متن کاوی (تحلیل متن) چیست؟

متن کاوی (تحلیل متن) چیست؟ در این مقاله آموزشی بر آن شدیم تا درباره فرآیند متن کاوی و الزامات و ویژگی‌های آن مطالبی را بیان کنیم. با ما همراه باشید.

بیشتر بخوانید: داده کاوی چیست؟ ، پردازش داده چیست؟ چرخه پردازش داده کدام است؟

متن کاوی فرآیند کاوش و تجزیه‌وتحلیل مقادیر زیادی از داده‌های متنی بدون ساختار با استفاده از نرم‌افزاری است که قادر به شناسایی مفاهیم، ​​الگوها، موضوعات، کلمات کلیدی و سایر ویژگی‌ها در داده‌ها با استفاده از ویژگی‌های پردازش زبان طبیعی است.

بیشتر بخوانید: پردازش زبان طبیعی (NLP) در داده کاوی چیست؟

مقدمه

متن کاوی فرآیند کاوش و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های متنی بدون ساختار با استفاده از نرم‌افزاری است که قادر به شناسایی مفاهیم، ​​الگوها، موضوعات، کلمات کلیدی و سایر ویژگی‌ها در داده‌ها با استفاده از ویژگی‌های پردازش زبان طبیعی است.

هم‌چنین به عنوان تجزیه‌وتحلیل متن شناخته می‌شود، اگرچه برخی افراد بین این دو اصطلاح تمایز قائل می‌شوند. در این دیدگاه، تحلیل متن به اپلیکیشنی اطلاق می‌شود که از تکنیک‌های متن کاوی برای مرتب‌سازی مجموعه داده‌ها استفاده می‌کند.

متن کاوی به دلیل توسعه پلتفرم‌های کلان داده و الگوریتم‌های یادگیری عمیق که قادر به تجزیه‌وتحلیل مجموعه‌های عظیمی از داده‌های بدون ساختار هستند، برای دانشمندان داده و سایر کاربران راحت‌تر شده است.

متن کاوی و تجزیه‌وتحلیل به سازمان‌ها کمک می‌کند تا اطلاعات تجاری بالقوه ارزشمند را در اسناد شرکت، ایمیل‌های مشتری، گزارش‌های مراکز تماس، بازخوردهاب متنی از نظرسنجی‌ها، پست‌ها در شبکه‌های اجتماعی، سوابق پزشکی و سایر منابع داده متنی بیابند. به شکلی فزاینده، قابلیت‌های متن کاوی نیز در چت‌بات‌های هوش مصنوعی و سایر راهکارهای مجازی ترکیب می‌شوند. این‌ها راهکارهایی هستند که شرکت‌ها برای ارائه پاسخ‌های خودکار به مشتریان به عنوان بخشی از عملیات بازاریابی، فروش و خدمات مشتری خود به کار می‌برند.

کارکرد متن کاوی چگونه است؟

متن کاوی از نظر ماهیت شبیه به داده کاوی است، اما با تمرکز بر متن به جای شکل‌های ساختارمندتر داده‌ها. با این حال، یکی از اولین گام‌ها در فرآیند متن کاوی، سازمان‌دهی و ساختاردهی داده‌ها به گونه‌ای است که بتوان آن‌ها را هم در معرض تحلیل کیفی و هم کمی قرار داد.

این امر معمولاً شامل استفاده از فناوری پردازش زبان طبیعی (NLP) است که از اصول زبان‌شناسی محاسباتی برای تجزیه‌وتحلیل و تفسیر مجموعه داده‌ها استفاده می‌کند.

کار اولیه شامل دسته‌بندی، گروه‌بندی و برچسب‌گذاری متن است.

خلاصه کردن مجموعه داده‌ها؛ ایجاد طبقه‌بندی؛ و استخراج اطلاعات در مورد چیزهایی مانند فراوانی کلمات و روابط بین موجودیت‌های داده.

سپس مدل‌های تحلیلی برای تولید نتایجی اجرا می‌شوند که می‌توانند به هدایت استراتژی‌های تجاری و اقدامات عملیاتی کمک کنند.

مراحل کلیدی برنامه‌های متن کاوی

در گذشته، الگوریتم‌های NLP بیشتر مبتنی بر مدل‌های آماری یا مبتنی بر قوانین بودند که راهنمایی‌هایی را در مورد آنچه در مجموعه داده‌ها باید جستجو کرد، ارائه می‌کردند. با این حال، در اواسط دهه 2010، مدل‌های یادگیری عمیق که به روش‌های تحت نظارت کمتری عمل می‌کنند، به عنوان یک رویکرد جایگزین برای تجزیه‌وتحلیل متن و سایر برنامه‌های تحلیلی پیشرفته شامل مجموعه داده‌های بزرگ ظاهر شدند.

یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها با استفاده از روشی تکراری استفاده می‌کند که نسبت به روشی که توسط یادگیری ماشین معمولی پشتیبانی می‌شود، انعطاف‌پذیرتر و شهودی‌تر است.
در نتیجه، ابزارهای متن کاوی اکنون برای کشف شباهت‌ها و ارتباط‌های اساسی در داده‌های متنی مجهزتر شده‌اند، حتی اگر دانشمندان داده درک خوبی از آنچه احتمالاً در ابتدای پروژه پیدا می‌کنند نداشته باشند.

به عنوان مثال، یک مدل بدون نظارت ممکن است داده‌ها را از اسناد متنی یا ایمیل‌ها در گروهی از موضوعات بدون هیچ کمکی از یک تحلیلگر سازمان‌دهی کند.

کاربردهای متن کاوی

تجزیه و تحلیل احساسات یک برنامه متن کاوی است که به شکلی گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد. این برنامه می‌تواند احساسات مشتری را در مورد یک تجارت ردیابی کند.

هم‌چنین به عنوان احساسات کاوی شناخته می‌شود، تجزیه‌وتحلیل احساسات متنی را از بررسی‌های آنلاین، شبکه‌های اجتماعی، ایمیل، تعاملات مرکز تماس و سایر منابع داده استخراج می‌کند تا رشته‌هایی را که نشان‌دهنده احساسات مثبت یا منفی مشتریان است، شناسایی کند. این اطلاعات ممکن است برای عیب‌یابی مشکلات محصول، بهبود خدمات مشتری و برنامه‌ریزی کمپین‌های بازاریابی جدید و موارد دیگر مورد استفاده قرار گیرد.

سایر کاربردهای متداول متن کاوی شامل غربال‌گری نامزدهای شغلی بر اساس عبارات خاص موجود در رزومه، مسدود کردن هرزنامه، طبقه‌بندی محتوای وب‌سایت، تیک‌گذاری ادعاهای بیمه‌ای که ممکن است ادعاهای جعلی باشند، تجزیه‌وتحلیل توصیف علائم پزشکی برای کمک به تشخیص، و نیز بررسی اسناد شرکت به عنوان بخشی از فرآیندهای کشف الکترونیکی است.

نرم‌افزار متن کاوی نیز دارای قابلیت‌هایی هم‌چون بازیابی اطلاعات است، مشابه آن‌چه که توسط موتورهای جستجو و پلتفرم‌های جستجوی سازمانی ارائه می‌شود.

بیشتر بخوانید: موتور جستجو وب چیست؟

اما بازیابی اطلاعات معمولاً تنها یکی از عناصر برنامه‌های متن‌کاوی سطح بالاتر است، نه برای صرف استفاده کردن.

نمونه‌های متن کاوی

چت‌بات‌ها به سؤالات محصول پاسخ می‌دهند و وظایف اصلی خدمات مشتری را انجام می‌دهند. آن‌ها این کار را با استفاده از فناوری درک زبان طبیعی (NLU) انجام می‌دهند، زیرمجموعه‌ای از پردازش زبان طبیعی (NLP) که به ربات‌ها کمک می‌کند گفتار و متن نوشته شده انسان را درک کنند تا بتوانند به درستی پاسخ دهند.

تولید زبان طبیعی (NLG) یکی دیگر از فناوری‌های مرتبط است که اسناد، تصاویر و سایر داده‌ها را استخراج می‌کند و سپس متن را به تنهایی ایجاد می‌کند.

به عنوان مثال، الگوریتم‌های NLG برای نوشتن توضیحات محله‌ها برای لیست املاک و توضیحات شاخص‌های عملکرد کلیدی که توسط سیستم‌های هوش تجاری ردیابی می‌شوند، استفاده می‌شود.

مزایای متن کاوی

استفاده از متن کاوی و تجزیه‌وتحلیل برای درک بهتر احساسات مشتری می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا مسائل مربوط به محصول و کسب‌وکار را شناسایی کنند و سپس آن‌ها را قبل از تبدیل شدن به مشکلات بزرگی که فروش را تحت تأثیر قرار می‌دهند حل کنند. متن کاوی در نظرات و ارتباطات مشتریان هم.چنین می‌تواند ویژگی‌ها و خواص جدید مورد نظر را برای کمک به تقویت پیشنهادات محصول شناسایی کند.

در هر مورد، فناوری فرصتی را برای بهبود تجربه کلی مشتری ارائه می‌دهد که امیدواریم منجر به افزایش درآمد و سود شود.

متن کاوی هم‌چنین می‌تواند به پیش‌بینی ریزش مشتری کمک کند، و به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا به عنوان بخشی از برنامه‌های بازاریابی و مدیریت ارتباط با مشتری، اقداماتی را برای جلوگیری از انحراف احتمالی رقبای تجاری انجام دهند.

تشخیص تقلب، مدیریت ریسک، تبلیغات آنلاین و مدیریت محتوای وب از دیگر عملکردهایی هستند که می‌توانند از استفاده از ابزارهای متن کاوی بهره مند شوند.
در مراقبت‌های بهداشتی، فناوری ممکن است بتواند به تشخیص بیماری‌ها و شرایط پزشکی در بیماران بر اساس علائمی که گزارش می‌کنند کمک کند.

چالش‌ها و مشکلات متن کاوی

متن کاوی می‌تواند دشوار باشد زیرا داده‌ها اغلب مبهم، ناسازگار و متناقض هستند. تلاش برای تجزیه‌وتحلیل آن به دلیل ابهامات ناشی از تفاوت در نحو و معناشناسی، و هم‌چنین استفاده از زبان عامیانه، طعنه، گویش‌های منطقه‌ای و زبان فنی خاص برای صنایع عمودی فردی پیچیده‌تر می‌شود. بنابراین، الگوریتم‌های متن کاوی باید برای تجزیه و تحلیل این ابهامات و ناسازگاری‌ها در هنگام دسته‌بندی، برچسب‌گذاری و خلاصه کردن مجموعه‌ای از داده‌های متنی آموزش ببینند.

علاوه بر این، مدل‌های یادگیری عمیق مورد استفاده در بسیاری از برنامه‌های متن کاوی به مقادیر زیادی داده آموزشی و قدرت پردازشی نیاز دارند که می‌تواند سبب گران شدن اجرای آن‌ها بشود. مسئله دیگری که می‌تواند باعث شود ابزارهای یادگیری عمیق نتایج اشتباهی ایجاد کنند، سوگیری ذاتی در مجموعه داده‌ها است اگر دانشمندان داده نتوانند سوگیری‌ها را در طول فرآیند توسعه مدل تشخیص دهند.

هم‌چنین نرم‌افزارهای متن کاوی زیادی برای انتخاب وجود دارد. ده‌ها فناوری تجاری و منبع‌باز در دسترس هستند، از جمله ابزارهایی از فروشندگان بزرگ نرم‌افزار از جمله IBM، Oracle، SAS، SAP، و Tibco.

در این مقاله آموزشی درباره این که متن کاوی (تحلیل متن) چیست مطالبی را ارائه کردیم. با تشکر از همراهی و مطالعه شما.

منابع

تعریف متن کاوی – ترجمه از انگلیسی