文本分析是自然语言处理的一个重要方面，涉及从海量非结构化文本数据中自动提取见解。
由于文本分析更多地利用机器学习，而不是人力，因此几乎每个行业的组织都有很多应用。
文本分析还通常与 数据誊写 工具，实现无缝工作流程。首先，数据转录工具可将录音从 定性研究 转化为文本记录。然后，文本分析工具将对数据集进行处理，并突出重复出现的主题或情感。
尽管如此，研究表明，只有 18% 的组织正在利用非结构化数据 这一点意义重大，因为 所有数据中有 90% 是非结构化数据.换句话说，您有巨大的机会利用这些尚未开发的数据财富，在竞争中脱颖而出。
尽管文本分析功能强大，但工作人员的能力取决于其工具，或者说取决于他们对手头工具的掌握程度。
如果您想有效利用文本分析，就必须首先了解其内部运作：什么是文本分析、它是如何工作的，以及如何为您的组织利用文本分析。
文本分析使用自然语言处理（NLP）技术来快速分析文本数据块。 这些非结构化、半结构化和结构化文本数据有多种形式。
社交媒体信息、营销调查、产品评论和电子邮件都是有用的文本数据示例。
通过文本分析，企业可以从大量文本数据中处理和提取可行的见解。
这一点非常重要，因为文本分析是减少误差和研究人员偏见的一致而有效的方法。
要提取的具体信息取决于您的需求。文本分析用例包括垃圾邮件分类、流行话题识别和品牌声誉监控。
人们经常用 文本挖掘 和 文本分析 这是因为它们具有相同的含义。文本挖掘和文本分析涉及从大量文本数据中提取信息，然后将这些信息转化为可操作的见解。
从这个意义上说 文本分析 和 文本分析 这两个术语的共同目标都是分析非结构化文本数据。不过，这两个术语略有不同。本质上 文本分析涉及定性分析而 文本分析涉及量化结果。
例如，社交媒体信息的文本分析将收集所有非结构化数据，并将它们分门别类。文本分析模型可创建图表，直观显示特定词语出现的频率及其季节性趋势。
然后，管理者将进行文本分析，确定哪些社交媒体信息产生了积极或消极的结果，以及他们可以采取哪些措施。
文本分析（或文本分析）模型通常将文本分析和文本分析结合在一起，使它们之间的差异变得微不足道。因此，为避免混淆，我们将文本分析和文本分析称为同一事物。
更重要的是了解文本分析模型是如何工作的，以及如何应用它们来提高企业的底线。
文本挖掘利用自然语言处理和机器学习技术从文本数据中提取见解。虽然这三种技术在数据科学领域经常重叠，但它们都有不同的含义和侧重点。
从本质上讲，文本分析涉及利用机器大规模处理非结构化文本数据。在处理文本数据时，文本分析模型将利用 NLP 技术产生准确的结果。
其中一种 NLP 技术是标记句子的语篇，这将有助于进一步分析。
各组织还将通过输入大量文本不断训练文本挖掘算法。通过不断训练和输入文本数据，算法将提高文本分析的准确性，并跟上语言的发展。
文本分析过程混合使用了自然语言处理 (NLP) 和机器学习方法。因此，您必须具备 NLP 和机器学习背景，才能建立有效的文本分析模型。
文本分析模型有几种类型，包括基于规则的模型、机器学习模型和混合模型。这些方法会影响整个文本分析流程和人工参与程度。
文本分析和其他 NLP 模型中最常见的方法是基于规则的方法。在创建文本分析算法之前，必须先创建一个规则列表。在这些列表（或数据集）中，您需要手动记录单词与标签之间的关联。
然后，文本分析算法将处理文本块，并根据这些预定规则对单词进行分类。如何对文本进行分类取决于企业的需求。
例如，您可以为电子邮件中的某些表情符号或单词指定垃圾邮件标签。另一个文本分类用例是为 负面 等词 坏的, 可怕和 可怕的.
与机器学习模型相比，基于规则的模型既简单又容易创建。此外，网上有大量开源数据集，您可以免费下载并将其应用到您的文本分析机器中。
然而，在处理模棱两可的句子时，基于规则的文本分析可能会产生不准确的结果。例如，包含讽刺、方言、流行语和信息上下文的句子。此外，在算法中添加新规则比较困难，因此比机器学习替代方案更难扩展。
在机器学习模型中，通过输入大量文本数据来训练算法。这些数据预先标记了相关的分类器。
工程师还必须确保训练数据的准确性和无偏差性。否则，机器学习模型就会染上这些坏习惯，导致结果不准确。
通过不断输入预先标记的数据，机器学习模型将能够自动预测未来输入的内容，并对其进行精确分类。因此，您可以轻松扩展机器学习文本分析，实现规模经济。
机器学习模型还利用 Naive Bayes 算法（一种概率方法）和深度学习来提高分析精度。因此，在大数据文本挖掘中，机器学习模型训练得越多，效果就越好。
然而，机器学习模型的初始投资和持续训练可能会耗费大量资源。更不用说运行机器学习算法所需的计算能力了。输入不准确或有偏见的数据集也会影响文本分析的结果。
混合文本分析模型结合了基于规则的模型和机器学习模型的优点。通过结合各种基于规则的算法和机器学习算法，文本分析模型可以产生最准确的结果。
虽然混合模型能产生最准确的结果，但它们的前期投资和维护成本也最高。
文本分析是一个从大量文本数据中收集、处理和呈现可行见解的系统过程。虽然不同的模式采用的方法不同，但文本分析的一般步骤是相同的：
文本分析机器在分析任何内容之前，首先必须输入文本数据。这些文本数据可以是非结构化、半结构化或结构化的。
非结构化文本数据指的是您能在网上收集到的所有未被组织成任何标签的单词.例如，社交媒体评论、短信和整个文档。你可以把非结构化数据看作是未经整理的杂乱无章的 "野生 "数据。
另一方面，结构化文本数据指的是按特定参数排列的文本。这些数据已经贴好标签，并整齐地存储在各自的文件夹中。结构化数据的常见业务示例包括销售交易、登录详情和人口统计信息。
您可以从内部和外部来源收集所有这些文本数据。内部数据源是指从企业内部的数据库及其系统中收集数据。相反，外部数据源则来自组织外部的任何地方。
您还可以利用数据收集 应用程序接口 以加快工作流程。应用程序接口基本上是 集成 您可以将其编程到其他应用程序中，以便从这些应用程序中收集文本数据。
内部数据是指 您从组织内部获取的任何数据. 这包括任何计算机应用程序、文件、系统和部门。内部文本数据因其即时可用性和成本效益，是数据收集的最佳起点。
您可以从客户关系管理软件、电子邮件、自有媒体分析报告、知识管理软件以及组织内其他部门收集内部数据。在企业中搜索任何文档（实体文档和数字文档）、报告、调查反馈以及任何其他用于存储文本信息的媒介
内部文本数据源可能包含尚未发现的有关客户的见解，但这些见解往往隐藏在孤岛中。例如，您的客户服务团队可能拥有大量宝贵的客户反馈信息，您可以利用这些信息进行文本分析。
内部文本数据的优点：
✅ 容易获得
✅ 价格较低
✅ 更具体，更适合您的组织
内部文本数据的缺点：
❌ 样本规模较小
❌ 可能已经过时
外部数据是指来自组织外部任何地方的数据。 这包括社交媒体、产品评论、用户生成的内容、开源数据集和其他网站。
只要有人在社交媒体上发表评论，就会产生外部文本数据。
外部数据的最大优势在于其数量。您可以获取大量文本数据来训练文本分析模型。
但是，您必须确保这些数据准确无误，并且来自权威来源。否则，您的文本分析将产生不准确的结果，进而导致错误的决策。
您还可以将数据收集 API 集成到 Instagram、Twitter 和 Facebook 等社交媒体平台。通过 API，您可以快速提取评论、个人简介等文本数据。
外部文本数据的优点：
✅ 大量可用资源
✅ 可比较不同时期的历史数据
✅ 提供应用程序接口，便于收集
外部文本数据的缺点：
❌ 可能不准确和/或过时
❌ 更昂贵、更耗时
文本挖掘模型无法分析未经处理的原始数据。原始文本数据包含噪音，如标点符号、停顿词和不同情况下的字符。
对我们来说，理解这些元素是常识，但机器可能无法理智地解释文本。因此，为了让机器更容易理解原始文本数据，它必须首先使用各种 NLP 技术对数据进行处理：
标记化是将原始文本数据分解成更小单位的过程，我们称之为标记.这也是文本分析和其他 NLP 模型中文本预处理的一个重要方面。
将整个文本文档分割成标记，可以让机器更容易进行分析。这与人类处理文本的方式并无不同。例如，将这篇博客文章分成若干章节，就比一次性阅读所有内容更容易消化。
根据手头的任务，我们可以按单词（单词标记化）或按句子（句子标记化）对文本进行标记化。下面是"...... "的单词标记化示例标记化是将原始文本数据分解成更小单位的过程。"
['标记化'、'是'、'的'、'过程'、'的'、'打破'、'向下'、'原始'、'文本'、'数据'、'进入'、'更小'、'单位']
一个句子的含义是由它的单词以及它们之间的关系（即语法规则）决定的。标记化可以让机器解释单个文本、它们的定义以及它们如何构成整个句子的含义，从而帮助这一过程。
解释过程的一部分是语篇标记（POS 标记）。语篇是分配给词典中每个词的词汇类别。例如，名词、形容词、动词、连接词等。
为每个标记标记语音部分有助于理解每个词之间的语义关系。POS 标记还有助于完成其他文本分析任务，如命名实体识别（POS）。例如：加利福尼亚 = 位置).
在将句子分成标记词并标记各自的语篇后，文本分析机器将确定句法结构。简单地说，句法结构就是句子中的词串之间的关系。
文本分析（和 NLP）模型通常会创建一个 解析树 来表示每个标记之间的关系。这棵解析树有助于确定句子的语义（意义）。
换句话说，它可以帮助计算机像人类一样理解信息的推断含义。这一步骤非常重要，因为单词有不同的定义，而且会根据上下文和地区方言的不同而发生变化。
举例来说，我们马上就能理解"...... "的含义。苹果掉在苹果上"通过解释"苹"和"苹果"的意思。解析基本上是机器做同样事情的一种方式。
让文本分析模型理解文本数据的另一个重要方面是词法化和词干化。 词母化和词干化都是将一个词追溯到其基本形式。 尽管如此，这两种方法的做法还是略有不同。
词干处理只删除单词的前缀、后缀和词缀。这些是"预", "-的"，以及"-了"的词缀。然而，词干法在不考虑单词的词形的情况下盲目修剪这些词缀，有时会导致可怕的结果。
另一方面，词法化在追溯词根形式（也称作词目）时，会考虑到词的形态（一个词是如何根据其词源形成的）。
下面举例说明词素化和词干化的区别：
停顿词指的是对整个句子语义信息贡献不大的常用词。例如 a, 的, 于, 是等。通过消除停滞词，机器可以将注意力集中在文本中更重要的词语上，并提供更准确的分析。
虽然定语从句有助于清理文本数据集，但具体删除哪些定语从句在很大程度上取决于手头的任务。删除停止词对于垃圾邮件过滤和情感分析也很有用。
这些任务不需要这些额外的词，而且可以从较小的数据集中获益，从而更快、更准确地进行分析。
文本规范化是指将一个词的变体标准化为一种形式。表达一个词的方式有很多种，尤其是在网上。一种常见的方法是缩短单词，比如写成"明天"为"tmrw".
虽然这两个词具有相同的含义，但不同的拼写可能在算法中被注册为不同的内容，从而导致不同的分析结果。
需要标准化的术语包括数字（one, 1）、符号（and, &）、货币（$, USD, dollars）和缩写（why, y）。文本规范化在临床领域非常重要，因为不同的医生对临床文本的理解是不同的。
小写是文本规范化的一部分，包括将所有大写字母转换为小写。大部分小写是针对命名实体进行的，例如将"加拿大"变成"加拿大".小写和文本规范化简化了文本分析过程，从而改善了最终结果。
文本提取和文本分类是两个大的子课题，它们有各自的细微差别和技术。一般来说，文本提取是指通过机器学习技术提取出重要的术语或短语。
其中一项任务就是识别命名实体，如品牌和人物。命名实体识别是一项常见的自然语言处理任务，因为它基本上能告诉你什么话题最重要。
您不必只识别命名实体；您想提取的具体单词取决于贵组织的需求。您可以强调的其他词语包括产品方面 (例如，尺寸、价格、品牌).
另一方面，文本分类是指将提取的文本归类到预定义的标签中。例如，"埃隆-马斯克"可以归类为"人".您还可以根据自己的需要定制这些标签，如按情绪（积极、中性、消极）或意图（感兴趣、垃圾邮件、查询等）定制。
文本分析模型处理完数据后，会以某种方式将关键信息可视化。信息的呈现方式取决于具体的文本分析软件。
文本分析软件展示关键见解的常见方式包括词云和情感图。在这种情况下，Speak 会向用户展示文本数据的整体情感和流行话题，让用户一目了然。
我们的交互式仪表板还允许您根据自己的需要定制见解分类。此外，我们的中央数据库允许您在所有媒体和媒体类型中搜索任何关键词或主题，无论是音频、视频还是文本。
总之，我们的媒体库不仅能准确提取关键见解，还能优化可搜索性，从而提高运营效率、可访问性并降低成本。
如果您想进一步了解如何利用文本分析技术将您的组织提升到更高水平，请通过以下方式联系我们 success@speakai.co 或注册我们的 7 天试用 无需信用卡。
文本挖掘是一种为企业提供宝贵数据的机器。然而，只有对信息进行准确解读并以正确的方式加以利用，信息才会有用。数据解读本身就是一个宽泛的话题，有许多技术和案例研究。
对市场调研数据的不准确解读可能会导致代价高昂的错误。Coors 是啤酒行业的老牌企业、 1990 年推出洛矶山气泡水.当时，瓶装水是一种时髦的产品，因此利用这一点很有意义。
库尔斯认为，如果在瓶装水包装上留下自己的商标，就可以利用自己的品牌声誉来增加销量。
自然，人们在饮用了一种与啤酒有关的产品后，对驾驶感到困惑和担忧。
如果库尔斯当时有机会利用文本分析工具，更好地研究''和''之间的文本关联性，也许会有更好的结果。科尔斯’, ‘啤酒"，以及"......水'，他们可能会推出一款令人难以置信的产品，而不是不久后就停产的产品。
文本挖掘是使用 NLP 机器从大量非结构化文本数据中处理和提取信息。尽管文本挖掘是最近才出现的一种创新，但许多组织正在其运营中越来越多地采用文本挖掘技术。
无论组织属于哪个行业，在文本挖掘的益处方面都有 5 个重复出现的主题：
无论您对研究人员进行了多么完善的培训，都难免会出现人为错误。如果再加上情绪紧张、分心和疲劳等因素，这些错误就会进一步扩大。
计算机也并非十全十美，但在分析源源不断的数据方面，它们要可靠得多。其中一个重要原因是，机器不受上述人为因素的限制。
因此，文本分析工具在错误可能导致代价高昂的后果的情况下非常有效。例如，在医疗保健行业分析文本数据，一次不准确的诊断就可能导致生命损失。
与人工研究人员相比，自动文本分析能以更快的速度处理更多数据。这使您能够实现规模经济，提高您的底线，并提高投资回报率。
为此，许多研究人员正在使用文本分析来处理和识别数百份反馈表的模式。
同样，效率的提高也为扩大业务规模提供了机会。鉴于非结构化文本数据量巨大，人类研究团队可能需要几个月甚至几年的时间才能分析完所有数据。
相比之下，文本分析工具可以在一天内处理数百份文本文档。由于企业现在可以以创纪录的速度分析相同数量的语料库，他们现在可以扩大研究工作的规模，大幅提高生产率。
得益于 NLP、人工智能和文本分析技术的进步，我们现在可以高效地收集和处理海量数据。而在过去，大量的非结构化数据意味着收集所有数据几乎是不可能的，更不用说分析这些数据以获得洞察力了。
此外，由于互联网和社交媒体用户数量不断增加，非结构化数据的数量也在急剧膨胀。文本分析和机器学习是获取这些不断增长的数据并将其转化为可行见解的关键。
通过文本分析，我们可以发现文本文档中乍一看可能并不明显的模式。此外，需要处理的文本文档数量庞大，会增加噪音，使识别任何潜在趋势变得更加困难。
例如，通过文本分析，我们可以找出文本文件中普遍存在的关键词。有了这些信息，您就可以做出更明智的决策，更有效地满足客户的需求。
文本分析可以通过多种方法和技术进行。不同的机构会根据自己的需要使用不同的技术。每个文本分析软件也提供不同的功能。
当然，功能更强大的工具价格也更高，因此在使用任何服务之前，请务必先评估自己的需求。为了让您更好地了解如何在组织中利用文本分析，我们将向您展示五种常见的文本分析技术，它们是
情感分析是对文本文档进行分析并确定其极性（正面、中性、负面）的过程。 您还可以使用情感分析来识别文本数据中的情感。这些情感可以是 喜滋滋, 悲哀, 气愤或 不确定.
情感分析也是文本分析中最常用的技术，由于两者性质相似，因此经常会相互伴随。通过分析文本语料库中的情感，可以深入挖掘信息的潜在含义，并找出 为什么 他们说了
命名实体识别是指检测命名实体，并根据各自的类别对其进行标记。 例如，将"汤姆-克鲁斯"为"人"和"华盛顿"为"地点".
命名实体识别的一个优势是，它可以快速为文本文档（如博客文章）指定主题。举例说明，重复出现的实体（如..、 迈克尔-乔丹)表示对某个主题感兴趣（如 篮球、NBA）.
新闻出版物和电子商务网站已经在利用这种技术提供相关的产品推荐。事实上，麦肯锡报告称 亚马逊的推荐占其销售额的 35%.
要更好地了解情感分析和 NER 的工作原理，不妨试试下面的文本分析工具！
与 NER 类似、 主题分析包括识别重复出现的词语及其相关类别。 然后，算法将为这些文本数据分配一个主题。
以篮球为例，反复提到篮球运动员和相关术语，就表明文章在谈论篮球。
主题分析可以揭示您应该关注的重要领域。比方说，如果客户经常提到客户服务，这就表明您或许应该改进客户关系管理！
主题分析还能让您深入了解客户的活动、兴趣和观点（AIO）。有了这些数据，您就可以针对他们感兴趣的话题制定更有效的营销策略。
主题分析的其他应用包括为接收到的信息标记类别 (例如，垃圾邮件)，这对电子邮件营销和客户服务很有帮助。
词频是一种简单的文本分析技术，其基本原理是 确定单词或命名实体的字数。 当然，一个词如果经常被重复，就表示其重要性更高。
也称为文本聚类、 单词分组是指将经常出现在一起的单词组织在一起。 常见的例子包括将"好", "坏的"，以及"客户服务".
单词分组可让您从大量文本数据中快速筛选出重要问题，从而节省时间和精力。
简要回顾：文本分析是指快速有效地自动处理大量非结构化文本数据。文本分析有多种技术，包括情感分析、命名实体识别、主题分析和词频分析。
但是，您究竟该如何根据自己的具体需求应用文本分析呢？为了让您对文本分析有一个更好的了解，我们将提供以下六种文本分析应用：
运营社交媒体账户很累，需要进行数据分析、回复信息、紧跟趋势、创建内容等等。这些工作固然重要，但却很难扩展您的社交媒体营销工作，尤其是在扩展到不同社交网络时。
利用文本分析技术，您可以自动完成其中的一些任务，如数据收集和品牌监测。由于社交媒体中充斥着非结构化文本数据，因此您可以轻松挖掘出各种洞察力。
例如，您可以通过提取和分析推文来确定流行话题或关键词。一旦找到话题集群，就可以围绕它们制定内容策略，提高参与度。
您还可以将文本分析用于声誉管理和品牌监控。客户的不满很容易解决，但如果任其发展，就可能转化为公关危机，使您损失数百万美元和客户终身价值。
利用文本分析工具，您可以快速识别社交媒体上的负面评论，并立即加以解决。同时，您还可以利用正面评论来改善客户对您品牌的体验。
企业的成功与否与了解客户的程度直接相关。
这也不仅仅是他们的人口统计和心理统计，你必须彻底了解消费者对你的品牌和市场产品的看法。这就是 "客户之声 "的作用所在。
客户之声是指客户对您的产品和服务的评价。更具体地说，就是了解他们的体验、期望和偏好。
收集 VOC 的方法有很多，最常见的是社交媒体、调查、电子邮件和购买行为。这些来源提供了丰富的数据，而且很容易获取。
然而，仅仅收集信息是不够的--数据需要转化为洞察力才能发挥作用。文本分析和情感分析可以更深入地发现 为什么 消费者在谈论某个话题。
通过文本分析，您可以从数据集中找出流行的关键词和主题。然后，使用情感分析工具，您可以确定客户对该主题的看法。例如，确定客户对产品价格的负面情绪。
在文本分析突出了需要改进的方面后，您就可以将资源集中用于这些方面。
市场调研与发现 VOC 相辅相成。数据收集是 市场调研过程 并且需要大量的样本。否则，就不会有足够的数据为决策提供依据。
与此同时，需要分析的数据量可能会让人类应接不暇。文本分析模型可以处理数百个文本数据集，并识别趋势和模式。
因此，研究人员可以全面了解客户的意见，从而改进决策。
您还可以在竞争对手研究中利用文本分析，分析客户对他们的评价。他们的客户服务是否存在漏洞？或者他们没有满足客户的某些需求？
所有这些信息对于加强您的业务战略至关重要，很可能成为您与竞争对手之间的决定性因素。
获取高质量的潜在客户可能会耗费大量时间，这通常也是潜在客户开发中最困难的部分。您必须进行冷启动、与潜在客户会面、确定潜在客户来源等。
因此，宝贵的时间被浪费在行政任务上，这反过来又影响了底线。文本分析模型可将所有琐碎工作自动化，并改善销售漏斗流程。
例如，标记通话记录中的句子，并分析这些标记术语的显著性。如果不成功的潜在客户与 "保证 "等词相关，那么就应该对此进行研究。
获取潜在客户的其他途径包括社交媒体--这是文本分析最常见的应用。只需在社交媒体信息中运行文本分析模型，选出那些表达购买意向的信息。然后，您就可以将精力集中在这些高质量的潜在客户上，而不是简单地给潜在客户打电话。
您甚至可以通过 CRM 运行文本分析模型，以便更好地服务现有客户。例如，通过识别不满客户和满意客户的模式。
从事医疗保健工作是最困难的工作之一，这不仅是因为需要专业知识，而且还要努力记录、组织和整理文本数据。
从病人健康记录、诊断记录到笔录记录--每天创建的文本文档数量几乎到了无法管理的地步。
幸运的是，与所有文本数据一样，您可以通过它们运行文本分析模型。这将为医疗服务提供者带来很多好处，因为他们可以将任务自动化，从而将更多的时间花在病人身上。
文本分析技术在医疗保健领域的一个应用是利用 NER 根据类别对特定术语进行分类，例如"......"。胰岛素"和"待遇".您可以根据具体需要自定义这些术语及其类别。
除管理目的外，文本分析还能让您全面了解患者的健康状况。通过突出医疗记录中的模式，您可以为未来的患者提供更准确的诊断。
教育工作者可以从文本分析中受益，提高运营效率。教育机构涉及大量文本数据，如考卷、学生反馈、电子邮件、日程安排、学生档案等。
其中一种应用是通过学生反馈表运行文本分析模型，识别趋势和模式。找出关键问题并加以解决，就能提高调查回复率，最终提高学生保留率。
学生也能从文本分析中获益，尤其是接受高等教育的学生。正在撰写论文的硕士生和博士生可能会被几十甚至上百份访谈记录压得喘不过气来。
翻阅这些记录誊本可能要花费几个小时，让你疲惫不堪。有了文本分析工具，您可以快速从记录誊本中提取要点，并将其用于论文中。
如果您有兴趣了解更多有关文本分析的信息，我们为您整理了一份有用的资源清单。
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由于 Python 和 R 是最常用的编程语言，其繁荣的社区已经建立了一套全面的资源。这些资源包括视频教程、数据集、在线课程、论坛等。
这些资源中的大部分甚至可以在网上免费获取！换句话说，现在任何人都可以在家里学习自然语言处理和文本分析。
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此外，随着 TikTok 等新社交媒体平台的传播和用户群的扩大，数据量也在不断增加。
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