Sammanfatta detta blogginlägg med:
Idag finns en överväldigande stor del av världens information i textform: affärsregister, myndighetsdokument, rättsakter, sociala medier, kliniska prövningar, medicinska arkiv, e-postmeddelanden med mera.
En sådan snabb ökning av digitala texter (över internet och intranät) orsakar ett ökande behov av textanalys. Det väcker frågan om att hitta ett smartare sätt att läsa och förstå texter, och i slutändan att utvinna kunskap ur dem.
Med de många förvandlingar som det skrivna ordet har genomgått – från de äldsta bevarade inskriptionerna på lertavlor till den nuvarande häpnadsväckande mängden dokumentation, lagrad i molnsystem (eller andra arkiv), förblev en sak oförändrad: informationen som våra textkällor innehåller är bara så bra som vår förmåga och våra verktyg att utvinna och tolka den.
Enligt Wikipedia är textanalys processen att omvandla ostrukturerade textdokument till användbar, strukturerad data. Textanalys fungerar genom att bryta isär meningar och fraser i sina komponenter och sedan utvärdera varje dels roll och betydelse med hjälp av komplexa programvaruregler och maskininlärningsalgoritmer.
För årtionden sedan innebar textanalys enkla uppgifter som att beräkna ordfrekvenser. Under de senaste åren har artificiell intelligens-tekniker som förståelse för naturligt språk (NLU) och maskininlärning, samt tekniker som djupinlärning, dramatiskt förbättrat effektiviteten hos textanalys.
Omkring 80 % av all data som finns inom en organisation finns i form av textdokument – till exempel rapporter, webbsidor, e-postmeddelanden, callcenteranteckningar etc. Text är en nyckelfaktor för att en organisation ska få en bättre förståelse för sina kunders beteende.
Idag hjälper det organisationer att förstå sina kunder bättre, och hjälper dem att fastställa kundernas krav och köpmönster genom att analysera data som genereras från olika källor.
Modeåterförsäljaren H&M använde text mining-lösningar för att analysera kundresponser på sina sociala mediekanaler. Detta gör det möjligt för företaget att få en bättre förståelse för kundernas preferenser och erbjuda anpassade annonser för att rikta sig till nya kunder för att öka vinstmöjligheterna.
Textutvinning/analys blir allt viktigare eftersom det gör det möjligt för federala myndigheter och nationella säkerhetsmyndigheter att övervaka medborgares beteende för potentiella terroristhot. I takt med att säkerhetsmyndigheter använder textanalyslösningar för att analysera potentiella hot och stötande material som nämns i sociala medier, kommer efterfrågan på textutvinningslösningar att öka kraftigt under den prognostiserade tidsperioden. En annan faktor som bidrar till marknadsandelen för textanalys är den ökande användningen av textutvinningslösningar för bedrägeriupptäckt.
China Life Insurance har infört programvara för textutvinning för informationsutvinning från försäkringsanspråk. Tekniken gör det möjligt för företaget att automatisera hanteringen av försäkringsanspråk och upptäcka bedrägliga anspråk genom att matcha dem med användningsfall.
Tekniker
Textanalystekniker kan förstås som de processer som går ut på att utvinna text och få insikter från den. Dessa textutvinningstekniker använder i allmänhet olika textutvinningsverktyg och applikationer för sitt utförande.
Låt oss nu titta på de olika textutvinningsteknikerna:
Informationsutvinning
Detta är den mest populära textutvinningstekniken. Informationsutbyte avser processen att extrahera meningsfull information från stora delar av textdata. Denna textutvinningsteknik fokuserar på att identifiera extraktionen av enheter, attribut och deras relationer från semistrukturerade eller ostrukturerade texter. All information som extraheras lagras sedan i en databas för framtida åtkomst och hämtning. Resultatens effektivitet och relevans kontrolleras och utvärderas med hjälp av precisions- och återkallningsprocesser.
Klusterbildning
Klusterbildning är en av de viktigaste textutvinningsteknikerna. Den syftar till att identifiera inneboende strukturer i textinformation och organisera dem i relevanta undergrupper eller "kluster" för vidare analys. En betydande utmaning i klusterprocessen är att bilda meningsfulla kluster från omärkt textdata utan att ha någon förhandsinformation om dem. Klusteranalys är ett standardiserat textutvinningsverktyg som hjälper till med datadistribution eller fungerar som ett förbehandlingssteg för andra textutvinningsalgoritmer som körs på upptäckta kluster.
Sammanfattning
Textsammanfattning avser processen att automatiskt generera en komprimerad version av en specifik text som innehåller värdefull information för slutanvändaren. Denna textutvinningsteknik syftar till att bläddra igenom flera textkällor för att skapa sammanfattningar av texter som innehåller en betydande andel information i ett koncist format, vilket håller den övergripande innebörden och avsikten med originaldokumenten i stort sett densamma. Textsammanfattning integrerar och kombinerar de olika metoder som använder textkategorisering, såsom beslutsträd, neurala nätverk, regressionsmodeller och svärmintelligens.
Kategorisering
Detta är en av de där textutvinningsteknikerna som är en form av "övervakad" inlärning där vanliga språktexter tilldelas en fördefinierad uppsättning ämnen beroende på deras innehåll. Således är kategorisering eller snarare naturlig språkbehandling (NLP) en process för att samla textdokument och bearbeta och analysera dem för att hitta rätt ämnen eller index för varje dokument.
Samreferensmetoden används ofta som en del av NLP för att extrahera relevanta synonymer och förkortningar från textdata. Idag har NLP blivit en automatiserad process som används i en mängd olika sammanhang, från leverans av personlig reklam till filtrering av skräppost och kategorisering av webbsidor under hierarkiska definitioner, och mycket mer.
Den snabbt växande tekniken tränger in i branschen. Den ger upphov till flera textutvinningstillämpningar. Här är några textutvinningstillämpningar som används över hela världen idag:
Kunskapshantering
Inom många branscher, som hälso- och sjukvårdsbranschen, har det blivit ett problem att hantera en enorm mängd textinformation. Om man började bygga rack och förvarade alla dokument relaterade till hälso- och sjukvård på ett enda rack, skalbart vertikalt, skulle det förmodligen nå månen. Mängden information som samlas in varje timme är enorm. All denna data måste lagras på ett sådant sätt att informationen kan hämtas när det behövs. Det kan hända att det blir en epidemi och sjukhusen måste samordna för att gå igenom all sin data för att lokalisera källan eller den första smittade personen. En sådan enorm övning skulle vara omöjlig utan hjälp av lämpliga textanalyssystem på plats som skulle hantera data och information och hålla dem i ett strukturerat trädliknande format. Detta skulle leda till att människor skulle kunna komma åt informationen på vilket sätt de än behöver – regionbaserat, könsbaserat, sjukdomsbaserat med mera. Oförmågan att hitta viktig information snabbt kan lamslå sådana organisationer som hanterar stora volymer textdokument.
Analys av sociala medier
Det finns många text mining-verktyg som är utformade specifikt för att analysera sociala medieplattformars prestanda. Dessa hjälper till att spåra och tolka texter som genereras online från nyheter, bloggar, e-postmeddelanden etc. Dessutom kan text mining-verktyg effektivt analysera antalet inlägg, gilla-markeringar och följare av ditt varumärke på sociala medier, vilket gör att du kan förstå reaktionen hos personer som interagerar med ditt varumärke och onlineinnehåll. Analysen gör att du kan förstå "vad som är hett och vad som inte är det" för din målgrupp.
Kundtjänst
Textutvinningstillämpningar, särskilt NLP, får allt större betydelse inom kundvård. Företag investerar i textanalysprogramvara för att förbättra sin övergripande kundupplevelse genom att få tillgång till textdata från olika källor, såsom enkäter, kundfeedback och kundsamtal etc. Textanalys syftar till att minska företagets svarstid och hjälpa till att hantera kundernas klagomål snabbt och effektivt.
Bedrägeriupptäckt
Textanalys med stöd av text mining-tekniker ger en enorm möjlighet för domäner som samlar in en majoritet av data i textformat. Försäkrings- och finansbolag utnyttjar denna möjlighet. Genom att kombinera resultaten av textanalys med relevant strukturerad data kan dessa organisationer nu behandla anspråk snabbt samt upptäcka och förhindra bedrägerier.
Riskhantering
En av de främsta orsakerna till misslyckanden inom näringslivet är bristen på korrekt eller otillräcklig riskanalys. Att införa och integrera riskhanteringsprogramvara som drivs av text mining-tekniker som SAS Text Miner kan hjälpa företag att hålla sig uppdaterade med alla aktuella trender på affärsmarknaden och öka deras förmåga att minska potentiella risker. Eftersom text mining-verktyg och -tekniker kan samla in relevant information från tusentals textdatakällor och skapa länkar mellan de extraherade insikterna, gör det det möjligt för organisationer att få tillgång till rätt information vid rätt tidpunkt, vilket förbättrar hela riskhanteringsprocessen.
Marknaden för textanalys förväntas växa med 8,77 miljarder USD under 2020–2024, med en årlig tillväxttakt (CAGR) på över 20 % under prognosperioden.
Den globala nedstängningen har inte påverkat marknaden för textanalys, eftersom verksamheten inom IT-branschen i allmänhet bedrivs genom en "hemifrån-struktur". Och som ett resultat av detta har användningen av textanalys i dess applikationsindustri en konstant efterfrågan över hela världen.
Dessutom har textanalys blivit användbart inom hälso- och sjukvårdssektorn under coronaviruspandemin för att utforska information om coronaviruset. Textanalys är en programvara som hjälper till att skapa korrekt textdata från ostrukturerad text från trender, avslöja insikter och mönster.
Tekniken förväntas vinna mark under de närmaste åren tack vare dess förmåga att förutsäga och prognostisera konsumentbeteende. Tekniken används inom en rad olika tillämpningar, inklusive varumärkeshantering, marknadsundersökningar, konkurrensinformation samt kundservice och support.
Stora aktörer på marknaden som Brandwatch, SAS, IBM Corporation, HP med flera fokuserar på att bädda in textanalysfunktioner som NLP i flera företagsapplikationer för bättre affärsmekanismer.
Så, från den här bloggen har vi gett dig en mycket översiktlig översikt över vad som görs inom textanalys genom att gå på djupet. Vi hoppas att den här informativa artikeln hjälpte dig att förstå grunderna i text mining och dess tillämpningar i branschen.