Textanalys är en viktig aspekt av bearbetning av naturligt språk och innebär att man automatiskt utvinner insikter från stora mängder ostrukturerad textdata.
Eftersom textanalys utnyttjar maskininlärning mer än mänsklig arbetskraft finns det många tillämpningar för organisationer i praktiskt taget alla branscher.
Textanalys kopplas också ofta ihop med Datatranskription verktyg för sömlösa arbetsprocesser. För det första konverterar datatranskriptionsverktyget ljudinspelningar från kvalitativ forskning till texttranskriptioner. Därefter bearbetar textanalysverktyget datasetet och lyfter fram återkommande ämnen eller känslor.
Med detta sagt visar studier att endast 18% av alla organisationer drar nytta av ostrukturerad data vilket är betydelsefullt eftersom upp till 90% av all data är ostrukturerad. Med andra ord finns det en enorm möjlighet för dig att dra nytta av denna rikedom av outnyttjad data och skilja dig från dina konkurrenter.
Hur kraftfull textanalys än kan vara, är en medarbetare bara så bra som sitt verktyg, eller mer specifikt sin förmåga att behärska verktyget.
Om du vill dra nytta av textanalys på ett effektivt sätt måste du först förstå hur det fungerar: vad textanalys är, hur det fungerar och hur du kan utnyttja textanalys för din organisation.
Textanalys använder NLP-tekniker (Natural Language Processing) för att snabbt analysera delar av textdata. Dessa ostrukturerade, halvstrukturerade och strukturerade textdata finns i många olika former.
Meddelanden i sociala medier, marknadsundersökningar, produktrecensioner och e-postmeddelanden är alla exempel på användbar textdata.
Genom textanalys kan organisationer bearbeta och utvinna användbara insikter från överväldigande mängder textdata.
Detta är viktigt eftersom textanalys är ett konsekvent och effektivt sätt att minimera fel och forskarfördomar.
Den specifika information som ska extraheras beror på dina behov. Några exempel på användningsområden för textanalys är sortering av skräppost, identifiering av vanliga ämnen och övervakning av varumärkets rykte.
Människor använder ofta begreppen textutvinning och textanalys omväxlande, beror det på att de båda har samma innebörd. Text mining och textanalys handlar om att extrahera information från stora volymer textdata och sedan omvandla denna information till användbara insikter.
I den meningen, textanalys och textanalys har båda samma mål att analysera ostrukturerade textdata. Det finns dock små skillnader mellan de två termerna. I huvudsak, textanalys innebär kvalitativ analys, medan textanalys innebär kvantitativa resultat.
Till exempel kan textanalys av meddelanden i sociala medier samla in alla dessa ostrukturerade data och sortera dem i kategorier. Textanalysmodellen kan skapa en graf för att visualisera hur ofta specifika ord förekommer och deras säsongsmässiga trender.
Därefter kommer chefen att genomföra en textanalys och identifiera vilka meddelanden i sociala medier som resulterade i positiva eller negativa resultat och vad de kan göra åt det.
Modeller för textanalys (eller textanalytik) kombinerar ofta textanalytik och textanalys, vilket gör att skillnaderna mellan dem blir obetydliga. För att undvika förvirring kommer vi därför att hänvisa till textanalys och textanalys som samma sak.
Vad som är viktigare är att förstå hur textanalysmodeller fungerar och hur du kan använda dem för att öka resultatet i din organisation.
Text mining använder tekniker för bearbetning av naturligt språk och maskininlärning för att utvinna insikter från textdata. Även om alla tre ofta överlappar varandra inom datavetenskap har de alla olika betydelser och fokus.
Textanalys innebär i huvudsak att maskiner används för att bearbeta ostrukturerad textdata i stor skala. Vid bearbetning av textdata använder textanalysmodellerna NLP-tekniker för att producera korrekta resultat.
En sådan NLP-teknik är att tagga de delar av talet som ingår i en mening, vilket är till hjälp för vidare analyser.
Organisationer kommer också att kontinuerligt träna text mining-algoritmer genom att mata in stora volymer text. Genom ständig träning och inmatning av textdata kommer algoritmen att förbättra sin noggrannhet i textanalysen och hålla jämna steg med språkutvecklingen.
I textanalysprocessen används en blandning av metoder för bearbetning av naturligt språk (NLP) och maskininlärning. Därför måste du ha en bakgrund inom NLP och maskininlärning för att kunna bygga en effektiv textanalysmodell.
Det finns några olika typer av textanalysmodeller, bland annat regelbaserade, maskininlärda och hybridmodeller. Dessa tillvägagångssätt påverkar den övergripande textanalysprocessen och graden av mänsklig inblandning.
Det vanligaste tillvägagångssättet inom textanalys och andra NLP-modeller är det regelbaserade tillvägagångssättet. Innan du ens skapar en textanalysalgoritm måste du först skapa en lista med regler. I dessa listor (eller dataset) dokumenterar du manuellt associationen mellan ett ord och en tagg.
Textanalysalgoritmen bearbetar sedan textstycken och klassificerar ord enligt dessa förutbestämda regler. Hur du kategoriserar texter beror på din organisations behov.
Du kan t.ex. tilldela vissa emojis eller ord i ett e-postmeddelande en skräpposttagg. Ett annat användningsfall för textklassificering är att tilldela negativ till ord som till exempel dålig, fruktansvärt, och hemskt.
Regelbaserade modeller är enkla och lättare att skapa än maskininlärningsmodeller. Dessutom finns det en samling dataset med öppen källkod online som du kan ladda ner och implementera i din textanalysmaskin gratis.
Regelbaserad textanalys kan dock ge felaktiga resultat vid bearbetning av tvetydiga meningar. Till exempel meningar som innehåller sarkasm, dialekter, memes och meddelandets kontext. Dessutom är det svårare att lägga till nya regler i algoritmen, vilket gör den svårare att skala upp än alternativ med maskininlärning.
I maskininlärningsmodeller tränar du algoritmen genom att mata den med en stor mängd textdata. Dessa data är förmärkta med de relevanta klassificerarna.
Ingenjören måste också se till att träningsdatan är korrekt och fri från partiskhet. Om inte, kommer maskininlärningsmodellen att plocka upp dessa dåliga vanor och resultera i felaktiga resultat.
Genom kontinuerlig inmatning av förtaggade data kommer maskininlärningsmodellen automatiskt att kunna förutsäga och klassificera framtida inmatning med exakt precision. Som ett resultat kan du enkelt skala textanalys med maskininlärning och leda till stordriftsfördelar.
Maskininlärningsmodeller använder också Naive Bayes-algoritmer (en probabilistisk metod) och djupinlärning för att förbättra deras analysnoggrannhet. Ju mer du tränar maskininlärningsmodellen, desto bättre blir den i textbrytning av stora data.
Den initiala investeringen och den kontinuerliga träningen av maskininlärningsmodeller kan dock vara resurskrävande. För att inte tala om den datorkraft som krävs för att köra maskininlärningsalgoritmer. Att mata in felaktiga eller partiska dataset kan också påverka textanalysens resultat.
Hybrida textanalysmodeller kombinerar det bästa från både regelbaserade och maskininlärningsmodeller. Genom att kombinera olika regelbaserade och maskininlärningsalgoritmer kan textanalysmodellen ge de mest exakta resultaten.
Hybridmodeller ger visserligen de mest exakta resultaten, men de medför också de största initiala investerings- och underhållskostnaderna.
Textanalys är en metodisk process för att samla in, bearbeta och presentera handlingsbara insikter från stora mängder textdata. Även om olika modeller närmar sig denna process på olika sätt, förblir de allmänna stegen i textanalys desamma:
Innan textanalysmaskinen kan analysera något måste den först få en inmatning av textdata. Dessa textdata kan vara ostrukturerade, halvstrukturerade eller strukturerade.
Ostrukturerad textdata avser alla ord som du kan samla in online och som inte har organiserats i några etiketter. Det kan till exempel vara kommentarer på sociala medier, textmeddelanden och hela dokument. Du kan se ostrukturerad data som rörig, "vild" data som inte har organiserats.
Med strukturerad textdata avses å andra sidan texter som har ordnats enligt vissa parametrar. Dessa data har redan märkts upp och lagras prydligt i sina respektive mappar. Vanliga affärsexempel på strukturerad data är försäljningstransaktioner, inloggningsuppgifter och demografisk information.
Du kan samla in alla dessa textdata från interna och externa källor. Interna källor innebär att du samlar in data från databaser inom din organisation och dess system. Omvänt kommer externa datakällor från var som helst utanför din organisation.
Du kan också använda datainsamling API:er till din stack för att snabba upp dina arbetsprocesser. API:er är i grund och botten integrationer som du kan programmera in i andra applikationer och som gör att du kan samla in textdata från dessa applikationer.
Intern data avser alla data som du hämtar från din organisation. Detta inkluderar alla datorprogram, dokument, system och avdelningar. Interna textdata är en bra utgångspunkt för datainsamling eftersom de är omedelbart tillgängliga och kostnadseffektiva.
Du kan samla in interna data från din CRM-programvara, e-postmeddelanden, analysrapporter för ägda medier, programvara för kunskapshantering och från andra avdelningar i din organisation. Sök igenom organisationen efter dokument (fysiska och digitala), rapporter, enkätsvar och andra medier som du använder för att lagra textinformation.
Interna källor till textdata kan innehålla oupptäckta insikter om dina kunder, men de är ofta dolda i silos. Till exempel kan din kundtjänst ha värdefulla mängder kundfeedback som du kan använda för att genomföra textanalys.
Fördelar med intern textdata:
✅ Lätt att få tag på
✅ Mindre kostsamt
✅ Mer specifik och relevant för din organisation
Nackdelar med interna textdata:
❌ Mindre urvalsstorlek
❌ Kan vara föråldrad
Med externa data avses data som kommer från någonstans utanför organisationen. Detta inkluderar sociala medier, produktrecensioner, användargenererat innehåll, dataset med öppen källkod och andra webbplatser.
Det finns i princip en oändlig mängd extern textdata tillgänglig - varje gång någon skriver en kommentar på sociala medier skapas extern textdata.
Den största fördelen med extern data är dess kvantitet. Du kan få stora mängder textdata för att träna en textanalysmodell.
Du måste dock se till att dessa data är korrekta och kommer från auktoritativa källor. Om inte, kommer din textanalys att ge felaktiga resultat och i sin tur leda till felaktiga beslut.
Du kan också integrera API:er för datainsamling i sociala medieplattformar som Instagram, Twitter och Facebook. API:erna gör att du snabbt kan extrahera textdata som kommentarer, profilbiografier och så vidare.
Fördelar med extern textdata:
✅ Stora mängder tillgängliga
✅ Kan jämföra historiska data över tid
✅ API:er tillgängliga för enkel insamling
Nackdelar med externa textdata:
❌ Kan vara felaktig och/eller föråldrad
❌ Dyrare och mer tidskrävande
Text mining-modellen kan inte analysera obearbetade rådata som de är. Rå textdata innehåller brus som skiljetecken, stoppord och tecken i olika fall.
För oss är det sunt förnuft att förstå dessa element, men en maskin kanske inte tolkar texten på ett vettigt sätt. Så för att maskinen lättare ska förstå råtextdata måste den först bearbeta data med hjälp av olika NLP-tekniker:
Tokenisering är en process där rå textdata bryts ned till mindre enheter som vi kallar tokens. Det är också en viktig aspekt av textförbehandling i textanalys och andra NLP-modeller.
Att dela upp hela textdokument i tokens gör det lättare för maskinen att analysera dem. Det är inte annorlunda än hur människor bearbetar text. Det är till exempel lättare att ta till sig den här bloggartikeln genom att dela upp den i kapitel, jämfört med att gå igenom allt på en gång.
Beroende på uppgiften kan vi tokenisera text med ord (ordtokenisering) eller med meningar (meningstokenisering). Här är ett exempel på hur tokenisering av ord ser ut för "Tokenisering är en process där rå textdata bryts ned till mindre enheter."
['tokenization', 'is', 'the', 'process', 'of', 'breaking', 'down', 'raw', 'text', 'data', 'into', 'smaller', 'units']
Betydelsen av en mening bestäms av dess ord och hur de är relaterade till varandra, dvs. de grammatiska reglerna. Tokenisering hjälper till i den här processen genom att låta maskinen tolka enskilda texter, deras definitioner och hur de bildar hela meningens betydelse.
En del av denna tolkningsprocess är POS-taggning (parts-of-speech tagging). Orddelar är lexikala kategorier som tilldelas varje ord i ordboken. Till exempel substantiv, adjektiv, verb, konjunktioner och så vidare.
Att märka varje token med en orddel är användbart för att förstå det semantiska förhållandet mellan varje ord. POS-taggning hjälper också till med andra textanalysuppgifter som namngiven enhetsigenkänning (t.ex. Kalifornien = Plats).
Efter att ha delat upp meningar i tokens och taggat deras respektive delar av talet kommer textanalysmaskinen att fastställa den syntaktiska strukturen. Enkelt uttryckt är syntaktisk struktur hur ordsträngar i en mening förhåller sig till varandra.
Modeller för textanalys (och NLP) skapar ofta en parsa träd för att representera dessa relationer mellan varje token. Detta parseträd är användbart för att fastställa semantiken (betydelsen) i en mening.
Med andra ord hjälper det datorn att förstå innebörden av ett meddelande precis som en människa skulle göra. Det här steget är viktigt eftersom ord har olika definitioner, och de ändras beroende på sammanhang och regionala dialekter.
Som en illustration förstår vi omedelbart innebörden av "äpplet föll på äpplet" genom att tolka vad "äpple" och "Apple" betyder. Parsing är i princip en maskins sätt att göra samma sak.
En annan viktig aspekt när det gäller att få en textanalysmodell att förstå textdata är lemmatisering och stemming. Lemmatisering och stamning innebär båda att ett ord spåras till sin grundform. Det finns dock en liten skillnad mellan de båda metodernas tillvägagångssätt för att göra detta.
Stammar tar bara bort prefix, suffix och infix i ett ord. Dessa är "före", "-ing", och "-ed" i ett ord. Stammen trimmar dock dessa affix blint utan att ta hänsyn till ett ords morfologi, vilket ibland leder till fruktansvärda resultat.
Vid lemmatisering tar man däremot hänsyn till ordets morfologi (hur ett ord bildas utifrån dess etymologi) när man spårar dess rotform (även kallad lemma).
Här följer ett exempel som illustrerar skillnaden mellan lemmatisering och stemming:
Stoppord är vanliga ord som bidrar med lite semantisk information till den övergripande meningen. Till exempel, a, den, på, ärosv. Genom att eliminera stoppord kan maskinen fokusera på viktigare ord i en text och ge mer exakta analyser.
Stoppord är användbara vid rensning av textdataset, men vilka specifika stoppord som ska tas bort beror i hög grad på den aktuella uppgiften. Att ta bort stoppord är också användbart för skräppostfiltrering och sentimentanalys.
Dessa uppgifter behöver inte dessa extra ord och kan dra nytta av ett mindre dataset för snabbare och mer exakta analyser.
Textnormalisering innebär att variationer av ett ord standardiseras till en och samma form. Det finns många sätt att uttrycka en term, särskilt på nätet. Ett vanligt sätt är att förkorta ord, till exempel genom att skriva "i morgon" som "tmrw".
Båda termerna har samma innebörd, men de olika stavningarna kan registreras som olika saker i algoritmen, vilket resulterar i olika analysresultat.
Några termer som kräver standardisering är siffror (ett, 1), symboler (och, &), pengar ($, USD, dollar) och förkortningar (varför, y). Textnormalisering är mycket viktigt inom det kliniska området eftersom olika läkare tolkar kliniska texter på olika sätt.
Utbrytning är en del av textnormaliseringen och innebär att alla versaler konverteras till gemener. De flesta av de lägre bokstäverna görs för namngivna enheter, till exempel konvertering av "Kanada" till "kanada". Små bokstäver och normalisering av text förenklar textanalysprocessen och förbättrar därmed slutresultatet.
Textextrahering och textklassificering är två stora underämnen som har sina egna nyanser och tekniker inblandade. I allmänhet avser textextraktion tekniker för maskininlärning för att ta fram viktiga termer eller fraser.
En sådan uppgift är att identifiera namngivna enheter som varumärken och personer. Att identifiera namngivna enheter är en vanlig uppgift vid bearbetning av naturligt språk eftersom det i princip berättar vilket ämne som är viktigast.
Du behöver inte bara identifiera namngivna enheter; det specifika ord du vill extrahera beror på din organisations behov. Andra ord som du kan lyfta fram är produktaspekter (t.ex. storlek, pris, varumärke).
Textklassificering innebär å andra sidan att den extraherade texten kategoriseras i fördefinierade taggar. Till exempel kan "Elon Musk" kan klassificeras som "Människor". Du kan också anpassa dessa taggar efter dina behov, t.ex. efter känsla (positiv, neutral, negativ) eller efter avsikt (intresserad, spam, fråga etc.).
När textanalysmodellen har bearbetat data visualiseras den viktigaste informationen på något sätt. Hur informationen presenteras beror på din specifika programvara för textanalys.
Vanliga sätt för textanalysprogram att presentera viktiga insikter är ordmoln och sentimentgrafer. I det här fallet visar Speak användarna textdatans övergripande känsla och vanliga ämnen på ett överskådligt sätt.
Vår interaktiva instrumentpanel gör det också möjligt för dig att anpassa kategoriseringen av insikter efter dina behov. Dessutom gör vår centraliserade databas att du kan söka efter alla nyckelord eller ämnen i alla medier och medietyper, oavsett om det är ljud, video eller text.
Vårt mediebibliotek ger inte bara korrekta insikter utan är också optimerat för sökbarhet för att öka effektiviteten, tillgängligheten och sänka kostnaderna.
Om du vill veta mer om hur du kan ta din organisation till nästa nivå med textanalys, kontakta oss på success@speakai.co eller anmäl dig till vår 7 dagars provperiod utan krav på kreditkort.
Text mining är en maskin som ger värdefulla data till din organisation. Information är dock bara användbar när den tolkas korrekt och används på rätt sätt. Datatolkning är i sig ett brett ämne med många tekniker och fallstudier.
En felaktig tolkning av marknadsundersökningsdata kan leda till kostsamma misstag. Coors, en etablerad aktör inom ölindustrin, introducerade Rocky Mountain Sparkling Water 1990. Vid den tiden var vatten på flaska en trendprodukt och det var därför logiskt att dra nytta av den.
Coors trodde att de genom att låta sin logotyp pryda flaskvattenförpackningarna skulle kunna utnyttja sitt varumärkes rykte för att öka försäljningen.
Naturligtvis blev människor förvirrade och oroliga över att köra bil efter att ha konsumerat en produkt som de förknippade med öl.
Kanske om Coors hade haft möjlighet att använda textanalysverktyg vid den tidpunkten för att bättre undersöka textkorrelationen mellan 'Coors', 'öl', och 'vatten', hade de kanske lanserat en fantastisk produkt i stället för en som de kort därefter lade ner.
Text mining innebär att NLP-maskiner används för att bearbeta och extrahera information från stora mängder ostrukturerad textdata. Trots att det är en ganska ny innovation använder många organisationer text mining i allt större utsträckning i sin verksamhet.
Oavsett vilken bransch organisationerna befinner sig i finns det fem återkommande teman när det gäller fördelarna med text mining:
Oavsett hur väl du utbildar dina forskare kommer det alltid att ske mänskliga fel. Dessa fel förstärks ytterligare när de åtföljs av faktorer som känslomässig stress, distraktioner och trötthet.
Datorer är inte heller perfekta, men de är mycket mer tillförlitliga när det gäller att analysera ett konstant dataflöde. En stor anledning är att maskiner inte begränsas av de tidigare nämnda mänskliga begränsningarna.
Därför är textanalysverktyg effektiva i situationer där misstag kan leda till kostsamma konsekvenser. Ett exempel är analys av textdata inom sjukvården, där en felaktig diagnos kan leda till förlust av liv.
Automatiserad textanalys kan bearbeta mer data i högre hastigheter än mänskliga forskare. Detta gör att du kan uppnå stordriftsfördelar, öka ditt resultat och förbättra avkastningen på investeringen.
Många forskare använder sig därför av textanalys för att bearbeta och identifiera mönster i hundratals feedbackformulär.
På samma sätt öppnar ökad effektivitet möjligheten att skala upp ditt företag. Med tanke på den stora mängden ostrukturerad textdata som finns tillgänglig kan det ta ett team av mänskliga forskare flera månader, eller till och med år, att analysera all denna data.
Däremot kan textanalysverktyg bearbeta hundratals textdokument inom en dag. Eftersom organisationer nu kan analysera samma mängd korpusar i rekordfart kan de nu skala upp sina forskningsinsatser och drastiskt förbättra produktiviteten.
Tack vare framstegen inom NLP, AI och textanalys kan vi nu samla in och bearbeta stora mängder data på ett effektivt sätt. På den tiden innebar den stora volymen ostrukturerad data att det var näst intill omöjligt att samla in all data, och än mindre att analysera den för att få insikter.
Dessutom ökar mängden ostrukturerad data explosionsartat tack vare det ökande antalet användare av internet och sociala medier. Textanalys och maskininlärning är nyckeln till att få tillgång till dessa ständigt ökande datamängder och omvandla dem till användbara insikter.
Textanalys gör det möjligt för oss att upptäcka mönster i textdokument som kanske inte är uppenbara vid första anblicken. Den stora mängden textdokument som ska bearbetas ökar dessutom bruset och gör det svårare att identifiera eventuella underliggande trender.
Med hjälp av textanalys kan vi t.ex. välja ut nyckelord som är särskilt viktiga i ett textdokument. Med den informationen i handen kan du sedan fatta mer välgrundade beslut och tillgodose dina kunders behov på ett mer effektivt sätt.
Textanalys kan göras med hjälp av många olika metoder och tekniker. Olika organisationer använder olika tekniker beroende på deras behov. Varje programvara för textanalys har också olika funktioner.
Naturligtvis är kraftfullare verktyg dyrare, så se till att utvärdera dina behov först innan du prenumererar på någon tjänst. För att ge dig en bättre uppfattning om hur du kan utnyttja textanalys i din organisation visar vi dig fem vanliga textanalystekniker som är:
Sentimentanalys är en process där man analyserar ett textdokument och bestämmer dess polaritet (positiv, neutral, negativ). Du kan också använda sentimentanalys för att känna igen känslor från textdata. Dessa känslor kan vara glad, sorgsen, arg, eller osäker.
Sentimentanalys är också den vanligaste tekniken inom textanalys och de två metoderna kompletterar ofta varandra på grund av sin likartade natur. Genom att analysera sentimentet i en textkorpus kan du gräva djupare i de underliggande betydelserna av ett meddelande och ta reda på Varför de sa det.
Named entity recognition innebär att man identifierar namngivna enheter och taggar dem i enlighet med deras respektive kategorier. Till exempel kan kategorisering av "Tom Cruise" som "Människor" och "Washington" som "Plats".
En fördel med named entity recognition är att det gör det möjligt att snabbt tilldela ett ämne till ett textdokument, t.ex. bloggartiklar. För att illustrera, återkommande enheter (t.ex., Michael Jordan) ange ett intresse för ett visst ämne (t.ex., basket, NBA).
Nyhetspublikationer och e-handelssajter använder redan denna teknik för att ge relevanta produktrekommendationer. Faktum är att McKinsey rapporterade att Amazons rekommendationer driver upp till 35% av dess försäljning.
För att få en bättre förståelse för hur sentimentanalys och NER fungerar kan du prova våra textanalysverktyg nedan!
Liknar NER, Ämnesanalys innebär att man identifierar återkommande ord och deras tillhörande kategorier. Därefter tilldelar algoritmen ett ämne till dessa textdata.
Ta till exempel basket: upprepade omnämnanden av basketspelare och relaterade termer visar att texten handlar om basket.
Ämnesanalys belyser viktiga områden som du bör fokusera på. Om kunderna till exempel ofta tar upp kundservice är det ett tecken på att du kanske borde förbättra ditt CRM-system!
Ämnesanalys ger också insikter om dina kunders aktiviteter, intressen och åsikter (AIO). Med hjälp av dessa data kan du sedan skapa effektivare marknadsföringsstrategier som riktar sig till deras intresseområden.
Andra tillämpningar av ämnesanalys är taggning av en kategori för inkommande meddelanden (t.ex. skräppost), vilket är till stor hjälp vid e-postmarknadsföring och kundservice.
Ordfrekvens är en enkel teknik för textanalys, och den går i princip ut på identifierar ordantalet för ett ord eller en namngiven enhet. Ett ord som upprepas ofta har naturligtvis en högre betydelse.
Även känd som textklustring, ordgruppering innebär att man organiserar ord som ofta förekommer bredvid varandra. Vanliga exempel är gruppering av "bra", "dålig", och "kundservice".
Med ordgruppering kan du snabbt filtrera ut viktiga frågor från stora mängder textdata, vilket sparar tid och arbete.
För att snabbt sammanfatta: textanalys avser automatisk bearbetning av stora mängder ostrukturerad textdata på ett snabbt och effektivt sätt. Textanalys består av olika tekniker, bland annat sentimentanalys, named entity recognition, ämnesanalys och ordfrekvens.
Men hur exakt kan du tillämpa textanalys utifrån dina specifika behov? För att ge dig en bättre uppfattning kommer vi att tillhandahålla sex tillämpningar av textanalys som är:
Att driva ett konto i sociala medier är tröttsamt och det innebär dataanalys, att svara på meddelanden, hålla koll på trender, skapa innehåll och så vidare. Dessa uppgifter är viktiga, men de gör det svårt att skala upp dina SMM-insatser, särskilt när du expanderar till olika sociala nätverk.
Med textanalys kan du automatisera en del av dessa uppgifter, t.ex. datainsamling och varumärkesövervakning. Eftersom sociala medier är fyllda med ostrukturerad textdata kan du enkelt utvinna alla möjliga insikter ur dem.
Du kan till exempel extrahera och analysera Tweets för att fastställa trendiga ämnen eller nyckelord. När du har hittat ett ämneskluster kan du skapa innehållsstrategier kring dem och öka engagemanget.
Du kan också använda textanalys för rykteshantering och varumärkesövervakning. Kundklagomål är lätta att lösa, men om de inte åtgärdas kan de förvandlas till en PR-kris och kosta dig miljontals dollar och kundernas livstidsvärde.
Med hjälp av textanalysverktyg kan du snabbt identifiera negativa kommentarer i sociala medier och åtgärda dem omedelbart. Samtidigt kan du också dra nytta av positiva kommentarer för att förbättra kundernas upplevelse av ditt varumärke.
Hur framgångsrik din organisation blir är direkt kopplat till hur väl du förstår dina kunder.
Det handlar inte bara om demografi och psykografi, utan du måste också förstå vad konsumenterna tycker om ditt varumärke och ditt erbjudande på marknaden. Det är där Voice of Customer kommer in i bilden.
Voice of Customer handlar om vad kunderna säger om dina produkter och tjänster. Mer specifikt handlar det om att förstå deras erfarenheter, förväntningar och preferenser.
Det finns många sätt att samla in VOC, men de vanligaste är sociala medier, enkäter, e-post och köpbeteende. Dessa källor ger en stor mängd data och är lättillgängliga.
Men att bara samla in information är inte tillräckligt - data måste omvandlas till insikter för att vara användbara. Textanalys och sentimentanalys dyker djupare för att ta reda på Varför konsumenter talar om ett visst ämne.
Med hjälp av textanalys kan du identifiera vanliga nyckelord och ämnen i ett dataset. Med hjälp av verktyg för sentimentanalys kan du sedan avgöra vad kunderna tycker om det ämnet. Till exempel kan du identifiera att kunderna har en negativ inställning till din produkts pris.
Efter att textanalysen har visat vilka områden som behöver förbättras kan du fokusera dina resurser på dessa områden.
Marknadsundersökningar går hand i hand med att upptäcka VOC. Datainsamling är en stor del av arbetet med marknadsundersökningsprocessen och kräver en betydande urvalsstorlek. Om så inte är fallet kommer det helt enkelt inte att finnas tillräckligt med data för beslutsfattande.
Samtidigt kan mängden data som ska analyseras vara överväldigande för människor. Textanalysmodeller kan bearbeta hundratals textdatauppsättningar och identifiera trender och mönster.
På så sätt kan forskarna få en helhetsbild av vad kunderna säger och förbättra beslutsfattandet.
Du kan också utnyttja textanalys i konkurrentanalysen genom att analysera vad deras kunder säger om dem. Har de luckor i sin kundservice? Eller kanske de inte uppfyller vissa kundbehov?
All denna information är avgörande för att förbättra din affärsstrategi och kan mycket väl vara den avgörande faktorn mellan dig och dina konkurrenter.
Det kan vara tidskrävande att få tag på högkvalitativa leads och det är ofta den svåraste delen av leadgenerering. Du måste bland annat skapa kalla pitchar, träffa potentiella kunder och identifiera källor till potentiella kunder.
Följden blir att dyrbar tid slösas bort på administrativa uppgifter, vilket i sin tur påverkar resultatet. Textanalysmodeller kommer att automatisera alla tråkiga uppgifter och förbättra processerna för försäljningstratten.
Till exempel genom att tagga meningar i samtalsutskrifter och analysera hur framträdande de taggade termerna är. Om misslyckade prospekt har en korrelation med, säg, försäkran, är det dags att titta på det.
Andra sätt att hitta leads är sociala medier - det vanligaste användningsområdet för textanalys. Kör helt enkelt din textanalysmodell genom meddelanden på sociala medier och välj ut dem som uttrycker köpintention. Sedan kan du fokusera dina ansträngningar på dessa högkvalitativa leads istället för att bara ringa ett prospekt.
Du kan till och med köra din textanalysmodell genom ditt CRM-system för att ge bättre service till dina befintliga kunder. Till exempel genom att identifiera mönster bland missnöjda och nöjda kunder.
Att arbeta inom hälso- och sjukvården är ett av de svåraste jobben, inte bara på grund av den expertis som krävs, utan också på grund av arbetet med att dokumentera, organisera och sortera textdata.
Från patientjournaler, diagnosjournaler, transkriberingsjournaler - antalet textdokument som skapas varje dag är på gränsen till ohanterligt.
Som tur är kan man, precis som med all textdata, köra en textanalysmodell genom dem. Detta öppnar upp en värld av fördelar eftersom vårdgivare kan automatisera uppgifter, vilket gör att de kan ägna mer tid åt sina patienter.
En tillämpning av textanalys inom sjukvården är att använda NER för att klassificera specifika termer enligt deras kategorier, t.ex. "insulin" och "behandling". Du kan anpassa dessa termer och deras kategorier efter dina specifika behov.
Förutom administrativa syften ger textanalys dig också en helhetsbild av en patients hälsoresa. Genom att lyfta fram mönster i journaler kan du ställa en mer exakt diagnos för framtida patienter.
Utbildningssektorn kan dra nytta av textanalys för att öka effektiviteten i verksamheten. Utbildningsinstitutioner hanterar enorma mängder textdata, t.ex. tentamensblad, feedback från studenter, e-postmeddelanden, scheman, studentregister osv.
En tillämpning är att köra en textanalysmodell genom studenternas feedbackformulär och identifiera trender och mönster. Genom att ta reda på viktiga problem och ta itu med dem kan du öka svarsfrekvensen på enkäter och i slutändan behålla studenterna.
Även studenter kan dra nytta av textanalys, särskilt de som går på högskolan. Masters- och doktorandstudenter som arbetar med sin avhandling kan bli överväldigade av dussintals eller till och med hundratals intervjuutskrifter.
Att gå igenom dessa utskrifter kan ta timmar och göra dig trött. Med textanalysverktyg kan du snabbt extrahera viktiga punkter från utskrifterna och använda dem i din avhandling.
Om du är intresserad av att veta mer om textanalys har vi sammanställt en lista med användbara resurser som du kan utforska.
Dessa resurser är utmärkta om du vill experimentera med att skapa din egen textanalysmodell eller om du helt enkelt vill lära dig mer om ämnet.
Om du vill bygga en textanalysmodell bör du bekanta dig med Python NLTK och R. Det är några av de vanligaste programmeringsspråken inom textanalys och NLP.
Eftersom Python och R är några av de vanligaste programmeringsspråken har deras blomstrande community byggt upp en omfattande uppsättning resurser. Dessa resurser inkluderar videohandledning, dataset, onlinekurser, forum och mycket mer.
De flesta av dessa resurser är till och med tillgängliga online gratis! Med andra ord kan vem som helst nu lära sig naturlig språkbehandling och textanalys i bekvämligheten av sitt hem.
Allt du behöver är en fungerande bärbar dator, beslutsamhet och att fortsätta läsa om våra rekommenderade resurser för textanalys.
Vi rekommenderar att du följer denna handledning i textanalys från Datacamp. Datacamp är en onlineplattform för att lära sig nästan allt om datavetenskap, och många av kurserna är skapade med nybörjare i åtanke.
En sådan handledning är Textanalys för nybörjare med hjälp av NLTK. Även om textanalys (och datavetenskap i allmänhet) är ett komplicerat ämne, bryter denna handledning ner ämnet i enkla avsnitt som även programmeringsnybörjare kan förstå.
Dessutom innehåller handledningen koder som kan kopieras och klistras in för att göra din inlärning enklare. När du sedan har blivit bättre på textanalys kan du tillämpa din nyvunna kunskap för att Datacamps projekt i den verkliga världen. Till exempel, textutvinning av data från Jeopardy...spelprogrammet.
Textanalysmodeller måste matas med ett stort antal exakta träningsdataset. Maskininlärningsalgoritmer lär sig på samma sätt som människor gör: ju mer information de konsumerar, desto snabbare förbättras de.
Vi rekommenderar denna sammanställda lista över datasamlingar från UCI ICS, den 25:e rankade grundutbildningsskolan för datavetenskap i USA.
I den här listan kan du hitta massor av intressanta dataset, inklusive IMDb-filmrecensioner, produktrecensioner och Yelp-recensioner. Observera att samlingen bara är ett litet exempel på de många datauppsättningar som finns tillgängliga online.
Utforska gärna fler dataset från tillförlitliga källor (t.ex, Kaggle, Github) eller till och med skapa din egen!
Förutom de självstudier som nämns ovan finns det också onlinekurser och videoserier tillgängliga för att främja ditt lärande. Dessa kurser varierar i kostnader och förkunskapskrav.
Om du är helt ny inom textanalys rekommenderar vi detta YouTube-videoserie av Dave Langer från Data Science Dojo. Det är en omfattande spellista med 12 videor som täcker allt från inledande begrepp till avancerade matematiska beräkningar.
Du kan också prova detta Udemy-kurs om maskininlärning med hjälp av Python och R. Kursen kräver cirka 44 timmars tidsåtgång och ger ett certifikat efter avslutad kurs. Dessutom är den mycket prisvärd och du kan gå vidare i din egen takt.
När du har etablerat dina grundläggande kunskaper inom maskininlärning och NLP kan du gå vidare till detta NLP-kurs av Stanford Online. Eftersom textklassificering går hand i hand med bearbetning av naturligt språk är det bra att lära sig NLP, särskilt om du siktar på en karriär inom datavetenskap.
Stanford Onlines kurs har dock vissa förkunskapskrav som du måste uppnå innan du anmäler dig. När du har slutfört kursen får du ett certifikat som du kan använda för att förbättra ditt CV.
Textanalys är en process där stora mängder ostrukturerad text omvandlas till kvantitativa data innan nyckelinformation extraheras från den. Den använder vanliga NLP-tekniker som named entity recognition och sentiment för att ge handlingsbara insikter som gynnar din organisation.
Mot bakgrund av de senaste tekniska framstegen och den pågående Fjärde industriella revolutionentextanalys och NLP-maskininlärningsmodeller är nu vardagliga lösningar som används av organisationer. Den hårda konkurrensen inom marknadsföringsvärlden har blivit ännu mer intensiv när företagen försöker hitta sätt att konkurrera ut varandra.
Dessutom ökar datamängden bara i takt med att nya sociala medieplattformar som TikTok sprids och utökar sin användarbas.
Med all den outnyttjade ostrukturerade data som finns online och de textanalysverktyg som finns tillgängliga verkar en sak vara säker: effektiv dataanalys är nu en viktig fördel för företag som vill sticka ut från konkurrenterna.
Starta din 7-dagars provperiod med 30 minuters gratis transkription och AI-analys!
Så här transkriberar du en inspelning till text Med vårt kodlösa transkriptionsverktyg kan du konvertera en ljudinspelning till text i bara två steg. Hitta
Så här transkriberar du en YouTube-video Du behöver inte konvertera en YouTube-video till mp4 för att transkribera den. Ladda bara upp webbadressen till Speak
Hur man transkriberar ljud och video till text på 2 minuter (2022 Guide) Lär dig hur du transkriberar ljud och video till text med Speak Ai
Vad är naturlig språkbehandling: The Definitive Guide Naturlig språkbehandling är ett stort område där man studerar hur datorer kan förstå mänskligt språk på ett korrekt sätt och
Allt om sentimentanalys: Den ultimata guiden Du kanske har hört talas om sentimentanalys tidigare, men vad är det egentligen och varför är organisationer så
En enkel guide till hur du gör marknadsundersökningar 2021 Lär dig några enkla steg för att komma igång med hur du gör marknadsundersökningar,
Under en begränsad tid, spara 93% med en fulladdad Speak-plan. Börja 2025 starkt med en topprankad AI-plattform.
Svenska 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi