什麼是文字探勘，它如何使企業從非結構化資料中受益？
已發表: 2023-12-03非結構化資料佔企業產生的所有新資料的 80% 至 90%，而文字探勘技術可以幫助您利用這些資料。
許多企業已經可以管理其結構化數據，但是隱藏在自由格式文字中的見解又如何呢？ 非結構化資料是指無法完全融入資料庫或電子表格的數據，導致傳統分析工具無法處理。 這時，公司就會轉向 NLP 解決方案供應商和其他先進技術供應商來利用這個機會。
那麼，什麼是文本探勘？ 如何在您的業務環境中部署它？
文本探勘定義和商業利益
什麼是文本探勘？
文本探勘是從大量非結構化文字資料中提取有價值見解的過程。 這相當於教導電腦像人類一樣閱讀和分析文本，但速度更快、規模更大。
文字探勘可讓您利用廣泛的非結構化數據，包括社交媒體貼文、產品評論頁面、研究報告、電子郵件和其他文本，而無需手動查看原始文本。 因此，您將在升級之前意識到任何新出現的問題，並在競爭之前識別即將出現的趨勢。
文本探勘、文本分析、文本分析
許多專業人士交替使用文本探勘和文本分析這兩個術語，這在許多情況下都是正確的。 然而，這兩個概念之間存在著細微的差異。
主要問題是文本探勘側重於自動模式發現和知識提取，而文字分析則使用更廣泛的技術來解釋和檢查文字資料。 它涉及語言識別、摘要、分類等。可以肯定地說，文本挖掘是文本分析的一個子類型，專注於自動模式發現。
文字分析使用文字探勘和分析技術來處理文字資料。 文本探勘更具有定性性質，而文字分析則專注於創建圖形和其他資料視覺化，使其更像是一種定量工具。
所有三個概念的範圍都有重疊，而且它們通常依賴相同的技術來實現略有不同的目標，從而模糊了它們之間的差異。
為了更好地理解這些概念（儘管它們有重疊），讓我們看看這三種技術在客戶回饋分析中各自可以做些什麼。
- 文字探勘可以從包含數千條非結構化客戶評論的大型資料集中提取模式。 它可以部署機器學習 (ML) 來識別這些評論中經常提到的問題和共同主題。
- 文字分析還可以分析大量評論。 它可以部署機器學習和情緒分析工具，產生有關當前情緒以及您的企業需要解決的任何潛在風險的結構化報告。
- 文字分析可以對多個選定的客戶評論進行深入研究。 它可以詳細分析每條評論，以了解任何疑慮和建議。 該技術可以報告詳細的客戶體驗。
文本挖掘的好處
- 提高您的決策能力。 文字探勘演算法將文字轉換為可操作的見解，可以幫助高階主管解決緊迫的業務問題。
- 為您提供競爭情報。 您可以分析市場趨勢、競爭對手的新聞和活動，並了解客戶對其產品和行銷活動的看法。 這使您能夠衡量市場動態，發現早期機會，並在競爭之前利用它們。
- 發現風險並幫助您管理風險。 您可以部署這些技術來搜尋異常、需求波動以及可能威脅您業務的其他問題。 文字探勘還可以偵測詐欺、網路攻擊和合規違規的早期跡象。
- 快速分析難以管理的大文本。 為了讓您了解文字探勘的速度，它可以在幾分鐘內瀏覽一本 400 頁的書來執行簡單模式識別之類的任務 - 只要演算法經過最佳化並分配足夠的計算資源。 複雜的語言分析可能需要幾個小時，這仍然比人類的速度快得多。
文本挖掘的工作原理
文本探勘依賴多種技術從自由格式文字中提取見解並以結構化格式呈現結果。
機器學習是其中許多方法的基礎技術，因為它可以自動學習文本提取、分類和聚類的模式。 除了機器學習之外，文本探勘還可以使用統計方法、基於規則的方法和語言分析。
文字探勘技術
以下是一些由機器學習驅動的文本探勘技術的範例。
資訊檢索
文字探勘工具接收查詢並在文字堆中搜尋特定資訊並檢索所需的資料。 例如，資訊檢索方法部署在搜尋引擎（例如 Google）和圖書館編目系統中。
以下是有助於資訊檢索的關鍵子任務。
- 標記化將長文本分解為單獨的單元——即標記——可以是單獨的單字、句子或短語。
- 詞幹提取將單字簡化為詞根形式，刪除後綴和前綴。
資訊擷取
資訊擷取 (IE) 是指從自由格式文字中檢索結構化資訊。 這些技術可以提取感興趣的實體、它們的關係和屬性，並以易於存取的格式組織它們。
IE 的應用之一是從新聞文章中提取市場趨勢。 這些模型可以掃描新聞部分並提取競爭對手的名稱、財務資訊、產品提及等，並以結構化方式呈現這些資料。
以下是常見的 IE 子任務：
- 特徵選擇描述了重要的屬性
- 特徵提取透過提取每個相關特徵的子集來進一步細化任務
- 命名實體識別識別文字中的實體，例如人名、位置等
自然語言處理
這是一項依賴人工智慧、語言學和數據科學等方法的先進技術。 自然語言處理（NLP）文本挖掘使機器能夠「理解」人類語言。
例如，如果您想了解客戶對您最近發布的新產品/服務的感受，NLP 可以派上用場。 您將需要一個可以瀏覽不同平台上發布的大量產品/服務回饋的工具。
以下是最常見的自然語言處理文本探勘子任務：
- 總結。 這種技術可以為您提供長篇閱讀的簡潔摘要，無論是大型文章還是書籍。
- 文本分類。 此方法也稱為文字分類，為非結構化資料分配標籤。 例如，它可以將文字文件分類為預先定義的類別，或根據客戶評論提到的產品對他們的評論進行分類。
- 情緒分析。 簡而言之，情緒分析和文本探勘可以識別文本中的正面、中性和負面情緒。 它可以讓您追蹤人們隨著時間的推移對您的品牌的態度，就像上面的 NLP 範例一樣。 您可以在我們的部落格上找到有關人工智慧支援的情緒分析的更多資訊。
商業世界中的文字探勘應用
透過將文字探勘解決方案整合到公司的技術堆疊中，您可以解鎖以下功能。
預測客戶需求並提供更好的支持
您可以使用文字探勘技術來分析來自社群媒體、調查和其他來源的客戶回饋，了解人們喜歡您的產品或服務的哪些方面，並尋找可以幫助您使您的產品與客戶期望保持一致的提示。
您還可以透過分析支援票證、聊天甚至冗長的支援電話轉錄來提高客戶支援營運的效率。 這使您的團隊能夠對突出問題進行分類並確定緊急事項，以提供更好的客戶服務。
麥肯錫報告稱，應用高階文字分析可以將呼叫處理時間減少 40%，同時將轉換率提高約 50%。
現實生活中的文本挖掘範例：
穿戴式科技製造商 FitBit 希望了解其客戶的痛點，並部署了文字探勘工具來分析六個月內發布的 33,000 條推文。 分析揭示了一些擔憂。 例如，它表明 Fitbit Blaze 產品的作業系統存在嚴重問題。
促進研究
無論是醫學領域、教育領域或法律領域，能夠快速「閱讀」許多研究文章都是一種優勢。
例如，在法律領域，文本探勘分析可以瀏覽法庭案件和法律文件，幫助從業人員識別判例並為出庭撰寫有影響力的論點。
在製藥領域，這項技術可以分析生物醫學研究，調查蛋白質、基因、疾病等之間的關係。在醫療保健領域，它可以查看患者的電子病歷並回答醫生的詢問。
現實生活中的文本挖掘範例：
來自英國和丹麥的一組研究人員將文本挖掘應用於 PubMed 出版物的摘要，對它們進行聚類並識別 2 型糖尿病的新候選藥物。 研究小組報告說，這項實驗幫助他們列出了潛在目標的清單。 還有一項類似的研究，部署文字探勘演算法來提取用於癌症治療的候選藥物。
收集市場情報並分析競爭
文字探勘方法可讓您根據競爭對手的情況對公司/產品的效能進行基準測試。 由於人們經常比較不同製造商的類似產品，您可以分析這些評論，找出您的產品在哪些方面超越了競爭對手以及您的產品在哪些方面有所不足。
分析競爭的另一種方法是部署文字探勘技術來「閱讀」產業報告、市場研究文章和新聞稿，這將幫助您了解競爭對手的最新動態。
現實生活中的文本挖掘範例：
來自中國的研究團隊開發了一種文字探勘方法，可以讓公司分析比賽產生的文字數據，以發現不同的商業事件。 該模型可以提取事件並進行分類，產生每個參賽者的活動序列。 這有助於衡量每個公司在市場上的行為並檢測任何已形成的關係。
協助合規管理和風險緩解
文字探勘工具可以持續掃描監管和合規文檔，幫助您將營運保持在法律環境的限制範圍內。
文本探勘的另一個令人興奮的用途是審查合約是否符合法律標準並識別合約風險。
現實生活中的文本挖掘範例：
有多項研究計畫使用文本探勘技術來檢測風險和合規違規行為。 一個研究團隊部署它來協助計算金融領域經理的詐欺風險指數。 在另一個例子中，科學家與青年護理監察局合作，發現對病人構成安全風險的醫療保健提供者。 該團隊使用不同的文本挖掘方法分析了 22,000 多起患者投訴，發現了嚴重違規案例。
支持產品和服務創新
文字探勘可以提供關於如何改進現有產品或您的公司可以探索哪些新途徑的有趣且有時令人驚訝的想法。 除了前面提到的客戶支援票證分析可以幫助您識別未滿足的需求之外，您還可以使用文字探勘演算法掃描公司內部數據，例如會議記錄和腦力激盪摘要，以獲取新產品的想法。
另一種方法是分析研究論文和專利，尋找將尖端技術整合到您的產品和服務中的機會。
現實生活中的文本挖掘範例：
在發布新的揚聲器產品之前，亞馬遜的目標是確定 150 美元價格範圍內競爭對手揚聲器最有價值的功能。 該公司的資料科學家部署文字探勘來分析客戶對目標產品的評論。 他們發現了與演講者評級的高低密切相關的特徵。 這不僅幫助亞馬遜打造了成功的產品，也影響了產品發布策略。
與文本探勘相關的挑戰和限制
儘管文本探勘是一個強大的工具，但企業在實施之前需要意識到道德挑戰和技術限制：
- 資料來源的品質和多樣性。 最近的估計顯示，每天產生的數據量高達 3.2877 億 TB。 這包括噪音和不相關的資訊。 而且甚至相關數據也沒有標準化，這使得文字處理很難創建一致的規則。
- 語言和語義問題。 人類的語言是模糊而複雜的。 它包括諷刺、一詞多義、俚語和方言。 另外，在這個組合中加入拼字錯誤。 所有這些都使得模型很難處理文字。 公司必須建立一個具有代表性的資料集來訓練文字探勘演算法來應對所有這些因素。
- 訓練文字探勘模型需要大量且多樣化的資料集。 如果這些數據包含偏見，演算法就會產生歧視性結果。 尋找可靠的機器學習開發供應商，他們可以幫助您訓練和客製化模型。 您也可以考慮自動收集資料來建立訓練集並在將來定期收集資料。
- 技術和資源限制。 有些演算法（例如 NLP 文字分析）需要大量的運算能力，這使得它們的運作成本很高。 大量資料對於本地處理來說可能是一個挑戰。 您可以使用雲端進行資料儲存和處理，這也將使您能夠輕鬆地擴展和縮小規模。
其他技術挑戰包括註釋訓練資料、與現有系統整合以及演算法審核和維護。
- 道德和隱私問題。 文本探勘可能涉及分析個人敏感信息，例如健康記錄。 如果是這種情況，企業需要想辦法及時獲得同意。 道德規範也會影響您如何使用結果。 如果一家公司從有偏見的模型中獲得見解並以有害的方式部署它們，就會產生道德影響。
文本挖掘的未來
文本探勘演算法正變得更加智慧和複雜。 他們已經可以讓您獲得最新的市場情報，並幫助您在生產和內部營運方面進行創新。
隨著人工智慧和分析領域的進步，您可以將文字探勘與其他創新技術（例如生成式 AI）結合。 想像一下這個組合的威力有多大。 Gen AI 可以根據文字探勘工具提供的見解產生內容。
讓我們以客戶支援機器人為例。 文字探勘技術可以從客戶查詢中提取相關信息，並用常見問題解答和該客戶最近評論中的要點進行補充。 Gen AI 會取得這些資訊並產生個人化回應來解決客戶的痛點，而不是提供一些會進一步讓客戶感到沮喪的籠統陳述。
因此，如果您已經在使用文字探勘或只是考慮實施這項技術，也許值得考慮將其與 Gen AI 整合或尋找信譽良好的資料分析服務提供者來增強您的分析能力並處理即時資料。
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本文最初發佈於 itrex 網站。