Появление данных было огромным в последние годы, и все благодаря растущему влиянию технологий на нашу повседневную жизнь. Данные могут быть в нескольких формах. Текстовые данные являются одним из них и доступны в форме ответов на опросы, электронных писем, сообщений в социальных сетях, запросов или жалоб клиентов и многого другого. Выполнение анализа текста может принести пользу организациям, таким как электронная коммерция и ориентированные на продукт компании, помогая им понять чувства своих клиентов.

Если вы работаете в организации, которая активно использует данные, велика вероятность, что вы уже занимаетесь их анализом.

Однако, если вы ищете лучшие способы анализа текстовых данных в масштабе, у нас есть лучший вариант. Да, мы говорим о передовых методах, таких как машинное обучение для извлечения информации из текстов. В этой статье рассматриваются тонкости анализа текста и то, как вы можете эффективно использовать его для своего бизнеса.

Что такое текстовый анализ?

В постоянно меняющемся мире технологий анализ данных стал жизненно важным компонентом успеха. Один из способов сделать это — анализ текста или контент-анализ. Этот процесс включает разумное и эффективное извлечение ценной информации из человеческого языка с помощью естественной вычислительной мощности компьютеров.

Процесс работает с неорганизованными частями, где каждый документ распадается на отдельные части. Это позволяет легко управлять, поскольку каждый бит становится критическим, независимо от того, насколько он мал. Есть два способа анализа текста. Первый является качественным и включает в себя такие детали, как выбор слов и структура предложения.

Второй тип анализа учитывает эти особенности. Он также смотрит, как часто определенные слова появляются по сравнению с другими в документах или графических файлах для количественных данных.

Затем пользователи могут использовать их при написании выводов, основанных на вещах, обнаруженных в ходе исследования. Разработчики и исследователи используют текстовый анализ для различных задач, в том числе для автоматического суммирования информации между двумя сущностями.

Исследователь, использующий эту технологию, может генерировать резюме на любом языке, который он пожелает, голосом или вводя фразы на клавиатуре. Становится проще быстро просматривать данные, чем вводить все вручную в электронные таблицы Excel.

Компании также получают совершенно новый набор возможностей, нарезая текстовые источники на легко автоматизируемые фрагменты данных. С помощью анализа текста они могут использовать эти фрагменты для принятия решений и оптимизации маркетинговых кампаний для достижения лучших результатов в кратчайшие сроки. Кроме того, анализ текста идеально подходит для управления контентом, рекомендаций по контенту и семантического поиска.

Текстовый анализ, интеллектуальный анализ текста и текстовая аналитика

Люди обычно используют анализ текста и анализ текста взаимозаменяемо. Они также больше похожи на синонимы друг друга. Анализ текста описывает процесс вычислительного анализа текстов. Принимая во внимание, что текстовая аналитика — это метод, который вы используете для демонстрации текстового контента в виде данных. Затем вы можете добывать или анализировать его, чтобы извлечь соответствующие идеи.

Эти три термина тесно связаны с обработкой естественного языка (NLP). Техника предполагает логическое извлечение необходимой информации из текстов. Пользователям необходимо управлять вычислительными затратами, аналитическими усилиями и точностью, чтобы получить наилучшие результаты. Давайте рассмотрим пример здесь.

«Индия — одна из самых густонаселенных стран мира. Однако Индия по-прежнему уступает Китаю по численности населения в мире».

В приведенном выше предложении анализ текста помогает компьютерам понять, что речь идет об Индии, Китае и их населении. Применение текстовой аналитики к этому предложению показывает, что упоминание Индии и Китая относится к их людям, а не как к туристическому месту.

Анализ текста или обработка естественного языка (NLP)?

Когда мы говорим об анализе текста, обработка естественного языка является одной из его подобластей. Таким образом, становится трудно провести различие между ними. Как мы уже видели, анализ текста включает изучение больших наборов данных для извлечения значимой информации. НЛП — это инструмент, используемый для обучения машин, чтобы заставить их читать и понимать человеческую речь.

Это также один из методов извлечения информации в процессе анализа текста. Вы также можете связать НЛП с ИИ, машинным обучением и компьютерной лингвистикой. Анализ текста опирается на текст и слова, не учитывая семантику. Вы можете использовать его, чтобы проверить наличие слов, их частоту и длину предложения.

НЛП углубляется и понимает контекст и лингвистическое использование текстов. Он также анализирует семантику и грамматику. Хорошим примером здесь являются электронные письма, поскольку НЛП понимает намерение текста и соответственно отправляет их в папки, такие как основные, социальные и т. д.

Методы и приемы анализа текста

Давайте рассмотрим различные методы, используемые в процессе анализа текста.

Текстовая классификация

Он включает в себя неструктурированный текст и присвоение ему категорий и тегов. Этот процесс имеет несколько преимуществ, что делает его одним из популярных методов обработки естественного языка. Вы можете использовать его для категоризации и структурирования текста для выявления значимых идей. Как метод машинного обучения, он может выполнять анализ текста намного быстрее, чем люди.

Частота слов

Он включает в себя подсчет слов, которые чаще всего встречаются в конкретном текстовом документе, с помощью числовой статистики TF-IDF. Это идеально подходит в ситуациях, когда вы хотите определить термины, наиболее часто используемые вашими клиентами. Если слово «поддержка клиентов» часто появляется негативно в разделе отзывов о вашем продукте, это может указывать на связанную проблему.

Извлечение текста

Извлечение текста — это аналитический метод, который извлекает данные из текста, например слова или фразы. Он может извлекать ключевые слова и характеристики продукта в сочетании с другими анализами, такими как анализ настроений и клиентов для целей категоризации.

Согласие

Вы можете использовать эту технику, чтобы выяснить контекст данного текста. Он также идеально подходит для проверки экземпляров слов. Если у вас есть большое количество отзывов клиентов, связанных с вашим продуктом, вы можете использовать эту технику, чтобы определить слова и контекст, в котором они использовались. Например, слово «средний» может пояснить, был ли продукт или поддержка клиентов обычными.

Словосочетание

Коллокация — это изучение пар слов, которые часто встречаются вместе. Есть несколько биграмм (два смежных слова) и триграмм (три смежных слова), которые мы используем в повседневной жизни. Например, такие слова, как «хорошая поддержка клиентов», являются примером триграммы.

Многозначность смысла слова

Проблема устранения неоднозначности смысла слов является проблемой для обработки естественного языка. Возьмем, к примеру, слово «летучая мышь», которое может относиться либо к крикетной бите, либо к животному. Однако при обучении моделей они смогут различать эти значения.

Кластеризация

Кластеризация текста — это метод организации и понимания неструктурированных данных. Это не так точно, как алгоритмы классификации, но этот процесс может быть быстрее. Вам не нужно отмечать примеры для обучения моделей. Вместо этого процесс опирается на алгоритм, который извлекает информацию из текста без какого-либо предварительного ввода.

Варианты использования анализа текста в масштабах всей отрасли

Вот различные варианты использования анализа текста в разных отраслях.

Фармацевтическая промышленность

  • Анонимизация информации о пациентах в клинических испытаниях (Распознавание именованных объектов):Gramener помог глобальной организации здравоохранения анонимизировать информацию о здравоохранении с помощью автоматизированного решения. Документы клинических испытаний обширны и сопряжены с риском раскрытия личной информации участников. Таким образом, организациям, занимающимся клиническими исследованиями, становится необходимо очищать данные вручную. Распознавание именованных сущностей облегчает эту проблему за счет автоматизированного процесса, который выполняется всего за несколько часов.
  • Оценка медицинских журналов на предмет обнаружения лекарств (поиск фармацевтической литературы). Неструктурированный текст является важным компонентом в расшифровке информации о генотипе и фенотипе, содержащейся в биомедицинских публикациях. Эти публикации предоставляют важную информацию для интерпретации генетических данных. Клинические заметки также содержат богатые источники знаний, основанных на ЭУЗ. Он включает медицинскую терминологию или наблюдения за поведением пациентов. Они могут не быть захвачены структурированными полями в их записи. Интеллектуальный анализ текста может преобразовать эти тексты и сделать их доступными для машин, чтобы они были готовы, когда они вам больше всего нужны. Вы можете использовать его для извлечения соответствующих битов для анализа или создания гипотез на основе информации.

Электронная коммерция и розничная торговля

  • Голос клиентского анализа. Решения для клиентской аналитики становятся все более популярными, поскольку они дают точный способ понять степень удовлетворенности клиентов продуктами или услугами вашей компании. С помощью анализа настроений клиентов вы можете отслеживать, как клиенты относятся к различным аспектам своего пути через различные точки соприкосновения. Это поможет вам улучшить области, в которых могут быть возможности для улучшения, основанные на отзывах клиентов.

В Gramener наши решения для аналитики NPS создаются на основе технологии low code. Customer Journey Identification поможет компаниям расставить приоритеты в деятельности на основе рейтинга клиентов и комментариев.

Вот архитектура решения NPS Analytics с моделью машинного обучения, которая точно определяет показатель NPS с помощью анализа настроений и удовлетворенности с точностью 84%. Решение Client Analytics от Gramener может помочь вам определить элементы, влияющие на близость с клиентом, и создать привлекательный клиентский опыт на протяжении всего пути.

  • Анализ продукта.Голос покупателя имеет решающее значение на современном рынке. Компании должны прислушиваться к тому, что говорят клиенты, и использовать эту информацию в своих интересах. Они могут разработать надежные дорожные карты, которые предоставят потребителям именно то, что они хотят, без догадок или предположений. Анализ настроений помогает понять, что покупателю не нравится ваш продукт. Вы также можете сравнить свои отзывы с отзывами конкурентов. Есть также идеи в режиме реального времени, которые экономят часы ручной работы, чтобы понять психику вашего клиента.

Юридическая индустрия

Время, потраченное на просмотр юридических документов, является пустой тратой ресурсов, особенно для занятых профессионалов. Процесс становится громоздким, когда количество и тип содержащихся в них категорий в изобилии. Становится трудно оценить риски и определить, какие из них влекут за собой повышенные последствия.

Идентификатор контрактного риска с поддержкой ИИ классифицирует документы по категориям на основе пунктов. Юристам не нужно часами просматривать каждый пункт, при этом получая мгновенную обратную связь о своих выводах.

Анализ медиаконтента

Анализ медиа-контента — это использование количественных или качественных методов исследования для анализа медиа-материалов. Вы можете понять свой профиль, оценивая проблемы, сообщения, представленные в репортажах, сторонников определенных точек зрения и критиков, которые дают отрицательные отзывы. Вы можете сделать это через рейтинги, данные в печатных, радиовещательных или онлайн-СМИ.

Финансовая индустрия

Спрос на обработку естественного языка в банковской сфере растет благодаря способности методов интеллектуального анализа текста измерять настроения клиентов, проводить корпоративный поиск и т. д. Банки используют системы искусственного интеллекта для навигации по обширным данным, заполненным информацией о клиентах и ​​внутренними документами, содержащими требования соответствия. Это помогает им получить ценную информацию о бизнесе в кратчайшие сроки.

Страховая отрасль

  • Обнаружение мошенничества. Интеллектуальный анализ текста включает в себя анализ закономерностей и утверждений на основе данных, включая страховые приложения. Это помогает в создании баз данных знаний, которые следователи используют для выявления случаев мошенничества. Следователи делают это, определяя ключевые слова или описания, связанные с инцидентами в разных местах с участием нескольких заявителей. Это также может быть красным флагом для организованного мошенничества.
  • Понимание болевых точек и потребностей потребителей.Отзывы отлично подходят для того, чтобы потребители могли поделиться своими мыслями о страховых продуктах, которые они покупают. С точки зрения компании, эта обратная связь является важным инструментом, поскольку она дает представление о симпатиях и антипатиях людей. Однако отслеживание всех этих комментариев может занять слишком много времени. Именно здесь в игру вступают ИИ и анализ текста.
  • Управление претензиями и анализ. Автоматизируя жалобы и претензии, интеллектуальный анализ текста может точно разделить их на категории. Автоматизированная классификация гарантирует, что они будут направлены на заинтересованное лицо. Это помогает сэкономить время и улучшить время отклика, что приводит к повышению удовлетворенности клиентов.
  • Анализ заметок колл-центра страховых компаний.Анализ текста позволяет организациям анализировать взаимодействие с клиентами даже по телефону. Представитель колл-центра может исследовать, чтобы узнать, испытывал ли этот человек паршивое обслуживание в прошлом или был верным последователем. Если клиент из важной категории, представитель колл-центра может обеспечить приятный опыт.

Важность анализа текста?

Текстовый анализ — идеальное решение для предприятий, стремящихся улучшить свои бизнес-процессы. Вы можете быстро получить представление о том, как клиенты воспринимают ваши продукты и услуги, мгновенно проанализировав отзывы с помощью этих мощных ресурсов. Это помогает сотрудникам экономить время на ручном анализе одного отзыва за раз.

Если отзывов сотни, времени потребуется гораздо больше. Если есть всплеск продаж, это может еще больше усложнить работу. Текстовый анализ масштабируется и помогает анализировать огромные наборы данных за считанные минуты. Вместо этого ваши ресурсы могут потратить свое время на другую значимую работу.

Анализ текстовых данных

Рассмотрим процесс анализа текстовых данных.

Сбор данных

Существует два типа данных, которые вы можете собирать для своего бренда, его продуктов и услуг. Он включает в себя внутренние данные и внешние данные. Сначала рассмотрим сбор внутренних данных.

1. Внутренние данные

Это включает в себя ваши повседневные данные, такие как опросы клиентов, электронные письма, чаты, запросы и жалобы. Вы можете экспортировать данные из своего программного обеспечения в файл Excel или CSV и подключить их к API для извлечения. Некоторые из примеров внутренних данных:

  • Программное обеспечение для обслуживания клиентов. Это программное обеспечение, которое вы используете для общения со своими клиентами. Это включает в себя управление их запросами и решение проблем.
  • CRM: отслеживает взаимодействие с вашими потенциальными и постоянными клиентами. Здесь будут доступны данные, созданные различными командами, такими как продажи, маркетинг и поддержка клиентов.
  • Чат. В него входят приложения, которые вы используете для общения со своими клиентами и даже с членами внутренней команды.
  • Электронная почта. Она включает в себя все формальное деловое общение в письменной форме, которое вы ведете со своими клиентами.
  • Опросы. Сюда входят отзывы, которые вы получаете от своих клиентов о производительности вашего продукта или услуги.
  • NPS (показатель Net Promoter Score). это данные, которые вы получаете, измеряя качество обслуживания клиентов и уровень удовлетворенности от использования вашего продукта.
  • Базы данных. Это набор информации определенного типа. Вы можете управлять данными и анализировать их с помощью соответствующей системы управления базами данных.
  • Аналитика продукта. Сюда входят данные о взаимодействии между вами и вашими клиентами с помощью различных средств.

2. Внешние данные

Это данные, относящиеся к вашему продукту или услуге, которые вы можете собрать из Интернета. Некоторые из примеров внешних данных:

  • Инструменты парсинга веб-страниц. Вы можете использовать визуальные инструменты парсинга веб-страниц и фреймворки парсинга веб-страниц. Создать веб-скребок легко, не имея опыта программирования.
  • API. Платформы социальных сетей, такие как Facebook и Twitter, позволяют извлекать данные через API. Вы можете использовать это, чтобы получить соответствующую информацию, связанную с вашим бизнесом.
  • Интеграции. Вы можете использовать интеграции для подключения к таким платформам, как Twitter, Gmail, Google Spreadsheets и извлечения данных.

Подготовка данных

Организация данных имеет решающее значение, если вы хотите анализировать текстовую информацию с помощью алгоритмов машинного обучения. Вы можете автоматизировать процесс, и он будет завершен за считанные минуты. Вот несколько методов, с помощью которых вы можете выполнять автоматический анализ текста.

  • Токенизация, тегирование частей речи и синтаксический анализ
  • Анализ зависимостей
  • Лемматизация и стемминг
  • Удаление стоп-слов

Плюсы анализа текста

  • Помогает понять основную причину проблем.
  • Позволяет прогнозировать возникающие тенденции, которые вы можете пропустить в ходе опросов.
  • Позволяет быстро и эффективно расставлять приоритеты.
  • Дает вам возможность реализовать обратную связь, что приведет к повышению удовлетворенности клиентов.

Минусы анализа текста

  • Неверная интерпретация анализируемого текста может привести к нежелательным результатам.
  • Иногда результаты могут быть субъективными, что приводит к двусмысленности в принятии решений.

Нижняя граница

Текстовая аналитика сегодня — это мощный инструмент, который помогает компаниям получать полезную информацию из своих текстовых данных. Это экономит их время, автоматизирует задачи и повышает производительность.

Организации могут снять тяжелую работу со своих команд и позволить им работать над важными задачами. Это беспроигрышная ситуация для клиентов, поскольку они получают профессиональное обслуживание.

В Gramener мы помогаем решать задачи анализа данных для бизнеса с помощью нашего ряда собственных решений, построенных на платформе с низким кодом Gramex. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше об этом.