Metin Madenciliği Nedir ve İşletmelerin Yapılandırılmamış Verilerden Faydalanmasını Nasıl Sağlar?

Yapılandırılmamış veriler, kuruluşlar tarafından üretilen tüm yeni verilerin %80 ila %90'ını oluşturur ve metin madenciliği, bu verileri kullanmanıza yardımcı olacak tekniktir.

Pek çok işletme yapılandırılmış verilerini zaten yönetebiliyor, peki ya serbest biçimli metinlerde saklanan bilgiler? Yapılandırılmamış veriler, bir veritabanına veya elektronik tabloya tam olarak sığmayan, geleneksel analiz araçlarının işlemesini imkansız hale getiren verilerdir. Bu, şirketlerin bu fırsattan yararlanmak için NLP çözüm sağlayıcılarına ve diğer ileri teknoloji satıcılarına yöneldiği zamandır.

Peki metin madenciliği nedir? Ve bunu iş ayarlarınızda nasıl dağıtabilirsiniz?

Metin Madenciliği Tanımı ve İş Faydaları

Metin Madenciliği Nedir?

Metin madenciliği, büyük miktarda yapılandırılmamış metin verisinden değerli bilgiler çıkarma sürecidir. Bu, bir bilgisayara tıpkı insanlar gibi metinleri okumayı ve analiz etmeyi öğretmeye eşdeğerdir, ancak çok daha hızlı ve daha büyük ölçekte.

Metin madenciliği, orijinal metinleri manuel olarak incelemenize gerek kalmadan sosyal medya gönderileri, ürün inceleme sayfaları, araştırma raporları, e-postalar ve diğer metinler dahil olmak üzere çok çeşitli yapılandırılmamış verilerden yararlanmanıza olanak tanır. Sonuç olarak, ortaya çıkan endişelerin tırmanmadan önce farkına varacak ve yaklaşmakta olan trendleri rakiplerinizden önce fark edeceksiniz.

Metin Madenciliği ve Metin Analizi ve Metin Analizi

Birçok profesyonel, metin madenciliği ve metin analizi terimlerini birbirinin yerine kullanır ve bu çoğu durumda doğrudur. Ancak iki kavram arasında ince farklar bulunmaktadır.

Ana sorun, metin madenciliğinin otomatik örüntü keşfi ve bilgi çıkarmaya odaklanırken, metin analizinin metinsel verileri yorumlamak ve incelemek için daha geniş bir teknik yelpazesi kullanmasıdır. Dil tanıma, özetleme, kategorize etme vb. ile ilgilenir. Metin madenciliğinin, otomatikleştirilmiş kalıp keşfine odaklanan metin analizinin bir alt türü olduğunu söylemek yanlış olmaz.

Metin analitiği, metin verilerini işlemek için hem metin madenciliği hem de analitik tekniklerini kullanır. Metin madenciliği daha çok niteliksel bir yapıya sahipken, metin analitiği grafikler ve diğer veri görselleştirmeleri oluşturmaya odaklanarak onu daha çok niceliksel bir araç haline getiriyor.

Her üç kavramın kapsamı da örtüşüyor ve biraz farklı hedeflere ulaşmak için genellikle aynı tekniklere dayanıyorlar, bu da aralarındaki ayrımı bulanıklaştırıyor.

Çakışmalarına rağmen kavramları daha iyi anlamak için, müşteri geri bildirim analizi bağlamında üç tekniğin her birinin neler yapabileceğini görelim.

• Metin madenciliği, binlerce yapılandırılmamış müşteri incelemesinden oluşan geniş bir veri kümesinden kalıplar çıkarabilir. Sıkça bahsedilen endişeleri ve bu incelemelerin ortak temalarını belirlemek için makine öğrenimini (ML) kullanabilir.
• Metin analitiği aynı zamanda büyük hacimli incelemeleri de analiz edebilir. Geçerli duyarlılık ve işletmenizin ele alması gereken potansiyel riskler hakkında yapılandırılmış bir rapor oluşturmak için makine öğrenimi ve duyarlılık analizi araçlarını kullanabilir.
• Metin analizi, seçilen birkaç müşteri incelemesinin derinlemesine incelenmesini sağlayabilir. Her türlü endişeyi ve öneriyi anlamak için her incelemeyi ayrıntılı olarak analiz edebilir. Bu teknik, ayrıntılı bir müşteri deneyimi hakkında rapor verebilir.

Metin Madenciliği Faydaları

• Karar verme becerilerinizi geliştirir. Metin madenciliği algoritmaları, metinleri yöneticilerin acil iş sorunlarını çözmelerine yardımcı olabilecek eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürür.
• Size rekabetçi zeka verir. Pazar trendlerini, rakiplerinizin haberlerini ve faaliyetlerini analiz edebilir, müşterilerin ürünleri ve pazarlama kampanyaları hakkında ne düşündüğünü görebilirsiniz. Bu, pazar dinamiklerini ölçmenize, fırsatları erken tespit etmenize ve rekabetten önce bunlardan yararlanmanıza olanak tanır.
• Riskleri tespit eder ve bunları yönetmenize yardımcı olur. Anormallikleri, talep dalgalanmalarını ve işletmenizi tehdit edebilecek diğer sorunları araştırmak için bu teknikleri kullanabilirsiniz. Metin madenciliği aynı zamanda dolandırıcılığın, siber saldırıların ve uyumluluk ihlallerinin erken belirtilerini de tespit edebilir.
• Yönetilemeyecek kadar büyük metinleri hızla analiz eder. Size metin madenciliği hızı hakkında bir fikir vermek için, algoritmanın optimize edilmesi ve yeterli hesaplama kaynaklarının tahsis edilmesi koşuluyla, basit örüntü tanıma gibi bir görevi gerçekleştirmek için 400 sayfalık bir kitabı birkaç dakika içinde okuyabilir. Gelişmiş dil analizi saatler sürebilir ve bu süre hâlâ insan hızından çok daha hızlıdır.

Metin Madenciliği Nasıl Çalışır?

Metin madenciliği, serbest biçimli metinlerden içgörüler çıkarmak ve bulguları yapılandırılmış bir formatta sunmak için çeşitli tekniklere dayanır.

ML, metin çıkarma, sınıflandırma ve kümelemeye yönelik kalıpları otomatik olarak öğrenebildiği için bu yöntemlerin birçoğunun temel teknolojisidir. Metin madenciliği, makine öğrenimine ek olarak istatistiksel yaklaşımları, kural tabanlı yöntemleri ve dilsel analizleri de kullanabilir.

Metin Madenciliği Teknikleri

Burada makine öğrenimi destekli olabilecek metin madenciliği tekniklerinin bazı örnekleri verilmiştir.

Bilgi alma

Metin madenciliği araçları bir sorgu alır ve bir metin yığınında belirli bilgileri arar ve istenen veri parçasını alır. Örneğin, bilgi alma yöntemleri Google gibi arama motorlarında ve kütüphane kataloglama sistemlerinde kullanılmaktadır.

Burada bilgi erişimine yardımcı olan temel alt görevler verilmiştir.

• Belirteçleştirme, uzun metinleri tek tek kelimeler, cümleler veya ifadeler olabilen ayrı birimlere (yani belirteçlere) ayırır.
• Kök alma, sonekleri ve önekleri kaldırarak sözcüğü kök biçimine indirir.

Bilgi Çıkarma

Bilgi çıkarma (IE), serbest biçimli metinden yapılandırılmış bilgilerin alınmasıyla ilgilidir. Bu teknikler ilgilenilen varlıkları, bunların ilişkilerini ve niteliklerini çıkarabilir ve bunları erişimi kolay bir formatta düzenleyebilir.

IE'nin bir uygulaması, haber makalelerinden pazar eğilimlerinin çıkarılmasıdır. Modeller, haber bölümünü tarayıp rakiplerin adlarını, finansal bilgilerini, ürün tanıtımlarını vb. çekip bu verileri yapılandırılmış bir şekilde sunabiliyor.

Yaygın IE alt görevleri şunlardır:

• Özellik seçimi önemli özellikleri gösterir
• Özellik çıkarma, ilgili her özelliğin bir alt kümesini çıkararak görevi daha da ayrıntılı hale getirir
• Adlandırılmış varlık tanıma, metindeki kişilerin adları, konumları vb. gibi varlıkları tanımlar

Doğal Dil İşleme

Bu, diğer yöntemlerin yanı sıra yapay zeka, dil bilimi ve veri bilimine dayanan gelişmiş bir tekniktir. Doğal Dil İşleme (NLP) metin madenciliği, makinelerin insan dilini “anlamasını” sağlar.

Örneğin, müşterilerin yakın zamanda piyasaya sürdüğünüz yeni ürün/hizmet hakkında ne hissettiğini bilmek istiyorsanız NLP işinize yarayabilir. Farklı platformlarda yayınlanan büyük hacimli ürün/hizmet geri bildirimlerini inceleyebilecek bir araca ihtiyacınız olacak.

En yaygın doğal dil işleme metin madenciliği alt görevleri şunlardır:

• Özetleme. Bu teknik, ister büyük makaleler, ister kitaplar olsun, uzun okumaların kısa bir özetini sağlar.
• Metin sınıflandırması. Metin sınıflandırma olarak da bilinen bu yöntem, yapılandırılmamış verilere etiket atar. Örneğin, metin belgelerini önceden tanımlanmış kategorilere ayırabilir veya müşteri incelemelerini, bahsettikleri ürünlere göre sınıflandırabilir.
• Duygu analizi. Basitçe söylemek gerekirse duygu analizi ve metin madenciliği, metindeki olumlu, tarafsız ve olumsuz duyguları tespit edebilir. Yukarıdaki NLP örneğinde olduğu gibi insanların zaman içinde markanıza karşı tutumlarını izlemenizi sağlar. Yapay zeka destekli duyarlılık analizi hakkında daha fazla bilgiyi blogumuzda bulabilirsiniz.

İş Dünyasında Metin Madenciliği Uygulamaları

Metin madenciliği çözümlerini şirketinizin teknoloji yığınına dahil ederek aşağıdakilerin kilidini açabilirsiniz.

Müşterilerin İhtiyaçlarını Tahmin Etmek ve Daha İyi Destek Sunmak

Sosyal medyadan, anketlerden ve diğer kaynaklardan gelen müşteri geri bildirimlerini analiz etmek, insanların ürününüz veya hizmetiniz hakkında neleri beğendiğini anlamak ve teklifinizi müşteri beklentileriyle uyumlu hale getirmenize yardımcı olabilecek ipuçları aramak için metin madenciliği tekniklerini kullanabilirsiniz.

Ayrıca destek bildirimlerini, sohbetleri ve hatta destek çağrılarının uzun transkripsiyonlarını analiz ederek müşteri destek operasyonlarınızın verimliliğini artırabilirsiniz. Bu, ekibinizin daha iyi müşteri hizmeti sunmak için olağanüstü sorunları kategorilere ayırmasına ve acil konuları belirlemesine olanak tanır.

McKinsey, gelişmiş metin analitiğinin uygulanmasının, çağrı işleme süresini %40 oranında azaltırken, dönüşüm oranlarını da yaklaşık %50 artırabileceğini bildiriyor.

Gerçek hayattaki metin madenciliği örneği:

Giyilebilir teknoloji üreticisi FitBit, müşterilerinin sıkıntılı noktalarını anlamak istedi ve altı aylık bir süre içinde yayınlanan 33.000 tweet'i analiz etmek için metin madenciliği araçlarını kullandı. Analiz çeşitli endişeleri ortaya çıkardı. Örneğin Fitbit Blaze ürününün işletim sisteminde ciddi sorunlar olduğu ortaya çıktı.

Araştırmayı Kolaylaştırmak

İster tıp alanında, ister eğitim, ister hukuk sektörü olsun, birçok araştırma makalesini hızlı bir şekilde "okuyabilmek" bir avantajdır.

Örneğin, hukuk sektöründe metin madenciliği analizi, davaları ve yasal belgeleri inceleyerek uygulayıcıların dava emsallerini belirlemesine ve mahkeme duruşmaları için etkili argümanlar oluşturmasına yardımcı olabilir.

Eczacılıkta bu teknoloji biyomedikal araştırmaları analiz edebilir, proteinler, genler, hastalıklar vb. arasındaki ilişkileri araştırabilir. Sağlık hizmetlerinde hastaların EHR'lerine bakabilir ve doktorların sorularına yanıt verebilir.

Gerçek hayattaki metin madenciliği örneği:

Birleşik Krallık ve Danimarka'dan bir araştırma ekibi, PubMed yayınlarının özetlerini gruplandırmak ve tip 2 diyabet için yeni ilaç adaylarını belirlemek amacıyla metin madenciliği uyguladı. Ekip, bu deneyin potansiyel hedeflerin bir listesini çıkarmalarına yardımcı olduğunu bildirdi. Kanser tedavisine yönelik ilaç adaylarını çıkarmak için metin madenciliği algoritmalarını kullanan benzer bir çalışma da var.

Piyasa Bilgisinin Toplanması ve Rekabetin Analiz Edilmesi

Metin madenciliği yöntemleri, şirketinizin/ürününüzün performansını rekabete göre karşılaştırmanıza olanak tanır. İnsanlar sıklıkla farklı üreticilerin benzer ürünlerini karşılaştırdığından, rekabette nerede öne çıktığınızı ve ürününüzün nerede yetersiz kaldığını öğrenmek için bu incelemeleri analiz edebilirsiniz.

Rekabeti analiz etmenin bir başka yolu da sektör raporlarını, pazar araştırması makalelerini ve basın bültenlerini "okumak" için metin madenciliği tekniklerini kullanmaktır; bu, rakiplerin neler yaptığı konusunda güncel kalmanıza yardımcı olacaktır.

Gerçek hayattaki metin madenciliği örneği:

Çin'den bir araştırma ekibi, şirketlerin farklı iş olaylarını tespit etmek için rekabet tarafından üretilen metin verilerini analiz etmelerine olanak tanıyan bir metin madenciliği yöntemi geliştirdi. Model, her bir rakibin faaliyet sırasını üreterek olayları çıkarabiliyor ve sınıflandırabiliyor. Bu, her firmanın pazardaki davranışını ölçmeye ve oluşmuş ilişkileri tespit etmeye yardımcı olur.

Uyumluluk Yönetimi ve Risk Azaltımına Yardımcı Olmak

Metin madenciliği araçları, operasyonlarınızı yasal çerçevenizin kısıtlamaları dahilinde tutmanıza yardımcı olmak için düzenleme ve uyumluluk belgelerini sürekli olarak tarayabilir.

Metin madenciliğinin bir başka heyecan verici kullanımı da sözleşmelerin yasal standartlara uygunluğunun gözden geçirilmesi ve sözleşme risklerinin belirlenmesidir.

Gerçek hayattaki metin madenciliği örneği:

Metin madenciliği tekniklerini kullanarak riskleri ve uyumluluk ihlallerini tespit etmeye yönelik çeşitli araştırma girişimleri vardır. Bir araştırma ekibi bunu finans sektöründeki bir yöneticinin dolandırıcılık riski endeksinin hesaplanmasına yardımcı olmak için kullandı. Başka bir örnekte ise bilim insanları, hastaları için güvenlik riski oluşturan sağlık hizmeti sağlayıcılarını tespit etmek amacıyla Gençlik Bakımı Müfettişliği ile işbirliği yaptı. Ekip, 22.000'den fazla hasta şikayetini analiz etmek ve ciddi ihlal vakalarını tespit etmek için farklı metin madenciliği yöntemlerini kullandı.

Ürün ve Hizmet İnovasyonunun Desteklenmesi

Metin madenciliği, mevcut ürünlerinizi nasıl geliştirebileceğinize veya şirketinizin hangi yeni yolları keşfedebileceğine dair ilginç ve bazen şaşırtıcı fikirler sunabilir. Karşılanmayan ihtiyaçları belirlemenize yardımcı olabilecek yukarıda belirtilen müşteri destek bildirimleri analizine ek olarak, yeni ürünler için fikir edinmek amacıyla toplantı notları ve beyin fırtınası özetleri gibi dahili şirket verilerini taramak için metin madenciliği algoritmalarını da kullanabilirsiniz.

Bir başka yol da, en son teknolojiyi ürünlerinize ve hizmetlerinize entegre etme fırsatlarını arayan araştırma makalelerini ve patentleri analiz etmektir.

Gerçek hayattaki metin madenciliği örneği:

Amazon, yeni bir hoparlör ürününü piyasaya sürmeden önce, 150$ fiyat aralığındaki rakiplerinin hoparlörlerinin en değerli özelliklerini belirlemeyi hedefledi. Şirketin veri bilimcileri, hedef ürünlere ilişkin müşteri yorumlarını analiz etmek için metin madenciliği kullandı. Yüksek ve düşük konuşmacı derecelendirmeleriyle güçlü bir şekilde ilişkili olan özellikleri belirlediler. Bu sadece Amazon'un başarılı bir ürün geliştirmesine yardımcı olmakla kalmadı, aynı zamanda ürün lansman stratejisini de etkiledi.

Metin Madenciliği ile İlgili Zorluklar ve Sınırlamalar

Metin madenciliği güçlü bir araç olsa da, işletmelerin uygulamaya geçmeden önce farkında olması gereken etik zorluklar ve teknik sınırlamalar vardır:

• Veri kaynaklarının kalitesi ve çeşitliliği. Son tahminler, her gün 328,77 milyon terabaytlık devasa bir verinin üretildiğini gösteriyor. Buna gürültü ve alakasız bilgiler de dahildir. İlgili veriler bile standartlaştırılmamıştır, bu da metin işleme için tutarlı kurallar oluşturmayı zorlaştırır.
• Dil ve anlam sorunları. İnsan dili belirsiz ve karmaşıktır. Alaycılığı, çok anlamlılığı, argoyu ve lehçeleri içerir. Ayrıca bu karışıma yazım hatalarını da ekleyin. Bütün bunlar modellerin metinlerle çalışmasını zorlaştırıyor. Şirketlerin, tüm bu faktörlerle başa çıkabilecek metin madenciliği algoritmalarını eğitmek için temsili bir veri seti oluşturması gerekecek.
• Metin madenciliği modellerini eğitmek büyük ve çeşitli bir veri kümesi gerektirir. Ve eğer bu veriler önyargı içeriyorsa algoritmalar ayrımcı bir sonuç üretecektir. Modellerinizi eğitmenize ve özelleştirmenize yardımcı olabilecek güvenilir bir makine öğrenimi geliştirme tedarikçisi arayın. Ayrıca eğitim setini oluşturmak ve gelecekte düzenli olarak veri toplamak için otomatik veri toplamayı da düşünebilirsiniz.
• Teknik ve kaynak kısıtlamaları. NLP metin analitiği gibi bazı algoritmalar önemli miktarda hesaplama gücü gerektirir ve bu da bunların çalıştırılmasını pahalı hale getirir. Büyük hacimli verilerin şirket içinde işlenmesi zor olabilir. Bulutu veri depolama ve işleme için kullanabilirsiniz; bu aynı zamanda sorunsuzca ölçeklendirmenize ve küçültmenize de olanak tanır.

Diğer teknik zorluklar arasında eğitim verilerine açıklama eklenmesi, mevcut sistemlerle entegrasyon ve algoritma denetimi ve bakımı yer alır.

• Etik ve gizlilik kaygıları. Metin madenciliği, sağlık kayıtları gibi kişisel, hassas bilgilerin analiz edilmesini içerebilir. Durum böyleyse şirketlerin zamanında onay almanın bir yolunu bulması gerekiyor. Etik aynı zamanda sonuçları nasıl kullandığınızı da etkiler. Eğer bir firma önyargılı modellerden içgörüler edinmişse ve bunları zararlı bir şekilde kullanmışsa, bunun etik sonuçları olacaktır.

Metin Madenciliğinin Geleceği

Metin madenciliği algoritmaları daha akıllı ve daha karmaşık hale geliyor. Halihazırda en güncel pazar bilgilerine erişmenizi sağlayabilir ve üretim ve iç operasyonlarınızda yenilik yapmanıza yardımcı olabilirler.

Yapay zeka ve analitik alanlarındaki gelişmeler sayesinde metin madenciliğini üretken yapay zeka gibi diğer yenilikçi teknolojilerle birleştirebilirsiniz. Bu kombinasyonun ne kadar güçlü olabileceğini hayal edin. Gen AI, metin madenciliği araçlarının sağladığı içgörülere dayanarak içerik üretebilir.

Örnek olarak bir müşteri destek botunu ele alalım. Metin madenciliği teknikleri, müşteri sorgularından ilgili bilgileri çıkarabilir ve bunları SSS'lerdeki önemli noktalarla ve bu müşteriden gelen son incelemelerle tamamlayabilir. Gen AI, bu bilgiyi alır ve kişiyi daha da sinirlendirecek bazı genel ifadeler sunmak yerine, müşterinin sıkıntılı noktalarına yönelik kişiselleştirilmiş yanıtlar üretir.

Dolayısıyla, halihazırda metin madenciliği kullanıyorsanız veya yalnızca bu teknolojiyi uygulamayı düşünüyorsanız, belki de onu Gen AI ile entegre etmeyi veya analitik yeteneklerinizi güçlendirmek ve gerçek zamanlı verilerle çalışmak için saygın bir veri analitiği hizmetleri sağlayıcısı bulmayı düşünmelisiniz.

Bir metin madenciliği çözümü mü oluşturmak istiyorsunuz? Bizimle iletişime geçin; mevcut bir modeli özelleştirmenize, yeniden eğitmenize veya yeni bir model oluşturmanıza yardımcı olalım ve size otomatik veri toplama olanağı sunalım.

Bu makale ilk olarak itrex web sitesinde yayınlanmıştır .