Ce este Text Mining și cum le permite companiilor să beneficieze de date nestructurate?

Datele nestructurate reprezintă 80% — 90% din toate datele noi generate de întreprinderi, iar text mining este tehnica care vă va ajuta să le utilizați.

Multe companii își pot gestiona deja datele structurate, dar cum rămâne cu informațiile care se ascund în textul în format liber? Datele nestructurate sunt datele care nu se potrivesc perfect într-o bază de date sau într-o foaie de calcul, ceea ce face imposibilă procesarea instrumentelor tradiționale de analiză. Acesta este momentul în care companiile apelează la furnizorii de soluții NLP și la alți furnizori de tehnologie avansată pentru a valorifica această oportunitate.

Deci, ce este text mining? Și cum îl puteți implementa în setările dvs. de afaceri?

Definiție text mining și beneficii de afaceri

Ce este Text Mining?

Text mining este procesul de extragere a informațiilor valoroase din cantități mari de date textuale nestructurate. Acest lucru este echivalent cu a preda un computer să citească și să analizeze texte, la fel ca oamenii, dar mult mai rapid și la scară mai mare.

Text mining vă permite să accesați o gamă largă de date nestructurate, inclusiv postări pe rețelele sociale, pagini de recenzii a produselor, rapoarte de cercetare, e-mailuri și alte texte, fără a fi nevoie să revizuiți manual textele originale. Ca rezultat, veți fi conștienți de orice preocupări emergente înainte de escaladare și veți recunoaște tendințele viitoare înaintea concurenței dvs.

Text Mining vs. Text Analysis vs. Text Analytics

Mulți profesioniști folosesc termenii text mining și text analysis în mod interschimbabil, iar acest lucru este corect în multe cazuri. Cu toate acestea, există diferențe subtile între cele două concepte.

Problema principală este că text mining se concentrează pe descoperirea automată a modelelor și pe extragerea de cunoștințe, în timp ce analiza textului utilizează o gamă mai largă de tehnici pentru a interpreta și examina datele textuale. Se ocupă de recunoașterea limbii, rezumarea, clasificarea etc. Este sigur să spunem că text mining este un subtip de analiză a textului, care se concentrează pe descoperirea automată a modelelor.

Analiza textului utilizează atât tehnici de extragere a textului, cât și tehnici de analiză pentru a procesa datele textuale. Text mining are o natură mai degrabă calitativă, în timp ce analiza textului se concentrează pe crearea de grafice și alte vizualizări de date, făcându-l mai mult un instrument cantitativ.

Sfera tuturor celor trei concepte se suprapune și adesea se bazează pe aceleași tehnici pentru a atinge obiective ușor diferite, estompând distincția dintre ele.

Pentru a înțelege mai bine conceptele în ciuda suprapunerii lor, să vedem ce poate face fiecare dintre cele trei tehnici în contextul analizei feedback-ului clienților.

• Text mining poate extrage modele dintr-un set mare de date de mii de recenzii nestructurate ale clienților. Poate implementa învățarea automată (ML) pentru a identifica preocupările menționate frecvent și temele comune ale acestor recenzii.
• Analiza textului poate analiza, de asemenea, volume mari de recenzii. Poate implementa instrumente de ML și de analiză a sentimentelor pentru a genera un raport structurat privind sentimentul predominant și orice riscuri potențiale pe care trebuie să le abordeze afacerea dvs.
• Analiza textului poate efectua un studiu aprofundat al mai multor recenzii ale clienților selectați. Poate analiza fiecare recenzie în detaliu pentru a înțelege orice preocupări și sugestii. Această tehnică poate raporta o experiență detaliată a clientului.

Beneficii Text Mining

• Îți îmbunătățește abilitățile de luare a deciziilor. Algoritmii de extragere a textului transformă textele în informații utile care îi pot ajuta pe directori să rezolve probleme stringente de afaceri.
• Vă oferă inteligență competitivă. Puteți analiza tendințele pieței, știrile și activitățile concurenților dvs. și puteți vedea ce cred clienții despre produsele și campaniile lor de marketing. Acest lucru vă permite să evaluați dinamica pieței, să identificați oportunitățile timpurii și să le valorificați înaintea concurenței.
• Detectează riscurile și vă ajută să le gestionați. Puteți implementa aceste tehnici pentru a căuta anomalii, fluctuații ale cererii și alte probleme care v-ar putea amenința afacerea. Text mining poate detecta, de asemenea, semne timpurii de fraudă, atacuri cibernetice și încălcări ale conformității.
• Analizează rapid texte necontrolat de mari. Pentru a vă face o idee despre viteza de extragere a textului, poate parcurge o carte de 400 de pagini în câteva minute pentru a efectua o sarcină precum recunoașterea simplă a modelelor - cu condiția ca algoritmul să fie optimizat și să fie alocate suficiente resurse de calcul. Analiza lingvistică sofisticată poate dura ore, ceea ce este încă mult mai rapid decât ritmul uman.

Cum funcționează Text Mining

Exploatarea textului se bazează pe o varietate de tehnici pentru a extrage informații din texte în formă liberă și pentru a prezenta rezultatele într-un format structurat.

ML este tehnologia de bază pentru multe dintre aceste metode, deoarece poate învăța automat modele pentru extragerea textului, clasificare și grupare. Pe lângă ML, text mining poate folosi abordări statistice, metode bazate pe reguli și analiză lingvistică.

Tehnici de extragere a textului

Iată câteva exemple de tehnici de extragere a textului, care pot fi bazate pe ML.

Recuperarea informațiilor

Instrumentele de extragere a textului primesc o interogare și caută informații specifice într-o grămadă de text și preiau datele dorite. De exemplu, metodele de regăsire a informațiilor sunt implementate în motoarele de căutare, cum ar fi Google, și în sistemele de catalogare a bibliotecilor.

Iată care sunt subsarcinile cheie care ajută la regăsirea informațiilor.

• Tokenizarea descompune textele lungi în unități individuale - adică jetoane - care pot fi cuvinte, propoziții sau fraze individuale.
• Stemming reduce cuvântul la forma sa rădăcină, eliminând sufixele și prefixele.

Extragerea informațiilor

Extragerea informațiilor (IE) se referă la preluarea informațiilor structurate din text în formă liberă. Aceste tehnici pot extrage entitățile de interes, relațiile și atributele acestora și le pot organiza într-un format ușor de accesat.

O aplicație a IE este extragerea tendințelor pieței din articole de știri. Modelele pot scana secțiunea de știri și pot scoate numele concurenților, informațiile financiare, mențiunile de produse etc. și pot prezenta aceste date într-o manieră structurată.

Iată subsarcinile comune ale IE:

• Selectarea caracteristicilor descrie atributele importante
• Extragerea caracteristicilor granulează în continuare sarcina prin extragerea unui subset din fiecare caracteristică relevantă
• Recunoașterea entităților numite identifică entități, cum ar fi numele oamenilor, locațiile etc. în text

Procesarea limbajului natural

Aceasta este o tehnică avansată care se bazează pe inteligența artificială, lingvistică și știința datelor, printre alte metode. Procesarea limbajului natural (NLP) text mining permite mașinilor să „înțeleagă” limbajul uman.

De exemplu, NLP poate fi util dacă doriți să știți ce simt clienții despre noul produs/serviciu pe care l-ați lansat recent. Veți avea nevoie de un instrument care poate trece prin volume mari de feedback despre produse/servicii publicate pe diferite platforme.

Iată cele mai comune subsarcini de extragere a textului de procesare a limbajului natural:

• Rezumat. Această tehnică vă oferă un rezumat concis al citirilor lungi, fie că este vorba de articole mari sau chiar de cărți.
• Clasificarea textului. Cunoscută și sub denumirea de clasificare a textului, această metodă atribuie etichete datelor nestructurate. De exemplu, poate clasifica documentele text în categorii predefinite sau poate clasifica recenziile clienților pe baza produselor pe care le menționează.
• Analiza sentimentelor. Mai simplu, analiza sentimentelor și text mining pot identifica sentimentele pozitive, neutre și negative în text. Vă permite să urmăriți atitudinile oamenilor față de marca dvs. de-a lungul timpului, ca în exemplul NLP de mai sus. Puteți găsi mai multe informații despre analiza sentimentelor bazată pe inteligență artificială pe blogul nostru.

Aplicații de extragere a textului în lumea afacerilor

Încorporând soluții de text mining în stiva tehnologică a companiei dvs., puteți debloca următoarele.

Anticiparea nevoilor clienților și oferirea de asistență mai bună

Puteți utiliza tehnici de extragere a textului pentru a analiza feedback-ul clienților din rețelele sociale, sondaje și alte surse, pentru a înțelege ce le place oamenilor despre produsul sau serviciul dvs. și pentru a căuta sfaturi care vă pot ajuta să vă aliniați oferta cu așteptările clienților.

De asemenea, puteți crește eficiența operațiunilor dvs. de asistență pentru clienți analizând biletele de asistență, chat-urile și chiar transcripțiile lungi ale apelurilor de asistență. Acest lucru permite echipei dvs. să clasifice problemele restante și să identifice problemele urgente pentru a oferi un serviciu mai bun pentru clienți.

McKinsey raportează că aplicarea analizei avansate de text poate reduce timpul de gestionare a apelurilor cu 40%, în timp ce crește ratele de conversie cu aproximativ 50%.

Exemplu de extragere a textului în realitate:

Producătorul de tehnologie purtabilă FitBit a vrut să înțeleagă punctele dureroase ale clienților săi și a implementat instrumente de extragere a textului pentru a analiza 33.000 de tweet-uri publicate pe o perioadă de șase luni. Analiza a scos la iveală mai multe preocupări. De exemplu, a arătat că produsul Fitbit Blaze a avut probleme grave cu sistemul său de operare.

Facilitarea cercetării

Fie că este vorba de domeniul medical, educație sau sectorul juridic, posibilitatea de a „citi” rapid multe articole de cercetare este un avantaj.

De exemplu, în sectorul juridic, analiza text mining poate trece prin cazurile în justiție și prin documentația juridică care îi ajută pe practicieni să identifice precedentele de caz și să compună argumente de impact pentru apariția în instanță.

În domeniul farmaceutic, această tehnologie poate analiza cercetarea biomedicală, investigând relațiile dintre proteine, gene, boli etc. În timpul asistenței medicale, poate căuta prin EHR-urile pacienților și poate răspunde la întrebările medicilor.

Exemplu de extragere a textului în realitate:

O echipă de cercetători din Marea Britanie și Danemarca a aplicat text mining la rezumatele publicațiilor PubMed pentru a le grupa și a identifica noi candidați la medicamente pentru diabetul de tip 2. Echipa a raportat că acest experiment i-a ajutat să elaboreze o listă de potențiale ținte. Și există un studiu similar care implementează algoritmi de extragere a textului pentru a extrage candidați la medicamente pentru tratamentul cancerului.

Colectarea informațiilor de piață și analiza concurenței

Metodele de extragere a textului vă permit să comparați performanța companiei/produsului dvs. față de concurență. Întrucât oamenii compară adesea produse similare de la diferiți producători, puteți analiza aceste recenzii pentru a afla unde ați depășit concurența și unde produsul dvs. a rămas fără probleme.

O altă modalitate de a analiza concurența este utilizarea tehnicilor de extragere a textului pentru a „citi” rapoarte din industrie, articole de cercetare de piață și comunicate de presă, care vă vor ajuta să fiți la curent cu ceea ce fac concurenții.

Exemplu de extragere a textului în realitate:

O echipă de cercetare din China a dezvoltat o metodă de extragere a textului care permite companiilor să analizeze datele textuale produse de concurență pentru a identifica diferite evenimente de afaceri. Modelul poate extrage și clasifica evenimente, producând secvența de activitate a fiecărui concurent. Acest lucru ajută la măsurarea comportamentului fiecărei firme pe piață și la detectarea oricăror relații formate.

Asistență în managementul conformității și diminuarea riscurilor

Instrumentele de extragere a textului pot scana continuu documente de reglementare și de conformitate pentru a vă ajuta să vă mențineți operațiunile în limitele constrângerilor peisajului dumneavoastră juridic.

O altă utilizare interesantă a text mining este revizuirea contractelor pentru conformitatea cu standardele legale și identificarea riscurilor contractuale.

Exemplu de extragere a textului în realitate:

Există mai multe inițiative de cercetare pentru a detecta riscurile și încălcările conformității folosind tehnici de extragere a textului. O echipă de cercetare l-a folosit pentru a ajuta la calcularea indicelui de risc de fraudă al unui manager în sectorul financiar. Și într-un alt exemplu, oamenii de știință au colaborat cu Inspectoratul de îngrijire a tinerilor pentru a identifica furnizorii de asistență medicală care prezintă riscuri pentru siguranța pacienților lor. Echipa a folosit diferite metode de extragere a textului pentru a analiza peste 22.000 de plângeri ale pacienților și pentru a detecta cazurile de încălcări grave.

Sprijinirea inovației în produse și servicii

Exploatarea textului poate oferi idei interesante și uneori surprinzătoare despre cum să vă îmbunătățiți produsele existente sau despre noi căi pe care compania dumneavoastră le poate explora. Pe lângă analiza menționată mai sus a tichetelor de asistență pentru clienți, care vă poate ajuta să identificați nevoile nesatisfăcute, puteți utiliza și algoritmi de extragere a textului pentru a scana datele interne ale companiei, cum ar fi notele întâlnirilor și rezumatele de brainstorming, pentru a obține idei pentru produse noi.

O altă modalitate este analiza lucrărilor de cercetare și a brevetelor care caută oportunități de integrare a tehnologiei de ultimă oră în produsele și serviciile dvs.

Exemplu de extragere a textului în realitate:

Înainte de a lansa un nou produs de difuzoare, Amazon și-a propus să determine cele mai valoroase caracteristici ale difuzoarelor concurenților în intervalul de preț de 150 USD. Oamenii de știință de date ai companiei au implementat text mining pentru a analiza recenziile clienților despre produsele țintă. Ei au identificat caracteristici care au fost puternic corelate cu evaluările ridicate și scăzute ale vorbitorilor. Acest lucru nu numai că a ajutat Amazon să construiască un produs de succes, dar a influențat și strategia de lansare a produsului.

Provocări și limitări asociate text mining

Chiar dacă text mining este un instrument puternic, există provocări etice și limitări tehnice de care companiile trebuie să fie conștiente înainte de a continua implementarea:

• Calitatea și varietatea surselor de date. Estimări recente arată că se generează zilnic 328,77 milioane terabytes de date. Aceasta include zgomot și informații irelevante. Și nici măcar datele relevante nu sunt standardizate, ceea ce face dificilă crearea unor reguli consistente pentru procesarea textului.
• Probleme de limbă și semantică. Limbajul uman este vag și complex. Include sarcasmul, polisemia, argoul și dialectele. De asemenea, adăugați greșeli de ortografie la acest amestec. Toate acestea fac dificil pentru modele să lucreze cu texte. Companiile vor trebui să compună un set de date reprezentativ pentru a antrena algoritmi de extragere a textului pentru a face față tuturor acelor factori.
• Este nevoie de un set de date mare și divers pentru a antrena modele de text mining. Și dacă aceste date conțin părtinire, algoritmii vor produce un rezultat discriminatoriu. Căutați un furnizor de încredere pentru dezvoltarea învățării automate, care vă poate ajuta să vă antrenați și să vă personalizați modelele. De asemenea, puteți lua în considerare colectarea automată a datelor pentru a construi setul de antrenament și pentru a colecta date în mod regulat în viitor.
• Constrângeri tehnice și de resurse. Unii algoritmi, cum ar fi analiza textului NLP, necesită o putere de calcul semnificativă, ceea ce îi face costisitor de rulat. Volumul mare de date poate fi o provocare de gestionat la sediu. Puteți utiliza cloud-ul pentru stocarea și procesarea datelor, ceea ce vă va permite, de asemenea, să creșteți și să reduceți fără durere.

Alte provocări tehnice includ adnotarea datelor de antrenament, integrarea cu sistemele existente și auditarea și întreținerea algoritmilor.

• Preocupări etice și de confidențialitate. Exploatarea textului poate implica analizarea informațiilor personale, sensibile, cum ar fi dosarele de sănătate. Dacă acesta este cazul, companiile trebuie să găsească o modalitate de a obține consimțământul în timp util. Etica influențează și modul în care utilizați rezultatele. Dacă o firmă a obținut informații de la modele părtinitoare și le-ar implementa într-un mod dăunător, acest lucru ar avea implicații etice.

Viitorul text Mining

Algoritmii de extragere a textului devin din ce în ce mai inteligenți și mai complicati. Ele vă pot oferi deja acces la cele mai recente informații despre piață și vă pot ajuta să inovezi în producția și operațiunile interne.

Odată cu progresele în domeniul inteligenței artificiale și al analizei, puteți combina text mining cu alte tehnologii inovatoare, cum ar fi AI generativă. Imaginează-ți cât de puternică poate fi această combinație. Gen AI poate genera conținut pe baza informațiilor furnizate de instrumentele de text mining.

Să luăm ca exemplu un bot de asistență pentru clienți. Tehnicile de extragere a textului pot extrage informații relevante din interogările clienților și le pot completa cu puncte cheie din întrebări frecvente și recenzii recente de la acest client. Gen AI preia aceste informații și produce răspunsuri personalizate care abordează punctele dureroase ale clientului, în loc să ofere câteva afirmații generale care ar frustra și mai mult persoana.

Așadar, dacă utilizați deja text mining sau doar vă gândiți să implementați această tehnologie, poate că merită să vă gândiți deja să o integrați cu Gen AI sau să găsiți un furnizor de servicii de analiză a datelor de renume pentru a vă consolida capacitățile analitice și a lucra cu date în timp real.

Doriți să construiți o soluție de text mining? Luați legătura și vă vom ajuta să personalizați și să reeducați un model existent sau să construiți unul nou și vă vom configura cu colectarea automată a datelor.

Acest articol a fost publicat inițial pe site-ul web itrex .