Бизнес-аналитика текстовой аналитики — как в эпоху больших данных компания может использовать информацию, лежащую глубоко в корпоративных данных? Одним из основных способов является применение искусственного интеллекта (ИИ) к текстовой аналитике. ИИ может помочь вам автоматизировать обнаружение наиболее важных сведений, скрытых в ваших корпоративных данных. Он может классифицировать его, чтобы упростить анализ и применение к реальным бизнес-задачам. В частности, текстовую аналитику с помощью ИИ можно использовать для более быстрого, точного и масштабируемого анализа текстовых данных. Эти аналитические данные можно использовать для проведения эффективных стратегических изменений в операциях, маркетинге и продажах для повышения производительности и конкурентного преимущества. Эта информация также может быть объединена с предиктивной аналитикой текста, чтобы экстраполировать прошлые и настоящие шаблоны данных, чтобы помочь прогнозировать будущие тенденции.
Что такое искусственный интеллект и машинное обучение?
Искусственный интеллект лучше всего можно понять, объяснив значение его слов: «искусственный» означает нечто, созданное людьми, а не возникающее естественным путем, а «Интеллект» — это способность к обучению. и применять знания. «Знания» — это информация или навыки, приобретенные в результате опыта или обучения. Проще говоря, искусственный интеллект или ИИ относится к машинам, которые стремятся копировать основные характеристики естественного интеллекта.
Машинное обучение (ML) относится к технологиям, которые обладают функциями, имитирующими способность мозга к обучению. Язык — это одна из основных возможностей человеческого мозга, которую искусственный интеллект стремится имитировать с помощью обработки естественного языка (NLP). НЛП — это техническая способность компьютеров взаимодействовать с людьми с использованием естественного языка. НЛП используется при разработке новейших технологий, таких как распознавание речи, анализ текста, семантический поиск и транскрипция речи в текст. Repustate использует искусственный интеллект на основе машинного обучения во всех своих семантических технологиях, включая текстовую аналитику ИИ.
Как AI и ML превосходят Text Analytics и NLP
Представьте, что кто-то попросил вас прочитать страницу любой книги, а затем рассказать им в 10 или менее словах, о чем эта страница. Вы, вероятно, быстро прочитаете текст и постараетесь выделить наиболее важные моменты, а затем использовать их для краткого изложения. Это то, что делает машинное обучение применительно к текстовой аналитике, но гораздо быстрее, точнее и для миллионов документов за секунды. Текстовая аналитика — это автоматизированный процесс извлечения наиболее важной и актуальной информации из документов, а затем их обобщения таким образом, чтобы сделать их наглядными, легко анализируемыми и гораздо более простыми в применении для решения бизнес-задач. ИИ расширяет автоматизированные возможности компьютеров по чтению и пониманию текста за счет использования технологий машинного обучения, таких как алгоритмы машинного обучения, анализ текста НЛП, нейронные сети и графики знаний.
Как алгоритмы машинного обучения работают в текстовой аналитике AI?
Вопрос, который задают многие компании, заключается в том, как мне применить ИИ или машинное обучение, чтобы помочь мне управлять текстом или прогнозной аналитикой?
Ответ довольно прост! Все процессы AI/ML следуют одной и той же схеме:
- Собирать данные
- Приберись
- Тренироваться
- Тест
- Вернитесь к 2/3, если результаты недостаточно хороши
Шаг 1. Соберите данные
Должны быть собраны необработанные исходные данные. Это могут быть обзоры продуктов, твиты, комментарии, ответы на опросы, что угодно.
Шаг 2: Очистите его
Данные должны быть в машиночитаемом формате (CSV, XLS, JSON), чтобы их можно было вводить в любой конвейер обучения ИИ. Одна строка на выборку данных. Если для процесса обучения требуются данные, предварительно помеченные вручную, эти теги также должны быть включены в столбцовый формат, чтобы упростить обучение. Например, если вы тренируетесь на тональность, столбец A — это текст, столбец B — это метка настроения, положительная или отрицательная.
Шаг 3: Обучение
Волшебство происходит на шаге 3. В зависимости от алгоритма и приложения оно принимает разные формы. По сути, мы извлекаем так называемые «признаки» и пытаемся сопоставить их с классификациями.
Например, в аспектном анализе тональности мы извлекаем все важные слова и фразы, используя наш тегировщик частей речи, сравниваем слова/фразы с предварительно построенной семантической моделью, которая знает о совпадении слов. Например, слова вкусный и вкусный часто встречаются в одних и тех же местах, когда речь идет о еде, поэтому они должны быть как-то связаны. Затем мы начинаем разрабатывать кластеризацию слов из входного корпуса.
Для задач классификации, таких как настроение, мы выясняем, какие слова/фразы/грамматические структуры встречаются в помеченных вручную отрицательных или положительных образцах.
Для идентификации текстовой подписи TikTok мы применяем еще один обучающий процесс. Мы берем кадры изображений из видео TikTok, вручную добавляем ограничивающую рамку вокруг подписи, а затем используем оптическое распознавание символов (OCR) для преобразования изображения в текст.
Вот почему я говорю, что процесс обучения уникален для этой задачи.
Заключение
Текстовая аналитика на базе ИИ зарекомендовала себя как самое передовое приложение машинного обучения для анализа данных. В настоящее время он применяется практически во всех отраслях, включая здравоохранение, маркетинг, банковское дело, финансы и телекоммуникации. Текстовая аналитика ИИ теперь является автоматическим ключом к расшифровке голосов клиентов, сотрудников и пациентов. Чтобы многие компании оставались конкурентоспособными и были в авангарде инноваций, им важно найти новые способы применения этой важной технологии в своей повседневной деятельности.
