Что такое анализ текста и как он позволяет предприятиям получать выгоду от неструктурированных данных?

Неструктурированные данные составляют 80–90% всех новых данных, генерируемых предприятиями, и интеллектуальный анализ текста — это метод, который поможет вам их использовать.

Многие компании уже могут управлять своими структурированными данными, но как насчет информации, спрятанной в тексте свободного формата? Неструктурированные данные — это данные, которые не помещаются в базу данных или электронную таблицу, что делает невозможным их обработку традиционными аналитическими инструментами. Именно тогда компании обращаются к поставщикам решений НЛП и другим поставщикам передовых технологий, чтобы воспользоваться этой возможностью.

Итак, что же такое интеллектуальный анализ текста? И как вы можете развернуть его в настройках вашего бизнеса?

Определение интеллектуального анализа текста и преимущества для бизнеса

Что такое анализ текста?

Анализ текста — это процесс извлечения ценной информации из больших объемов неструктурированных текстовых данных. Это эквивалентно обучению компьютера читать и анализировать тексты, как и люди, но гораздо быстрее и в большем масштабе.

Анализ текста позволяет вам использовать широкий спектр неструктурированных данных, включая публикации в социальных сетях, страницы обзоров продуктов, отчеты об исследованиях, электронные письма и другие тексты, без необходимости вручную просматривать исходные тексты. В результате вы будете знать о любых возникающих проблемах до их эскалации и распознаете предстоящие тенденции раньше своих конкурентов.

Анализ текста, анализ текста и анализ текста

Многие профессионалы используют термины «интеллектуальный анализ текста» и «текстовый анализ» как синонимы, и во многих случаях это правильно. Однако между этими двумя понятиями существуют тонкие различия.

Основная проблема заключается в том, что интеллектуальный анализ текста фокусируется на автоматическом обнаружении закономерностей и извлечении знаний, в то время как анализ текста использует более широкий спектр методов для интерпретации и изучения текстовых данных. Он занимается распознаванием языка, обобщением, категоризацией и т. д. Можно с уверенностью сказать, что анализ текста — это подтип анализа текста, который фокусируется на автоматическом обнаружении шаблонов.

Текстовая аналитика использует как методы интеллектуального анализа текста, так и аналитические методы для обработки текстовых данных. Анализ текста носит скорее качественный характер, в то время как анализ текста фокусируется на создании графиков и других визуализаций данных, что делает его скорее количественным инструментом.

Сферы применения всех трех концепций пересекаются, и они часто используют одни и те же методы для достижения немного разных целей, стирая различия между ними.

Чтобы лучше понять концепции, несмотря на их дублирование, давайте посмотрим, что может сделать каждый из трех методов в контексте анализа отзывов клиентов.

• Анализ текста позволяет извлекать закономерности из большого набора данных, состоящего из тысяч неструктурированных отзывов клиентов. Он может использовать машинное обучение (ML) для выявления часто упоминаемых проблем и общих тем этих обзоров.
• Текстовая аналитика также позволяет анализировать большие объемы отзывов. Он может использовать инструменты машинного обучения и анализа настроений для создания структурированного отчета о преобладающих настроениях и любых потенциальных рисках, с которыми вашему бизнесу необходимо справиться.
• Текстовый анализ позволяет выполнить углубленное изучение нескольких выбранных отзывов клиентов. Он может подробно проанализировать каждый отзыв, чтобы понять любые проблемы и предложения. Этот метод может предоставить подробный отчет об опыте клиента.

Преимущества интеллектуального анализа текста

• Повышает ваши навыки принятия решений. Алгоритмы интеллектуального анализа текста преобразуют тексты в полезную информацию, которая может помочь руководителям решать насущные бизнес-проблемы.
• Дает вам конкурентную информацию. Вы можете анализировать тенденции рынка, новости и деятельность ваших конкурентов, а также видеть, что клиенты думают об их продуктах и ​​маркетинговых кампаниях. Это позволяет вам оценить динамику рынка, выявить возможности на ранней стадии и извлечь из них выгоду раньше, чем ваши конкуренты.
• Выявляет риски и помогает вам ими управлять. Вы можете использовать эти методы для поиска аномалий, колебаний спроса и других проблем, которые могут угрожать вашему бизнесу. Анализ текста также позволяет обнаружить ранние признаки мошенничества, кибератак и нарушений нормативных требований.
• Быстро анализирует неуправляемо большие тексты. Чтобы дать вам представление о скорости интеллектуального анализа текста, отметим, что он может за считанные минуты просмотреть книгу объемом 400 страниц и выполнить такую ​​задачу, как простое распознавание образов, — при условии, что алгоритм оптимизирован и выделено достаточно вычислительных ресурсов. Сложный лингвистический анализ может занять несколько часов, что все равно намного быстрее человеческого темпа.

Как работает анализ текста

Анализ текста основан на различных методах извлечения информации из текстов свободной формы и представления результатов в структурированном формате.

Машинное обучение является базовой технологией для многих из этих методов, поскольку оно может автоматически изучать шаблоны для извлечения, классификации и кластеризации текста. Помимо машинного обучения, анализ текста может использовать статистические подходы, методы, основанные на правилах, и лингвистический анализ.

Методы интеллектуального анализа текста

Вот несколько примеров методов интеллектуального анализа текста, которые могут быть реализованы на базе машинного обучения.

Поиск информации

Инструменты интеллектуального анализа текста получают запрос и ищут конкретную информацию в куче текста и извлекают нужный фрагмент данных. Например, методы поиска информации используются в поисковых системах, таких как Google, и в системах каталогизации библиотек.

Вот ключевые подзадачи, которые помогают в поиске информации.

• Токенизация разбивает длинные тексты на отдельные единицы — то есть токены — которые могут быть отдельными словами, предложениями или фразами.
• Стемминг приводит слово к его корневой форме, удаляя суффиксы и префиксы.

Извлечение информации

Извлечение информации (IE) – это извлечение структурированной информации из текста произвольной формы. Эти методы позволяют извлекать интересующие объекты, их отношения и атрибуты и организовывать их в удобном для доступа формате.

Одним из применений IE является извлечение рыночных тенденций из новостных статей. Модели могут сканировать раздел новостей и извлекать имена конкурентов, финансовую информацию, упоминания продуктов и т. д. и представлять эти данные в структурированном виде.

Вот общие подзадачи IE:

• Выбор функций отображает важные атрибуты
• Извлечение признаков дополнительно детализирует задачу, извлекая подмножество каждого соответствующего признака.
• Распознавание именованных объектов идентифицирует объекты, такие как имена людей, местоположения и т. д. в тексте.

Обработка естественного языка

Это передовая методика, основанная, среди прочего, на искусственном интеллекте, лингвистике и науке о данных. Анализ текста с помощью технологии обработки естественного языка (NLP) позволяет машинам «понимать» человеческий язык.

Например, НЛП может пригодиться, если вы хотите узнать, как клиенты относятся к новому продукту/услуге, которую вы недавно выпустили. Вам понадобится инструмент, который сможет обрабатывать большие объемы отзывов о продуктах/услугах, опубликованных на разных платформах.

Вот наиболее распространенные подзадачи интеллектуального анализа текста при обработке естественного языка:

• Подведение итогов. Этот метод дает вам краткое изложение прочитанного, будь то большие статьи или даже книги.
• Категоризация текста. Этот метод, также известный как классификация текста, присваивает метки неструктурированным данным. Например, он может классифицировать текстовые документы по заранее определенным категориям или классифицировать отзывы клиентов на основе упоминаемых ими продуктов.
• Анализ настроений. Проще говоря, анализ настроений и анализ текста могут выявить положительные, нейтральные и отрицательные настроения в тексте. Это позволяет вам отслеживать отношение людей к вашему бренду с течением времени, как в примере с НЛП выше. Более подробную информацию об анализе настроений с помощью искусственного интеллекта можно найти в нашем блоге.

Приложения для интеллектуального анализа текста в деловом мире

Включив решения для интеллектуального анализа текста в технологический стек вашей компании, вы сможете открыть следующее.

Предвидение потребностей клиентов и предложение лучшей поддержки

Вы можете использовать методы анализа текста, чтобы анализировать отзывы клиентов из социальных сетей, опросов и других источников, понимать, что людям нравится в вашем продукте или услуге, и искать советы, которые помогут вам привести ваше предложение в соответствие с ожиданиями клиентов.

Вы также можете повысить эффективность операций поддержки клиентов, анализируя заявки в службу поддержки, чаты и даже длинные расшифровки обращений в службу поддержки. Это позволяет вашей команде классифицировать нерешенные проблемы и определять неотложные вопросы, чтобы обеспечить лучшее обслуживание клиентов.

McKinsey сообщает, что применение расширенной текстовой аналитики может сократить время обработки звонков на 40%, одновременно увеличивая коэффициент конверсии примерно на 50%.

Реальный пример интеллектуального анализа текста:

Производитель носимых устройств FitBit хотел понять болевые точки своих клиентов и применил инструменты анализа текста для анализа 33 000 твитов, опубликованных за шесть месяцев. Анализ выявил несколько проблем. Например, выяснилось, что у продукта Fitbit Blaze были серьезные проблемы с операционной системой.

Содействие исследованиям

Будь то медицина, образование или юридический сектор, возможность быстро «прочитать» множество научных статей является преимуществом.

Например, в юридическом секторе анализ текста может проводиться через судебные дела и юридическую документацию, помогая практикующим специалистам выявлять прецеденты дел и составлять эффективные аргументы для выступлений в суде.

В фармацевтике эта технология может анализировать биомедицинские исследования, исследовать связи между белками, генами, заболеваниями и т. д. В здравоохранении она может просматривать электронные медицинские записи пациентов и отвечать на запросы врачей.

Реальный пример интеллектуального анализа текста:

Команда исследователей из Великобритании и Дании применила анализ текста к аннотациям публикаций PubMed, чтобы сгруппировать их и выявить новые кандидаты на лекарства от диабета 2 типа. Команда сообщила, что этот эксперимент помог им составить список потенциальных целей. Есть аналогичное исследование, в котором используются алгоритмы интеллектуального анализа текста для извлечения потенциальных лекарств для лечения рака.

Сбор информации о рынке и анализ конкуренции

Методы интеллектуального анализа текста позволяют сравнить производительность вашей компании/продукта с конкурентами. Поскольку люди часто сравнивают аналогичные продукты от разных производителей, вы можете проанализировать эти обзоры, чтобы выяснить, в чем вы превзошли конкурентов, а где ваш продукт уступил.

Еще один способ анализа конкуренции — использование методов интеллектуального анализа текста для «чтения» отраслевых отчетов, статей об исследованиях рынка и пресс-релизов, что поможет вам быть в курсе того, что задумали конкуренты.

Реальный пример интеллектуального анализа текста:

Исследовательская группа из Китая разработала метод интеллектуального анализа текста, который позволяет компаниям анализировать текстовые данные, предоставляемые конкурентами, чтобы выявлять различные бизнес-события. Модель может извлекать и классифицировать события, создавая последовательность действий каждого участника. Это помогает оценить поведение каждой фирмы на рынке и выявить любые сформировавшиеся отношения.

Помощь в управлении соблюдением требований и снижении рисков

Инструменты интеллектуального анализа текста могут непрерывно сканировать нормативные документы и документы, соответствующие требованиям, чтобы помочь вам поддерживать свою деятельность в рамках ограничений вашей правовой среды.

Еще одно интересное применение интеллектуального анализа текста — проверка контрактов на соответствие правовым стандартам и выявление договорных рисков.

Реальный пример интеллектуального анализа текста:

Существует несколько исследовательских инициатив по выявлению рисков и нарушений нормативных требований с использованием методов интеллектуального анализа текста. Одна исследовательская группа применила его для расчета индекса риска мошенничества менеджеров в финансовом секторе. Другой пример: ученые сотрудничали с Инспекцией по делам молодежи, чтобы выявить поставщиков медицинских услуг, которые представляют угрозу безопасности своих пациентов. Команда использовала различные методы анализа текста, чтобы проанализировать более 22 000 жалоб пациентов и выявить серьезные случаи нарушений.

Поддержка инноваций в продуктах и ​​услугах

Анализ текста может дать интересные, а иногда и неожиданные идеи о том, как улучшить существующие продукты или какие новые возможности может изучить ваша компания. В дополнение к вышеупомянутому анализу заявок в службу поддержки, который может помочь вам выявить неудовлетворенные потребности, вы также можете использовать алгоритмы интеллектуального анализа текста для сканирования внутренних данных компании, таких как заметки совещаний и итоги мозгового штурма, чтобы получить идеи для новых продуктов.

Еще один способ — анализ исследовательских работ и патентов в поисках возможностей для интеграции передовых технологий в ваши продукты и услуги.

Реальный пример интеллектуального анализа текста:

Прежде чем выпустить новую акустику, Amazon стремилась определить наиболее ценные характеристики колонок конкурентов в ценовом диапазоне 150 долларов. Специалисты по данным компании применили интеллектуальный анализ текста для анализа отзывов клиентов о целевых продуктах. Они определили особенности, которые тесно коррелировали с высокими и низкими рейтингами говорящих. Это не только помогло Amazon создать успешный продукт, но и повлияло на стратегию запуска продукта.

Проблемы и ограничения, связанные с интеллектуальным анализом текста

Несмотря на то, что интеллектуальный анализ текста является мощным инструментом, существуют этические проблемы и технические ограничения, о которых предприятиям необходимо знать, прежде чем приступить к внедрению:

• Качество и разнообразие источников данных. Последние оценки показывают, что ежедневно генерируется 328,77 миллиона терабайт данных. Сюда входит шум и нерелевантная информация. И даже соответствующие данные не стандартизированы, что затрудняет создание единых правил обработки текста.
• Языковые и семантические проблемы. Человеческий язык расплывчат и сложен. Он включает в себя сарказм, многозначность, сленг и диалекты. Также добавьте к этому миксу орфографические ошибки. Все это затрудняет работу моделей с текстами. Компаниям придется составить репрезентативный набор данных для обучения алгоритмов интеллектуального анализа текста, чтобы они справлялись со всеми этими факторами.
• Для обучения моделей интеллектуального анализа текста требуется большой и разнообразный набор данных. И если эти данные содержат предвзятость, алгоритмы выдадут дискриминационный результат. Найдите надежного поставщика услуг по разработке машинного обучения, который поможет вам обучить и настроить ваши модели. Вы также можете рассмотреть возможность автоматического сбора данных для создания обучающего набора и регулярного сбора данных в будущем.
• Технические и ресурсные ограничения. Некоторые алгоритмы, такие как текстовый анализ НЛП, требуют значительных вычислительных мощностей, что делает их эксплуатацию дорогостоящей. Большие объемы данных могут представлять собой проблему для обработки локально. Вы можете использовать облако для хранения и обработки данных, что также позволит вам безболезненно масштабировать их вверх и вниз.

Другие технические проблемы включают аннотирование данных обучения, интеграцию с существующими системами, а также аудит и обслуживание алгоритмов.

• Проблемы этики и конфиденциальности. Анализ текста может включать в себя анализ личной, конфиденциальной информации, такой как медицинские записи. Если это так, компаниям необходимо найти способ получить своевременное согласие. Этика также влияет на то, как вы используете результаты. Если фирма получит информацию из предвзятых моделей и применит ее во вред, это будет иметь этические последствия.

Будущее текстового анализа

Алгоритмы интеллектуального анализа текста становятся умнее и сложнее. Они уже могут предоставить вам доступ к новейшей рыночной информации и помочь вам внедрить инновации в ваше производство и внутренние операции.

Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и аналитики вы можете комбинировать интеллектуальный анализ текста с другими инновационными технологиями, такими как генеративный искусственный интеллект. Только представьте, насколько мощной может быть эта комбинация. Поколение ИИ может генерировать контент на основе данных, полученных с помощью инструментов анализа текста.

В качестве примера возьмем бота службы поддержки клиентов. Методы интеллектуального анализа текста могут извлекать соответствующую информацию из запросов клиентов и дополнять ее ключевыми моментами из часто задаваемых вопросов и недавними отзывами этого клиента. Ген ИИ берет эту информацию и выдает персонализированные ответы, направленные на решение болевых точек клиента, вместо того, чтобы предлагать какие-то общие утверждения, которые еще больше расстраивают человека.

Итак, если вы уже используете анализ текста или только рассматриваете возможность внедрения этой технологии, возможно, стоит уже подумать об ее интеграции с Gen AI или найти авторитетного поставщика услуг по анализу данных, чтобы расширить ваши аналитические возможности и работать с данными в реальном времени.

Хотите создать решение для интеллектуального анализа текста? Свяжитесь с нами, и мы поможем вам настроить и переобучить существующую модель или построить новую, а также настроим вам автоматизированный сбор данных.

Эта статья изначально была опубликована на сайте itrex .