การทำเหมืองข้อความคืออะไร และช่วยให้ธุรกิจได้รับประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้อย่างไร

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคิดเป็น 80% — 90% ของข้อมูลใหม่ทั้งหมดที่สร้างโดยองค์กรต่างๆ และการขุดข้อความเป็นเทคนิคที่จะช่วยให้คุณนำไปใช้ได้

ธุรกิจจำนวนมากสามารถจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างของตนได้แล้ว แต่ข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อความรูปแบบอิสระล่ะ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือข้อมูลที่ไม่พอดีกับฐานข้อมูลหรือสเปรดชีต ทำให้เครื่องมือวิเคราะห์แบบเดิมไม่สามารถประมวลผลได้ นี่คือเวลาที่บริษัทต่างๆ หันไปหาผู้ให้บริการโซลูชัน NLP และผู้จำหน่ายเทคโนโลยีขั้นสูงอื่นๆ เพื่อใช้ประโยชน์จากโอกาสนี้

ดังนั้นการขุดข้อความคืออะไร? และคุณจะปรับใช้ภายในการตั้งค่าธุรกิจของคุณได้อย่างไร?

คำจำกัดความการขุดข้อความและประโยชน์ทางธุรกิจ

การขุดข้อความคืออะไร?

การทำเหมืองข้อความเป็นกระบวนการดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลต้นฉบับที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก ซึ่งเทียบเท่ากับการสอนคอมพิวเตอร์ให้อ่านและวิเคราะห์ข้อความเช่นเดียวกับมนุษย์ แต่เร็วกว่ามากและในขนาดที่ใหญ่กว่า

การขุดข้อความช่วยให้คุณเข้าถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้หลากหลาย รวมถึงโพสต์บนโซเชียลมีเดีย หน้ารีวิวผลิตภัณฑ์ รายงานการวิจัย อีเมล และข้อความอื่น ๆ โดยไม่จำเป็นต้องตรวจสอบข้อความต้นฉบับด้วยตนเอง ด้วยเหตุนี้ คุณจะตระหนักถึงข้อกังวลที่เกิดขึ้นก่อนที่จะมีการยกระดับ และจะรับรู้ถึงแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นก่อนการแข่งขันของคุณ

การขุดข้อความกับการวิเคราะห์ข้อความกับการวิเคราะห์ข้อความ

ผู้เชี่ยวชาญจำนวนมากใช้คำว่า text mining และ text analysis สลับกันได้ และสิ่งนี้ถูกต้องในหลายกรณี อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างเล็กน้อยระหว่างแนวคิดทั้งสองนี้

ประเด็นหลักคือการขุดข้อความมุ่งเน้นไปที่การค้นพบรูปแบบอัตโนมัติและการดึงความรู้ ในขณะที่การวิเคราะห์ข้อความใช้เทคนิคที่หลากหลายในการตีความและตรวจสอบข้อมูลที่เป็นข้อความ มันเกี่ยวข้องกับการจดจำภาษา การสรุป การจัดหมวดหมู่ ฯลฯ สามารถพูดได้อย่างปลอดภัยว่าการขุดข้อความเป็นประเภทย่อยของการวิเคราะห์ข้อความ ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การค้นพบรูปแบบอัตโนมัติ

การวิเคราะห์ข้อความใช้ทั้งเทคนิคการขุดข้อความและการวิเคราะห์เพื่อประมวลผลข้อมูลที่เป็นข้อความ การทำเหมืองข้อความมีลักษณะเชิงคุณภาพมากกว่า ในขณะที่การวิเคราะห์ข้อความมุ่งเน้นไปที่การสร้างกราฟและการแสดงภาพข้อมูลอื่นๆ ทำให้เป็นเครื่องมือเชิงปริมาณมากขึ้น

ขอบเขตของแนวคิดทั้งสามนั้นทับซ้อนกัน และมักจะอาศัยเทคนิคเดียวกันเพื่อบรรลุเป้าหมายที่แตกต่างกันเล็กน้อย ซึ่งทำให้ความแตกต่างระหว่างแนวคิดทั้งสามนั้นไม่ชัดเจน

เพื่อให้เข้าใจแนวคิดได้ดีขึ้นแม้ว่าจะมีการทับซ้อนกันก็ตาม เรามาดูกันว่าเทคนิคทั้งสามนี้สามารถทำอะไรได้บ้างในบริบทของการวิเคราะห์คำติชมของลูกค้า

• การทำเหมืองข้อความสามารถแยกรูปแบบจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีบทวิจารณ์ของลูกค้าที่ไม่มีโครงสร้างนับพันรายการ สามารถปรับใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เพื่อระบุข้อกังวลที่กล่าวถึงบ่อยและประเด็นทั่วไปของบทวิจารณ์เหล่านี้
• การวิเคราะห์ข้อความยังสามารถวิเคราะห์บทวิจารณ์จำนวนมากได้อีกด้วย สามารถปรับใช้ ML และเครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อสร้างรายงานที่มีโครงสร้างเกี่ยวกับความรู้สึกที่มีอยู่และความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นที่ธุรกิจของคุณจำเป็นต้องจัดการ
• การวิเคราะห์ข้อความสามารถทำการศึกษาเชิงลึกเกี่ยวกับบทวิจารณ์ของลูกค้าที่เลือกได้หลายรายการ สามารถวิเคราะห์บทวิจารณ์แต่ละรายการโดยละเอียดเพื่อทำความเข้าใจข้อกังวลและข้อเสนอแนะต่างๆ เทคนิคนี้สามารถรายงานประสบการณ์ของลูกค้าโดยละเอียดได้

ประโยชน์ของการขุดข้อความ

• ช่วยเพิ่มทักษะการตัดสินใจของคุณ อัลกอริธึมการขุดข้อความแปลงข้อความให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง ซึ่งสามารถช่วยผู้บริหารแก้ปัญหาเร่งด่วนทางธุรกิจได้
• ช่วยให้คุณมีสติปัญญาในการแข่งขัน คุณสามารถวิเคราะห์แนวโน้มของตลาด ข่าวสารและกิจกรรมของคู่แข่ง และดูว่าลูกค้าคิดอย่างไรกับผลิตภัณฑ์และแคมเปญการตลาดของพวกเขา สิ่งนี้ช่วยให้คุณสามารถวัดการเปลี่ยนแปลงของตลาด มองเห็นโอกาสตั้งแต่เนิ่นๆ และใช้ประโยชน์จากโอกาสเหล่านั้นก่อนการแข่งขันของคุณ
• มองเห็นความเสี่ยงและช่วยคุณจัดการมัน คุณสามารถใช้เทคนิคเหล่านี้เพื่อค้นหาความผิดปกติ ความผันผวนของความต้องการ และปัญหาอื่นๆ ที่อาจคุกคามธุรกิจของคุณ การขุดข้อความยังสามารถตรวจจับสัญญาณเริ่มต้นของการฉ้อโกง การโจมตีทางไซเบอร์ และการละเมิดการปฏิบัติตามข้อกำหนด
• วิเคราะห์ข้อความขนาดใหญ่ที่ไม่สามารถจัดการได้อย่างรวดเร็ว เพื่อให้คุณทราบถึงความเร็วในการขุดข้อความ มันสามารถอ่านหนังสือ 400 หน้าได้ในเวลาไม่กี่นาทีเพื่อทำงานต่างๆ เช่น การจดจำรูปแบบง่ายๆ โดยมีเงื่อนไขว่าอัลกอริทึมได้รับการปรับให้เหมาะสมและมีการจัดสรรทรัพยากรการคำนวณที่เพียงพอ การวิเคราะห์ทางภาษาที่ซับซ้อนอาจใช้เวลาหลายชั่วโมง ซึ่งยังเร็วกว่าความเร็วของมนุษย์มาก

การทำเหมืองข้อความทำงานอย่างไร

การทำเหมืองข้อความอาศัยเทคนิคต่างๆ เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อความรูปแบบอิสระ และนำเสนอผลการวิจัยในรูปแบบที่มีโครงสร้าง

ML เป็นเทคโนโลยีพื้นฐานสำหรับวิธีการต่างๆ เหล่านี้ เนื่องจากสามารถเรียนรู้รูปแบบสำหรับการแยกข้อความ การจัดหมวดหมู่ และการจัดกลุ่มได้โดยอัตโนมัติ นอกจาก ML แล้ว การทำเหมืองข้อความยังสามารถใช้วิธีการทางสถิติ วิธีการตามกฎ และการวิเคราะห์ทางภาษาได้

เทคนิคการทำเหมืองข้อความ

ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของเทคนิคการทำเหมืองข้อความ ซึ่งสามารถขับเคลื่อนด้วย ML ได้

การสืบค้นข้อมูล

เครื่องมือขุดข้อความจะได้รับข้อความค้นหาและค้นหาข้อมูลเฉพาะในกองข้อความและดึงข้อมูลที่ต้องการ ตัวอย่างเช่น มีการใช้วิธีการดึงข้อมูลในเครื่องมือค้นหา เช่น Google และในระบบรายการห้องสมุด

ต่อไปนี้เป็นงานย่อยที่สำคัญที่ช่วยในการดึงข้อมูล

• Tokenization แบ่งข้อความขนาดยาวออกเป็นแต่ละหน่วย เช่น โทเค็น ซึ่งอาจเป็นคำ ประโยค หรือวลีแต่ละคำก็ได้
• Stemming ย่อคำให้อยู่ในรูปราก โดยลบคำต่อท้ายและคำนำหน้าออก

การสกัดข้อมูล

การดึงข้อมูล (IE) เป็นการดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างจากข้อความรูปแบบอิสระ เทคนิคเหล่านี้สามารถแยกเอนทิตีที่สนใจ ความสัมพันธ์ และคุณลักษณะ และจัดระเบียบให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าถึงได้ง่าย

แอปพลิเคชันหนึ่งของ IE คือการดึงแนวโน้มตลาดออกจากบทความข่าว โมเดลสามารถสแกนส่วนข่าวและดึงชื่อคู่แข่ง ข้อมูลทางการเงิน การกล่าวถึงผลิตภัณฑ์ ฯลฯ และนำเสนอข้อมูลนี้ในลักษณะที่มีโครงสร้าง

ต่อไปนี้เป็นงานย่อยทั่วไปของ IE:

• การเลือกคุณลักษณะแสดงถึงคุณลักษณะที่สำคัญ
• การแยกคุณลักษณะจะทำให้งานละเอียดยิ่งขึ้นโดยแยกชุดย่อยของคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องแต่ละรายการ
• การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อจะระบุเอนทิตี เช่น ชื่อบุคคล สถานที่ ฯลฯ ในข้อความ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

นี่เป็นเทคนิคขั้นสูงที่ต้องอาศัยปัญญาประดิษฐ์ ภาษาศาสตร์ และวิทยาการข้อมูล รวมถึงวิธีการอื่นๆ การทำเหมืองข้อความด้วยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ช่วยให้เครื่องจักรสามารถ "เข้าใจ" ภาษามนุษย์ได้

ตัวอย่างเช่น NLP อาจมีประโยชน์หากคุณต้องการทราบว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์/บริการใหม่ที่คุณเปิดตัวเมื่อเร็วๆ นี้ คุณจะต้องมีเครื่องมือที่สามารถอ่านความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์/บริการจำนวนมากที่เผยแพร่บนแพลตฟอร์มต่างๆ

ต่อไปนี้เป็นงานย่อยการขุดข้อความในการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่พบบ่อยที่สุด:

• การสรุป เทคนิคนี้จะให้ข้อมูลสรุปที่กระชับเกี่ยวกับการอ่านเรื่องยาว ไม่ว่าจะเป็นบทความขนาดใหญ่หรือแม้แต่หนังสือก็ตาม
• การจัดหมวดหมู่ข้อความ มีชื่อเรียกอีกอย่างว่าการจัดประเภทข้อความ วิธีการนี้จะกำหนดป้ายกำกับให้กับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ตัวอย่างเช่น มันสามารถจัดหมวดหมู่เอกสารข้อความเป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หรือจัดประเภทบทวิจารณ์ของลูกค้าตามผลิตภัณฑ์ที่กล่าวถึง
• การวิเคราะห์ความรู้สึก พูดง่ายๆ ก็คือ การวิเคราะห์ความรู้สึกและการขุดข้อความสามารถระบุความรู้สึกเชิงบวก เป็นกลาง และเชิงลบในข้อความได้ ช่วยให้คุณติดตามทัศนคติของผู้คนที่มีต่อแบรนด์ของคุณเมื่อเวลาผ่านไป ดังเช่นในตัวอย่าง NLP ด้านบน คุณสามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความคิดเห็นที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้ในบล็อกของเรา

แอปพลิเคชั่นการขุดข้อความในโลกธุรกิจ

ด้วยการรวมโซลูชันการขุดข้อความเข้ากับกลุ่มเทคโนโลยีของบริษัท คุณสามารถปลดล็อกสิ่งต่อไปนี้ได้

คาดการณ์ความต้องการของลูกค้าและให้การสนับสนุนที่ดียิ่งขึ้น

คุณสามารถใช้เทคนิคการขุดข้อความเพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าจากโซเชียลมีเดีย แบบสำรวจ และแหล่งข้อมูลอื่นๆ ทำความเข้าใจว่าผู้คนชอบอะไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณ และมองหาเคล็ดลับที่สามารถช่วยให้คุณจัดข้อเสนอให้สอดคล้องกับความคาดหวังของลูกค้าได้

คุณยังสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานสนับสนุนลูกค้าของคุณได้โดยการวิเคราะห์ตั๋วสนับสนุน การแชท และแม้กระทั่งการถอดเสียงการโทรสนับสนุนที่มีความยาว ช่วยให้ทีมของคุณสามารถจัดหมวดหมู่ปัญหาที่ค้างอยู่และระบุเรื่องเร่งด่วนเพื่อให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

McKinsey รายงานว่าการใช้การวิเคราะห์ข้อความขั้นสูงสามารถลดเวลาในการจัดการสายได้ 40% ในขณะที่เพิ่มอัตราการแปลงได้ประมาณ 50%

ตัวอย่างการขุดข้อความในชีวิตจริง:

FitBit ผู้ผลิตเทคโนโลยีอุปกรณ์สวมใส่ต้องการทำความเข้าใจปัญหาของลูกค้าและใช้เครื่องมือขุดข้อความเพื่อวิเคราะห์ทวีต 33,000 รายการที่เผยแพร่ในช่วงหกเดือน การวิเคราะห์เผยให้เห็นข้อกังวลหลายประการ ตัวอย่างเช่น แสดงให้เห็นว่าผลิตภัณฑ์ Fitbit Blaze มีปัญหาร้ายแรงกับระบบปฏิบัติการ

อำนวยความสะดวกในการวิจัย

ไม่ว่าจะเป็นด้านการแพทย์ การศึกษา หรือภาคกฎหมาย ความสามารถในการ "อ่าน" บทความวิจัยจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วถือเป็นข้อได้เปรียบ

ตัวอย่างเช่น ในภาคกฎหมาย การวิเคราะห์การขุดข้อความสามารถพิจารณาคดีในศาลและเอกสารทางกฎหมายที่ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานระบุกรณีตัวอย่างและเขียนข้อโต้แย้งที่มีผลกระทบต่อการปรากฏตัวในศาล

ในด้านเภสัชศาสตร์ เทคโนโลยีนี้สามารถวิเคราะห์การวิจัยทางชีวการแพทย์ ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างโปรตีน ยีน โรค ฯลฯ ในขณะที่อยู่ในการดูแลสุขภาพ เทคโนโลยีนี้สามารถตรวจดู EHR ของผู้ป่วย และตอบคำถามของแพทย์ได้

ตัวอย่างการขุดข้อความในชีวิตจริง:

ทีมนักวิจัยจากสหราชอาณาจักรและเดนมาร์กได้ใช้การขุดข้อความกับบทคัดย่อของสิ่งพิมพ์ PubMed เพื่อจัดกลุ่มและระบุตัวยาใหม่ที่เป็นโรคเบาหวานประเภท 2 ทีมงานรายงานว่าการทดลองนี้ช่วยให้พวกเขาได้รายการเป้าหมายที่เป็นไปได้ และมีการศึกษาที่คล้ายกันซึ่งใช้อัลกอริธึมการขุดข้อความเพื่อแยกผู้สมัครยาสำหรับการรักษาโรคมะเร็ง

รวบรวมข้อมูลตลาดและวิเคราะห์การแข่งขัน

วิธีการขุดข้อความทำให้คุณสามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพของบริษัท/ผลิตภัณฑ์ของคุณกับคู่แข่งได้ เนื่องจากผู้คนมักจะเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันจากผู้ผลิตหลายราย คุณสามารถวิเคราะห์บทวิจารณ์เหล่านี้เพื่อดูว่าคุณเหนือกว่าคู่แข่งตรงไหน และผลิตภัณฑ์ของคุณขาดจุดใดบ้าง

อีกวิธีหนึ่งในการวิเคราะห์การแข่งขันคือการปรับใช้เทคนิคการขุดข้อความเพื่อ "อ่าน" รายงานอุตสาหกรรม บทความวิจัยตลาด และข่าวประชาสัมพันธ์ ซึ่งจะช่วยให้คุณทราบถึงสิ่งที่คู่แข่งกำลังทำอยู่

ตัวอย่างการขุดข้อความในชีวิตจริง:

ทีมวิจัยจากประเทศจีนได้พัฒนาวิธีการขุดข้อความที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ วิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นข้อความที่ผลิตโดยคู่แข่งเพื่อระบุเหตุการณ์ทางธุรกิจต่างๆ โมเดลสามารถแยกและจัดประเภทเหตุการณ์ สร้างลำดับกิจกรรมของผู้แข่งขันแต่ละราย ซึ่งจะช่วยวัดพฤติกรรมของแต่ละบริษัทในตลาดและตรวจจับความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้น

ช่วยเหลือในการจัดการการปฏิบัติตามกฎระเบียบและการลดความเสี่ยง

เครื่องมือขุดข้อความสามารถสแกนเอกสารด้านกฎระเบียบและการปฏิบัติตามข้อกำหนดได้อย่างต่อเนื่อง เพื่อช่วยให้คุณรักษาการดำเนินงานของคุณให้อยู่ภายใต้ข้อจำกัดของภูมิทัศน์ทางกฎหมายของคุณ

การใช้การขุดข้อความที่น่าตื่นเต้นอีกอย่างหนึ่งคือการทบทวนสัญญาเพื่อให้สอดคล้องกับมาตรฐานทางกฎหมายและระบุความเสี่ยงตามสัญญา

ตัวอย่างการขุดข้อความในชีวิตจริง:

มีโครงการริเริ่มการวิจัยหลายประการเพื่อตรวจจับความเสี่ยงและการละเมิดการปฏิบัติตามข้อกำหนดโดยใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อความ ทีมวิจัยทีมหนึ่งได้ใช้โปรแกรมนี้เพื่อช่วยในการคำนวณดัชนีความเสี่ยงการฉ้อโกงของผู้จัดการในภาคการเงิน และในอีกตัวอย่างหนึ่ง นักวิทยาศาสตร์ได้ร่วมมือกับ Youth Care Inspectorate เพื่อตรวจหาผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพที่ก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยต่อผู้ป่วย ทีมงานใช้วิธีการขุดข้อความที่แตกต่างกันเพื่อวิเคราะห์ข้อร้องเรียนของผู้ป่วยกว่า 22,000 ราย และตรวจพบกรณีการละเมิดขั้นรุนแรง

สนับสนุนนวัตกรรมสินค้าและบริการ

การขุดข้อความสามารถนำเสนอแนวคิดที่น่าสนใจและบางครั้งก็น่าประหลาดใจเกี่ยวกับวิธีการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ของคุณ หรือช่องทางใหม่ๆ ที่บริษัทของคุณสามารถสำรวจได้ นอกเหนือจากการวิเคราะห์ตั๋วสนับสนุนลูกค้าที่กล่าวมาข้างต้น ซึ่งสามารถช่วยคุณระบุความต้องการที่ยังไม่ได้รับการตอบสนอง คุณยังสามารถใช้อัลกอริธึมการขุดข้อความเพื่อสแกนข้อมูลภายในบริษัท เช่น บันทึกการประชุมและข้อมูลสรุปการระดมความคิด เพื่อรับแนวคิดสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่

อีกวิธีหนึ่งคือการวิเคราะห์งานวิจัยและสิทธิบัตรที่มองหาโอกาสในการบูรณาการเทคโนโลยีล้ำสมัยเข้ากับผลิตภัณฑ์และบริการของคุณ

ตัวอย่างการขุดข้อความในชีวิตจริง:

ก่อนที่จะเปิดตัวผลิตภัณฑ์ลำโพงใหม่ Amazon มีเป้าหมายที่จะกำหนดคุณสมบัติที่มีค่าที่สุดของลำโพงของคู่แข่งในราคา 150 ดอลลาร์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของบริษัทใช้การขุดข้อความเพื่อวิเคราะห์บทวิจารณ์ของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์เป้าหมาย พวกเขาระบุคุณลักษณะที่มีความสัมพันธ์อย่างมากกับการให้คะแนนของผู้พูดสูงและต่ำ สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยให้ Amazon สร้างผลิตภัณฑ์ที่ประสบความสำเร็จ แต่ยังส่งผลต่อกลยุทธ์การเปิดตัวผลิตภัณฑ์อีกด้วย

ความท้าทายและข้อจำกัดที่เกี่ยวข้องกับการทำเหมืองข้อความ

แม้ว่าการขุดข้อความเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ก็มีความท้าทายด้านจริยธรรมและข้อจำกัดทางเทคนิคที่ธุรกิจจำเป็นต้องทราบก่อนดำเนินการใช้งาน:

• คุณภาพและแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ประมาณการล่าสุดแสดงให้เห็นว่ามีการสร้างข้อมูลอย่างล้นหลามถึง 328.77 ล้านเทราไบต์ทุกวัน ซึ่งรวมถึงเสียงรบกวนและข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง และแม้แต่ข้อมูลที่เกี่ยวข้องก็ยังไม่ได้มาตรฐาน ซึ่งทำให้ยากต่อการสร้างกฎที่สอดคล้องกันสำหรับการประมวลผลข้อความ
• ปัญหาด้านภาษาและความหมาย ภาษามนุษย์มีความคลุมเครือและซับซ้อน ซึ่งรวมถึงการเสียดสี การพูดหลายฝ่าย คำสแลง และภาษาถิ่น นอกจากนี้ ให้เพิ่มการสะกดผิดในการมิกซ์นี้ ทั้งหมดนี้ทำให้โมเดลทำงานกับข้อความได้ยาก บริษัทต่างๆ จะต้องสร้างชุดข้อมูลตัวแทนเพื่อฝึกอัลกอริธึมการทำเหมืองข้อความเพื่อรับมือกับปัจจัยเหล่านั้นทั้งหมด
• ต้องใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลายในการฝึกโมเดลการทำเหมืองข้อความ และหากข้อมูลนี้มีอคติ อัลกอริธึมก็จะให้ผลลัพธ์ที่เลือกปฏิบัติ มองหาผู้ให้บริการพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงที่เชื่อถือได้ซึ่งสามารถช่วยคุณฝึกอบรมและปรับแต่งโมเดลของคุณได้ คุณยังสามารถพิจารณาการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติเพื่อสร้างชุดการฝึกอบรมและรวบรวมข้อมูลอย่างสม่ำเสมอในอนาคต
• ข้อจำกัดด้านเทคนิคและทรัพยากร อัลกอริธึมบางอย่าง เช่น การวิเคราะห์ข้อความ NLP ต้องใช้พลังในการคำนวณจำนวนมาก ซึ่งทำให้มีค่าใช้จ่ายสูงในการรัน ข้อมูลปริมาณมากอาจเป็นเรื่องท้าทายในการจัดการภายในองค์กร คุณสามารถใช้ระบบคลาวด์เพื่อจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถขยายขนาดหรือลดขนาดได้อย่างง่ายดาย

ความท้าทายทางเทคนิคอื่นๆ ได้แก่ การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลการฝึกอบรม การผสานรวมกับระบบที่มีอยู่ และการตรวจสอบและบำรุงรักษาอัลกอริทึม

• ข้อกังวลด้านจริยธรรมและความเป็นส่วนตัว การทำเหมืองข้อความอาจเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น บันทึกสุขภาพ หากเป็นกรณีนี้ บริษัทจำเป็นต้องหาวิธีขอความยินยอมอย่างทันท่วงที จริยธรรมยังส่งผลต่อวิธีการใช้ผลลัพธ์ของคุณด้วย หากบริษัทได้รับข้อมูลเชิงลึกจากแบบจำลองที่มีอคติและนำไปใช้ในลักษณะที่เป็นอันตราย สิ่งนี้จะมีผลกระทบทางจริยธรรม

อนาคตของการขุดข้อความ

อัลกอริธึมการขุดข้อความมีความชาญฉลาดและซับซ้อนมากขึ้น พวกเขาสามารถให้คุณเข้าถึงข้อมูลการตลาดล่าสุดได้แล้ว และช่วยคุณสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ ในการผลิตและการดำเนินงานภายในของคุณ

ด้วยความก้าวหน้าในด้านปัญญาประดิษฐ์และการวิเคราะห์ คุณสามารถรวมการขุดข้อความเข้ากับเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมอื่นๆ เช่น generative AI ลองจินตนาการดูว่าชุดค่าผสมนี้จะทรงพลังขนาดไหน Gen AI สามารถสร้างเนื้อหาตามข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากเครื่องมือขุดข้อความ

ลองใช้บอทสนับสนุนลูกค้าเป็นตัวอย่าง เทคนิคการขุดข้อความสามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากคำถามของลูกค้า และเสริมด้วยประเด็นสำคัญจากคำถามที่พบบ่อยและบทวิจารณ์ล่าสุดจากลูกค้ารายนี้ Gen AI ใช้ข้อมูลนี้และสร้างคำตอบเฉพาะบุคคลเพื่อจัดการกับปัญหาของลูกค้า แทนที่จะเสนอข้อความทั่วไปที่จะทำให้บุคคลนั้นหงุดหงิดมากขึ้น

ดังนั้น หากคุณใช้การขุดข้อความอยู่แล้วหรือเพียงพิจารณาที่จะใช้เทคโนโลยีนี้ บางทีก็คุ้มค่าที่จะคิดที่จะรวมเข้ากับ Gen AI หรือค้นหาผู้ให้บริการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีชื่อเสียงเพื่อเสริมความสามารถในการวิเคราะห์ของคุณและทำงานกับข้อมูลแบบเรียลไทม์

กำลังมองหาวิธีสร้างโซลูชันการขุดข้อความอยู่ใช่ไหม? ติดต่อเรา แล้วเราจะช่วยคุณปรับแต่งและฝึกอบรมโมเดลที่มีอยู่หรือสร้างโมเดลใหม่ และเราจะตั้งค่าให้คุณรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติ

บทความนี้เผยแพร่ครั้งแรกบนเว็บไซต์ itrex