텍스트 마이닝이란 무엇이며 기업이 비정형 데이터의 이점을 어떻게 활용할 수 있습니까?

비정형 데이터는 기업에서 생성되는 모든 새로운 데이터의 80~90%를 차지하며 텍스트 마이닝은 이를 활용하는 데 도움이 되는 기술입니다.

많은 기업이 이미 구조화된 데이터를 관리할 수 있지만 자유 형식 텍스트에 숨겨진 통찰력은 어떻습니까? 구조화되지 않은 데이터는 데이터베이스나 스프레드시트에 딱 들어맞지 않아 기존 분석 도구로는 처리할 수 없는 데이터입니다. 이는 기업이 이 기회를 활용하기 위해 NLP 솔루션 제공업체 및 기타 고급 기술 공급업체에 눈을 돌리는 때입니다.

그렇다면 텍스트 마이닝이란 무엇입니까? 그리고 비즈니스 설정 내에서 이를 어떻게 배포할 수 있습니까?

텍스트 마이닝 정의 및 비즈니스 이점

텍스트 마이닝이란 무엇입니까?

텍스트 마이닝은 대량의 구조화되지 않은 텍스트 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하는 프로세스입니다. 이는 인간처럼 텍스트를 읽고 분석하도록 컴퓨터를 가르치는 것과 동일하지만 훨씬 더 빠르고 더 큰 규모입니다.

텍스트 마이닝을 사용하면 원본 텍스트를 수동으로 검토할 필요 없이 소셜 미디어 게시물, 제품 리뷰 페이지, 연구 보고서, 이메일 및 기타 텍스트를 비롯한 광범위한 구조화되지 않은 데이터를 활용할 수 있습니다. 결과적으로 귀하는 에스컬레이션 전에 새로운 우려 사항을 인지하고 경쟁사보다 먼저 향후 동향을 인식하게 됩니다.

텍스트 마이닝 vs. 텍스트 분석 vs. 텍스트 분석

많은 전문가들은 텍스트 마이닝과 텍스트 분석이라는 용어를 같은 의미로 사용하며 이는 많은 경우에 맞습니다. 그러나 두 개념 사이에는 미묘한 차이가 있습니다.

주요 문제는 텍스트 마이닝이 자동화된 패턴 발견 및 지식 추출에 중점을 두는 반면, 텍스트 분석은 텍스트 데이터를 해석하고 조사하기 위해 더 광범위한 기술을 사용한다는 것입니다. 언어 인식, 요약, 분류 등을 다룹니다. 텍스트 마이닝은 자동화된 패턴 발견에 초점을 맞춘 텍스트 분석의 하위 유형이라고 해도 무방합니다.

텍스트 분석은 텍스트 마이닝과 분석 기술을 모두 사용하여 텍스트 데이터를 처리합니다. 텍스트 마이닝은 질적 성격이 더 강한 반면, 텍스트 분석은 그래프 및 기타 데이터 시각화 생성에 중점을 두어 정량적 도구에 더 가깝습니다.

세 가지 개념의 범위는 모두 겹치며 약간 다른 목표를 달성하기 위해 동일한 기술을 사용하는 경우가 많아 차이점이 모호해집니다.

중복에도 불구하고 개념을 더 잘 이해하기 위해 고객 피드백 분석의 맥락에서 세 가지 기술 각각이 무엇을 할 수 있는지 살펴보겠습니다.

• 텍스트 마이닝은 수천 개의 구조화되지 않은 고객 리뷰로 구성된 대규모 데이터 세트에서 패턴을 추출할 수 있습니다. 기계 학습(ML)을 배포하여 자주 언급되는 우려 사항과 이러한 리뷰의 공통 주제를 식별할 수 있습니다.
• 텍스트 분석은 대량의 리뷰도 분석할 수 있습니다. ML 및 감정 분석 도구를 배포하여 일반적인 감정과 비즈니스에서 해결해야 하는 잠재적 위험에 대한 구조화된 보고서를 생성할 수 있습니다.
• 텍스트 분석을 통해 선택된 여러 고객 리뷰에 대한 심층적인 연구를 수행할 수 있습니다. 각 리뷰를 자세히 분석하여 우려 사항과 제안 사항을 이해할 수 있습니다. 이 기술을 사용하면 상세한 고객 경험을 보고할 수 있습니다.

텍스트 마이닝의 이점

• 의사결정 능력을 향상시킵니다. 텍스트 마이닝 알고리즘은 경영진이 긴급한 비즈니스 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 실행 가능한 통찰력으로 텍스트를 변환합니다.
• 경쟁력 있는 정보를 제공합니다. 시장 동향, 경쟁사의 뉴스 및 활동을 분석하고 고객이 자사 제품 및 마케팅 캠페인에 대해 어떻게 생각하는지 확인할 수 있습니다. 이를 통해 시장 역학을 측정하고, 초기 기회를 포착하고, 경쟁사보다 먼저 이를 활용할 수 있습니다.
• 위험을 발견하고 이를 관리하는 데 도움을 줍니다. 이러한 기술을 배포하여 이상 현상, 수요 변동 및 비즈니스를 위협할 수 있는 기타 문제를 검색할 수 있습니다. 텍스트 마이닝은 사기, 사이버 공격, 규정 준수 위반의 초기 징후도 감지할 수 있습니다.
• 관리하기 어려운 대용량 텍스트를 빠르게 분석합니다. 텍스트 마이닝 속도에 대한 아이디어를 제공하기 위해 알고리즘이 최적화되고 충분한 계산 리소스가 할당된다면 400페이지 분량의 책을 몇 분 만에 처리하여 간단한 패턴 인식과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 정교한 언어 분석에는 몇 시간이 걸릴 수 있으며, 이는 여전히 인간의 속도보다 훨씬 빠릅니다.

텍스트 마이닝 작동 방식

텍스트 마이닝은 자유 형식 텍스트에서 통찰력을 추출하고 결과를 구조화된 형식으로 제시하는 다양한 기술을 사용합니다.

ML은 텍스트 추출, 분류, 클러스터링을 위한 패턴을 자동으로 학습할 수 있으므로 이러한 많은 방법의 기본 기술입니다. ML 외에도 텍스트 마이닝은 통계적 접근 방식, 규칙 기반 방법 및 언어 분석을 사용할 수 있습니다.

텍스트 마이닝 기술

다음은 ML을 기반으로 할 수 있는 텍스트 마이닝 기술의 몇 가지 예입니다.

정보 검색

텍스트 마이닝 도구는 쿼리를 수신하여 텍스트 더미에서 특정 정보를 검색하고 원하는 데이터 조각을 검색합니다. 예를 들어, 정보 검색 방법은 Google과 같은 검색 엔진과 도서관 목록 시스템에 배포됩니다.

정보 검색을 지원하는 주요 하위 작업은 다음과 같습니다.

• 토큰화는 긴 텍스트를 개별 단어, 문장 또는 구가 될 수 있는 개별 단위(즉, 토큰)로 나눕니다.
• 형태소 분석은 접미사와 접두사를 제거하여 단어를 어근 형태로 줄입니다.

정보 추출

정보 추출(IE)은 자유 형식 텍스트에서 구조화된 정보를 검색하는 것입니다. 이러한 기술은 관심 있는 엔터티, 해당 엔터티의 관계 및 속성을 추출하고 액세스하기 쉬운 형식으로 구성할 수 있습니다.

IE의 응용 분야 중 하나는 뉴스 기사에서 시장 동향을 추출하는 것입니다. 모델은 뉴스 섹션을 스캔하여 경쟁사 이름, 재무 정보, 제품 언급 등을 추출하고 이 데이터를 구조화된 방식으로 제시할 수 있습니다.

일반적인 IE 하위 작업은 다음과 같습니다.

• 기능 선택은 중요한 속성을 나타냅니다.
• 특징 추출은 각 관련 특징의 하위 집합을 추출하여 작업을 더욱 세분화합니다.
• 명명된 엔터티 인식은 텍스트에서 사람의 이름, 위치 등과 같은 엔터티를 식별합니다.

자연어 처리

이는 인공 지능, 언어학, 데이터 과학 등을 활용하는 고급 기술입니다. 자연어 처리(NLP) 텍스트 마이닝을 통해 기계는 인간의 언어를 "이해"할 수 있습니다.

예를 들어, 최근 출시한 새로운 제품/서비스에 대해 고객이 어떻게 느끼는지 알고 싶을 때 NLP가 유용할 수 있습니다. 다양한 플랫폼에 게시된 대량의 제품/서비스 피드백을 검토할 수 있는 도구가 필요합니다.

가장 일반적인 자연어 처리 텍스트 마이닝 하위 작업은 다음과 같습니다.

• 요약. 이 기술은 큰 기사든 책이든 오랫동안 읽은 내용에 대한 간결한 요약을 제공합니다.
• 텍스트 분류. 텍스트 분류라고도 하는 이 방법은 구조화되지 않은 데이터에 레이블을 할당합니다. 예를 들어 텍스트 문서를 미리 정의된 카테고리로 분류하거나 고객이 언급한 제품을 기반으로 고객 리뷰를 분류할 수 있습니다.
• 감정 분석. 간단히 말해서 감정 분석과 텍스트 마이닝은 텍스트에서 긍정적, 중립적, 부정적 감정을 식별할 수 있습니다. 위의 NLP 예에서처럼 시간이 지남에 따라 브랜드에 대한 사람들의 태도를 추적할 수 있습니다. AI 기반 감정 분석에 대한 자세한 내용은 블로그에서 확인할 수 있습니다.

비즈니스 세계의 텍스트 마이닝 애플리케이션

텍스트 마이닝 솔루션을 회사의 기술 스택에 통합하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

고객의 요구 사항을 예측하고 더 나은 지원 제공

텍스트 마이닝 기술을 사용하여 소셜 미디어, 설문 조사 및 기타 소스에서 얻은 고객 피드백을 분석하고, 사람들이 제품이나 서비스에 대해 좋아하는 점을 이해하고, 제안 사항을 고객 기대에 맞추는 데 도움이 될 수 있는 팁을 찾을 수 있습니다.

또한 지원 티켓, 채팅, 심지어 긴 지원 통화 기록을 분석하여 고객 지원 운영의 효율성을 높일 수도 있습니다. 이를 통해 팀은 미해결 문제를 분류하고 긴급 문제를 식별하여 더 나은 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

McKinsey는 고급 텍스트 분석을 적용하면 통화 처리 시간을 40% 줄이고 전환율을 약 50% 높일 수 있다고 보고합니다.

실제 텍스트 마이닝 예:

웨어러블 기술 제조업체인 FitBit은 고객의 문제점을 이해하고 텍스트 마이닝 도구를 배포하여 6개월 동안 게시된 33,000개의 트윗을 분석하기를 원했습니다. 분석 결과 몇 가지 우려 사항이 드러났습니다. 예를 들어 Fitbit Blaze 제품의 운영 체제에 심각한 문제가 있는 것으로 나타났습니다.

연구 촉진

의료 분야든, 교육 분야든, 법률 분야든, 많은 연구 논문을 빠르게 “읽을” 수 있다는 것이 장점입니다.

예를 들어, 법률 부문에서 텍스트 마이닝 분석은 법원 사건 및 법률 문서를 통해 실무자가 판례를 식별하고 법원 출두에 대한 영향력 있는 주장을 구성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

제약 분야에서 이 기술은 생물 의학 연구를 분석하고 단백질, 유전자, 질병 등의 관계를 조사할 수 있습니다. 의료 분야에서는 환자의 EHR을 살펴보고 의사의 질문에 응답할 수 있습니다.

실제 텍스트 마이닝 예:

영국과 덴마크의 연구자 팀은 PubMed 출판물의 초록에 텍스트 마이닝을 적용하여 이를 클러스터링하고 제2형 당뇨병에 대한 새로운 약물 후보를 식별했습니다. 팀은 이 실험이 잠재적인 목표 목록을 작성하는 데 도움이 되었다고 보고했습니다. 그리고 암 치료를 위한 약물 후보를 추출하기 위해 텍스트 마이닝 알고리즘을 배포하는 유사한 연구가 있습니다.

시장 정보 수집 및 경쟁 분석

텍스트 마이닝 방법을 사용하면 경쟁사와 비교하여 회사/제품의 성능을 벤치마킹할 수 있습니다. 사람들은 종종 다른 제조업체의 유사한 제품을 비교하기 때문에 이러한 리뷰를 분석하여 경쟁사보다 뛰어난 부분과 제품이 부족한 부분을 알아낼 수 있습니다.

경쟁을 분석하는 또 다른 방법은 업계 보고서, 시장 조사 기사 및 보도 자료를 "읽기" 위해 텍스트 마이닝 기술을 배포하는 것입니다. 이는 경쟁사의 현재 상태를 파악하는 데 도움이 됩니다.

실제 텍스트 마이닝 예:

중국의 한 연구팀은 기업이 경쟁업체에서 생성된 텍스트 데이터를 분석하여 다양한 비즈니스 이벤트를 찾아낼 수 있는 텍스트 마이닝 방법을 개발했습니다. 모델은 이벤트를 추출하고 분류하여 각 경쟁사의 활동 순서를 생성할 수 있습니다. 이는 시장에서 각 회사의 행동을 측정하고 형성된 관계를 감지하는 데 도움이 됩니다.

규정 준수 관리 및 위험 완화 지원

텍스트 마이닝 도구는 규제 및 규정 준수 문서를 지속적으로 스캔하여 법적 환경의 제약 내에서 작업을 유지하는 데 도움이 됩니다.

텍스트 마이닝의 또 다른 흥미로운 사용법은 법적 표준 준수에 대한 계약을 검토하고 계약상의 위험을 식별하는 것입니다.

실제 텍스트 마이닝 예:

텍스트 마이닝 기술을 사용하여 위험 및 규정 준수 위반을 탐지하기 위한 여러 연구 이니셔티브가 있습니다. 한 연구팀은 금융 부문에서 관리자의 사기 위험 지수를 계산하는 데 도움을 주기 위해 이를 배포했습니다. 또 다른 예에서 과학자들은 Youth Care Inspectorate와 협력하여 환자에게 안전 위험을 초래하는 의료 서비스 제공자를 찾아냈습니다. 팀은 다양한 텍스트 마이닝 방법을 사용하여 22,000건이 넘는 환자 불만 사항을 분석하고 심각한 위반 사례를 탐지했습니다.

제품 및 서비스 혁신 지원

텍스트 마이닝은 기존 제품을 개선하는 방법이나 회사에서 탐색할 수 있는 새로운 방법에 대한 흥미롭고 때로는 놀라운 아이디어를 제공할 수 있습니다. 충족되지 않은 요구 사항을 식별하는 데 도움이 될 수 있는 앞서 언급한 고객 지원 티켓 분석 외에도 텍스트 마이닝 알고리즘을 사용하여 회의 메모 및 브레인스토밍 요약과 같은 회사 내부 데이터를 스캔하여 신제품에 대한 아이디어를 얻을 수도 있습니다.

또 다른 방법은 연구 논문과 특허를 분석하여 최첨단 기술을 제품과 서비스에 통합할 수 있는 기회를 찾는 것입니다.

실제 텍스트 마이닝 예:

새로운 스피커 제품을 출시하기 전에 Amazon은 150달러 가격대에서 경쟁사 스피커의 가장 가치 있는 기능을 파악하는 것을 목표로 삼았습니다. 회사의 데이터 과학자들은 대상 제품에 대한 고객 리뷰를 분석하기 위해 텍스트 마이닝을 배포했습니다. 그들은 화자 등급의 높음 및 낮음과 밀접한 상관관계가 있는 특징을 식별했습니다. 이는 Amazon이 성공적인 제품을 구축하는 데 도움이 되었을 뿐만 아니라 제품 출시 전략에도 영향을 미쳤습니다.

텍스트 마이닝과 관련된 과제 및 제한 사항

텍스트 마이닝은 강력한 도구이지만 기업이 구현을 진행하기 전에 알아야 할 윤리적 과제와 기술적 한계가 있습니다.

• 데이터 소스의 품질과 다양성. 최근 추정에 따르면 매일 생성되는 데이터의 양은 무려 3억 2,877만 테라바이트에 달합니다. 여기에는 소음과 관련 없는 정보가 포함됩니다. 그리고 관련 데이터조차 표준화되어 있지 않아 텍스트 처리에 대한 일관된 규칙을 만들기가 어렵습니다.
• 언어 및 의미론적 문제. 인간의 언어는 모호하고 복잡합니다. 여기에는 풍자, 다의어, 속어, 방언이 포함됩니다. 또한 이 조합에 철자 오류를 추가하세요. 이 모든 것이 모델이 텍스트 작업을 어렵게 만듭니다. 기업은 이러한 모든 요인에 대처하기 위해 텍스트 마이닝 알고리즘을 훈련하기 위해 대표적인 데이터세트를 구성해야 합니다.
• 텍스트 마이닝 모델을 훈련하려면 크고 다양한 데이터 세트가 필요합니다. 그리고 이 데이터에 편향이 포함되어 있으면 알고리즘은 차별적인 결과를 생성합니다. 모델을 교육하고 사용자 지정하는 데 도움을 줄 수 있는 신뢰할 수 있는 기계 학습 개발 공급업체를 찾으세요. 자동화된 데이터 수집을 고려하여 훈련 세트를 구축하고 향후 정기적으로 데이터를 수집할 수도 있습니다.
• 기술 및 자원 제약. NLP 텍스트 분석과 같은 일부 알고리즘에는 상당한 계산 능력이 필요하므로 실행 비용이 많이 듭니다. 대용량 데이터는 온프레미스에서 처리하기 어려울 수 있습니다. 데이터 저장 및 처리에 클라우드를 사용할 수 있으며 이를 통해 손쉽게 확장 및 축소할 수도 있습니다.

다른 기술적인 과제에는 훈련 데이터에 주석 달기, 기존 시스템과의 통합, 알고리즘 감사 및 유지 관리가 포함됩니다.

• 윤리적 및 개인 정보 보호 문제. 텍스트 마이닝에는 건강 기록과 같은 개인적이고 민감한 정보 분석이 포함될 수 있습니다. 이 경우 기업은 적시에 동의를 얻을 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 윤리는 결과를 사용하는 방법에도 영향을 미칩니다. 회사가 편향된 모델에서 통찰력을 얻고 이를 해로운 방식으로 배포한다면 이는 윤리적인 영향을 미칠 수 있습니다.

텍스트 마이닝의 미래

텍스트 마이닝 알고리즘은 점점 더 스마트해지고 복잡해지고 있습니다. 이를 통해 이미 최신 시장 정보에 대한 액세스를 제공하고 생산 및 내부 운영 혁신에 도움을 줄 수 있습니다.

인공 지능 및 분석 분야의 발전으로 텍스트 마이닝을 생성 AI와 같은 다른 혁신적인 기술과 결합할 수 있습니다. 이 조합이 얼마나 강력한지 상상해 보세요. Gen AI는 텍스트 마이닝 도구가 제공하는 통찰력을 기반으로 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

고객 지원 봇을 예로 들어보겠습니다. 텍스트 마이닝 기술은 고객 쿼리에서 관련 정보를 추출하고 FAQ의 핵심 사항과 이 고객의 최근 리뷰로 보완할 수 있습니다. Gen AI는 이 정보를 받아 고객을 더욱 좌절시킬 수 있는 일반적인 진술을 제공하는 대신 고객의 문제점을 해결하는 맞춤형 응답을 생성합니다.

따라서 이미 텍스트 마이닝을 사용하고 있거나 이 기술 구현을 고려하고 있다면 이를 Gen AI와 통합하거나 평판이 좋은 데이터 분석 서비스 제공업체를 찾아 분석 능력을 강화하고 실시간 데이터로 작업하는 것을 이미 고려해 볼 가치가 있을 것입니다.

텍스트 마이닝 솔루션을 구축하려고 하시나요? 연락주시면 기존 모델을 맞춤화 및 재교육하거나 새 모델을 구축하는 데 도움을 드리고 자동화된 데이터 수집을 설정해 드리겠습니다.

이 기사는 원래 itrex 웹사이트에 게시되었습니다 .