Bir Kaydı Metne Dönüştürme
28 Nisan 2022
Yorum yapılmamış
Bir Kaydı Metne Dönüştürme Kodsuz transkripsiyon aracımız, bir ses kaydını yalnızca iki adımda metne dönüştürmenizi sağlar. Bul
Metin analitiği, doğal dil işlemenin önemli bir yönüdür ve büyük miktarlardaki yapılandırılmamış metin verilerinden otomatik olarak içgörü çıkarmayı içerir.
Metin analitiği, makine öğrenimini insan emeğinden daha fazla kullandığından, hemen hemen her sektördeki kuruluşlar için birçok uygulama vardır.
Metin analitiği ayrıca yaygın olarak aşağıdakilerle eşleştirilir veri̇ transkri̇psi̇yonu sorunsuz iş süreçleri için araçlar. İlk olarak, veri transkripsiyon aracı ses kayıtlarını nitel araştırma metin transkriptlerine dönüştürür. Ardından, metin analizi aracı veri kümesini işleyecek ve yinelenen konuları veya duyguları vurgulayacaktır.
Tüm bunlar göz önüne alındığında, araştırmalar sadece Kurumların 18%'si yapılandırılmamış verilerden yararlanıyor bu da önemli çünkü Tüm verilerin 90%'si yapılandırılmamıştır. Başka bir deyişle, bu kullanılmamış veri zenginliğinden yararlanmanız ve rakiplerinizden ayrılmanız için büyük bir fırsat var.
Metin analizi ne kadar güçlü olursa olsun, bir çalışan yalnızca kullandığı araç kadar iyidir ya da özellikle elindeki araca hakimiyeti kadar iyidir.
Metin analizinden etkili bir şekilde yararlanmak istiyorsanız, öncelikle iç işleyişini anlamanız gerekir: metin analizi nedir, nasıl çalışır ve kuruluşunuz için metin analizinden nasıl yararlanabilirsiniz.
Metin analitiği, metin verilerinin parçalarını hızlı bir şekilde analiz etmek için doğal dil işleme (NLP) tekniklerini kullanır. Bu yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmış metin verileri birçok şekilde karşımıza çıkmaktadır.
Sosyal medya mesajları, pazarlama anketleri, ürün incelemeleri ve e-postaların tümü yararlı metin verilerine örnektir.
Metin analitiği sayesinde kuruluşlar çok büyük miktarlardaki metin verilerini işleyebilir ve bunlardan eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde edebilir.
Metin analizi, hataları ve araştırmacı önyargılarını en aza indirmenin tutarlı ve etkili bir yolu olduğu için bu önemlidir.
Çıkarılacak belirli bilgiler ihtiyaçlarınıza bağlıdır. Metin analizi kullanım alanlarına örnek olarak spam e-postaların sıralanması, yaygın konuların belirlenmesi ve marka itibarının izlenmesi verilebilir.
İnsanlar genellikle şu terimleri kullanır metin madenciliği ve metin analizi birbirinin yerine kullanılabilir, çünkü her ikisi de aynı anlamı paylaşır. Metin madenciliği ve metin analizi, büyük hacimli metin verilerinden bilgi çıkarmak ve ardından bu bilgileri eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürmekle ilgilidir.
Bu anlamda, metin analitiği ve metin analizi Her ikisi de yapılandırılmamış metin verilerini analiz etme konusunda aynı amacı paylaşmaktadır. Ancak, iki terim arasında küçük farklılıklar vardır. Esasen, metin analizi nitel analizi içerirOysa metin analitiği nicel sonuçlar içerir.
Örneğin, sosyal medya mesajlarının metin analizi tüm bu yapılandırılmamış verileri toplayacak ve bunları kategorilere ayıracaktır. Metin analitiği modeli, belirli kelimelerin ne sıklıkta geçtiğini ve mevsimsellik eğilimlerini görselleştirmek için bir grafik oluşturabilir.
Ardından, yönetici metin analizi yapacak ve hangi sosyal medya mesajlarının olumlu veya olumsuz sonuçlara yol açtığını ve bu konuda neler yapabileceklerini belirleyecektir.
Metin analizi (veya metin analitiği) modelleri genellikle metin analitiği ve metin analizini birleştirerek aralarındaki farkları önemsiz hale getirir. Bu nedenle, karışıklığı önlemek için metin analizi ve metin çözümlemesinden aynı şey olarak bahsedeceğiz.
Daha da önemlisi, metin analitiği modellerinin nasıl çalıştığını ve kuruluşunuzun kârlılığını artırmak için bunları nasıl uygulayabileceğinizi anlamaktır.
Metin madenciliği, metin verilerinden içgörü elde etmek için doğal dil işleme ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Her üçü de veri bilimi alanında sıklıkla örtüşse de, hepsinin farklı anlamları ve odak noktaları vardır.
Esasen metin analitiği, yapılandırılmamış metin verilerini büyük ölçekte işlemek için makinelerin kullanılmasını içerir. Metin verilerini işlerken, metin analitiği modelleri doğru sonuçlar üretmek için NLP tekniklerini kullanacaktır.
Bu tür bir NLP tekniği, daha sonraki analizler için yardımcı olacak bir cümlenin konuşma bölümlerini etiketlemektir.
Kuruluşlar ayrıca büyük hacimlerde metin besleyerek metin madenciliği algoritmalarını sürekli olarak eğitecektir. Metin verilerinin sürekli eğitimi ve beslenmesi sayesinde algoritma, metin analizi doğruluğunu geliştirecek ve dilin gelişimine ayak uyduracaktır.
Metin analizi süreci, doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenimi yöntemlerinin bir karışımını kullanır. Bu nedenle, etkili bir metin analizi modeli oluşturmak için NLP ve makine öğrenimi konusunda bir geçmişe sahip olmanız gerekir.
Kural tabanlı, makine öğrenimi ve hibrit modeller de dahil olmak üzere birkaç tür metin analizi modeli vardır. Bu yaklaşımlar genel metin analitiği sürecini ve insan müdahalesinin düzeyini etkileyecektir.
Metin analizinde ve diğer NLP modellerinde en yaygın yaklaşım kural tabanlı yaklaşımdır. Bir metin analizi algoritması oluşturmadan önce, öncelikle bir kural listesi oluşturmanız gerekir. Bu listelerde (veya veri kümelerinde), bir kelime ile bir etiket arasındaki ilişkiyi manuel olarak belgelersiniz.
Metin analizi algoritması daha sonra metin parçalarını işleyecek ve kelimeleri önceden belirlenmiş kurallara göre sınıflandıracaktır. Metinleri nasıl kategorize edeceğiniz kuruluşunuzun ihtiyaçlarına bağlıdır.
Örneğin, bir e-postadaki belirli emojilere veya kelimelere spam etiketi atayabilirsiniz. Başka bir metin sınıflandırma kullanım örneği de negatif gibi kelimelere kötü, korkunçve korkunç.
Kural tabanlı modellerin oluşturulması makine öğrenimi modellerine göre daha basit ve kolaydır. Ayrıca, çevrimiçi olarak indirebileceğiniz ve metin analizi makinenize ücretsiz olarak uygulayabileceğiniz bir dizi açık kaynaklı veri kümesi bulunmaktadır.
Bununla birlikte, kural tabanlı metin analizi, belirsiz cümleleri işlerken yanlış sonuçlar üretebilir. Örneğin, iğneleme, lehçeler, memler ve mesajın bağlamını içeren cümleler. Ayrıca, algoritmaya yeni kurallar eklemek daha zordur, bu da makine öğrenimi alternatiflerine göre ölçeklendirmeyi daha zor hale getirir.
Makine öğrenimi modellerinde, algoritmayı bol miktarda metin verisiyle besleyerek eğitirsiniz. Bu veriler ilgili sınıflandırıcılarla önceden etiketlenir.
Mühendis ayrıca eğitim verilerinin doğru ve önyargısız olduğundan emin olmalıdır. Aksi takdirde, makine öğrenimi modeli bu kötü alışkanlıkları edinecek ve yanlış sonuçlara yol açacaktır.
Önceden etiketlenmiş verilerin sürekli beslenmesi sayesinde, makine öğrenimi modeli gelecekteki girdileri otomatik olarak tahmin edebilecek ve kesin doğrulukla sınıflandırabilecektir. Sonuç olarak, makine öğrenimi metin analizini kolayca ölçeklendirebilir ve ölçek ekonomilerine yol açabilirsiniz.
Makine öğrenimi modelleri, analiz doğruluklarını artırmak için Naive Bayes algoritmalarını (olasılıksal bir yöntem) ve derin öğrenmeyi de kullanır. Böylece, makine öğrenimi modelini ne kadar çok eğitirseniz, büyük veri metin madenciliğinde o kadar iyi hale gelir.
Bununla birlikte, makine öğrenimi modellerinin ilk yatırımı ve sürekli eğitimi kaynak açısından ağır olabilir. Makine öğrenimi algoritmalarını çalıştırmak için gereken bilgi işlem gücünden bahsetmeye bile gerek yok. Yanlış veya önyargılı veri kümelerinin beslenmesi de metin analizinin sonuçlarını etkileyebilir.
Hibrit metin analitiği modelleri, hem kural tabanlı hem de makine öğrenimi modellerinin en iyilerini bir araya getirir. Çeşitli kural tabanlı ve makine öğrenimi algoritmalarını birleştirerek, metin analizi modeli en doğru sonuçları üretebilir.
Hibrit modeller en doğru sonuçları üretirken, aynı zamanda en fazla ön yatırım ve bakım maliyetine de neden olurlar.
Metin analizi, büyük miktarlardaki metin verilerinden eyleme geçirilebilir içgörülerin toplanması, işlenmesi ve sunulmasına yönelik metodik bir süreçtir. Farklı modeller bu sürece farklı şekilde yaklaşsa da, metin analizinin genel adımları aynı kalır:
Metin analitiği makinesinin herhangi bir şeyi analiz edebilmesi için öncelikle metin verisi girdisine sahip olması gerekir. Bu metin verileri yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmış olabilir.
Yapılandırılmamış metin verileri, çevrimiçi olarak toplayabileceğiniz ve herhangi bir etiket halinde düzenlenmemiş tüm kelimeleri ifade eder. Örneğin, sosyal medya yorumları, metin mesajları ve belgelerin tamamı. Yapılandırılmamış verileri, organize edilmemiş dağınık, 'vahşi' veriler olarak düşünebilirsiniz.
Öte yandan, yapılandırılmış metin verileri belirli parametreler halinde düzenlenmiş metinleri ifade eder. Bu veriler zaten etiketlenmiştir ve ilgili klasörlerinde düzgün bir şekilde saklanır. Yapılandırılmış verilerin yaygın iş örnekleri arasında satış işlemleri, oturum açma ayrıntıları ve demografik bilgiler yer alır.
Tüm bu metin verilerini iç ve dış kaynaklardan toplayabilirsiniz. Dahili kaynaklar, kuruluşunuzdaki veritabanlarından ve sistemlerinden veri toplamayı ifade eder. Buna karşılık, harici veri kaynakları kuruluşunuzun dışındaki herhangi bir yerden gelir.
Veri toplamayı da kullanabilirsiniz API'ler iş süreçlerinizi hızlandırmak için yığınınıza dahil edin. API'ler temel olarak entegrasyonlar Diğer uygulamalara programlayabileceğiniz ve bu uygulamalardan metin verilerini toplamanıza olanak tanıyan.
Dahili veriler şunları ifade eder Kuruluşunuzun içinden aldığınız herhangi bir veri. Buna tüm bilgisayar uygulamaları, belgeler, sistemler ve departmanlar dahildir. Dahili metin verileri, anında elde edilebilmeleri ve uygun maliyetli olmaları nedeniyle veri toplama için harika bir başlangıç noktasıdır.
CRM yazılımınızdan, e-postalarınızdan, sahip olunan medya analiz raporlarından, bilgi yönetimi yazılımından ve kuruluşunuzdaki diğer departmanlardan dahili veriler toplayabilirsiniz. Kuruluşunuzdaki tüm belgeleri (fiziksel ve dijital), raporları, anket geri bildirimlerini ve metin bilgilerini depolamak için kullandığınız diğer ortamları tarayın
Dahili metin verisi kaynakları, müşteriniz hakkında keşfedilmemiş içgörüler içerebilir, ancak bunlar genellikle silolarda gizlidir. Örneğin, müşteri hizmetleri ekibiniz metin analizi yapmak için kullanabileceğiniz değerli miktarda müşteri geri bildirimine sahip olabilir.
Dahili metin verilerinin artıları:
✅ Kolayca elde edilebilir
✅ Daha az pahalı
✅ Daha spesifik ve kuruluşunuzla ilgili
Dahili metin verilerinin eksileri:
❌ Daha küçük örneklem büyüklüğü
Güncelliğini yitirmiş olabilir
Harici veriler, kuruluşunuzun dışındaki herhangi bir yerden gelen verileri ifade eder. Buna sosyal medya, ürün incelemeleri, kullanıcı tarafından oluşturulan içerik, açık kaynaklı veri kümeleri ve diğer web siteleri dahildir.
Esasen sonsuz miktarda harici metin verisi mevcuttur - birisi sosyal medyada bir yorum yayınladığında, harici metin verileri oluşturulur.
Harici verinin en büyük avantajı niceliğidir. Bir metin analitiği modelini eğitmek için büyük miktarlarda metin verisi elde edebilirsiniz.
Ancak, bu verilerin doğru olduğundan ve yetkili kaynaklardan geldiğinden emin olmalısınız. Aksi takdirde, metin analiziniz hatalı sonuçlar ve dolayısıyla yanlış yönlendirilmiş kararlar üretecektir.
Veri toplama API'lerini Instagram, Twitter ve Facebook gibi sosyal medya platformlarına da entegre edebilirsiniz. API'ler yorumlar, profil biyografileri gibi metin verilerini hızlı bir şekilde çıkarmanıza olanak tanır.
Harici metin verilerinin artıları:
✅ Çok büyük miktarlar mevcut
✅ Geçmiş verileri zaman içinde karşılaştırabilir
✅ Kolay toplama için API'ler mevcut
Harici metin verilerinin eksileri:
Yanlış ve/veya güncelliğini yitirmiş olabilir
❌ Daha pahalı ve zaman alıcı
Metin madenciliği modeli işlenmemiş ham verileri olduğu gibi analiz edemez. Ham metin verileri noktalama işaretleri, durak kelimeleri ve farklı durumlarda karakterler gibi gürültüler içerir.
Bizim için bu unsurları anlamlandırmak sağduyu gerektirir, ancak bir makine metni mantıklı bir şekilde yorumlayamayabilir. Dolayısıyla makinenin ham metin verilerini daha kolay anlamasını sağlamak için öncelikle çeşitli NLP teknikleri kullanarak verileri işlemesi gerekir:
Jetonlaştırma, ham metin verilerini jeton olarak adlandırdığımız daha küçük birimlere ayırma işlemidir. Aynı zamanda metin analitiği ve diğer NLP modellerinde metin ön işlemenin önemli bir yönüdür.
Tüm metin belgelerini jetonlara bölmek, makinenin analiz etmesini kolaylaştırır. Bu, insanların metni işleme şeklinden farklı değildir. Örneğin, bu blog makalesini bölümlere ayırarak sindirmek, her şeyi bir kerede gözden geçirmeye kıyasla daha kolaydır.
Elimizdeki göreve bağlı olarak, metni kelimelere göre (kelime tokenizasyonu) veya cümlelere göre (cümle tokenizasyonu) tokenize edebiliriz. İşte kelime tokenizasyonunun nasıl göründüğüne dair bir örnek "Tokenizasyon, ham metin verilerini daha küçük birimlere ayırma işlemidir."
['tokenization', 'is', 'the', 'process', 'of', 'breaking', 'down', 'raw', 'text', 'data', 'into', 'smaller', 'units']
Bir cümlenin anlamı, içerdiği kelimeler ve bu kelimelerin birbirleriyle nasıl ilişkili oldukları, yani dilbilgisi kuralları tarafından belirlenir. Tokenizasyon, makinenin tek tek metinleri, bunların tanımlarını ve tüm cümlenin anlamını nasıl oluşturduklarını yorumlamasına izin vererek bu sürece yardımcı olur.
Bu yorumlama sürecinin bir parçası da konuşma parçaları etiketlemesidir (POS etiketlemesi). Konuşma bölümleri, sözlükteki her kelimeye atanan sözcük kategorileridir. Örneğin, isimler, sıfatlar, fiiller, bağlaçlar vb.
Konuşma bölümlerini her bir belirtece etiketlemek, her bir sözcük arasındaki anlamsal ilişkiyi anlamak için yararlıdır. POS etiketleme aynı zamanda adlandırılmış varlık tanıma gibi diğer metin analizi görevlerine de yardımcı olur (örneğin, Kaliforniya = Konum).
Cümleleri belirteçlere ayırdıktan ve ilgili konuşma bölümlerini etiketledikten sonra, metin analiz makinesi sözdizimsel yapıyı belirleyecektir. Basitçe ifade etmek gerekirse, sözdizimsel yapı, bir cümledeki sözcük dizilerinin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğudur.
Metin analizi (ve NLP) modelleri genellikle bir ayrıştırma ağacı her bir belirteç arasındaki bu ilişkileri temsil etmek için. Bu ayrıştırma ağacı, bir cümlenin semantiğini (anlamını) belirlemek için kullanışlıdır.
Başka bir deyişle, bilgisayarın bir mesajın çıkarılan anlamlarını tıpkı bir insan gibi anlamasına yardımcı olur. Bu adım önemlidir çünkü kelimelerin farklı tanımları vardır ve bunlar bağlama ve bölgesel lehçelere göre değişir.
Örnek olarak, "Elmanın üzerine düşen elma" ne olduğunu yorumlayarak "elma" ve "Elma" demek. Ayrıştırma temelde bir makinenin aynı şeyi yapma yoludur.
Bir metin analitiği modelinin metin verilerini anlamasını sağlamanın bir diğer önemli yönü de lemmatizasyon ve stemming'dir. Lemmatizasyon ve stemming'in her ikisi de bir kelimeyi temel formuna dönüştürmeyi içerir. Bununla birlikte, her iki yöntemin bunu yapma yaklaşımlarında küçük bir fark vardır.
Stemming yalnızca bir kelimenin ön eklerini, son eklerini ve son eklerini kaldırır. Bunlar "önceden", "-ing", ve "-ed" kelimesinin kökünü oluşturur. Ancak stemming, bir kelimenin morfolojisini dikkate almadan bu ekleri körü körüne kırpar ve bu da bazen korkunç sonuçlara yol açar.
Öte yandan, lemmatizasyon bir kelimenin kök formunu (lemma olarak da adlandırılır) izlerken kelimenin morfolojisini (bir kelimenin etimolojisine dayalı olarak nasıl oluşturulduğunu) dikkate alır.
Burada lemmatizasyon ve stemming arasındaki farkı göstermek için bir örnek verilmiştir:
Durak kelimeler, cümlenin geneline çok az anlamsal bilgi katan yaygın kelimeleri ifade eder. Örneğin, a, ve, at, ovb. Durak kelimeleri ortadan kaldırarak, makine bir metnin daha önemli kelimelerine odaklanabilir ve daha doğru analizler sağlayabilir.
Durdurma sözcükleri metin veri kümelerini temizlemede yardımcı olsa da, kaldırılacak belirli durdurma sözcükleri büyük ölçüde eldeki göreve bağlıdır. Durak kelimelerin kaldırılması spam filtreleme ve duyarlılık analizi için de yararlıdır.
Bu görevler bu ekstra kelimelere ihtiyaç duymaz ve daha hızlı ve daha doğru analizler için daha küçük bir veri kümesinden faydalanabilir.
Metin normalleştirme, bir kelimenin varyasyonlarının tek bir formda standartlaştırılması anlamına gelir. Özellikle çevrimiçi ortamda bir terimi ifade etmenin birçok yolu vardır. Yaygın yollardan biri kelimeleri kısaltmaktır, örneğin "yarın" olarak "tmrw".
Her iki terim de aynı anlamı paylaşsa da, farklı yazılışlar algoritmada farklı şeyler olarak kaydedilebilir ve bu da farklı analiz sonuçlarına neden olabilir.
Standardizasyon gerektiren bazı terimler arasında sayılar (bir, 1), semboller (ve, &), para ($, USD, dolar) ve kısaltmalar (neden, y) yer almaktadır. Farklı tıp uygulayıcıları klinik metinleri farklı şekilde ele aldığından metin normalizasyonu klinik alanda oldukça önemlidir.
Küçük harf kullanımı metin normalleştirmenin bir parçasıdır ve tüm büyük harflerin küçük harfe dönüştürülmesini içerir. Küçük harf kullanımının çoğu adlandırılmış varlıklara yapılır, örneğin "Kanada" yerine "KANADA". Küçük harf kullanımı ve metin normalleştirme, metin analizi sürecini basitleştirir ve böylece nihai sonuçları iyileştirir.
Metin çıkarma ve metin sınıflandırma, kendi nüansları ve teknikleri olan iki büyük alt konudur. Genel olarak metin çıkarma, önemli terimleri veya ifadeleri ortaya çıkarmak için makine öğrenimi tekniklerini ifade eder.
Bu görevlerden biri de markalar ve kişiler gibi adlandırılmış varlıkları tanımlamaktır. Adlandırılmış varlık tanıma yaygın bir doğal dil işleme görevidir çünkü temelde size hangi konunun en önemli olduğunu söyler.
Yalnızca adlandırılmış varlıkları tanımlamak zorunda değilsiniz; çıkarmak istediğiniz belirli kelime kuruluşunuzun ihtiyaçlarına bağlıdır. Vurgulayabileceğiniz diğer kelimeler arasında ürün özellikleri (örneğin, boyut, fiyat, marka).
Öte yandan, metin sınıflandırma, çıkarılan metnin önceden tanımlanmış etiketlere göre kategorize edilmesini ifade eder. Örneğin, "Elon Musk" olarak sınıflandırılabilir.İnsanlar". Ayrıca bu etiketleri duyarlılığa (olumlu, nötr, olumsuz) veya amaca (ilgilenen, spam, sorgu vb.) göre gibi ihtiyaçlarınıza göre özelleştirebilirsiniz.
Metin analizi modeli verileri işledikten sonra, temel bilgileri bir şekilde görselleştirecektir. Bilgilerin nasıl sunulacağı, özel metin analizi yazılımınıza bağlıdır.
Metin analizi yazılımlarının temel bilgileri sunma biçimleri arasında kelime bulutları ve duyarlılık grafikleri yer alır. Bu durumda Speak, kullanıcılara metin verilerinin genel duyarlılığını ve yaygın konu başlıklarını bir bakışta gösterir.
İnteraktif gösterge panelimiz, içgörü kategorizasyonunu ihtiyaçlarınıza göre özelleştirmenize de olanak tanır. Ayrıca, merkezi veritabanımız ses, video veya metin olsun, tüm medya ve ortam türlerinde herhangi bir anahtar kelime veya konuyu aramanıza olanak tanır.
Genel olarak, medya kütüphanemiz yalnızca temel bilgileri doğru bir şekilde çıkarmakla kalmaz, aynı zamanda operasyonel verimliliği, erişilebilirliği artırmak ve maliyetleri düşürmek için aranabilirlik için optimize edilmiştir.
Metin analitiği ile kuruluşunuzu bir sonraki seviyeye nasıl taşıyabileceğiniz hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz, bizimle şu adresten iletişime geçin success@speakai.co veya bizim için kaydolun 7 günlük deneme kredi kartı gerekmeden.
Metin madenciliği, kuruluşunuza değerli veriler sağlayan bir makinedir. Ancak, bilgi yalnızca doğru bir şekilde yorumlandığında ve doğru şekilde kullanıldığında yararlıdır. Veri yorumlama, kendi içinde birçok teknik ve vaka çalışması içeren geniş bir konudur.
Pazar araştırması verilerinin yanlış yorumlanması maliyetli hatalara yol açabilir. Coors, bira endüstrisinin köklü bir oyuncusu, 1990'da Rocky Mountain Köpüklü Suyu'nu tanıttı. O dönemde şişelenmiş su trend bir üründü ve bundan faydalanmak mantıklı geldi.
Coors, logosunu şişelenmiş su ambalajı üzerinde bırakarak, satışları artırmak için marka itibarından yararlanabileceğini düşündü.
Doğal olarak, insanların bira ile ilişkilendirdikleri bir ürünü tükettikten sonra araç kullanma konusunda kafaları karıştı ve endişelendiler.
Belki de Coors o dönemde metin analitiği araçlarını kullanma fırsatına sahip olsaydı, 'Coors', 'Bira', ve 'su' diye sorsalardı, kısa bir süre sonra üretimden kaldırdıkları bir ürün yerine inanılmaz bir ürün sunabilirlerdi.
Metin madenciliği, büyük miktarlardaki yapılandırılmamış metin verilerini işlemek ve bunlardan bilgi çıkarmak için NLP makinelerinin kullanılmasıdır. Oldukça yeni bir yenilik olmasına rağmen, birçok kuruluş operasyonlarında metin madenciliğini giderek daha fazla benimsemektedir.
Kuruluşlar hangi sektörde olursa olsun, metin madenciliğinin faydaları ile ilgili olarak tekrar eden 5 tema vardır:
Araştırmacılarınızı ne kadar iyi eğitirseniz eğitin, insan hatalarının olması kaçınılmazdır. Bu hatalar, duygusal stres, dikkat dağınıklığı ve yorgunluk gibi faktörlerle birlikte daha da artar.
Bilgisayarlar da mükemmel değildir, ancak sürekli bir veri akışını analiz etmede çok daha güvenilirdirler. Bunun en büyük nedenlerinden biri, makinelerin yukarıda bahsedilen insan kısıtlamaları ile sınırlı olmamasıdır.
Bu nedenle metin analitiği araçları, hataların maliyetli sonuçlara yol açabileceği durumlarda etkilidir. Yanlış bir teşhisin can kaybına yol açabileceği sağlık sektöründe metin verilerinin analiz edilmesi buna bir örnektir.
Otomatik metin analizi, insan araştırmacılara göre daha fazla veriyi daha yüksek hızlarda işleyebilir. Bu da ölçek ekonomisi elde etmenizi, kârlılığınızı artırmanızı ve yatırım getirinizi iyileştirmenizi sağlar.
Bu amaçla, birçok araştırmacı yüzlerce geri bildirim formunu işlemek ve kalıpları belirlemek için metin analizini kullanıyor.
Aynı şekilde, artan verimlilik işinizi büyütme fırsatını da beraberinde getirir. Mevcut yapılandırılmamış metin verilerinin büyük hacmi göz önüne alındığında, tüm bu verileri analiz etmek insan araştırmacılardan oluşan bir ekibin birkaç ayını, hatta yıllarını alabilir.
Buna karşılık, metin analizi araçları yüzlerce metin belgesini bir gün içinde işleyebilmektedir. Kuruluşlar artık aynı miktarda külliyatı rekor hızda analiz edebildiklerinden, araştırma çabalarını ölçeklendirebilir ve üretkenliği büyük ölçüde artırabilirler.
NLP, yapay zeka ve metin analitiğindeki gelişmeler sayesinde artık çok büyük miktarlarda veriyi verimli bir şekilde toplayabiliyor ve işleyebiliyoruz. O zamanlar, yapılandırılmamış verilerin büyük hacmi, içgörüler için analiz etmek bir yana, hepsini toplamanın neredeyse imkansız olduğu anlamına geliyordu.
Ayrıca, internet ve sosyal medya kullanıcılarının sayısındaki artış sayesinde yapılandırılmamış veri miktarı da giderek artıyor. Metin analitiği ve makine öğrenimi, sürekli artan bu verilere erişmenin ve bunları eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürmenin anahtarıdır.
Metin analitiği, metin belgelerinde ilk bakışta belli olmayan kalıpları ortaya çıkarmamızı sağlar. Dahası, işlenecek metin belgelerinin çokluğu gürültüyü artırır ve altta yatan eğilimleri belirlemeyi zorlaştırır.
Örneğin, metin analizi bir metin belgesindeki yaygın anahtar kelimeleri belirlememizi sağlar. Elinizdeki bu bilgilerle daha bilinçli kararlar alabilir ve müşterilerinizin ihtiyaçlarını daha etkili bir şekilde karşılayabilirsiniz.
Metin analizi birçok yöntem ve teknikle yapılabilmektedir. Farklı kuruluşlar kendi ihtiyaçlarına göre farklı teknikler kullanmaktadır. Her metin analizi yazılımı da farklı özellikler sunar.
Doğal olarak, daha güçlü araçlar daha pahalıdır, bu nedenle herhangi bir hizmete abone olmadan önce ihtiyaçlarınızı değerlendirdiğinizden emin olun. Kuruluşunuzda metin analizinden nasıl yararlanabileceğiniz konusunda size daha iyi bir fikir vermek için, size beş yaygın metin analizi tekniğini göstereceğiz:
Duygu analizi, bir metin belgesini analiz etme ve kutupsallığını (pozitif, nötr, negatif) belirleme sürecidir. Metin verilerinden duyguları tanımak için duygu analizini de kullanabilirsiniz. Bu duygular şunlar olabilir mutlu, üzücü, kızgınveya emin değilim.
Duygu analizi aynı zamanda metin analitiğinde kullanılan en yaygın tekniktir ve benzer doğaları nedeniyle çoğu zaman birbirlerine eşlik ederler. Bir metin külliyatının duygularını analiz ederek, bir mesajın altında yatan anlamları daha derinlemesine inceleyebilir ve şunları öğrenebilirsiniz neden söylediler.
Adlandırılmış varlık tanıma, adlandırılmış varlıkların tespit edilmesi ve ilgili kategorilerine göre etiketlenmesi anlamına gelir. Örneğin, kategorize etmek "Tom Cruise" olarak "İnsanlar" ve "Washington" olarak "Yer".
Adlandırılmış varlık tanımanın bir avantajı, blog makaleleri gibi bir metin belgesine hızlı bir şekilde konu atamanıza olanak sağlamasıdır. Örnek vermek gerekirse, yinelenen varlıklar (örn, Michael Jordan) belirli bir konuya ilgi duyduğunu gösterir (örn, basketbol, NBA).
Haber yayınları ve e-ticaret siteleri, ilgili ürün önerileri sunmak için bu teknolojiyi zaten kullanıyor. Aslında McKinsey'in bildirdiğine göre Amazon'un tavsiyeleri satışlarının 35%'sine kadarını sağlıyor.
Duygu analizi ve NER'in nasıl çalıştığını daha iyi anlamak için neden aşağıdaki metin analizi araçlarımızı denemiyorsunuz?
NER'e benzer, Konu analizi, yinelenen sözcüklerin ve bunlarla ilişkili kategorilerin belirlenmesini içerir. Ardından, algoritma bu metin verilerine bir konu atayacaktır.
Örneğin basketbolu ele alalım; basketbolculardan ve ilgili terimlerden tekrar tekrar bahsedilmesi metnin basketboldan bahsettiğini gösterir.
Konu analizi, odaklanmanız gereken önemli alanlara ışık tutar. Örneğin, müşteriler sık sık müşteri hizmetlerinden bahsediyorsa, bu belki de CRM'inizi geliştirmeniz gerektiğinin bir işaretidir!
Konu analizi ayrıca müşterilerinizin faaliyetleri, ilgi alanları ve görüşleri (AIO'lar) hakkında içgörüler sağlar. Bu verilerle donandıktan sonra, ilgi alanlarını hedefleyen daha etkili pazarlama stratejileri oluşturabilirsiniz.
Konu analizinin diğer uygulamaları arasında gelen mesajlara bir kategori etiketlemek (örneğin, spam), e-posta pazarlama ve müşteri hizmetlerinde yardımcı olur.
Kelime sıklığı basit bir metin analizi tekniğidir ve temel olarak bir kelimenin veya adlandırılmış varlığın kelime sayısını tanımlar. Doğal olarak, sık sık tekrarlanan bir kelime daha yüksek bir öneme işaret eder.
Metin kümeleme olarak da bilinir, Kelime gruplama, sıklıkla yan yana gelen kelimelerin düzenlenmesini içerir. Yaygın örnekler arasında gruplama "iyi", "kötü", ve "müşteri̇ hi̇zmetleri̇".
Kelime gruplama, büyük hacimli metin verilerinden önemli konuları hızlı bir şekilde filtrelemenize olanak tanıyarak zamandan ve emekten tasarruf etmenizi sağlar.
Hızlıca özetlemek gerekirse: metin analitiği, büyük miktarda yapılandırılmamış metin verisinin hızlı ve verimli bir şekilde otomatik olarak işlenmesini ifade eder. Metin analitiği, duygu analizi, adlandırılmış varlık tanıma, konu analizi ve kelime sıklığı gibi çeşitli tekniklere sahiptir.
Peki, özel ihtiyaçlarınıza göre metin analizini tam olarak nasıl uygulayabilirsiniz? Size daha iyi bir fikir vermek için, metin analizinin altı uygulamasını sunacağız:
Bir sosyal medya hesabını yönetmek yorucudur ve veri analizi, mesajlara yanıt verme, trendleri takip etme, içerik oluşturma ve benzerlerini içerir. Bu görevler önemlidir, ancak özellikle farklı sosyal ağlara genişlerken SMM çabalarınızı ölçeklendirmenizi zorlaştırır.
Metin analitiği ile veri toplama ve marka izleme gibi bazı görevleri otomatikleştirebilirsiniz. Sosyal medya yapılandırılmamış metin verileriyle dolu olduğundan, her türlü içgörü için bunları kolayca çıkarabilirsiniz.
Örneğin, trend olan konuları veya anahtar kelimeleri belirlemek için Tweetleri ayıklayabilir ve analiz edebilirsiniz. Bir konu kümesi bulduğunuzda, bunların etrafında içerik stratejileri oluşturabilir ve etkileşimi artırabilirsiniz.
Metin analizini itibar yönetimi ve marka takibi için de kullanabilirsiniz. Müşteri şikayetleri kolayca çözülebilir ancak kontrol edilmediğinde bir PR krizine dönüşebilir ve size milyonlarca dolara ve müşteri yaşam boyu değerine mal olabilir.
Metin analizi araçlarıyla, olumsuz sosyal medya yorumlarını hızlı bir şekilde tespit edebilir ve bunları derhal ele alabilirsiniz. Aynı zamanda, müşterilerinizin markanızla ilgili deneyimlerini iyileştirmek için olumlu yorumlardan da yararlanabilirsiniz.
Kuruluşunuzun başarısı, müşterilerinizi ne kadar iyi anladığınızla doğrudan ilişkilidir.
Sadece demografik ve psikografik özellikleri değil, tüketicilerin markanız ve pazar teklifiniz hakkında ne düşündüklerini de iyice anlamanız gerekir. İşte Müşterinin Sesi burada devreye giriyor.
Müşterinin Sesi, müşterilerin ürün ve hizmetleriniz hakkında ne söylediğini ifade eder. Daha spesifik olarak, onların deneyimlerini, beklentilerini ve tercihlerini anlamaktır.
VOC toplamanın birçok yolu vardır; en yaygın olanları sosyal medya, anketler, e-postalar ve satın alma davranışlarıdır. Bu kaynaklar zengin veri sağlar ve kolayca erişilebilir.
Ancak yalnızca bilgi toplamak yeterli değildir; verilerin faydalı olabilmesi için içgörülere dönüştürülmesi gerekir. Metin analitiği ve duygu analizi, aşağıdakileri bulmak için daha derine iner neden tüketiciler belirli bir konu hakkında konuşuyor.
Metin analizi, bir veri kümesindeki yaygın anahtar kelimeleri ve konuları belirlemenizi sağlar. Ardından, duygu analizi araçlarını kullanarak müşterilerin bu konu hakkında ne düşündüğünü belirleyebilirsiniz. Örneğin, müşterilerin ürününüzün fiyatına yönelik olumsuz bir düşünceye sahip olduğunu tespit etmek gibi.
Metin analizi hangi alanlarda iyileştirme yapılması gerektiğini ortaya koyduktan sonra, kaynaklarınızı söz konusu alanlara odaklayabilirsiniz.
Pazar araştırması, VOC'yi keşfetmekle el ele gider. Veri toplama, pazar araştırmasının büyük bir parçasıdır. pazar araştirmasi süreci̇ ve önemli bir örneklem büyüklüğü gerektirir. Aksi takdirde, karar verme sürecini bilgilendirmek için yeterli veri olmayacaktır.
Aynı zamanda, analiz edilmesi gereken veri miktarı insanlar için bunaltıcı olabilir. Metin analitiği modelleri yüzlerce metin veri setini işleyebilir ve eğilimleri ve kalıpları belirleyebilir.
Sonuç olarak, araştırmacılar müşterilerin ne söylediğine dair bütünsel bir genel bakış elde edebilir ve karar verme sürecini iyileştirebilir.
Ayrıca, müşterilerinin onlar hakkında ne söylediğini analiz ederek rakip araştırmasında metin analizinden yararlanabilirsiniz. Müşteri hizmetlerinde boşluklar var mı? Ya da belki de belirli müşteri ihtiyaçlarını karşılamıyorlar?
Tüm bu bilgiler iş stratejinizi geliştirmek için çok önemlidir ve rakiplerinizle aranızdaki belirleyici faktör olabilir.
Yüksek kaliteli müşteri adayları elde etmek zaman alıcı olabilir ve genellikle müşteri adayı oluşturmanın en zor kısmıdır. Diğer şeylerin yanı sıra, soğuk sunumlar oluşturmanız, potansiyel müşteri adaylarıyla görüşmeniz ve müşteri adayı kaynaklarını belirlemeniz gerekir.
Sonuç olarak, değerli zaman idari görevler için harcanır ve bu da kârlılığı etkiler. Metin analizi modelleri tüm önemsiz görevleri otomatikleştirecek ve satış hunisi süreçlerini iyileştirecektir.
Örneğin, çağrı dökümlerindeki cümleleri etiketlemek ve bu etiketlenmiş terimlerin önemini analiz etmek. Başarısız potansiyel müşterilerin örneğin güvence ile bir korelasyonu varsa, bunu incelemenin zamanı gelmiştir.
Müşteri adayı bulmanın diğer yolları arasında metin analizi için en yaygın uygulama olan sosyal medya yer alır. Metin analizi modelinizi sosyal medya mesajları üzerinden çalıştırın ve satın alma niyetini ifade edenleri seçin. Ardından, bir potansiyel müşteriyi soğuk bir şekilde aramak yerine çabalarınızı bu yüksek kaliteli potansiyel müşterilere odaklayabilirsiniz.
Hatta mevcut müşterilerinize daha iyi hizmet vermek için metin analizi modelinizi CRM'niz üzerinden çalıştırabilirsiniz. Örneğin, hoşnutsuz ve mutlu müşteriler arasındaki kalıpları belirleyerek.
Sağlık sektöründe çalışmak, yalnızca gerekli uzmanlık nedeniyle değil, aynı zamanda metin verilerini belgeleme, düzenleme ve sıralama çabası nedeniyle de en zor işlerden biridir.
Hasta sağlık kayıtları, teşhis kayıtları, transkript kayıtları - her gün oluşturulan metin belgelerinin sayısı sınırda yönetilemez.
Neyse ki, tüm metin verilerinde olduğu gibi, bunlar üzerinde bir metin analitiği modeli çalıştırabilirsiniz. Bu da sağlık hizmeti sağlayıcılarının görevleri otomatikleştirerek hastalarına daha fazla zaman ayırabilmelerine olanak tanıyan bir avantajlar dünyasının kapılarını açıyor.
Metin analitiğinin sağlık alanındaki uygulamalarından biri, belirli terimleri kategorilerine göre sınıflandırmak için NER'den yararlanmaktır, örneğin "insülin" ve "tedavi". Bu terimleri ve kategorilerini özel ihtiyaçlarınıza göre özelleştirebilirsiniz.
İdari amaçların yanı sıra, metin analizi size bir hastanın sağlık yolculuğunun bütünsel bir görünümünü de sağlar. Tıbbi kayıtlardaki kalıpları vurgulayarak, gelecekteki hastalar için daha doğru bir teşhis sağlayabilirsiniz.
Eğitimciler, operasyonel verimliliği artırarak metin analitiğinden faydalanabilir. Eğitim kurumları sınav kağıtları, öğrenci geri bildirimleri, e-postalar, programlar, öğrenci kayıtları gibi çok büyük miktarlarda metin verisi içerir.
Bir uygulama, öğrenci geri bildirim formları aracılığıyla bir metin analizi modeli çalıştırmak ve eğilimleri ve kalıpları belirlemektir. Temel endişeleri bulup bunları ele alarak anket yanıt oranlarını ve nihayetinde öğrenci bağlılığını artırabileceksiniz.
Öğrenciler de metin analitiğinden faydalanabilir, özellikle de yüksek öğrenim gören öğrenciler. Tezleri üzerinde çalışan yüksek lisans ve doktora öğrencileri düzinelerce hatta yüzlerce görüşme dökümünden bunalmış olabilir.
Bu transkriptleri incelemek saatler sürebilir ve sizi yorgun düşürebilir. Metin analizi araçlarıyla, transkriptlerden kilit noktaları hızlı bir şekilde çıkarabilir ve bunları tezinizde kullanabilirsiniz.
Metin analizi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, keşfetmeniz için yararlı kaynakların bir listesini derledik.
Kendi metin analizi modelinizi oluşturmayı denemek veya sadece konu hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız bu kaynaklar harikadır.
Bir metin analizi modeli oluşturmak istiyorsanız, Python NLTK ve R'ye aşina olmalısınız. Bunlar, metin analizinde ve NLP'de en yaygın programlama dillerinden bazılarıdır.
Python ve R en yaygın programlama dillerinden bazıları olduğundan, gelişen toplulukları kapsamlı bir kaynak seti oluşturmuştur. Bu kaynaklar arasında video eğitimleri, veri kümeleri, çevrimiçi kurslar, forumlar ve daha fazlası yer almaktadır.
Bu kaynakların çoğu çevrimiçi olarak ücretsiz bile mevcut! Başka bir deyişle, artık herkes evinin rahatlığında doğal dil işleme ve metin analitiği öğrenebilir.
İhtiyacınız olan tek şey çalışan bir dizüstü bilgisayar, kararlılık ve önerilen metin analizi kaynaklarımızı okumaya devam etmek.
Datacamp tarafından hazırlanan bu metin analizi eğitimini izlemenizi öneririz. Datacamp veri bilimi hakkında neredeyse her şeyi öğrenmek için çevrimiçi bir platformdur ve kurslarının çoğu yeni başlayanlar düşünülerek oluşturulmuştur.
Böyle bir öğretici NLTK Kullanarak Yeni Başlayanlar İçin Metin Analizi. Metin analizi (ve genel olarak veri bilimi) karmaşık bir konu olsa da, bu eğitim konuyu programlama acemilerinin bile anlayabileceği basit bölümlere ayırıyor.
Ayrıca, öğretici, öğrenme ilerlemenizi kolaylaştırmak için kopyalanabilir yapıştırılabilir kodlar içerir. Daha sonra, metin analizinde daha iyi hale geldiğinizde, yeni öğrendiğiniz bilgileri aşağıdakilere uygulayabilirsiniz Datacamp'tan gerçek dünya projeleri. Örneğin, Jeopardy'den metin madenciliği verileri, oyun şovu.
Metin analitiği modelleri çok sayıda hassas eğitim veri setiyle beslenmelidir. Makine öğrenimi algoritmaları da insanlar gibi öğrenir: Ne kadar çok bilgi tüketirlerse o kadar hızlı gelişirler.
ABD'de bilgisayar bilimleri alanında 25. sırada yer alan UCI ICS tarafından hazırlanan bu veri seti koleksiyonu listesini tavsiye ediyoruz.
Bu listede, IMDb film incelemeleri, ürün incelemeleri ve Yelp incelemeleri dahil olmak üzere tonlarca ilginç veri kümesi bulabilirsiniz. Koleksiyonun, çevrimiçi olarak mevcut olan birçok veri kümesinin sadece küçük bir örneği olduğunu unutmayın.
Güvenilir kaynaklardan daha fazla veri kümesi keşfetmekten çekinmeyin (örn, Kaggle, Github) veya hatta kendiniz yaratın!
Yukarıda bahsedilen eğitimlerin yanı sıra, öğrenmenizi ilerletmek için çevrimiçi kurslar ve video serileri de mevcuttur. Bu kursların maliyetleri ve ön koşulları farklılık göstermektedir.
Metin analizinde tamamen yeniyseniz, şunu öneririz Data Science Dojo'dan Dave Langer'ın YouTube video serisi. Giriş kavramlarından ileri matematiksel hesaplamalara kadar her şeyi kapsayan 12 videoluk kapsamlı bir oynatma listesidir.
Bunu da deneyebilirsiniz Python ve R kullanarak Makine Öğrenimi üzerine Udemy kursu. Kurs yaklaşık 44 saatlik bir zaman taahhüdü gerektirir ve tamamlandığında bir sertifika verir. Üstelik son derece uygun fiyatlıdır ve kendi hızınızda ilerleyebilirsiniz.
Makine öğrenimi ve NLP'de temel bilgilerinizi oluşturduktan sonra, bu bölüme geçebilirsiniz Stanford Online'dan NLP kursu. Metin sınıflandırma doğal dil işleme ile el ele gittiğinden, NLP öğrenmek, özellikle veri biliminde bir kariyer peşindeyseniz, faydalı olacaktır.
Bununla birlikte, Stanford Online'ın kursuna kaydolmadan önce edinmeniz gereken belirli ön koşullar vardır. Kursu tamamladıktan sonra CV'nizi güçlendirmek için kullanabileceğiniz bir sertifika alacaksınız.
Metin analitiği, büyük miktarlardaki yapılandırılmamış metinleri nicel verilere dönüştürerek bunlardan önemli bilgiler çıkarma işlemidir. Kuruluşunuza fayda sağlayacak eyleme geçirilebilir içgörüler sağlamak için adlandırılmış varlık tanıma ve duyarlılık gibi yaygın NLP tekniklerini kullanır.
Son teknolojik gelişmeler ve devam etmekte olan Dördüncü Sanayi Devrimimetin analitiği ve NLP makine öğrenimi modelleri artık kuruluşlar tarafından kullanılan günlük çözümler haline geldi. Şirketler birbirleriyle rekabet etmenin yollarını bulmaya çalışırken, pazarlamanın acımasız dünyası daha da yoğun hale geldi.
Dahası, TikTok gibi yeni sosyal medya platformları yayıldıkça ve kullanıcı tabanlarını genişlettikçe veri miktarı da artmaktadır.
İnternetteki tüm bu kullanılmayan yapılandırılmamış veriler ve mevcut metin analizi araçları göz önüne alındığında, kesin olan bir şey var: etkili veri analizi artık işletmelerin rekabette öne çıkması için uygulanabilir bir temel avantaj.
30 dakikalık ücretsiz transkripsiyon ve AI analizi ile 7 günlük denemenizi başlatın!
Bir Kaydı Metne Dönüştürme Kodsuz transkripsiyon aracımız, bir ses kaydını yalnızca iki adımda metne dönüştürmenizi sağlar. Bul
Bir YouTube Videosu Nasıl Metne Dönüştürülür Metne dönüştürmek için bir YouTube videosunu mp4'e dönüştürmenize gerek yoktur. URL'yi Speak'e yüklemeniz yeterli
Ses ve Videoyu 2 Dakikada Metne Dönüştürme (2022 Kılavuzu) Speak Ai ile ses ve videoyu metne dönüştürmeyi öğrenin
Doğal Dil İşleme Nedir? Doğal dil işleme, bilgisayarların insan dilini doğru bir şekilde nasıl anlayabileceğini inceleyen geniş bir alandır ve
Duygu Analizi Hakkında Her Şey: Nihai Kılavuz Duygu analizini daha önce duymuş olabilirsiniz, ancak tam olarak nedir ve kuruluşlar neden bu kadar
2021'de Pazar Araştırması Nasıl Yapılır Hakkında Basit Bir Kılavuz Pazar araştırması yapmaya başlamanız için bazı basit adımları öğrenin,
Sınırlı bir süre için, 93%'yi kaydedin tam yüklü bir Speak planında. 2025'e en yüksek puanlı yapay zeka platformuyla güçlü bir şekilde başlayın.
Türkçe 
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 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi