Як перетворити запис на текст
28 квітня 2022 року
Коментарів немає
Як перетворити запис на текст. Наш інструмент транскрипції без коду дозволяє перетворити аудіозапис на текст всього за два кроки. Знайти
Текстова аналітика є основним аспектом обробки природної мови і передбачає автоматичне вилучення інформації з величезних обсягів неструктурованих текстових даних.
Оскільки текстова аналітика використовує машинне навчання більше, ніж людську працю, існує безліч застосувань для організацій практично в кожній галузі.
Текстова аналітика також часто поєднується з транскрипція даних інструменти для безперебійних робочих процесів. По-перше, інструмент транскрипції даних перетворює аудіозаписи з якісне дослідження на текстові транскрипти. Потім інструмент текстової аналітики обробить набір даних і виділить теми або настрої, що повторюються.
При цьому дослідження показують, що тільки 181TP3% організацій використовують переваги неструктурованих даних що є важливим, оскільки до 90% всіх даних є неструктурованими. Іншими словами, у вас є величезна можливість скористатися цим багатством невикористаних даних і виділитися серед конкурентів.
Якою б потужною не була текстова аналітика, працівник є настільки ж ефективним, наскільки ефективним є його інструмент, а точніше, наскільки добре він володіє цим інструментом.
Якщо ви хочете ефективно використовувати переваги текстового аналізу, ви повинні спочатку зрозуміти його внутрішню роботу: що таке текстова аналітика, як вона працює і як ви можете використовувати її для своєї організації.
Текстова аналітика використовує методи обробки природної мови (NLP) для швидкого аналізу фрагментів текстових даних. Ці неструктуровані, напівструктуровані та структуровані текстові дані бувають різних форм.
Повідомлення в соціальних мережах, маркетингові опитування, огляди продуктів та електронні листи - все це приклади корисних текстових даних.
За допомогою текстової аналітики організації можуть обробляти і витягувати дієві ідеї з величезних обсягів текстових даних.
Це важливо, оскільки текстова аналітика є послідовним та ефективним способом мінімізації помилок та упередженості дослідників.
Конкретна інформація, яку потрібно витягти, залежить від ваших потреб. Деякі приклади використання текстового аналізу включають сортування спаму, виявлення поширених тем і моніторинг репутації бренду.
Люди часто використовують терміни інтелектуальний аналіз тексту і аналіз тексту Ці два терміни можна використовувати як взаємозамінні, тому що вони мають однакове значення. Інтелектуальний аналіз тексту та аналіз текстів пов'язані з вилученням інформації з великих обсягів текстових даних, а потім перетворенням цієї інформації на дієві інсайти.
У цьому сенсі, текстова аналітика і аналіз тексту Обидва мають однакову мету - аналіз неструктурованих текстових даних. Однак між цими двома термінами є невеликі відмінності. По суті, аналіз тексту передбачає якісний аналізв той час як текстова аналітика передбачає кількісні результати.
Наприклад, текстова аналітика повідомлень у соціальних мережах збирає всі ці неструктуровані дані і сортує їх за категоріями. Модель текстової аналітики може створити графік для візуалізації частоти вживання певних слів та їхніх сезонних тенденцій.
Потім менеджер проведе аналіз текстів і визначить, які повідомлення в соціальних мережах призвели до позитивних чи негативних результатів, і що з цим можна зробити.
Моделі аналізу тексту (або текстової аналітики) часто об'єднують текстовий аналіз і аналіз тексту, роблячи їхні відмінності несуттєвими. Тому, щоб уникнути плутанини, ми будемо називати аналітику тексту та аналіз тексту одним і тим же поняттям.
Ще важливіше розуміти, як працюють моделі текстової аналітики, і як ви можете застосувати їх для збільшення прибутку вашої організації.
Інтелектуальний аналіз тексту використовує методи обробки природної мови та машинного навчання для вилучення інформації з текстових даних. Хоча всі три методи часто перетинаються в галузі науки про дані, вони мають різні значення і фокуси.
По суті, текстова аналітика передбачає використання машин для обробки неструктурованих текстових даних у великих масштабах. При обробці текстових даних моделі текстової аналітики використовують методи НЛП для отримання точних результатів.
Однією з таких технік НЛП є позначення частин мови у реченні, що буде корисним для подальшого аналізу.
Організації також постійно тренуватимуть алгоритми текстового аналізу, надаючи їм великі обсяги тексту. Завдяки постійному навчанню та завантаженню текстових даних алгоритм покращить точність аналізу тексту і буде йти в ногу з еволюцією мови.
Процес аналізу тексту використовує суміш методів обробки природної мови (NLP) і машинного навчання. Таким чином, ви повинні мати досвід в NLP і машинному навчанні, щоб побудувати ефективну модель текстового аналізу.
Існує кілька типів моделей текстової аналітики, зокрема моделі на основі правил, машинного навчання та гібридні моделі. Ці підходи впливають на загальний процес аналізу тексту та рівень залучення людини.
Найпоширенішим підходом в текстовій аналітиці та інших моделях НЛП є підхід, заснований на правилах. Перш ніж створювати алгоритм текстової аналітики, ви повинні спочатку створити список правил. У цих списках (або наборах даних) ви вручну документуєте зв'язок між словом і тегом.
Алгоритм текстової аналітики опрацьовує фрагменти тексту і класифікує слова відповідно до заздалегідь визначених правил. Те, як ви класифікуєте тексти, залежить від потреб вашої організації.
Наприклад, ви можете призначити тег "спам" певним емодзі або словам в електронному листі. Інший варіант використання класифікації тексту - призначити негативний до таких слів, як поганий, жахливо.і жахливо..
Моделі на основі правил простіші та легші у створенні, ніж моделі машинного навчання. Крім того, в Інтернеті є колекція наборів даних з відкритим вихідним кодом, які ви можете безкоштовно завантажити та впровадити у свою машину текстової аналітики.
Однак аналіз тексту на основі правил може давати неточні результати при обробці неоднозначних речень. Наприклад, речення, що містять сарказм, діалектизми, меми та контекст повідомлення. Крім того, додавати нові правила до алгоритму складніше, що ускладнює його масштабування порівняно з альтернативними варіантами машинного навчання.
У моделях машинного навчання ви навчаєте алгоритм, надаючи йому велику кількість текстових даних. Ці дані попередньо позначені відповідними класифікаторами.
Інженер також повинен переконатися, що навчальні дані є точними та без упереджень. Якщо цього не зробити, модель машинного навчання підхопить ці погані звички, що призведе до неточних результатів.
Завдяки безперервному надходженню попередньо позначених даних модель машинного навчання зможе автоматично прогнозувати і класифікувати майбутні дані з високою точністю. В результаті ви зможете легко масштабувати аналіз тексту за допомогою машинного навчання, що призведе до економії за рахунок ефекту масштабу.
Моделі машинного навчання також використовують алгоритми наївного Байєса (імовірнісний метод) і глибоке навчання для підвищення точності аналізу. Таким чином, чим більше ви тренуєте модель машинного навчання, тим кращою вона стає в текстовому аналізі великих даних.
Однак початкові інвестиції та безперервне навчання моделей машинного навчання можуть вимагати значних ресурсів. Не кажучи вже про обчислювальні потужності, необхідні для запуску алгоритмів машинного навчання. Використання неточних або упереджених наборів даних також може вплинути на результати аналізу тексту.
Гібридні моделі текстової аналітики поєднують в собі найкраще з моделей, заснованих на правилах, і моделей машинного навчання. Поєднуючи різні алгоритми, засновані на правилах і машинному навчанні, модель текстової аналітики може видавати найточніші результати.
Хоча гібридні моделі дають найточніші результати, вони також потребують найбільших початкових інвестицій та витрат на обслуговування.
Текстова аналітика - це методичний процес збору, обробки та представлення практичних висновків з великих обсягів текстових даних. Хоча різні моделі підходять до цього процесу по-різному, загальні етапи аналізу тексту залишаються однаковими:
Перш ніж машина текстової аналітики зможе щось проаналізувати, вона повинна отримати вхідні текстові дані. Ці текстові дані можуть бути неструктурованими, напівструктурованими або структурованими.
Неструктуровані текстові дані - це всі слова, які ви можете зібрати в Інтернеті, але які не були організовані в жодні мітки. Наприклад, коментарі в соціальних мережах, текстові повідомлення та цілі документи. Ви можете думати про неструктуровані дані як про безладні, "дикі" дані, які не були організовані.
З іншого боку, структуровані текстові дані - це тексти, які впорядковані за певними параметрами. Ці дані вже позначені та акуратно зберігаються у відповідних папках. Поширеними бізнес-прикладами структурованих даних є транзакції продажу, дані для входу в систему та демографічна інформація.
Ви можете збирати всі ці текстові дані з внутрішніх і зовнішніх джерел. Внутрішні джерела - це збір даних з баз даних всередині вашої організації та її систем. І навпаки, зовнішні джерела даних надходять з будь-якого місця за межами вашої організації.
Ви також можете використовувати збір даних API у свій стек, щоб пришвидшити робочі процеси. API - це в основному інтеграції які можна запрограмувати в інші додатки і які дозволять вам збирати текстові дані з цих додатків.
До внутрішніх даних відносяться будь-які дані, які ви отримуєте всередині вашої організації. Сюди входять будь-які комп'ютерні програми, документи, системи та відділи. Внутрішні текстові дані є чудовою відправною точкою для збору даних через їхню безпосередню доступність та економічну ефективність.
Ви можете збирати внутрішні дані з програмного забезпечення CRM, електронних листів, власних звітів з медіа-аналітики, програмного забезпечення для управління знаннями, а також з інших відділів вашої організації. Шукайте у своїй організації будь-які документи (фізичні та цифрові), звіти, відповіді на опитування та будь-які інші носії, які ви використовуєте для зберігання текстової інформації
Внутрішні джерела текстових даних можуть містити нерозкриту інформацію про вашого клієнта, але часто вони заховані в сховищах. Наприклад, ваша служба підтримки клієнтів може мати цінну інформацію про відгуки клієнтів, яку ви можете використати для аналізу текстів.
Плюси внутрішніх текстових даних:
✅ Легкодоступний
✅ Дешевше
✅ Більш конкретні та актуальні для вашої організації
Мінуси внутрішніх текстових даних:
❌ Менший розмір вибірки
❌ Може бути застарілим
Зовнішні дані - це дані, які надходять з будь-якого місця за межами вашої організації. Сюди входять соціальні мережі, огляди продуктів, контент, створений користувачами, набори даних з відкритим кодом та інші веб-сайти.
Існує, по суті, нескінченна кількість зовнішніх текстових даних - щоразу, коли хтось публікує коментар у соціальних мережах, створюються зовнішні текстові дані.
Найбільша перевага зовнішніх даних - це їхня кількість. Ви можете отримати велику кількість текстових даних для навчання моделі текстової аналітики.
Однак ви повинні переконатися, що ці дані є точними і походять з авторитетних джерел. Якщо цього не зробити, ваш аналіз тексту дасть неточні результати, а отже, призведе до помилкових рішень.
Ви також можете інтегрувати API для збору даних у соціальні мережі, такі як Instagram, Twitter і Facebook. Ці API дозволять вам швидко витягувати текстові дані, такі як коментарі, біографії профілів тощо.
Плюси зовнішніх текстових даних:
✅ Доступні величезні обсяги
✅ Можна порівнювати історичні дані в часі
✅ Доступні API для легкого збору даних
Мінуси зовнішніх текстових даних:
❌ Може бути неточною та/або застарілою
❌ Дорожче та довше за часом
Модель інтелектуального аналізу тексту не може аналізувати необроблені сирі дані в тому вигляді, в якому вони є. Сирі текстові дані містять шум, наприклад, розділові знаки, стоп-слова та символи в різних регістрах.
Для нас осмислення цих елементів - це здоровий глузд, але машина може інтерпретувати текст не зовсім адекватно. Тому, щоб машині було легше розуміти сирі текстові дані, вона повинна спочатку обробити їх, використовуючи різні методи НЛП:
Токенізація - це процес розбиття необроблених текстових даних на менші одиниці, які ми називаємо токенами. Це також важливий аспект попередньої обробки тексту в текстовій аналітиці та інших моделях НЛП.
Поділ цілих текстових документів на токени полегшує аналіз для машини. Це нічим не відрізняється від того, як людина обробляє текст. Наприклад, легше засвоїти статтю в блозі, розділивши її на розділи, ніж прочитати все одразу.
Залежно від поставленого завдання, ми можемо токенізувати текст за словами (токенізація слів) або за реченнями (токенізація речень). Ось приклад того, як виглядає токенізація слів для "Токенізація - це процес розбиття сирих текстових даних на менші одиниці."
['токенізація', 'є', 'процес', 'розбиття', 'розбиття', 'вниз', 'сирий', 'текст', 'дані', 'на', 'менші', 'одиниці']
Значення речення визначається його словами і тим, як вони пов'язані між собою, тобто граматичними правилами. Токенізація допомагає цьому процесу, дозволяючи машині інтерпретувати окремі тексти, їхні визначення та те, як вони формують значення речення в цілому.
Частиною цього процесу перекладу є позначення частин мови (POS-тегування). Частини мови - це лексичні категорії, закріплені за кожним словом у словнику. Наприклад, іменники, прикметники, дієслова, сполучники тощо.
Прив'язування частин мови до кожного токену корисно для розуміння семантичного зв'язку між кожним словом. POS-тегування також допомагає в інших завданнях текстової аналітики, таких як розпізнавання іменованих об'єктів (наприклад, Каліфорнія = Місцезнаходження).
Розділивши речення на токени і позначивши їх відповідними частинами мови, машина для аналізу тексту визначить синтаксичну структуру. Простіше кажучи, синтаксична структура - це те, як ланцюжки слів у реченні пов'язані між собою.
Моделі текстової аналітики (і НЛП) часто створюють дерево розбору для представлення цих зв'язків між кожною лексемою. Таке дерево розбору корисне для визначення семантики (значення) речення.
Іншими словами, це допомагає комп'ютеру зрозуміти приховані значення повідомлення так само, як це зробила б людина. Цей крок важливий, оскільки слова мають різні визначення, і вони змінюються залежно від контексту та регіональних діалектів.
Як ілюстрація, ми відразу розуміємо значення "яблуко впало на яблуко"інтерпретуючи те, що"яблуко" і "Apple"означає. Синтаксичний аналіз - це, по суті, машинний спосіб зробити те саме.
Ще одним важливим аспектом розуміння текстових даних текстовою аналітичною моделлю є лематизація та стеммінг. І лематизація, і стеммінг передбачають відстеження слова до його базової форми. Тим не менш, існує невелика різниця в підходах обох методів до цього питання.
Видалення префіксів, суфіксів та інфіксів видаляє лише префікси, суфікси та інфікси слова. До них відносяться "до-", "-ing", і "-ed" слова. Однак стеммінг сліпо відсікає ці афікси без урахування морфології слова, що іноді призводить до жахливих результатів.
З іншого боку, лематизація враховує морфологію слова (те, як слово утворюється на основі його етимології) при відстеженні його кореневої форми (також званої лемою).
Ось приклад, який ілюструє різницю між лематизацією та стеммізацією:
Стоп-слова - це загальні слова, які вносять мало смислової інформації в загальне речення. Наприклад, a, "У нас тут є, за адресою, цетощо. Усуваючи стоп-слова, машина може зосередитися на більш важливих словах тексту і надати більш точний аналіз.
Хоча стоп-слова корисні для очищення текстових наборів даних, конкретні стоп-слова, які слід видаляти, значною мірою залежать від поставленого завдання. Видалення стоп-слів також корисне для фільтрації спаму та аналізу настроїв.
Ці завдання не потребують зайвих слів і можуть скористатися меншим набором даних для швидшого і точнішого аналізу.
Нормалізація тексту - це приведення варіацій слова до однієї форми. Існує багато способів виразити термін, особливо в Інтернеті. Одним із поширених способів є скорочення слів, наприклад, написання "завтра"як"tmrw".
Хоча обидва терміни мають однакове значення, їхнє написання може сприйматися алгоритмом як різні речі, що призводить до різних результатів аналізу.
Деякі терміни, що потребують стандартизації, включають цифри (one, 1), символи (and, &), гроші ($, USD, долари) та абревіатури (why, y). Нормалізація тексту дуже важлива в клінічній галузі, оскільки різні лікарі сприймають клінічні тексти по-різному.
Перетворення малих літер є частиною нормалізації тексту і передбачає перетворення всіх великих літер на малі. Здебільшого нижній регістр використовується для іменованих об'єктів, наприклад, для перетворення "Канада"в"Канада". Нижній регістр і нормалізація тексту спрощують процес текстової аналітики і, таким чином, покращують кінцеві результати.
Видобування тексту та класифікація тексту - це дві великі підтеми, які мають свої власні нюанси та методи. Загалом, вилучення тексту відноситься до методів машинного навчання для виділення важливих термінів або фраз.
Одне з таких завдань - розпізнавання іменованих об'єктів, таких як бренди та люди. Розпізнавання іменованих об'єктів є поширеною задачею обробки природної мови, оскільки вона, по суті, підказує вам, яка тема є найбільш важливою.
Вам не потрібно ідентифікувати лише іменовані сутності; конкретне слово, яке ви хочете виокремити, залежить від потреб вашої організації. Інші слова, які ви можете виділити, включають аспекти продукту (наприклад, розмір, ціна, бренд)).
З іншого боку, класифікація тексту означає розподіл витягнутого тексту на категорії за попередньо визначеними тегами. Наприклад, "Ілон Маск" можна класифікувати як "Люди". Ви також можете налаштувати ці теги відповідно до ваших потреб, наприклад, за настроєм (позитивний, нейтральний, негативний) або за наміром (зацікавленість, спам, запит тощо).
Після того, як модель текстової аналітики обробить дані, вона певним чином візуалізує ключову інформацію. Спосіб представлення інформації залежить від конкретного програмного забезпечення для текстової аналітики.
Найпоширеніші способи представлення ключової інформації в текстових аналітичних програмах - хмари слів і графіки настроїв. У цьому випадку Speak показує користувачам загальний настрій текстових даних і переважаючі теми з першого погляду.
Наша інтерактивна інформаційна панель також дозволяє вам налаштувати категоризацію інсайтів відповідно до ваших потреб. Крім того, наша централізована база даних дозволяє здійснювати пошук за будь-яким ключовим словом або темою в усіх медіа та типах медіа, будь то аудіо, відео чи текст.
Загалом, наша медіатека не лише точно витягує ключові ідеї, але й оптимізована для пошуку, щоб підвищити операційну ефективність, доступність і знизити витрати.
Якщо ви хочете дізнатися більше про те, як вивести свою організацію на новий рівень за допомогою текстової аналітики, зв'яжіться з нами за адресою success@speakai.co або підпишіться на нашу 7-денна пробна версія без кредитної картки.
Інтелектуальний аналіз тексту - це машина, яка надає вашій організації цінні дані. Однак інформація корисна лише тоді, коли вона точно інтерпретована і правильно використана. Інтерпретація даних сама по собі є широкою темою з безліччю методик і практичних прикладів.
Неточна інтерпретація даних маркетингових досліджень може призвести до дорогих помилок. Coors, визнаний гравець у пивній галузі, представила газовану воду Rocky Mountain Sparkling Water у 1990 році. На той час вода в пляшках була популярним продуктом, тож мало сенс скористатися цим.
Компанія Coors вирішила, що, залишивши свій логотип на упаковці бутильованої води, вона зможе використати репутацію свого бренду для збільшення продажів.
Природно, що після вживання продукту, який асоціювався у них з пивом, люди відчували себе розгубленими і стурбованими щодо керування автомобілем.
Можливо, якби у Coors була можливість використовувати інструменти текстової аналітики в той час, щоб краще вивчити текстову кореляцію міжCoors.', 'пиво', і 'вода"Якби вони знали, що це не так, вони могли б представити неймовірний продукт, а не той, який вони незабаром зняли з виробництва.
Інтелектуальний аналіз тексту - це використання машин НЛП для обробки та вилучення інформації з великих обсягів неструктурованих текстових даних. Незважаючи на те, що це відносно недавня інновація, багато організацій все частіше застосовують текстовий аналіз у своїй діяльності.
Незалежно від того, в якій галузі працюють організації, існує 5 повторюваних тем, що стосуються переваг текстового майнінгу:
Незалежно від того, наскільки добре ви тренуєте своїх дослідників, людські помилки неминучі. Ці помилки ще більше посилюються, коли їх супроводжують такі фактори, як емоційний стрес, відволікання та втома.
Комп'ютери теж не ідеальні, але вони набагато надійніші в аналізі постійного потоку даних. Однією з головних причин є те, що машини не обмежені вищезгаданими людськими обмеженнями.
Таким чином, інструменти текстової аналітики ефективні в ситуаціях, коли помилки можуть призвести до дорогих наслідків. Прикладом може бути аналіз текстових даних у сфері охорони здоров'я, де один неточний діагноз може призвести до втрати життя.
Автоматизований аналіз тексту може обробляти більше даних з більшою швидкістю, ніж людина-дослідник. Це дозволяє досягти ефекту масштабу, збільшити прибуток і підвищити рентабельність інвестицій.
З цією метою багато дослідників використовують аналіз текстів для обробки та виявлення закономірностей у сотнях форм зворотного зв'язку.
З іншого боку, підвищення ефективності відкриває можливості для масштабування вашого бізнесу. Враховуючи величезний обсяг неструктурованих текстових даних, команді дослідників може знадобитися кілька місяців, а то й років, щоб проаналізувати всі ці дані.
На відміну від них, інструменти аналізу тексту можуть обробляти сотні текстових документів протягом дня. Оскільки тепер організації можуть аналізувати той самий обсяг корпусу з рекордною швидкістю, вони можуть масштабувати свої дослідницькі зусилля і різко підвищити продуктивність.
Завдяки досягненням у галузі НЛП, штучного інтелекту та текстової аналітики ми можемо ефективно збирати та обробляти величезні обсяги даних. Тоді величезний обсяг неструктурованих даних означав, що зібрати їх усі було майже неможливо, не кажучи вже про аналіз для отримання інсайтів.
Крім того, кількість неструктурованих даних стрімко зростає завдяки збільшенню кількості користувачів Інтернету та соціальних мереж. Текстова аналітика та машинне навчання - це ключ до доступу до цих постійно зростаючих даних і перетворення їх на дієві інсайти.
Текстова аналітика дозволяє виявити закономірності в текстових документах, які можуть бути неочевидними на перший погляд. Крім того, велика кількість текстових документів, які потрібно обробити, додає шуму і ускладнює виявлення будь-яких основних тенденцій.
Наприклад, аналіз тексту дозволяє виокремити найпоширеніші ключові слова в текстовому документі. Володіючи цією інформацією, ви зможете приймати більш обґрунтовані рішення та ефективніше задовольняти потреби клієнтів.
Аналіз тексту можна здійснювати за допомогою багатьох методів і технік. Різні організації використовують різні методи відповідно до своїх потреб. Кожне програмне забезпечення для аналізу тексту також надає різні функції.
Звісно, потужніші інструменти коштують дорожче, тому перед тим, як підписатися на будь-яку послугу, обов'язково оцініть свої потреби. Щоб дати вам краще уявлення про те, як використовувати аналіз тексту у вашій організації, ми покажемо вам п'ять найпоширеніших методів аналізу тексту, які існують:
Аналіз настроїв - це процес аналізу текстового документа та визначення його полярності (позитивний, нейтральний, негативний). Ви також можете використовувати аналіз настроїв для розпізнавання емоцій з текстових даних. Ці емоції можуть бути щасливий, сумний, злий.або не впевнений..
Аналіз настроїв також є найпоширенішою технікою, що використовується в текстовій аналітиці, і часто супроводжує один одного через їхню схожу природу. Аналізуючи настрій текстового корпусу, ви можете глибше зануритися в глибинні смисли повідомлення і з'ясувати чому вони сказали це.
Розпізнавання іменованих об'єктів полягає у виявленні іменованих об'єктів та їх тегуванні відповідно до їхніх категорій. Наприклад, категоризація "Том Круз"як"Люди" і "Вашингтон"як"Місце".
Однією з переваг розпізнавання іменованих об'єктів є те, що воно дає змогу швидко призначити тему текстовому документу, наприклад, статті в блозі. Для ілюстрації, повторювані об'єкти (наприклад, Майкл Джордан) вказують на зацікавленість певною темою (напр., баскетбол, НБА).
Новинні видання та сайти електронної комерції вже використовують цю технологію для надання релевантних рекомендацій щодо товарів. Так, компанія McKinsey повідомила, що Рекомендації Amazon забезпечують до 35% продажів.
Щоб краще зрозуміти, як працює аналіз настроїв і NER, чому б вам не спробувати наші інструменти для аналізу тексту нижче!
Подібно до NER, тематичний аналіз передбачає виявлення слів, що повторюються, та пов'язаних з ними категорій. Потім алгоритм призначить тему цим текстовим даним.
Візьмемо, наприклад, баскетбол: неодноразові згадки про баскетболістів і пов'язані з ними терміни вказують на те, що в тексті йдеться про баскетбол.
Тематичний аналіз висвітлює важливі сфери, на яких вам варто зосередитися. Скажімо, якщо клієнти часто згадують про обслуговування клієнтів, це ознака того, що вам, можливо, варто покращити свою CRM!
Тематичний аналіз також дає уявлення про діяльність, інтереси та думки ваших клієнтів (AIO). Маючи ці дані, ви можете розробити більш ефективні маркетингові стратегії, націлені на теми, що їх цікавлять.
Інші застосування тематичного аналізу включають додавання тегів до вхідних повідомлень (наприклад, спам), що допомагає в email-маркетингу та обслуговуванні клієнтів.
Частота слів - це простий метод аналізу тексту, і він в основному визначає кількість слів у слові або іменованій сутності. Природно, що слово, яке часто повторюється, означає більшу важливість.
Також відома як кластеризація тексту, групування слів передбачає впорядкування слів, які часто з'являються поруч. Поширеними прикладами є групування "добре", "поганий", і "обслуговування клієнтів".
Групування слів дозволяє швидко відфільтрувати важливі питання з великих обсягів текстових даних, що призводить до економії часу та зусиль.
Коротко нагадаємо: текстова аналітика - це автоматична обробка великих обсягів неструктурованих текстових даних швидко і ефективно. Текстова аналітика використовує різні методи, зокрема аналіз настроїв, розпізнавання іменованих об'єктів, аналіз тем і частоти слів.
Але як саме ви можете застосувати текстову аналітику відповідно до ваших конкретних потреб? Щоб дати вам краще уявлення, ми наведемо шість прикладів застосування текстового аналізу:
Ведення акаунту в соціальних мережах є втомливою роботою, яка включає в себе аналіз даних, відповіді на повідомлення, відстеження тенденцій, створення контенту і так далі. Ці завдання є важливими, але вони ускладнюють масштабування ваших SMM-зусиль, особливо коли ви розширюєтесь на різні соціальні мережі.
За допомогою текстової аналітики ви можете автоматизувати деякі з цих завдань, наприклад, збір даних і моніторинг брендів. Оскільки соціальні мережі наповнені неструктурованими текстовими даними, ви можете легко аналізувати їх для отримання різноманітних інсайтів.
Наприклад, ви можете витягувати та аналізувати твіти, щоб визначити трендові теми або ключові слова. Знайшовши тематичний кластер, ви можете розробити контент-стратегію на його основі і підвищити рівень залученості.
Ви також можете використовувати текстову аналітику для управління репутацією та моніторингу бренду. Невдоволення клієнтів легко вирішити, але якщо їх не контролювати, вони можуть перерости в піар-кризу і коштувати вам мільйони доларів і втрату довічної цінності клієнтів.
За допомогою інструментів аналізу тексту ви можете швидко виявити негативні коментарі в соціальних мережах і негайно відреагувати на них. Водночас ви також можете скористатися позитивними коментарями, щоб покращити взаємодію клієнтів з вашим брендом.
Успіх вашої організації напряму залежить від того, наскільки добре ви розумієте своїх клієнтів.
Справа не лише в їхніх демографічних та психографічних характеристиках, ви повинні досконально розуміти, що споживачі думають про ваш бренд та ринкову пропозицію. Саме тут і з'являється "Голос клієнта".
Голос клієнта - це те, що клієнти говорять про ваші продукти та послуги. А точніше, розуміння їхнього досвіду, очікувань та вподобань.
Існує багато способів збору даних про ВПО, найпоширенішими з яких є соціальні мережі, опитування, електронні листи та купівельна поведінка. Ці джерела надають багато даних і є легкодоступними.
Однак лише збору інформації недостатньо - щоб бути корисними, дані мають бути перетворені на інсайти. Текстова аналітика та аналіз настроїв допомагають глибше зрозуміти чому споживачі говорять про певну тему.
Аналіз тексту дозволяє вам визначити найпоширеніші ключові слова і теми з набору даних. Потім, використовуючи інструменти аналізу настроїв, ви можете визначити, що клієнти думають про цю тему. Наприклад, виявити, що клієнти негативно ставляться до ціни вашого продукту.
Після того, як аналіз тексту визначив, які сфери потребують вдосконалення, ви можете зосередити свої ресурси на цих сферах.
Дослідження ринку йде пліч-о-пліч з виявленням ЛОС. Збір даних - це величезна частина процес дослідження ринку і вимагає значного розміру вибірки. Якщо цього не зробити, то просто не буде достатньо даних для прийняття рішень.
Водночас, обсяг даних, що підлягають аналізу, може бути непосильним для людини. Моделі текстової аналітики можуть обробляти сотні наборів текстових даних і виявляти тенденції та закономірності.
В результаті дослідники можуть отримати цілісний огляд того, що говорять клієнти, і покращити процес прийняття рішень.
Ви також можете використовувати аналіз тексту для дослідження конкурентів, аналізуючи, що про них говорять їхні клієнти. Чи є у них прогалини в обслуговуванні клієнтів? Або, можливо, вони не задовольняють певні потреби клієнтів?
Вся ця інформація має вирішальне значення для вдосконалення вашої бізнес-стратегії, і цілком може стати вирішальним фактором між вами та вашими конкурентами.
Отримання високоякісних лідів може зайняти багато часу, і часто є найскладнішою частиною лідогенерації. Серед іншого, вам доведеться створювати холодні пітчі, зустрічатися з потенційними клієнтами та визначати джерела потенційних клієнтів.
Як наслідок, дорогоцінний час витрачається на адміністративні завдання, що, в свою чергу, позначається на кінцевому результаті. Моделі аналізу текстів дозволять автоматизувати всі рутинні завдання та покращити процеси воронки продажів.
Наприклад, тегування речень у транскриптах дзвінків та аналіз частотності цих тегів. Якщо невдалі перспективи пов'язані, скажімо, із запевненням, то саме час звернути на це увагу.
Серед інших способів отримання потенційних клієнтів - соціальні мережі, які є найпоширенішим додатком для текстової аналітики. Просто пропустіть вашу модель аналізу тексту через повідомлення в соціальних мережах і виберіть ті, які виражають намір купити. Тоді ви зможете зосередити свої зусилля на цих високоякісних лідах замість того, щоб просто обдзвонювати потенційних клієнтів холодними дзвінками.
Ви навіть можете запустити свою модель текстової аналітики через CRM, щоб краще обслуговувати існуючих клієнтів. Наприклад, визначаючи закономірності серед незадоволених і задоволених клієнтів.
Робота в галузі охорони здоров'я - одна з найскладніших не лише через необхідний досвід, але й через зусилля з документування, упорядкування та сортування текстових даних.
Медичні картки пацієнтів, записи діагнозів, стенограми - кількість текстових документів, що створюються щодня, майже не піддається контролю.
На щастя, як і з будь-якими іншими текстовими даними, ви можете запустити на них модель текстової аналітики. Це відкриває цілий світ переваг, оскільки медичні працівники можуть автоматизувати завдання, дозволяючи їм проводити більше часу зі своїми пацієнтами.
Одним із застосувань текстової аналітики в охороні здоров'я є використання NER для класифікації конкретних термінів відповідно до їхніх категорій, таких як "інсулін" і "лікування". Ви можете налаштувати ці терміни та їхні категорії відповідно до ваших конкретних потреб.
Окрім адміністративних цілей, текстова аналітика також надає вам цілісне уявлення про шлях пацієнта до здоров'я. Виділяючи закономірності в медичних записах, ви можете поставити більш точний діагноз майбутнім пацієнтам.
Освітяни можуть отримати вигоду від текстової аналітики, підвищивши операційну ефективність. Навчальні заклади оперують величезними обсягами текстових даних, таких як екзаменаційні листи, відгуки студентів, електронні листи, розклади, записи студентів тощо.
Одним із застосувань є запуск моделі аналізу текстів у формах зворотного зв'язку зі студентами та виявлення тенденцій і закономірностей. З'ясувавши ключові проблеми та вирішивши їх, ви зможете збільшити кількість відповідей на опитування і, зрештою, утримати студентів.
Студенти також можуть отримати користь від текстової аналітики, особливо ті, хто здобуває вищу освіту. Магістри та аспіранти, які працюють над своєю дисертацією, можуть бути завалені десятками, а то й сотнями стенограм інтерв'ю.
Перегляд цих стенограм може зайняти кілька годин і залишити вас втомленими. За допомогою інструментів текстової аналітики ви можете швидко виокремити ключові моменти зі стенограми і використати їх у своїй роботі.
Якщо вам цікаво дізнатися більше про текстову аналітику, ми підготували для вас список корисних ресурсів.
Ці ресурси чудово підійдуть, якщо ви хочете поекспериментувати зі створенням власної моделі аналізу тексту або просто хочете дізнатися більше про цю тему.
Якщо ви хочете побудувати модель текстової аналітики, вам варто ознайомитися з Python NLTK та R. Це одні з найпоширеніших мов програмування в текстовій аналітиці та НЛП.
Оскільки Python та R є одними з найпоширеніших мов програмування, їхня процвітаюча спільнота створила вичерпний набір ресурсів. Ці ресурси включають відеоуроки, набори даних, онлайн-курси, форуми та багато іншого.
Більшість із цих ресурсів навіть доступні в Інтернеті безкоштовно! Іншими словами, тепер будь-хто може навчитися обробляти природну мову та аналізувати тексти, не виходячи з дому.
Все, що вам потрібно - це робочий ноутбук, рішучість і продовження читання на рекомендованих нами ресурсах з текстової аналітики.
Ми рекомендуємо вам ознайомитися з цим підручником з текстової аналітики від Datacamp. Datacamp це онлайн-платформа, де можна дізнатися майже все про науку про дані, і багато її курсів створені для початківців.
Одним з таких підручників є Текстова аналітика для початківців з використанням NLTK. Незважаючи на те, що текстова аналітика (і наука про дані загалом) є складною темою, цей підручник розбиває її на прості розділи, які зрозумілі навіть новачкам у програмуванні.
Крім того, підручник містить коди для копіювання, які можна вставити в текст, щоб полегшити процес навчання. Після того, як ви навчитеся краще аналізувати текст, ви зможете застосувати свої нові знання для реальні проекти від Datacamp. Наприклад, дані текстового аналізу з Jeopardyігрове шоу.
Моделі текстової аналітики повинні бути забезпечені великою кількістю точних навчальних наборів даних. Алгоритми машинного навчання навчаються так само, як і люди: чим більше інформації вони споживають, тим швидше вдосконалюються.
Ми рекомендуємо цей список колекцій наборів даних від UCI ICS, 25-ї за рейтингом бакалаврської школи комп'ютерних наук у США.
У цьому списку ви можете знайти безліч цікавих наборів даних, включаючи огляди фільмів IMDb, огляди товарів та відгуки на Yelp. Зверніть увагу, що ця колекція є лише невеликим прикладом багатьох наборів даних, доступних в Інтернеті.
Не соромтеся вивчати більше наборів даних з надійних джерел (наприклад, Торгуйся., Github) або навіть створити свій власний!
Окрім вищезгаданих підручників, існують також онлайн-курси та відеосерії, які допоможуть вам поглибити свої знання. Ці курси різняться за вартістю та необхідними умовами.
Якщо ви зовсім новачок у текстовій аналітиці, ми рекомендуємо це Серія відео на YouTube від Дейва Лангера з Data Science Dojo. Це комплексний плейлист з 12 відео, який охоплює все - від вступних концепцій до складних математичних розрахунків.
Ви також можете спробувати це Курс Udemy про машинне навчання з використанням Python та R. Курс вимагає близько 44 годин часу, а після його завершення ви отримаєте сертифікат. Крім того, він є дуже доступним за ціною, і ви можете навчатися у власному темпі.
Після того, як ви створили свої основи в машинному навчанні та НЛП, ви можете перейти до цього Курс НЛП від Stanford Online. Оскільки класифікація тексту йде пліч-о-пліч з обробкою природної мови, вивчення NLP буде корисним, особливо якщо ви прагнете зробити кар'єру в галузі науки про дані.
Тим не менш, курс Стенфордського університету має певні передумови, які ви повинні виконати перед тим, як записатися на нього. Після завершення курсу ви отримаєте сертифікат, який зможете використати для покращення свого резюме.
Текстова аналітика - це процес перетворення великих обсягів неструктурованого тексту на кількісні дані перед тим, як витягти з нього ключову інформацію. Він використовує поширені методи НЛП, такі як розпізнавання іменованих сутностей і настроїв, щоб надати дієві ідеї, які принесуть користь вашій організації.
У світлі останніх технологічних досягнень і поточних Четверта промислова революціяСьогодні моделі машинного навчання NLP, текстова аналітика та NLP є повсякденними рішеннями, що використовуються організаціями. Жорстокий світ маркетингу став ще більш напруженим, оскільки компанії намагаються знайти способи випередити одна одну в конкурентній боротьбі.
Більше того, кількість даних тільки збільшується, оскільки нові соціальні медіа-платформи, такі як TikTok, поширюються і розширюють свою базу користувачів.
Зважаючи на всі ці невикористані неструктуровані дані в Інтернеті та доступні інструменти текстової аналітики, одне здається безсумнівним: ефективний аналіз даних зараз є життєздатною ключовою перевагою для бізнесу, щоб виділитися на тлі конкурентів.
Почніть 7-денну пробну версію з 30 хвилин безкоштовної транскрипції та аналізу штучного інтелекту!
Як перетворити запис на текст. Наш інструмент транскрипції без коду дозволяє перетворити аудіозапис на текст всього за два кроки. Знайти
Як розшифрувати відео з YouTube Щоб розшифрувати відео з YouTube, не потрібно конвертувати його в mp4. Просто завантажте URL-адресу в Speak
Як перетворити аудіо та відео в текст за 2 хвилини (посібник 2022) Дізнайтеся, як перетворити аудіо та відео в текст за допомогою Speak Ai
Що таке обробка природної мови: Посібник з визначення Обробка природної мови - це велика галузь вивчення того, як комп'ютери можуть точно розуміти людську мову, а також
Все про аналіз настроїв: Повний посібник Можливо, ви вже чули про аналіз настроїв, але що це таке, і чому організації так
Простий посібник про те, як проводити маркетингові дослідження у 2021 році Дізнайтеся про декілька простих кроків, які допоможуть вам почати проводити маркетингові дослідження,
На обмежений час, зберегти 93% на повністю завантаженому плані Speak. Почніть 2025 рік з провідною платформою штучного інтелекту.
Українська 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi