Интеллектуальный анализ текста — это процесс исследования и анализа огромных объемов неструктурированных текстовых данных с использованием программного обеспечения, которое может обнаруживать понятия, шаблоны, содержимое, ключевые слова и другие атрибуты данных. Он также известен как текстовая аналитика, но некоторые люди считают, что эти два термина взаимозаменяемы; в этом случае текстовая аналитика относится к процессу, который использует методологии интеллектуального анализа текста для фильтрации наборов данных.

В некоторых кругах он также известен как интеллектуальный анализ текстовых данных, а в других аспектах похож на текстовую аналитику. Интеллектуальный анализ текста — это обнаружение ранее не обнаруженного материала с использованием компьютера для автоматического извлечения данных из различных письменных ресурсов.

Огромный объем данных, собираемых каждый день, является одновременно и возможностью, и проблемой для бизнеса. С одной стороны, данные позволяют компаниям получать ценную информацию о мыслях людей о продукте или услуге. Рассмотрите все потенциальные идеи, которые вы можете сгенерировать, изучив электронные письма, обзоры продуктов, сообщения в социальных сетях, комментарии клиентов, запросы в службу поддержки и т. д. С другой стороны, возникает вопрос, как обрабатывать все эти данные. И здесь в игру вступает интеллектуальный анализ текста.

Почему анализ текста важен?

Компании во всем мире сегодня генерируют огромные объемы данных буквально каждую наносекунду, имея онлайн-присутствие и работая в интернет-пространстве. Эти данные собираются из различных источников и хранятся в хранилищах данных и на облачных платформах. Традиционные методы и инструменты иногда резко терпят неудачу при анализе подобных гигантских данных, которые экспоненциально растут за мгновение ока, что представляет собой серьезную проблему для компаний.

Другой ключевой причиной приемлемости интеллектуального анализа текста является растущий уровень соперничества в деловом мире, который заставляет организации искать дополнительные решения с добавленной стоимостью, чтобы оставаться впереди конкурентов.

Однако, как только вы начнете анализировать текст и структурировать эти данные, это станет чрезвычайно полезным для вашей фирмы.

Вы можете просматривать комментарии своих клиентов и отслеживать, какие термины они использовали чаще всего, что упрощает решение о том, как скорректировать общение или текущие расходы. Это еще не все; вы можете автоматически отслеживать и классифицировать любые заказы, которые вы получили, что люди говорят о вас в социальных сетях, какие темы чаще всего упоминаются в ваших электронных письмах и так далее.

Независимо от того, в какой области вы работаете, вы можете повысить производительность своей компании, автоматизировав наиболее трудоемкие ручные операции и освободив умы своих сотрудников от монотонных задач.

Примеры использования Text Mining

Анализ настроений клиентов

Голосовая аналитика используется в колл-центрах и отделах обслуживания клиентов для анализа речевых диалогов между клиентами и агентами. Обработка естественного языка используется в аналитике для расшифровки слов, которыми обмениваются агенты и клиенты. Интонации и интонации голоса клиентов, выражающие чувства, также анатомируются аналитическими алгоритмами.

Поскольку анализатор текста обучен обнаруживать такие эмоции, как радость или гнев, это помогает предприятиям определять, каких клиентов они рискуют потерять.

Социальные сети

Текстовый анализ письменного слова используется организациями путем анализа сообщений в социальных сетях в Твиттере, блогах и онлайн-форумах.

Анализ этих сообщений в социальных сетях может дать фирмам раннее представление о том, хорошо ли воспринят недавний продукт или продвижение продукта, а также удовлетворены ли клиенты организацией, ее продуктами и услугами.

Компании используют эту обратную связь для улучшения своих продуктов, оптимизации маркетинговых стратегий и обращения к недовольным клиентам. В целом эти подходы помогают увеличить заработок при снижении оттока клиентов.

Юридическое обнаружение

Не так давно юридические фирмы нанимали временных работников, чтобы они читали тысячи документов и выбирали ключевые термины для действий, которые адвокаты впоследствии могли бы использовать для построения своих дел. Процедура была трудоемкой, дорогостоящей и длительной.

Текстовая аналитика изменила все.

Инструмент текстовой аналитики в настоящее время может обрабатывать тысячи электронных писем и документов за два-три дня, доставляя подмножество материалов, включающее темы и термины, относящиеся к делу, и удаляя ненужную информацию.

Заключение

Интеллектуальный анализ текста может оказать значительное влияние на многие фирмы, особенно на финансовые. Интеллектуальный анализ текста является неотъемлемым аспектом подхода к принятию бизнес-решений, который помогает улучшить итоговую прибыль. Чтобы правильно использовать интеллектуальный анализ текста, вы должны использовать лучшие алгоритмы и разрабатывать сети, которые могут хорошо работать в режиме реального времени, принимая во внимание все ваши условия и идеи.

Мы надеемся, что вам понравился наш блог, и вы поняли концепцию интеллектуального анализа текста и ее использование. По любым вопросам, связанным с интеллектуальным анализом текста, предиктивной аналитикой, анализом настроений, пишите нам на [email protected].