Analiza besedila je pomemben vidik obdelave naravnega jezika in vključuje samodejno pridobivanje vpogledov iz velikih količin nestrukturiranih besedilnih podatkov.
Ker analiza besedila bolj kot človeško delo uporablja strojno učenje, je za organizacije v skoraj vseh panogah na voljo veliko aplikacij.
Besedilna analitika se pogosto povezuje tudi z prepisovanje podatkov orodja za brezhibne delovne procese. Orodje za prepisovanje podatkov najprej pretvori zvočne posnetke iz kvalitativne raziskave v besedilne prepise. Orodje za analizo besedila nato obdela nabor podatkov in izpostavi ponavljajoče se teme ali občutke.
Študije so pokazale, da je le 18% organizacij izkorišča prednosti nestrukturiranih podatkov kar je pomembno, saj je do 90% vseh podatkov je nestrukturiranih. Z drugimi besedami, obstaja velika priložnost, da izkoristite to bogastvo neizkoriščenih podatkov in se razlikujete od svojih konkurentov.
Naj bo analitika besedila še tako močna, je delavec dober le toliko, kolikor dobro je njegovo orodje, natančneje, kolikor dobro obvlada orodje, ki ga ima na voljo.
Če želite učinkovito izkoristiti analizo besedila, morate najprej razumeti njeno delovanje: kaj je analiza besedila, kako deluje in kako lahko analizo besedila uporabite za svojo organizacijo.
Analitika besedila uporablja tehnike obdelave naravnega jezika (NLP) za hitro analizo delov besedilnih podatkov. Ti nestrukturirani, polstrukturirani in strukturirani besedilni podatki so na voljo v različnih oblikah.
Sporočila v družabnih medijih, tržne ankete, pregledi izdelkov in e-poštna sporočila so primeri uporabnih besedilnih podatkov.
Z analizo besedila lahko organizacije obdelujejo in pridobivajo uporabne vpoglede iz velikih količin besedilnih podatkov.
To je pomembno, saj je analiza besedila dosleden in učinkovit način za zmanjšanje napak in pristranskosti raziskovalcev.
Posebne informacije, ki jih je treba pridobiti, so odvisne od vaših potreb. Nekateri primeri uporabe analize besedila vključujejo razvrščanje neželene e-pošte, prepoznavanje prevladujočih tem in spremljanje ugleda blagovne znamke.
Ljudje pogosto uporabljajo izraze rudarjenje besedila in . analiza besedila zamenljivo, ker imata oba enak pomen. Rudarjenje besedila in analiza besedila se ukvarjata s pridobivanjem informacij iz velikih količin besedilnih podatkov in nato s pretvorbo teh informacij v uporabna spoznanja.
V tem smislu, analiza besedila in . analiza besedila oba imata isti cilj, to je analizirati nestrukturirane besedilne podatke. Vendar se izraza nekoliko razlikujeta. V bistvu, analiza besedila vključuje kvalitativno analizo, ker besedilna analitika vključuje kvantitativne rezultate.
Na primer, analiza besedil sporočil v družabnih medijih bo zbrala vse nestrukturirane podatke in jih razvrstila v kategorije. Model za analizo besedila lahko ustvari graf za vizualizacijo pogostosti pojavljanja določenih besed in njihovih sezonskih trendov.
Nato bo opravil analizo besedila in ugotovil, katera sporočila v družabnih medijih so prinesla pozitivne ali negativne rezultate in kaj lahko stori v zvezi s tem.
Modeli za analizo besedila (ali analizo besedila) pogosto združujejo analizo besedila in analizo besedila, zaradi česar so razlike med njima nepomembne. Da bi se izognili zmedi, bomo torej besedilno analitiko in analizo besedila označevali kot isto stvar.
Še pomembneje je razumeti, kako delujejo modeli besedilne analitike in kako jih lahko uporabite za povečanje dobička svoje organizacije.
Pri rudarjenju besedila se uporabljajo tehnike obdelave naravnega jezika in strojnega učenja za pridobivanje vpogleda v besedilne podatke. Čeprav se na področju podatkovne znanosti vsi trije pogosto prekrivajo, imajo različne pomene in usmeritve.
Bistvo besedilne analitike je uporaba strojev za obsežno obdelavo nestrukturiranih besedilnih podatkov. Pri obdelavi besedilnih podatkov bodo modeli za analizo besedila uporabljali tehnike NLP, da bi dobili natančne rezultate.
Ena takih tehnik NLP je označevanje delov govora v stavku, kar je koristno pri nadaljnjih analizah.
Organizacije bodo algoritme za tekstovno rudarjenje nenehno usposabljale tudi z vnosom velikih količin besedil. Z nenehnim usposabljanjem in dovajanjem besedilnih podatkov bo algoritem izboljšal natančnost analize besedila in sledil razvoju jezika.
Pri analizi besedila se uporablja mešanica metod obdelave naravnega jezika (NLP) in strojnega učenja. Zato morate imeti predznanje o NLP in strojnem učenju, da lahko sestavite učinkovit model za analizo besedila.
Obstaja več vrst modelov za analizo besedila, vključno z modeli, ki temeljijo na pravilih, strojnem učenju in hibridnimi modeli. Ti pristopi bodo vplivali na celoten postopek analize besedila in stopnjo človeške vpletenosti.
Najpogostejši pristop v analizi besedila in drugih modelih NLP je pristop, ki temelji na pravilih. Preden ustvarite algoritem za analizo besedila, morate najprej ustvariti seznam pravil. V teh seznamih (ali naborih podatkov) ročno dokumentirate povezavo med besedo in oznako.
Algoritem za analizo besedila nato obdela dele besedila in razvrsti besede v skladu z vnaprej določenimi pravili. Način razvrščanja besedil je odvisen od potreb vaše organizacije.
Določenim emojisom ali besedam v e-poštnem sporočilu lahko na primer dodelite oznako za neželeno pošto. Drug primer uporabe razvrščanja besedila je dodelitev negativni na besede, kot so slabo, groznoin grozno.
Modeli, ki temeljijo na pravilih, so preprosti in jih je lažje ustvariti kot modele strojnega učenja. Poleg tega je na spletu na voljo zbirka odprtokodnih podatkovnih nizov, ki jih lahko brezplačno prenesete in uporabite v svojem stroju za analizo besedila.
Vendar pa lahko analiza besedila, ki temelji na pravilih, pri obdelavi dvoumnih stavkov daje netočne rezultate. Na primer stavki, ki vsebujejo sarkazem, narečja, meme in kontekst sporočila. Poleg tega je dodajanje novih pravil v algoritem težje, zaradi česar ga je težje razširiti kot alternativne metode strojnega učenja.
Pri modelih strojnega učenja algoritem usposabljate tako, da mu posredujete veliko količino besedilnih podatkov. Ti podatki so vnaprej označeni z ustreznimi klasifikatorji.
Inženir mora tudi zagotoviti, da so podatki za usposabljanje točni in brez pristranskosti. V nasprotnem primeru bo model strojnega učenja prevzel te slabe navade in dobil netočne rezultate.
Z neprekinjenim vnosom predhodno označenih podatkov bo model strojnega učenja lahko samodejno napovedoval in razvrščal prihodnje vhodne podatke z veliko natančnostjo. Zato lahko analizo besedila s strojnim učenjem enostavno razširite in dosežete ekonomijo obsega.
Modeli strojnega učenja uporabljajo tudi algoritme Naive Bayes (verjetnostna metoda) in globoko učenje, da bi izboljšali natančnost analize. Tako velja, da bolj ko se model strojnega učenja usposablja, boljši je pri rudarjenju besedil velikih količin podatkov.
Vendar lahko začetna naložba in stalno usposabljanje modelov strojnega učenja zahtevata veliko virov. Da ne omenjamo računalniške moči, ki je potrebna za izvajanje algoritmov strojnega učenja. Na rezultate analize besedila lahko vpliva tudi uporaba netočnih ali pristranskih podatkovnih nizov.
Hibridni modeli za analizo besedila združujejo najboljše lastnosti modelov, ki temeljijo na pravilih, in modelov strojnega učenja. Z združevanjem različnih algoritmov, ki temeljijo na pravilih, in algoritmov strojnega učenja lahko model za analizo besedila daje najnatančnejše rezultate.
Hibridni modeli dajejo najnatančnejše rezultate, vendar so povezani tudi z največjimi začetnimi naložbami in stroški vzdrževanja.
Tekstovna analitika je metodičen postopek zbiranja, obdelave in predstavitve uporabnih vpogledov iz velikih količin besedilnih podatkov. Čeprav različni modeli k temu procesu pristopajo različno, ostajajo splošni koraki analize besedila enaki:
Preden lahko stroj za analizo besedila kar koli analizira, mora najprej prejeti vhodne podatke o besedilu. Ti besedilni podatki so lahko nestrukturirani, polstrukturirani ali strukturirani.
Nestrukturirani besedilni podatki se nanašajo na vse besede, ki jih lahko zberete na spletu in ki niso urejene v nobene oznake.. Na primer komentarji v družabnih omrežjih, besedilna sporočila in celotni dokumenti. Nestrukturirane podatke si lahko predstavljate kot neurejene, "divje" podatke, ki niso bili urejeni.
Po drugi strani pa se strukturirani besedilni podatki nanašajo na besedila, ki so urejena po določenih parametrih. Ti podatki so že označeni in so lepo shranjeni v ustreznih mapah. Običajni poslovni primeri strukturiranih podatkov vključujejo prodajne transakcije, podatke o prijavah in demografske podatke.
Vse te besedilne podatke lahko zberete iz notranjih in zunanjih virov. Notranji viri se nanašajo na zbiranje podatkov iz podatkovnih zbirk znotraj vaše organizacije in njenih sistemov. Nasprotno pa zunanji viri podatkov prihajajo od koder koli zunaj vaše organizacije.
Uporabite lahko tudi zbiranje podatkov API-ji v svoj sklad, da bi pospešili svoje delovne procese. API-ji so pravzaprav integracije ki jih lahko programirate v druge aplikacije in omogočajo zbiranje besedilnih podatkov iz teh aplikacij.
Notranji podatki se nanašajo na vse podatke, ki jih pridobite v svoji organizaciji.. To vključuje vse računalniške aplikacije, dokumente, sisteme in oddelke. Notranji besedilni podatki so odlično izhodišče za zbiranje podatkov, saj so takoj na voljo in stroškovno učinkoviti.
Notranje podatke lahko zbirate iz programske opreme CRM, e-pošte, poročil o analizi lastnih medijev, programske opreme za upravljanje znanja in drugih oddelkov v organizaciji. V organizaciji poiščite vse dokumente (fizične in digitalne), poročila, povratne informacije iz anket in vse druge medije, ki jih uporabljate za shranjevanje besedilnih informacij.
Notranji viri besedilnih podatkov lahko vsebujejo neodkrita spoznanja o vaši stranki, vendar so pogosto skriti v silosih. Na primer, vaša služba za pomoč strankam ima lahko dragocene količine povratnih informacij o strankah, ki jih lahko uporabite za analizo besedila.
Prednosti notranjih besedilnih podatkov:
✅ Enostavno dosegljiv
✅ Manjši stroški
✅ bolj specifični in pomembni za vašo organizacijo
Slabosti notranjih besedilnih podatkov:
❌ Manjši vzorec
❌ Lahko je zastarel
Zunanji podatki se nanašajo na podatke, ki prihajajo od koder koli zunaj vaše organizacije. To vključuje družbene medije, ocene izdelkov, vsebine, ki jih ustvarjajo uporabniki, odprtokodne zbirke podatkov in druga spletna mesta.
Na voljo je pravzaprav neskončna količina zunanjih besedilnih podatkov - vsakič, ko nekdo objavi komentar v družabnih medijih, se ustvarijo zunanji besedilni podatki.
Največja prednost zunanjih podatkov je njihova količina. Pridobite lahko velike količine besedilnih podatkov za usposabljanje modela za analizo besedila.
Vendar pa morate zagotoviti, da so ti podatki točni in izvirajo iz verodostojnih virov. V nasprotnem primeru bo analiza besedila dala netočne rezultate in posledično napačne odločitve.
API za zbiranje podatkov lahko vključite tudi v platforme družabnih medijev, kot so Instagram, Twitter in Facebook. API-ji vam bodo omogočili hitro pridobivanje besedilnih podatkov, kot so komentarji, življenjepisi profilov itd.
Prednosti zunanjih besedilnih podatkov:
✅ Na voljo so velike količine
✅ Primerjajte pretekle podatke v daljšem časovnem obdobju.
✅ API-ji, ki so na voljo za enostavno zbiranje
Slabosti zunanjih besedilnih podatkov:
❌ Lahko je netočen in/ali zastarel
❌ dražje in zamudnejše
Model za rudarjenje besedila ne more analizirati neobdelanih surovih podatkov, kakršni so. Neobdelani besedilni podatki vsebujejo šum, kot so ločila, stopice in znaki v različnih primerih.
Za nas je razumevanje teh elementov zdrava pamet, vendar stroj besedila morda ne bo razumno interpretiral. Da bi stroj lažje razumel surove besedilne podatke, jih mora najprej obdelati z različnimi tehnikami NLP:
Tokenizacija je postopek razbijanja surovih besedilnih podatkov v manjše enote, ki jih imenujemo žetoni.. Je tudi ključni vidik predobdelave besedila pri analizi besedila in drugih modelih NLP.
Če celotne dokumente besedila razdelimo na žetone, jih stroj lažje analizira. To se ne razlikuje od tega, kako besedilo obdelujejo ljudje. Na primer, ta blog članek je lažje prebrati, če ga razdelimo na poglavja, kot če bi ga pregledali naenkrat.
Glede na nalogo lahko besedilo zaznamujemo po besedah (zaznamovanje besed) ali po stavkih (zaznamovanje stavkov). Tukaj je primer, kako je videti besedna tokenizacija za "Tokenizacija je postopek razbijanja surovih besedilnih podatkov v manjše enote."
["tokenizacija", "je", "je", "proces", "od", "razbitje", "navzdol", "surov", "besedilo", "podatki", "v", "manjši", "enote"]
Pomen stavka določajo besede in njihova medsebojna povezanost, tj. slovnična pravila. Tokenizacija pomaga pri tem procesu tako, da stroju omogoča razlago posameznih besedil, njihovih definicij in tega, kako tvorijo pomen celotnega stavka.
Del tega postopka tolmačenja je označevanje delov govora (angl. POS tagging). Deli govora so leksikalne kategorije, dodeljene vsaki besedi v slovarju. Na primer samostalniki, pridevniki, glagoli, vezniki itd.
Označevanje delov govora za vsak žeton je koristno za razumevanje semantičnega odnosa med posameznimi besedami. Označevanje POS pomaga tudi pri drugih nalogah analize besedila, kot je prepoznavanje poimenovanih entitet (npr., Kalifornija = lokacija).
Po razdelitvi stavkov na žetone in označevanju njihovih posameznih delov govora stroj za analizo besedila določi skladenjsko strukturo. Preprosto povedano, skladenjska struktura je, kako so nizi besed v stavku povezani med seboj.
Modeli besedilne analitike (in NLP) pogosto ustvarijo drevo razčlenjevanja za predstavitev teh razmerij med posameznimi žetoni. To drevo razčlenitve je uporabno za določanje semantike (pomena) stavka.
Z drugimi besedami, računalniku pomaga razumeti domnevne pomene sporočila, tako kot bi jih razumel človek. Ta korak je pomemben, ker imajo besede različne opredelitve, ki se spreminjajo glede na kontekst in regionalna narečja.
Za ponazoritev lahko takoj razumemo pomen besede "jabolko, ki je padlo na jabolko" z razlago, kaj "jabolko" in "Apple" pomeni. Razčlenjevanje je v bistvu strojni način, kako narediti isto stvar.
Drug pomemben vidik razumevanja besedilnih podatkov s strani modela besedilne analitike je lematizacija in izvorno besedje. Lemmatizacija in izvorna oblika vključujeta iskanje besede v njeni osnovni obliki. Kljub temu se pristopi obeh metod pri tem nekoliko razlikujejo.
Pri oblikovanju besed se odstranijo le predpone, pripone in predpone. To so "pred", "-ing" in "-ed" besede. Vendar pa se pri izvoru te pripone slepo obrezujejo brez upoštevanja morfologije besede, kar včasih privede do grozljivih rezultatov.
Po drugi strani pa lematizacija pri sledenju korenski obliki (imenovani tudi lemma) upošteva morfologijo besede (kako je beseda oblikovana na podlagi etimologije).
Tukaj je primer, ki ponazarja razliko med lematizacijo in stemmingom:
Stop-sloke so običajne besede, ki k celotnemu stavku prispevajo le malo pomenskih informacij. Na primer, a, ., na spletni strani ., je ., itd. Z odstranitvijo stopic se lahko stroj osredotoči na pomembnejše besede v besedilu in zagotovi natančnejše analize.
Čeprav so stopice koristne pri čiščenju besedilnih podatkovnih nizov, je izbira stopic, ki jih je treba odstraniti, močno odvisna od naloge. Odstranjevanje stopic je koristno tudi pri filtriranju nezaželene pošte in analizi čustev.
Te naloge ne potrebujejo teh dodatnih besed in lahko izkoristijo manjši nabor podatkov za hitrejše in natančnejše analize.
Normalizacija besedila se nanaša na standardizacijo različic besede v eno obliko. Izraz je mogoče izraziti na veliko načinov, zlasti na spletu. Eden od pogostih načinov je krajšanje besed, na primer pisanje "jutri" kot "tmrw".
Čeprav imata oba izraza enak pomen, se lahko različna črkovanja v algoritmu zabeležijo kot različne stvari, zaradi česar so rezultati analize različni.
Nekateri izrazi, ki jih je treba standardizirati, vključujejo številke (ena, 1), simbole (in, &), denar ($, USD, dolar) in kratice (zakaj, y). Normalizacija besedila je zelo pomembna na kliničnem področju, saj različni zdravniki različno sprejemajo klinična besedila.
Spodnja črka je del normalizacije besedila in vključuje pretvorbo vseh velikih črk v male črke. Večina malih črk se uporablja za poimenovane entitete, kot je pretvorba "Kanada" v "Kanada". Spodnje črke in normalizacija besedila poenostavita postopek analize besedila in s tem izboljšata končne rezultate.
Pridobivanje in razvrščanje besedil sta dve veliki podtemi, ki imata lastne odtenke in tehnike. Na splošno se ekstrakcija besedila nanaša na tehnike strojnega učenja, s katerimi se izluščijo pomembni izrazi ali besedne zveze.
Ena takih nalog je prepoznavanje poimenovanih entitet, kot so blagovne znamke in osebe. Prepoznavanje poimenovanih entitet je pogosta naloga obdelave naravnega jezika, saj vam v bistvu pove, katera tema je najpomembnejša.
Ni treba prepoznati le poimenovanih entitet, temveč je od potreb organizacije odvisno, katero besedo želite izluščiti. Druge besede, ki jih lahko izpostavite, vključujejo vidike izdelka (npr. velikost, cena, blagovna znamka).
Po drugi strani pa se razvrščanje besedila nanaša na razvrščanje izluščenega besedila v vnaprej določene oznake. Na primer "Elon Musk" lahko uvrstimo med "Ljudje". Te oznake lahko tudi prilagodite svojim potrebam, na primer glede na mnenje (pozitivno, nevtralno, negativno) ali glede na namen (zanimanje, neželena pošta, poizvedba itd.).
Ko model za analizo besedila obdela podatke, na nek način vizualizira ključne informacije. Način predstavitve informacij je odvisen od programske opreme za analizo besedila.
Običajni načini, s katerimi programska oprema za analizo besedila predstavlja ključne vpoglede, so oblaki besed in grafikoni čustev. V tem primeru program Speak uporabnikom na prvi pogled prikaže splošno razpoloženje v besedilnih podatkih in prevladujoče teme.
Naša interaktivna nadzorna plošča vam omogoča tudi prilagajanje kategorizacije vpogledov glede na vaše potrebe. Poleg tega vam naša centralizirana podatkovna zbirka omogoča iskanje katere koli ključne besede ali teme v vseh medijih in vrstah medijev, pa naj gre za zvok, video ali besedilo.
Na splošno naša medijska knjižnica ne pridobiva le natančnih ključnih vpogledov, temveč je optimizirana tudi za iskanje, kar povečuje operativno učinkovitost, dostopnost in znižuje stroške.
Če želite izvedeti več o tem, kako lahko svojo organizacijo z analitiko besedila dvignete na naslednjo raven, nas kontaktirajte na success@speakai.co ali se prijavite na našo 7-dnevni preizkus brez kreditne kartice.
Rudarjenje besedila je stroj, ki vaši organizaciji zagotavlja dragocene podatke. Vendar pa so podatki uporabni le, če so natančno interpretirani in uporabljeni na pravi način. Interpretacija podatkov je sama po sebi obsežna tema s številnimi tehnikami in študijami primerov.
Netočna razlaga podatkov tržnih raziskav lahko povzroči drage napake. Družba Coors, uveljavljen igralec v industriji piva, je leta 1990 predstavil penečo vodo Rocky Mountain Sparkling Water.. V tistem času je bila ustekleničena voda trendovski izdelek, zato je bilo smiselno to izkoristiti.
Družba Coors je menila, da lahko s tem, ko na embalaži ustekleničene vode pusti svoj logotip, izkoristi ugled svoje blagovne znamke za povečanje prodaje.
Ljudje so bili seveda zmedeni in zaskrbljeni zaradi vožnje po zaužitju izdelka, ki so ga povezovali s pivom.
Morda bi družba Coors v tistem času imela priložnost uporabiti orodja za analizo besedila, da bi bolje preučila besedilno korelacijo medCoors', 'pivo' in 'voda', bi morda predstavili neverjeten izdelek, ne pa izdelka, ki so ga kmalu zatem ukinili.
Pri rudarjenju besedila se stroji NLP uporabljajo za obdelavo in pridobivanje informacij iz velikih količin nestrukturiranih besedilnih podatkov. Kljub temu, da gre za dokaj svežo inovacijo, številne organizacije pri svojem poslovanju vse bolj uporabljajo besedilno rudarjenje.
Ne glede na panogo, v kateri delujejo organizacije, se ponavlja pet tem v zvezi s prednostmi besedilnega rudarjenja:
Ne glede na to, kako dobro usposobite svoje raziskovalce, se bodo zagotovo pojavile človeške napake. Te napake se še povečajo, če jih spremljajo dejavniki, kot so čustveni stres, motnje in utrujenost.
Tudi računalniki niso popolni, vendar so veliko bolj zanesljivi pri analiziranju stalnega toka podatkov. Eden od pomembnih razlogov je, da strojev ne omejujejo prej omenjene človeške omejitve.
Zato so orodja za analizo besedila učinkovita v primerih, ko bi napake lahko povzročile drage posledice. Primer je analiza besedilnih podatkov v zdravstvu, kjer lahko ena sama nenatančna diagnoza povzroči izgubo življenja.
Avtomatizirana analiza besedila lahko obdela več podatkov z večjo hitrostjo kot človeški raziskovalci. Tako lahko dosežete ekonomijo obsega, povečate svoj poslovni izid in izboljšate donosnost naložb.
Zato številni raziskovalci uporabljajo analizo besedila za obdelavo in prepoznavanje vzorcev iz več sto obrazcev za povratne informacije.
Povečana učinkovitost prav tako omogoča, da povečate obseg poslovanja. Zaradi velike količine nestrukturiranih besedilnih podatkov, ki so na voljo, bi ekipa človeških raziskovalcev za analizo vseh teh podatkov potrebovala več mesecev ali celo let.
Nasprotno pa lahko orodja za analizo besedila v enem dnevu obdelajo več sto besedilnih dokumentov. Ker lahko organizacije zdaj analizirajo enako količino korpusa v rekordni hitrosti, lahko povečajo svoja raziskovalna prizadevanja in drastično izboljšajo produktivnost.
Zaradi napredka na področju NLP, umetne inteligence in analize besedila lahko zdaj učinkovito zbiramo in obdelujemo velike količine podatkov. Takrat je bilo zaradi velike količine nestrukturiranih podatkov skoraj nemogoče vse zbrati, kaj šele jih analizirati za pridobitev vpogleda.
Poleg tega se količina nestrukturiranih podatkov povečuje zaradi naraščajočega števila uporabnikov interneta in družabnih medijev. Besedilna analitika in strojno učenje sta ključna za dostop do teh vedno večjih podatkov in njihovo preoblikovanje v uporabne vpoglede.
Analiza besedila nam omogoča odkrivanje vzorcev v besedilnih dokumentih, ki morda niso očitni na prvi pogled. Poleg tega že sama količina besedilnih dokumentov, ki jih je treba obdelati, povečuje šum in otežuje prepoznavanje kakršnih koli osnovnih trendov.
Analiza besedila nam na primer omogoča, da izločimo prevladujoče ključne besede v besedilnem dokumentu. S temi informacijami lahko sprejemate bolj utemeljene odločitve in učinkoviteje izpolnjujete potrebe svojih strank.
Analizo besedila je mogoče opraviti s številnimi metodami in tehnikami. Različne organizacije uporabljajo različne tehnike glede na svoje potrebe. Vsaka programska oprema za analizo besedila ima tudi različne funkcije.
Seveda so zmogljivejša orodja dražja, zato pred naročilom na katero koli storitev najprej ocenite svoje potrebe. Da bi si bolje predstavljali, kako uporabiti analizo besedila v vaši organizaciji, vam bomo predstavili pet najpogostejših tehnik analize besedila, ki so:
Analiza razpoloženja je postopek analize besedilnega dokumenta in določanja njegove polarnosti (pozitivna, nevtralna, negativna). Analizo čustev lahko uporabite tudi za prepoznavanje čustev iz besedilnih podatkov. Ta čustva so lahko srečno, žalostno, jeznoali negotovo.
Analiza razpoloženja je tudi najpogostejša tehnika, ki se uporablja pri analizi besedila, in se zaradi podobne narave pogosto dopolnjujeta. Z analizo sentimenta besedilnega korpusa se lahko poglobite v osnovne pomene sporočila in ugotovite zakaj to so povedali.
Prepoznavanje poimenovanih entitet se nanaša na odkrivanje poimenovanih entitet in njihovo označevanje v skladu z ustreznimi kategorijami. Na primer, kategorizacija "Tom Cruise" kot "Ljudje" in "Washington" kot "Kraj".
Prednost prepoznavanja poimenovanih entitet je, da lahko besedilnemu dokumentu, kot so članki v blogih, hitro določite temo. Za ponazoritev: ponavljajoče se entitete (npr, Michael Jordan) kažejo zanimanje za določeno temo (npr, košarka, NBA).
Novičarske publikacije in spletna mesta e-trgovine že uporabljajo to tehnologijo za zagotavljanje ustreznih priporočil izdelkov. McKinsey je poročal, da Amazonova priporočila omogočajo do 35% njegove prodaje.
Če želite bolje razumeti, kako delujeta analiza čustev in NER, preizkusite naša orodja za analizo besedila spodaj!
Podobno kot NER, analiza teme vključuje prepoznavanje ponavljajočih se besed in z njimi povezanih kategorij. Nato algoritem tem besedilnim podatkom dodeli temo.
Na primer košarka: ponavljajoče se omembe košarkarjev in sorodnih izrazov kažejo, da besedilo govori o košarki.
Analiza teme osvetli pomembna področja, na katera se morate osredotočiti. Če stranke pogosto omenjajo storitve za stranke, je to znak, da bi morda morali izboljšati svoj CRM!
Analiza tem omogoča tudi vpogled v dejavnosti, interese in mnenja vaših strank. Na podlagi teh podatkov lahko oblikujete učinkovitejše trženjske strategije, ki so usmerjene v teme, ki jih zanimajo.
Druge aplikacije analize teme vključujejo označevanje kategorije v prejetih sporočilih (npr. neželena pošta), kar je koristno pri trženju e-pošte in storitvah za stranke.
Pogostost besed je preprosta tehnika za analizo besedila, ki v bistvu določa število besed besede ali poimenovane entitete. Beseda, ki se pogosto ponavlja, je seveda pomembnejša.
Znano tudi kot grozdenje besedila, razvrščanje besed v skupine vključuje urejanje besed, ki se pogosto pojavljajo druga ob drugi. Pogosti primeri so združevanje "dobro", "slabo" in "storitve za stranke".
Združevanje besed omogoča hitro filtriranje pomembnih vprašanj iz velikih količin besedilnih podatkov, kar prihrani čas in trud.
Če na kratko povzamemo: besedilna analitika se nanaša na hitro in učinkovito samodejno obdelavo velikih količin nestrukturiranih besedilnih podatkov. Analitika besedila ima različne tehnike, vključno z analizo čustev, prepoznavanjem poimenovanih entitet, analizo tem in pogostostjo besed.
Toda kako natančno lahko uporabite analizo besedila glede na svoje posebne potrebe? Za boljšo predstavo vam ponujamo šest načinov uporabe analize besedila, ki so:
Vodenje računa v družabnih medijih je naporno in vključuje analizo podatkov, odgovarjanje na sporočila, sledenje trendom, ustvarjanje vsebine itd. Te naloge so pomembne, vendar otežujejo razširitev vaših prizadevanj SMM, zlasti pri širitvi na različna družbena omrežja.
Z analitiko besedila lahko avtomatizirate nekatera od teh opravil, kot sta zbiranje podatkov in spremljanje blagovne znamke. Ker so družbeni mediji polni nestrukturiranih besedilnih podatkov, jih lahko zlahka rudarite za vse vrste vpogledov.
Na primer, lahko izluščite in analizirate tvite ter določite trendne teme ali ključne besede. Ko odkrijete skupek tem, lahko na njihovi podlagi oblikujete strategije vsebine in povečate vključenost.
Analizo besedila lahko uporabite tudi za upravljanje ugleda in spremljanje blagovne znamke. Pritožbe strank so zlahka rešljive, vendar se lahko, če jih ne preverite, spremenijo v krizo odnosov z javnostmi in vas stanejo milijone dolarjev in življenjsko vrednost strank.
Z orodji za analizo besedila lahko hitro prepoznate negativne komentarje v družabnih medijih in jih takoj odpravite. Hkrati lahko izkoristite tudi pozitivne komentarje in tako izboljšate izkušnjo strank z vašo blagovno znamko.
Uspeh vaše organizacije je neposredno povezan s tem, kako dobro razumete svoje stranke.
Ne gre le za njihove demografske in psihografske podatke, temveč morate temeljito razumeti, kaj potrošniki menijo o vaši blagovni znamki in tržni ponudbi. Tu pride na vrsto glas stranke.
Glas strank se nanaša na to, kaj stranke pravijo o vaših izdelkih in storitvah. Natančneje, razumevanje njihovih izkušenj, pričakovanj in preferenc.
Obstaja veliko načinov zbiranja VOC, najpogostejši pa so družbeni mediji, ankete, e-pošta in nakupno vedenje. Ti viri zagotavljajo veliko podatkov in so lahko dostopni.
Vendar samo zbiranje informacij ne zadostuje - da bi bili podatki uporabni, jih je treba pretvoriti v vpoglede. Besedilna analitika in analiza čustev se poglobita v iskanje informacij zakaj potrošniki govorijo o določeni temi.
Analiza besedila omogoča prepoznavanje prevladujočih ključnih besed in tem iz nabora podatkov. Nato lahko z orodji za analizo čustev ugotovite, kaj si stranke mislijo o tej temi. Tako lahko na primer ugotovite, da stranke negativno ocenjujejo ceno vašega izdelka.
Ko analiza besedila pokaže, katera področja je treba izboljšati, lahko na ta področja usmerite svoje vire.
Tržne raziskave so povezane z odkrivanjem VOC. Zbiranje podatkov je velik del postopek tržne raziskave in zahteva velik vzorec. V nasprotnem primeru preprosto ne bo dovolj podatkov za odločanje.
Hkrati je lahko količina podatkov, ki jih je treba analizirati, za ljudi prevelika. Modeli besedilne analitike lahko obdelajo na stotine naborov besedilnih podatkov ter prepoznajo trende in vzorce.
Tako lahko raziskovalci dobijo celovit pregled nad tem, kaj stranke pravijo, in izboljšajo sprejemanje odločitev.
Analizo besedila lahko uporabite tudi pri raziskovanju konkurence, tako da analizirate, kaj o njih govorijo njihove stranke. Ali imajo vrzeli v storitvah za stranke? Ali morda ne zadovoljujejo določenih potreb strank?
Vse te informacije so ključnega pomena za izboljšanje vaše poslovne strategije in lahko odločajo o tem, ali boste uspešnejši od konkurentov.
Pridobivanje visokokakovostnih potencialnih strank je lahko dolgotrajno in je pogosto najtežji del pridobivanja potencialnih strank. Med drugim je treba pripraviti hladne ponudbe, se srečati s potencialnimi potencialnimi strankami in opredeliti vire potencialnih strank.
Zato se dragoceni čas izgublja za upravne naloge, kar vpliva na poslovni izid. Modeli za analizo besedil bodo avtomatizirali vsa moteča opravila in izboljšali procese prodajnega lijaka.
Na primer označevanje stavkov v prepisih klicev in analiziranje pomembnosti teh označenih izrazov. Če so neuspešni potencialni kupci povezani na primer z zagotovilom, je čas, da to preučite.
Drugi načini pridobivanja potencialnih strank so družbeni mediji - najpogostejša aplikacija za besedilno analitiko. Preprosto zaženite model analize besedila skozi sporočila družbenih medijev in izberite tista, ki izražajo nakupno namero. Nato se lahko osredotočite na te visokokakovostne potencialne kupce, namesto da jih preprosto kličete.
Model za analizo besedila lahko celo zaženete prek sistema CRM in tako bolje poskrbite za obstoječe stranke. Na primer z ugotavljanjem vzorcev med nezadovoljnimi in zadovoljnimi strankami.
Delo v zdravstvu je eno najtežjih, ne le zaradi potrebnega strokovnega znanja, temveč tudi zaradi napora pri dokumentiranju, urejanju in razvrščanju besedilnih podatkov.
Število besedilnih dokumentov, ki se ustvarijo vsak dan, je na meji obvladovanja, od zdravstvenih zapisov pacientov, zapisov diagnoz, zapisov izpisov.
Na srečo lahko tako kot pri vseh besedilnih podatkih tudi pri njih uporabite model za analizo besedila. To odpira svet prednosti, saj lahko izvajalci zdravstvenih storitev avtomatizirajo opravila, kar jim omogoča, da več časa posvetijo svojim pacientom.
Ena od aplikacij tekstovne analitike v zdravstvu je uporaba NER za razvrščanje določenih izrazov glede na njihove kategorije, kot so "inzulin" in "zdravljenje". Te izraze in njihove kategorije lahko prilagodite glede na svoje posebne potrebe.
Poleg administrativnih namenov vam analiza besedil omogoča tudi celosten pogled na pacientovo zdravstveno pot. Z izpostavljanjem vzorcev v zdravstvenih zapisih lahko zagotovite natančnejšo diagnozo za prihodnje paciente.
Izobraževalci imajo lahko koristi od tekstovne analitike, saj povečajo operativno učinkovitost. Izobraževalne ustanove uporabljajo ogromne količine besedilnih podatkov, kot so izpitni listi, povratne informacije študentov, elektronska sporočila, urniki, evidence študentov itd.
Ena od aplikacij je uporaba modela za analizo besedila v obrazcih za povratne informacije učencev ter ugotavljanje trendov in vzorcev. Z ugotavljanjem ključnih pomislekov in njihovim reševanjem boste lahko povečali stopnjo odzivnosti na ankete in posledično zadržanje študentov.
Tudi študentom, zlasti tistim v visokošolskem izobraževanju, lahko analitika besedil koristi. Magistrski in doktorski študenti, ki pripravljajo diplomsko nalogo, so lahko preobremenjeni z več deset ali celo več sto prepisi intervjujev.
Pregledovanje teh prepisov lahko traja več ur in vas utruja. Z orodji za analizo besedila lahko iz prepisov hitro izluščite ključne točke in jih uporabite v svoji diplomski nalogi.
Če želite izvedeti več o analizi besedila, smo za vas pripravili seznam koristnih virov.
Ti viri so odlični, če želite poskusiti ustvariti lasten model za analizo besedila ali če želite preprosto izvedeti več o tej temi.
Če želite zgraditi model za analizo besedila, se morate seznaniti s programoma Python NLTK in R. To sta najpogostejša programska jezika v analizi besedila in NLP.
Ker sta Python in R ena najpogostejših programskih jezikov, je njuna uspešna skupnost ustvarila obsežen nabor virov. Ti viri vključujejo videoposnetke, podatkovne zbirke, spletne tečaje, forume in drugo.
Večina teh virov je na spletu na voljo brezplačno! Z drugimi besedami, zdaj se lahko vsakdo nauči obdelave naravnega jezika in analize besedil kar od doma.
Vse, kar potrebujete, je delujoč prenosni računalnik, odločnost in nadaljevanje branja naših priporočenih virov za analizo besedila.
Priporočamo vam, da si ogledate ta priročnik za analizo besedila, ki ga je pripravil Datacamp. Datacamp je spletna platforma, na kateri se lahko naučite skoraj vsega o znanosti o podatkih, številni tečaji pa so zasnovani z mislijo na začetnike.
Eden od takšnih učbenikov je Analiza besedila za začetnike z uporabo NLTK. Čeprav je analiza besedil (in podatkovna znanost na splošno) zapletena tema, je v tem učbeniku tema razdeljena na preproste dele, ki jih lahko razumejo tudi programerski zelenci.
Poleg tega so v učbeniku na voljo kode, ki jih je mogoče kopirati, da bi vam olajšali učenje. Ko se boste izboljšali v analizi besedila, boste lahko svoje novo pridobljeno znanje uporabili pri Datacampovi projekti v realnem svetu. Na primer, podatkovno rudarjenje besedila iz igre Jeopardy, šov z igro.
Modeli besedilne analitike morajo biti opremljeni z velikim številom natančnih podatkovnih nizov za usposabljanje. Algoritmi strojnega učenja se učijo na enak način kot ljudje: čim več informacij porabijo, tem hitreje se izboljšujejo.
Priporočamo ta seznam zbirk podatkovnih nizov, ki ga je pripravila UCI ICS, 25. dodiplomska šola za računalništvo v ZDA.
Na tem seznamu lahko najdete več zanimivih podatkovnih nizov, vključno s pregledi filmov IMDb, pregledi izdelkov in pregledi Yelp. Upoštevajte, da je zbirka le majhen primer številnih podatkovnih nizov, ki so na voljo na spletu.
Raziščite več zbirk podatkov iz zanesljivih virov (npr, Kaggle, Github) ali celo ustvarite svojo!
Poleg zgoraj omenjenih učnih gradiv so na voljo tudi spletni tečaji in serije videoposnetkov, s katerimi lahko pospešite svoje učenje. Ti tečaji se razlikujejo po stroških in predpogojih.
Če se z analizo besedil ukvarjate prvič, vam priporočamo tole Serija videoposnetkov na YouTubu Davea Langerja iz podjetja Data Science Dojo. Gre za obsežen seznam 12 videoposnetkov, ki zajema vse od uvodnih konceptov do naprednih matematičnih izračunov.
Preizkusite lahko tudi to Tečaj Udemy o strojnem učenju z uporabo Pythona in R. Tečaj zahteva približno 44 ur časa in ob zaključku se izda potrdilo. Poleg tega je cenovno zelo ugoden in lahko napredujete po svojem tempu.
Ko boste osvojili osnove strojnega učenja in NLP, lahko preidete na to Tečaj NLP po Stanford Online. Ker gre razvrščanje besedil z roko v roki z obdelavo naravnega jezika, bo učenje NLP koristno, zlasti če si prizadevate za kariero na področju podatkovne znanosti.
Kljub temu ima tečaj Stanford Online določene predpogoje, ki jih morate izpolniti pred vpisom. Po končanem tečaju boste prejeli potrdilo, ki ga boste lahko uporabili za izboljšanje svojega življenjepisa.
Analitika besedila je postopek preoblikovanja velikih količin nestrukturiranega besedila v kvantitativne podatke, preden se iz njih pridobijo ključne informacije. Uporablja običajne tehnike NLP, kot sta prepoznavanje poimenovanih entitet in sentiment, da bi zagotovila uporabne vpoglede v korist vaše organizacije.
Glede na nedavni tehnološki napredek in nenehno Četrta industrijska revolucija, modeli za analizo besedila in strojno učenje NLP so zdaj vsakodnevne rešitve, ki jih uporabljajo organizacije. V svetu trženja, ki je še bolj napet, so se podjetja spopadla z iskanjem načinov, kako bi lahko prekašala druga drugo.
Poleg tega se količina podatkov samo še povečuje, saj se širijo nove platforme družabnih medijev, kot je TikTok, ki širijo svojo bazo uporabnikov.
Glede na vse neizkoriščene nestrukturirane podatke na spletu in razpoložljiva orodja za analizo besedil se zdi ena stvar gotova: učinkovita analiza podatkov je zdaj za podjetja ključna prednost, s katero se lahko razlikujejo od konkurence.
Začnite 7-dnevni preizkus s 30 minutami brezplačnega prepisovanja in analize umetne inteligence!
Kako prepisati posnetek v besedilo Naše orodje za prepisovanje brez kode vam omogoča pretvorbo zvočnega posnetka v besedilo v samo dveh korakih. Poiščite
Kako prepisati videoposnetek iz YouTuba Za prepis videoposnetka iz YouTuba vam ga ni treba pretvoriti v mp4. Preprosto naložite naslov URL v aplikacijo Speak
Kako prepisati zvok in video v besedilo v 2 minutah (2022 Vodnik) Naučite se, kako prepisati zvok in video v besedilo s programom Speak Ai
Kaj je obdelava naravnega jezika: Obdelava naravnega jezika je obsežno področje preučevanja, kako lahko računalniki natančno razumejo človeški jezik.
Vse o analizi čustev: Kaj točno je analiza čustev in zakaj so organizacije tako zelo navdušene nad njo?
Preprost vodnik za izvajanje tržnih raziskav v letu 2021 Spoznajte nekaj preprostih korakov za začetek izvajanja tržnih raziskav,
Za omejen čas, shranite 93% pri popolnoma naloženem načrtu Speak. Začnite leto 2025 odločno z vrhunsko platformo umetne inteligence.
Slovenščina 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi