌ Menšia veľkosť vzorky
❌ Môže byť zastarané
Externé údaje sa vzťahujú na údaje, ktoré pochádzajú odkiaľkoľvek mimo vašej organizácie. Patria sem sociálne médiá, recenzie produktov, obsah generovaný používateľmi, súbory údajov s otvoreným zdrojovým kódom a iné webové stránky.
V podstate je k dispozícii nekonečné množstvo externých textových údajov - vždy, keď niekto uverejní komentár na sociálnej sieti, vytvoria sa externé textové údaje.
Najväčšou výhodou externých údajov je ich množstvo. Môžete získať veľké množstvo textových údajov na trénovanie modelu textovej analýzy.
Musíte sa však uistiť, že tieto údaje sú presné a pochádzajú z dôveryhodných zdrojov. V opačnom prípade bude vaša textová analýza prinášať nepresné výsledky a následne nesprávne rozhodnutia.
Rozhrania API na zber údajov môžete integrovať aj do platforiem sociálnych médií, ako sú Instagram, Twitter a Facebook. Rozhrania API vám umožnia rýchlo získavať textové údaje, ako sú komentáre, profilové životopisy atď.
Výhody externých textových údajov:
✅ K dispozícii je obrovské množstvo
✅ Môže porovnávať historické údaje v čase
✅ Dostupné rozhrania API na jednoduchý zber
Nevýhody externých textových údajov:
❌ Môže byť nepresný a/alebo neaktuálny
❌ drahšie a časovo náročnejšie
Model text miningu nemôže analyzovať nespracované surové údaje v takej podobe, v akej sú. Nespracované textové údaje obsahujú šum, ako sú interpunkčné znamienka, stopslová a znaky v rôznych prípadoch.
Pre nás je zmysel týchto prvkov samozrejmosťou, ale stroj nemusí text interpretovať rozumne. Aby teda stroj ľahšie pochopil nespracované textové údaje, musí ich najprv spracovať pomocou rôznych techník NLP:
Tokenizácia je proces rozkladu surových textových údajov na menšie jednotky, ktoré nazývame tokeny.. Je tiež kľúčovým aspektom predspracovania textu v textovej analytike a iných modeloch NLP.
Rozdelenie celých dokumentov do tokenov uľahčuje strojovú analýzu textu. Ničím sa to nelíši od toho, ako text spracovávajú ľudia. Napríklad tento článok na blogu je ľahšie stráviť, keď ho rozdelíte do kapitol, v porovnaní s tým, keď prechádzate všetko naraz.
V závislosti od úlohy môžeme text tokenizovať podľa slov (tokenizácia slov) alebo podľa viet (tokenizácia viet). Tu je príklad toho, ako vyzerá tokenizácia slov pre "Tokenizácia je proces rozdeľovania nespracovaných textových údajov na menšie jednotky."
["tokenization", "is", "the", "process", "of", "breaking", "down", "raw", "text", "data", "into", "smaller", "units"]
Význam vety určujú slová a ich vzájomný vzťah, t. j. gramatické pravidlá. Tokenizácia pomáha tomuto procesu tým, že umožňuje stroju interpretovať jednotlivé texty, ich definície a to, ako tvoria význam celej vety.
Súčasťou tohto procesu interpretácie je označovanie častí reči (POS tagging). Časti reči sú lexikálne kategórie priradené každému slovu v slovníku. Napríklad podstatné mená, prídavné mená, slovesá, spojky atď.
Označovanie častí reči ku každému tokenu je užitočné na pochopenie sémantického vzťahu medzi jednotlivými slovami. Označovanie POS pomáha aj pri iných úlohách analýzy textu, ako je rozpoznávanie pomenovaných entít (napr. Kalifornia = lokalita).
Po rozdelení viet na tokeny a označení ich príslušných častí reči stroj na analýzu textu určí syntaktickú štruktúru. Jednoducho povedané, syntaktická štruktúra je to, ako reťazce slov vo vete navzájom súvisia.
Modely textovej analýzy (a NLP) často vytvárajú rozbor stromu na reprezentáciu týchto vzťahov medzi jednotlivými tokenmi. Tento strom rozboru je užitočný na určenie sémantiky (významu) vety.
Inými slovami, pomáha počítaču pochopiť odvodený význam správy rovnako ako človek. Tento krok je dôležitý, pretože slová majú rôzne definície a menia sa v závislosti od kontextu a regionálnych dialektov.
Na ilustráciu, okamžite pochopíme význam "jablko spadlo na jablko" interpretáciou toho, čo "jablko" a "Apple" znamená. Parsovanie je v podstate strojový spôsob, ako urobiť to isté.
Ďalším dôležitým aspektom porozumenia textových údajov modelom textovej analýzy je lematizácia a stemming. Lemmatizácia a stemming zahŕňajú sledovanie slova do jeho základnej formy. Napriek tomu je v prístupoch k obom metódam mierny rozdiel.
Kmeňovaním sa odstraňujú iba predpony, prípony a infixy slova. Tie sú "pred", "-ing" a "-ed" slova. Pri stemmingu sa však tieto afixy slepo orezávajú bez ohľadu na morfológiu slova, čo niekedy vedie k hrozným výsledkom.
Na druhej strane lematizácia zohľadňuje morfológiu slova (ako je slovo utvorené na základe jeho etymológie) pri sledovaní jeho koreňovej formy (nazývanej aj lema).
Tu je príklad na ilustráciu rozdielu medzi lematizáciou a stemmingom:
Stop-slová sa vzťahujú na bežné slová, ktoré do celkovej vety vnášajú len málo sémantických informácií. Napríklad, a, ., na adrese, je ., atď. Odstránením stopslov sa stroj môže zamerať na dôležitejšie slová textu a poskytnúť presnejšie analýzy.
Hoci sú stopslogá užitočné pri čistení textových súborov údajov, konkrétne stopslogá, ktoré treba odstrániť, do veľkej miery závisia od danej úlohy. Odstránenie stopslov je užitočné aj pri filtrovaní spamu a analýze nálad.
Tieto úlohy nepotrebujú tieto ďalšie slová a môžu využívať menší súbor údajov na rýchlejšie a presnejšie analýzy.
Normalizácia textu znamená štandardizáciu variantov slova do jednej podoby. Existuje mnoho spôsobov, ako vyjadriť termín, najmä online. Jedným z bežných spôsobov je skracovanie slov, napríklad písanie "zajtra" ako "tmrw".
Hoci oba výrazy majú rovnaký význam, rôzne hláskovania sa môžu v algoritme zaregistrovať ako rôzne veci, čo vedie k rôznym výsledkom analýzy.
Medzi termíny, ktoré si vyžadujú štandardizáciu, patria čísla (one, 1), symboly (and, &), peniaze ($, USD, dollars) a skratky (why, y). Normalizácia textu je veľmi dôležitá v klinickej oblasti, pretože rôzni lekári vnímajú klinické texty rôzne.
Písanie malých písmen je súčasťou normalizácie textu a zahŕňa konverziu všetkých veľkých písmen na malé. Väčšina malých písmen sa používa pri pomenovaných entitách, ako napríklad prevod "Kanada" na "Kanada". Znižovanie písmen a normalizácia textu zjednodušujú proces analýzy textu, a tým zlepšujú konečné výsledky.
Extrakcia a klasifikácia textu sú dve veľké podtémy, ktoré majú svoje vlastné nuansy a techniky. Extrakcia textu sa vo všeobecnosti vzťahuje na techniky strojového učenia, ktoré slúžia na vylúčenie dôležitých pojmov alebo fráz.
Jednou z takýchto úloh je identifikácia pomenovaných entít, ako sú značky a osoby. Rozpoznávanie pomenovaných entít je bežnou úlohou spracovania prirodzeného jazyka, pretože v podstate hovorí, aká téma je najdôležitejšia.
Nemusíte identifikovať len pomenované entity; konkrétne slovo, ktoré chcete extrahovať, závisí od potrieb vašej organizácie. Medzi ďalšie slová, ktoré môžete zvýrazniť, patria aspekty produktu (napr. veľkosť, cena, značka).
Na druhej strane, klasifikácia textu sa vzťahuje na kategorizáciu extrahovaného textu do vopred definovaných značiek. Napríklad "Elon Musk" možno klasifikovať ako "Ľudia". Tieto značky môžete tiež prispôsobiť podľa svojich potrieb, napríklad podľa nálady (pozitívna, neutrálna, negatívna) alebo podľa zámeru (záujem, spam, dopyt atď.)
Po spracovaní údajov modelom textovej analýzy sa kľúčové informácie určitým spôsobom vizualizujú. Spôsob prezentácie informácií závisí od konkrétneho softvéru na analýzu textu.
Medzi bežné spôsoby, ktorými softvér na analýzu textu prezentuje kľúčové poznatky, patria mračná slov a grafy nálad. V tomto prípade Speak ukazuje používateľom celkový sentiment textových údajov a prevládajúce témy na prvý pohľad.
Náš interaktívny prístrojový panel vám tiež umožňuje prispôsobiť kategorizáciu poznatkov podľa vašich potrieb. Okrem toho vám naša centralizovaná databáza umožňuje vyhľadávať akékoľvek kľúčové slovo alebo tému vo všetkých médiách a typoch médií, či už ide o audio, video alebo text.
Celkovo naša knižnica médií nielenže presne získava kľúčové poznatky, ale je tiež optimalizovaná na vyhľadávanie s cieľom zvýšiť prevádzkovú efektívnosť, dostupnosť a znížiť náklady.
Ak sa chcete dozvedieť viac o tom, ako môžete svoju organizáciu posunúť na vyššiu úroveň pomocou textovej analýzy, kontaktujte nás na adrese success@speakai.co alebo sa prihláste na náš 7-dňová skúšobná verzia bez kreditnej karty.
Text mining je stroj, ktorý poskytuje vašej organizácii cenné údaje. Informácie sú však užitočné len vtedy, keď sú presne interpretované a správne využité. Interpretácia údajov je sama o sebe široká téma s mnohými technikami a prípadovými štúdiami.
Nepresná interpretácia údajov z prieskumu trhu by mohla viesť k nákladným chybám. Spoločnosť Coors, etablovaný hráč v pivnom priemysle, v roku 1990 uviedla na trh perlivú vodu Rocky Mountain. V tom čase bola balená voda trendovým produktom, a tak bolo rozumné na tom zarobiť.
Spoločnosť Coors si myslela, že ponechaním svojho loga na obale balenej vody môže využiť dobré meno svojej značky na zvýšenie predaja.
Ľudia boli prirodzene zmätení a znepokojení, že po konzumácii výrobku, ktorý si spájali s pivom, budú šoférovať.
Možno keby spoločnosť Coors mala v tom čase možnosť využiť nástroje textovej analýzy na lepšie preskúmanie textovej korelácie medziCoors', 'pivo' avoda', mohli predstaviť neuveriteľný produkt, a nie produkt, ktorého výrobu krátko nato ukončili.
Dolovanie textu je využívanie strojov NLP na spracovanie a získavanie informácií z veľkého množstva neštruktúrovaných textových údajov. Napriek tomu, že ide o pomerne nedávnu inováciu, mnohé organizácie čoraz viac využívajú text mining vo svojej činnosti.
Bez ohľadu na to, v akom odvetví organizácie pôsobia, existuje 5 opakujúcich sa tém, pokiaľ ide o výhody textového dolovania:
Bez ohľadu na to, ako dobre vyškolíte svojich výskumníkov, určite sa vyskytnú ľudské chyby. Tieto chyby sa ešte znásobia, ak sú sprevádzané faktormi, ako je emocionálny stres, rozptýlenie a únava.
Počítače tiež nie sú dokonalé, ale sú oveľa spoľahlivejšie pri analýze neustáleho toku údajov. Jedným z hlavných dôvodov je, že stroje nie sú obmedzené spomínanými ľudskými obmedzeniami.
Nástroje textovej analýzy sú teda účinné v situáciách, keď by chyby mohli viesť k nákladným následkom. Príkladom môže byť analýza textových údajov v zdravotníctve, kde jedna nepresná diagnóza môže viesť k strate života.
Automatizovaná analýza textu dokáže spracovať viac údajov väčšou rýchlosťou ako ľudskí výskumníci. To vám umožní dosiahnuť úspory z rozsahu, zvýšiť zisk a zlepšiť návratnosť investícií.
Mnohí výskumníci preto používajú analýzu textu na spracovanie a identifikáciu vzorcov zo stoviek formulárov spätnej väzby.
Zvýšená efektívnosť zároveň otvára možnosť rozšíriť vaše podnikanie. Vzhľadom na obrovský objem neštruktúrovaných textových údajov, ktoré sú k dispozícii, by analýza všetkých týchto údajov mohla tímu ľudských výskumníkov trvať niekoľko mesiacov alebo dokonca rokov.
Naproti tomu nástroje na analýzu textu dokážu spracovať stovky textových dokumentov v priebehu jedného dňa. Keďže organizácie teraz môžu analyzovať rovnaké množstvo korpusu rekordne rýchlo, môžu teraz rozšíriť svoje výskumné úsilie a výrazne zvýšiť produktivitu.
Vďaka pokrokom v oblasti NLP, umelej inteligencie a textovej analýzy môžeme teraz efektívne zhromažďovať a spracovávať obrovské množstvo údajov. Vtedy bolo pre obrovský objem neštruktúrovaných údajov takmer nemožné ich všetky zhromaždiť, nehovoriac o ich analýze na získanie poznatkov.
Okrem toho sa množstvo neštruktúrovaných údajov zväčšuje vďaka rastúcemu počtu používateľov internetu a sociálnych médií. Analýza textu a strojové učenie sú kľúčom k prístupu k týmto neustále rastúcim údajom a ich transformácii na využiteľné poznatky.
Analýza textu nám umožňuje odhaliť vzory v textových dokumentoch, ktoré nemusia byť na prvý pohľad zrejmé. Okrem toho samotné množstvo textových dokumentov, ktoré treba spracovať, zvyšuje šum a sťažuje identifikáciu akýchkoľvek základných trendov.
Analýza textu nám napríklad umožňuje vyčleniť prevládajúce kľúčové slová v textovom dokumente. S týmito informáciami v ruke potom môžete prijímať informovanejšie rozhodnutia a efektívnejšie uspokojovať potreby svojich zákazníkov.
Analýzu textu možno vykonať pomocou mnohých metód a techník. Rôzne organizácie využívajú rôzne techniky podľa svojich potrieb. Každý softvér na analýzu textu poskytuje aj rôzne funkcie.
Prirodzene, výkonnejšie nástroje sú drahšie, takže pred objednaním akejkoľvek služby najprv zhodnoťte svoje potreby. Aby ste mali lepšiu predstavu o tom, ako využiť analýzu textu vo vašej organizácii, ukážeme vám päť bežných techník analýzy textu, ktorými sú:
Analýza sentimentu je proces analýzy textového dokumentu a určenia jeho polarity (pozitívny, neutrálny, negatívny). Na rozpoznávanie emócií z textových údajov môžete použiť aj analýzu nálad. Tieto emócie môžu byť šťastný, smutné, nahnevaný, alebo neistý.
Analýza sentimentu je tiež najbežnejšou technikou používanou v textovej analýze a často sa navzájom dopĺňajú vzhľadom na ich podobnú povahu. Analýzou sentimentu textového korpusu môžete hlbšie preniknúť do základných významov správy a zistiť prečo povedali to.
Rozpoznávanie pomenovaných entít sa týka zisťovania pomenovaných entít a ich označovania podľa príslušných kategórií. Napríklad kategorizácia "Tom Cruise" ako "Ľudia" a "Washington" ako "Miesto".
Jednou z výhod rozpoznávania pomenovaných entít je, že umožňuje rýchlo priradiť tému k textovému dokumentu, napríklad k článku na blogu. Na ilustráciu, opakujúce sa entity (napr, Michael Jordan) naznačujú záujem o určitú tému (napr, basketbal, NBA).
Spravodajské publikácie a stránky elektronického obchodu už túto technológiu využívajú na poskytovanie relevantných odporúčaní produktov. Spoločnosť McKinsey uviedla, že Odporúčania spoločnosti Amazon zabezpečujú až 35% jej predaja.
Ak chcete lepšie pochopiť, ako funguje analýza sentimentu a NER, vyskúšajte naše nástroje na analýzu textu nižšie!
Podobne ako NER, tematická analýza zahŕňa identifikáciu opakujúcich sa slov a s nimi súvisiacich kategórií. Potom algoritmus priradí k týmto textovým údajom tému.
Vezmime si napríklad basketbal, opakované zmienky o basketbalistoch a súvisiacich pojmoch naznačujú, že text hovorí o basketbale.
Analýza tém poukazuje na dôležité oblasti, na ktoré by ste sa mali zamerať. Povedzme, ak zákazníci často upozorňujú na zákaznícky servis, je to znamenie, že by ste možno mali zlepšiť svoje CRM!
Analýza tém poskytuje aj prehľad o aktivitách, záujmoch a názoroch vašich zákazníkov (AIO). Na základe týchto údajov môžete vytvárať účinnejšie marketingové stratégie, ktoré sa zameriavajú na témy ich záujmu.
Medzi ďalšie aplikácie tematickej analýzy patrí označovanie kategórií prichádzajúcich správ (napr. spam), čo je užitočné pri e-mailovom marketingu a službách zákazníkom.
Frekvencia slov je jednoduchá technika analýzy textu, ktorá v podstate identifikuje počet slov slova alebo pomenovanej entity. Prirodzene, slovo, ktoré sa často opakuje, znamená vyššiu dôležitosť.
Známe aj ako zhlukovanie textu, zoskupovanie slov zahŕňa usporiadanie slov, ktoré sa často vyskytujú vedľa seba. Medzi bežné príklady patrí zoskupenie "dobré", "zlé" a "služby zákazníkom".
Zoskupovanie slov umožňuje rýchlo odfiltrovať dôležité otázky z veľkého množstva textových údajov, čo šetrí čas a úsilie.
Stručne zhrnieme: textová analytika sa týka automatického spracovania veľkého množstva neštruktúrovaných textových údajov rýchlo a efektívne. Analýza textu zahŕňa rôzne techniky vrátane analýzy sentimentu, rozpoznávania pomenovaných entít, analýzy tém a frekvencie slov.
Ako presne však môžete použiť textovú analýzu na základe svojich konkrétnych potrieb? Aby ste mali lepšiu predstavu, ponúkame šesť aplikácií textovej analýzy, ktoré sú:
Spravovanie účtu na sociálnych sieťach je únavné a zahŕňa analýzu údajov, odpovedanie na správy, sledovanie trendov, tvorbu obsahu atď. Tieto úlohy sú dôležité, ale sťažujú škálovanie vášho úsilia v oblasti SMM, najmä pri rozširovaní na rôzne sociálne siete.
Pomocou textovej analýzy môžete niektoré z týchto úloh, ako je zber údajov a monitorovanie značky, automatizovať. Keďže sociálne médiá sú plné neštruktúrovaných textových údajov, môžete z nich ľahko získavať najrôznejšie poznatky.
Môžete napríklad extrahovať a analyzovať tweety s cieľom určiť trendové témy alebo kľúčové slová. Keď nájdete zhluk tém, môžete na ich základe vytvoriť stratégie obsahu a zvýšiť angažovanosť.
Textovú analýzu môžete použiť aj na riadenie reputácie a monitorovanie značky. Sťažnosti zákazníkov sú ľahko riešiteľné, ale ak sa nekontrolujú, môžu sa premeniť na PR krízu a stáť vás milióny dolárov a celoživotnú hodnotu zákazníka.
Pomocou nástrojov na analýzu textu môžete rýchlo identifikovať negatívne komentáre v sociálnych médiách a okamžite ich riešiť. Zároveň môžete využiť aj pozitívne komentáre na zlepšenie skúseností zákazníkov s vašou značkou.
Úspech vašej organizácie priamo súvisí s tým, ako dobre rozumiete svojim zákazníkom.
Nejde len o ich demografické a psychografické údaje, ale musíte dôkladne pochopiť, čo si spotrebitelia myslia o vašej značke a ponuke na trhu. Práve tu prichádza na rad Voice of Customer (Hlas zákazníka).
Hlas zákazníka sa vzťahuje na to, čo zákazníci hovoria o vašich produktoch a službách. Konkrétne ide o pochopenie ich skúseností, očakávaní a preferencií.
Existuje mnoho spôsobov zberu VOC, najčastejšie sú to sociálne médiá, prieskumy, e-maily a nákupné správanie. Tieto zdroje poskytujú množstvo údajov a sú ľahko dostupné.
Avšak iba zhromažďovanie informácií nestačí - aby boli údaje užitočné, musia sa premeniť na poznatky. Analýza textu a analýza nálad sa ponárajú hlbšie do zisťovania prečo spotrebitelia hovoria o určitej téme.
Analýza textu umožňuje identifikovať prevládajúce kľúčové slová a témy zo súboru údajov. Potom môžete pomocou nástrojov na analýzu nálad zistiť, čo si zákazníci o tejto téme myslia. Napríklad identifikovať, že zákazníci majú negatívny sentiment voči cene vášho produktu.
Keď analýza textu poukáže na oblasti, ktoré je potrebné zlepšiť, môžete na ne zamerať svoje zdroje.
Prieskum trhu ide ruka v ruke s objavovaním VOC. Zhromažďovanie údajov je dôležitou súčasťou proces prieskumu trhu a vyžaduje si značnú veľkosť vzorky. V opačnom prípade jednoducho nebude k dispozícii dostatok údajov na rozhodovanie.
Množstvo údajov, ktoré je potrebné analyzovať, môže byť pre človeka zároveň ohromujúce. Modely textovej analýzy dokážu spracovať stovky súborov textových údajov a identifikovať trendy a vzory.
Výskumníci tak môžu získať ucelený prehľad o tom, čo zákazníci hovoria, a zlepšiť rozhodovanie.
Analýzu textu môžete využiť aj pri prieskume konkurencie tým, že analyzujete, čo o nich hovoria ich zákazníci. Majú nedostatky v zákazníckych službách? Alebo možno nespĺňajú určité potreby zákazníkov?
Všetky tieto informácie sú kľúčové pre zlepšenie vašej obchodnej stratégie a môžu byť rozhodujúcim faktorom medzi vami a vašou konkurenciou.
Získavanie vysokokvalitných potenciálnych zákazníkov môže byť časovo náročné a často je najťažšou časťou generovania potenciálnych zákazníkov. Okrem iného musíte vytvárať studené ponuky, stretávať sa s potenciálnymi potenciálnymi zákazníkmi a identifikovať zdroje potenciálnych zákazníkov.
V dôsledku toho sa stráca drahocenný čas na administratívne úlohy, čo má vplyv na hospodársky výsledok. Modely analýzy textu zautomatizujú všetky podradné úlohy a zlepšia procesy predajného lievika.
Napríklad označovanie viet v prepisoch hovorov a analýza významu týchto označených výrazov. Ak majú neúspešné vyhliadky súvislosť napríklad s uistením, je čas sa tým zaoberať.
Medzi ďalšie spôsoby, ako môžete získavať potenciálnych zákazníkov, patria sociálne médiá - najbežnejšia aplikácia pre textovú analýzu. Jednoducho spustite model textovej analýzy cez správy v sociálnych médiách a vyberte tie, ktoré vyjadrujú nákupný zámer. Potom môžete zamerať svoje úsilie na tieto vysokokvalitné potenciálne zákazníkov namiesto jednoduchého telefonovania potenciálnym zákazníkom.
Model textovej analýzy môžete dokonca spustiť prostredníctvom systému CRM, aby ste lepšie obslúžili svojich existujúcich zákazníkov. Napríklad identifikovaním vzorov medzi nespokojnými a spokojnými zákazníkmi.
Práca v zdravotníctve je jednou z najťažších prác nielen kvôli potrebným odborným znalostiam, ale aj kvôli náročnosti dokumentovania, organizovania a triedenia textových údajov.
Od zdravotných záznamov pacientov, záznamov o diagnózach, záznamov o prepisoch - počet textových dokumentov, ktoré sa vytvárajú každý deň, je na hranici zvládnutia.
Našťastie, rovnako ako pri všetkých textových údajoch, aj pri nich môžete použiť model textovej analýzy. To otvára svet výhod, pretože poskytovatelia zdravotnej starostlivosti môžu automatizovať úlohy, čo im umožní venovať viac času pacientom.
Jednou z aplikácií textovej analýzy v zdravotníctve je využitie NER na klasifikáciu špecifických termínov podľa ich kategórií, ako napríklad "inzulín" a "liečba". Tieto pojmy a ich kategórie si môžete prispôsobiť podľa svojich špecifických potrieb.
Okrem administratívnych účelov poskytuje textová analýza aj ucelený pohľad na zdravotnú cestu pacienta. Vďaka zvýrazneniu vzorov v zdravotných záznamoch môžete následne poskytnúť presnejšiu diagnózu pre budúcich pacientov.
Pedagógovia môžu z textovej analýzy profitovať zvýšením prevádzkovej efektívnosti. Vzdelávacie inštitúcie využívajú obrovské množstvo textových údajov, ako sú skúšobné hárky, spätná väzba od študentov, e-maily, rozvrhy, záznamy o študentoch atď.
Jednou z aplikácií je spustenie modelu analýzy textu prostredníctvom formulárov spätnej väzby študentov a identifikácia trendov a vzorcov. Zistením kľúčových problémov a ich riešením budete môcť zvýšiť mieru odpovedí na prieskumy a v konečnom dôsledku aj mieru udržania študentov.
Z textovej analýzy môžu profitovať aj študenti, najmä tí, ktorí študujú na vysokých školách. Študenti magisterského a doktorandského štúdia, ktorí pracujú na svojej diplomovej práci, môžu byť zahltení desiatkami alebo dokonca stovkami prepisov rozhovorov.
Prechádzanie týchto prepisov môže trvať celé hodiny a môže vás unaviť. Pomocou nástrojov na analýzu textu môžete z prepisov rýchlo vybrať kľúčové body a použiť ich vo svojej práci.
Ak máte záujem dozvedieť sa viac o analýze textu, zostavili sme pre vás zoznam užitočných zdrojov.
Tieto zdroje sú skvelé, ak chcete experimentovať s vytvorením vlastného modelu analýzy textu alebo ak sa jednoducho chcete o tejto téme dozvedieť viac.
Ak chcete vytvoriť model textovej analýzy, mali by ste sa zoznámiť s jazykmi Python NLTK a R. Sú to jedny z najrozšírenejších programovacích jazykov v oblasti textovej analýzy a NLP.
Keďže Python a R sú jedny z najrozšírenejších programovacích jazykov, ich prosperujúca komunita vytvorila rozsiahly súbor zdrojov. Tieto zdroje zahŕňajú videonávody, súbory údajov, online kurzy, fóra a ďalšie.
Väčšina týchto zdrojov je dokonca k dispozícii online zadarmo! Inými slovami, každý sa teraz môže učiť spracovanie prirodzeného jazyka a analýzu textu v pohodlí domova.
Všetko, čo potrebujete, je funkčný notebook, odhodlanie a pokračovanie v čítaní našich odporúčaných zdrojov o textovej analýze.
Odporúčame vám sledovať tento návod na analýzu textu od spoločnosti Datacamp. Datacamp je online platforma, na ktorej sa môžete naučiť takmer všetko o dátovej vede a mnohé z jej kurzov sú vytvorené s ohľadom na začiatočníkov.
Jedným z takýchto návodov je Analýza textu pre začiatočníkov pomocou NLTK. Hoci je textová analýza (a dátová veda všeobecne) komplikovaná téma, tento návod ju rozdeľuje do jednoduchých častí, ktoré pochopia aj programátorskí zelenáči.
Okrem toho obsahuje výukový program kódy, ktoré sa dajú kopírovať, aby sa vám ľahšie učilo. Akonáhle sa v analýze textu zdokonalíte, môžete svoje novonadobudnuté vedomosti použiť na reálne projekty od Datacampu. Napríklad, dolovanie textových údajov z hry Jeopardy, herná šou.
Modely textovej analýzy musia byť zásobované veľkým počtom presných tréningových súborov údajov. Algoritmy strojového učenia sa učia rovnako ako ľudia: čím viac informácií spotrebujú, tým rýchlejšie sa zlepšujú.
Odporúčame tento zoznam kolekcií súborov údajov, ktorý zostavila UCI ICS, 25. najlepšia škola pre vysokoškolské štúdium informatiky v USA.
V tomto zozname nájdete množstvo zaujímavých súborov údajov vrátane recenzií filmov na portáli IMDb, recenzií produktov a recenzií v službe Yelp. Upozorňujeme, že táto zbierka je len malým príkladom mnohých datasetov dostupných online.
Neváhajte a preskúmajte ďalšie súbory údajov zo spoľahlivých zdrojov (napr, Kaggle, Github) alebo si dokonca vytvorte vlastné!
Okrem vyššie uvedených výukových materiálov sú k dispozícii aj online kurzy a série videí, ktoré vám pomôžu prehĺbiť vaše znalosti. Tieto kurzy sa líšia nákladmi a podmienkami.
Ak ste v oblasti textovej analýzy úplní nováčikovia, odporúčame vám tento Séria videí na YouTube od Davea Langera z Data Science Dojo. Je to komplexný zoznam 12 videí, ktorý zahŕňa všetko od úvodných pojmov až po pokročilé matematické výpočty.
Môžete tiež vyskúšať túto Kurz Udemy o strojovom učení pomocou Pythonu a R. Kurz si vyžaduje približne 44 hodín času a po jeho absolvovaní sa vydáva certifikát. Okrem toho je cenovo veľmi dostupný a môžete postupovať vlastným tempom.
Po získaní základov v oblasti strojového učenia a NLP môžete prejsť na túto Kurz NLP podľa Stanford Online. Keďže klasifikácia textu ide ruka v ruke so spracovaním prirodzeného jazyka, bude pre vás štúdium NLP prínosom, najmä ak sa chcete venovať dátovej vede.
Kurz Stanford Online má však určité predpoklady, ktoré musíte splniť pred zápisom. Po absolvovaní kurzu získate certifikát, ktorý môžete použiť na zlepšenie svojho životopisu.
Analýza textu je proces transformácie veľkého množstva neštruktúrovaného textu na kvantitatívne údaje pred tým, ako sa z neho získajú kľúčové informácie. Využíva bežné techniky NLP, ako je rozpoznávanie pomenovaných entít a sentimentu, s cieľom poskytnúť využiteľné poznatky v prospech vašej organizácie.
Vzhľadom na nedávny technologický pokrok a prebiehajúce Štvrtá priemyselná revolúcia, textová analýza a modely strojového učenia NLP sú v súčasnosti každodennými riešeniami, ktoré organizácie používajú. Prudký svet marketingu sa stal ešte intenzívnejším, pretože spoločnosti sa snažia nájsť spôsoby, ako si navzájom konkurovať.
Množstvo údajov navyše len narastá, pretože nové platformy sociálnych médií, ako je TikTok, sa šíria a rozširujú svoju používateľskú základňu.
Vzhľadom na všetky tie nevyužité neštruktúrované údaje online a dostupné nástroje na analýzu textu sa zdá byť isté jedno: efektívna analýza údajov je teraz pre podniky životaschopnou základnou výhodou, ktorá im umožní odlíšiť sa od konkurencie.
Začnite 7-dňovú skúšobnú verziu s 30 minútami bezplatného prepisu a analýzy umelej inteligencie!
Ako prepísať nahrávku do textu Náš nástroj na prepis bez kódu vám umožní previesť zvukovú nahrávku do textu len v dvoch krokoch. Vyhľadajte stránku
Ako prepisovať videá YouTube Na prepis videa YouTube nemusíte video konvertovať do formátu mp4. Stačí nahrať adresu URL do aplikácie Speak
Ako prepisovať audio a video do textu za 2 minúty (2022 sprievodca) Naučte sa prepisovať audio a video do textu pomocou aplikácie Speak Ai
Čo je spracovanie prirodzeného jazyka: Spracovanie prirodzeného jazyka je rozsiahly odbor, ktorý skúma, ako počítače dokážu presne porozumieť ľudskému jazyku.
Všetko o analýze sentimentu: Čo presne to je a prečo organizácie tak veľmi potrebujú analýzu sentimentu?
Jednoduchý návod, ako robiť prieskum trhu v roku 2021 Prečítajte si niekoľko jednoduchých krokov, ktoré vám pomôžu začať robiť prieskum trhu,
Na obmedzený čas, Uložiť 93% pri plne naloženom pláne Speak. Začnite rok 2025 so silnou platformou AI s najvyšším hodnotením.
Slovenčina 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Suomi