Czym jest eksploracja tekstu i w jaki sposób umożliwia firmom czerpanie korzyści z danych nieustrukturyzowanych?

Opublikowany: 2023-12-03

Dane nieustrukturyzowane stanowią 80–90% wszystkich nowych danych generowanych przez przedsiębiorstwa, a eksploracja tekstu to technika, która pomoże Ci je wykorzystać.

Wiele firm może już zarządzać swoimi ustrukturyzowanymi danymi, ale co ze spostrzeżeniami ukrytymi w tekście w dowolnym formacie? Dane nieustrukturyzowane to dane, które nie mieszczą się idealnie w bazie danych lub arkuszu kalkulacyjnym, co uniemożliwia ich przetwarzanie tradycyjnymi narzędziami analitycznymi. To wtedy firmy zwracają się do dostawców rozwiązań NLP i innych dostawców zaawansowanych technologii, aby wykorzystać tę szansę.

Czym więc jest eksploracja tekstu? Jak wdrożyć go w ustawieniach swojej firmy?

Definicja eksploracji tekstu i korzyści biznesowe

Co to jest eksploracja tekstu?

Eksploracja tekstu to proces wydobywania cennych spostrzeżeń z dużych ilości nieustrukturyzowanych danych tekstowych. To tak, jakby nauczyć komputer czytać i analizować teksty na wzór człowieka, tyle że znacznie szybciej i na większą skalę.

Eksploracja tekstu umożliwia korzystanie z szerokiej gamy nieustrukturyzowanych danych, w tym postów w mediach społecznościowych, stron z recenzjami produktów, raportów z badań, e-maili i innych tekstów, bez konieczności ręcznego przeglądania oryginalnych tekstów. Dzięki temu będziesz świadomy wszelkich pojawiających się problemów jeszcze przed eskalacją i rozpoznasz nadchodzące trendy przed konkurencją.

Eksploracja tekstu a analiza tekstu a analiza tekstu

Wielu profesjonalistów używa terminów eksploracja tekstu i analiza tekstu zamiennie i w wielu przypadkach jest to poprawne. Istnieją jednak subtelne różnice między tymi dwoma koncepcjami.

Głównym problemem jest to, że eksploracja tekstu koncentruje się na automatycznym odkrywaniu wzorców i wydobywaniu wiedzy, podczas gdy analiza tekstu wykorzystuje szerszy zakres technik do interpretacji i badania danych tekstowych. Zajmuje się rozpoznawaniem języka, podsumowywaniem, kategoryzacją itp. Można śmiało powiedzieć, że eksploracja tekstu to podtyp analizy tekstu, który koncentruje się na automatycznym odkrywaniu wzorców.

Analityka tekstu wykorzystuje zarówno techniki eksploracji tekstu, jak i techniki analityczne do przetwarzania danych tekstowych. Eksploracja tekstu ma bardziej charakter jakościowy, podczas gdy analiza tekstu koncentruje się na tworzeniu wykresów i innych wizualizacji danych, co czyni ją bardziej narzędziem ilościowym.

Zakres wszystkich trzech koncepcji pokrywa się i często opierają się one na tych samych technikach, aby osiągnąć nieco inne cele, zacierając różnicę między nimi.

Aby lepiej zrozumieć koncepcje pomimo ich nakładania się, zobaczmy, co każda z trzech technik może zrobić w kontekście analizy opinii klientów.

Eksploracja tekstu może wyodrębnić wzorce z dużego zbioru danych tysięcy nieustrukturyzowanych recenzji klientów. Może wdrożyć uczenie maszynowe (ML), aby zidentyfikować często wymieniane problemy i typowe tematy tych przeglądów.
Analityka tekstu może również analizować duże liczby recenzji. Może wdrożyć narzędzia do analizy uczenia maszynowego i nastrojów, aby wygenerować ustrukturyzowany raport na temat dominujących nastrojów i wszelkich potencjalnych zagrożeń, którymi Twoja firma musi się zająć.
Analiza tekstu pozwala na dogłębne zbadanie kilku wybranych recenzji klientów. Może szczegółowo przeanalizować każdą recenzję, aby zrozumieć wszelkie wątpliwości i sugestie. Technika ta umożliwia raportowanie szczegółowych doświadczeń klientów.

Korzyści z eksploracji tekstu

Zwiększa Twoje umiejętności podejmowania decyzji. Algorytmy eksploracji tekstu przekształcają teksty w przydatne informacje, które mogą pomóc kadrze kierowniczej w rozwiązywaniu palących problemów biznesowych.
Zapewnia inteligencję konkurencyjną. Możesz analizować trendy rynkowe, wiadomości i działania konkurencji oraz zobaczyć, co klienci myślą o swoich produktach i kampaniach marketingowych. Dzięki temu możesz ocenić dynamikę rynku, wcześnie dostrzec możliwości i wykorzystać je przed konkurencją.
Dostrzega ryzyko i pomaga nim zarządzać. Możesz wdrożyć te techniki, aby wyszukiwać anomalie, wahania popytu i inne problemy, które mogą zagrozić Twojej firmie. Eksploracja tekstu może również wykryć wczesne oznaki oszustw, cyberataków i naruszeń przepisów.
Szybko analizuje niemożliwie duże teksty. Aby dać wyobrażenie o szybkości eksploracji tekstu, można przeszukać 400-stronicową książkę w ciągu kilku minut, wykonując takie zadanie, jak proste rozpoznawanie wzorców – pod warunkiem, że algorytm jest zoptymalizowany i przydzielone zostaną wystarczające zasoby obliczeniowe. Zaawansowana analiza językowa może zająć wiele godzin, a to i tak znacznie szybciej niż ludzkie tempo.

Jak działa eksploracja tekstu

Eksploracja tekstu opiera się na różnych technikach wydobywania spostrzeżeń z tekstów o dowolnej formie i prezentowania wyników w ustrukturyzowanym formacie.

ML jest podstawową technologią dla wielu z tych metod, ponieważ może automatycznie uczyć się wzorców ekstrakcji, klasyfikacji i grupowania tekstu. Oprócz uczenia maszynowego eksploracja tekstu może wykorzystywać podejścia statystyczne, metody oparte na regułach i analizę językową.

Techniki eksploracji tekstu

Oto kilka przykładów technik eksploracji tekstu, które można wykorzystać w oparciu o technologię ML.

Wyszukiwanie informacji

Narzędzia do eksploracji tekstu odbierają zapytania i wyszukują określone informacje w stercie tekstu oraz pobierają żądany fragment danych. Na przykład metody wyszukiwania informacji są stosowane w wyszukiwarkach, takich jak Google, oraz w systemach katalogowania bibliotek.

Oto kluczowe podzadania pomagające w wyszukiwaniu informacji.

Tokenizacja dzieli długie teksty na pojedyncze jednostki — tj. tokeny — którymi mogą być pojedyncze słowa, zdania lub frazy.
Stemming redukuje słowo do jego formy źródłowej, usuwając przyrostki i przedrostki.

Ekstrakcja informacji

Ekstrakcja informacji (IE) polega na wydobywaniu informacji strukturalnych z tekstu w dowolnej formie. Techniki te umożliwiają wyodrębnienie interesujących obiektów, ich relacji i atrybutów oraz zorganizowanie ich w łatwo dostępnym formacie.

Jednym z zastosowań IE jest wyodrębnianie trendów rynkowych z artykułów prasowych. Modelki mogą skanować sekcję z wiadomościami i wyciągać nazwy konkurentów, informacje finansowe, wzmianki o produktach itp., a następnie prezentować te dane w uporządkowany sposób.

Oto typowe podzadania IE:

Wybór funkcji przedstawia ważne atrybuty
Ekstrakcja cech dodatkowo granuluje zadanie poprzez wyodrębnienie podzbioru każdej istotnej cechy
Rozpoznawanie nazwanych jednostek identyfikuje jednostki, takie jak nazwiska osób, lokalizacje itp. w tekście

Przetwarzanie języka naturalnego

Jest to zaawansowana technika, która opiera się między innymi na sztucznej inteligencji, lingwistyce i analizie danych. Eksploracja tekstu za pomocą przetwarzania języka naturalnego (NLP) umożliwia maszynom „rozumienie” ludzkiego języka.

Na przykład NLP może się przydać, jeśli chcesz wiedzieć, co myślą klienci o nowym produkcie/usłudze, którą niedawno wypuściłeś. Będziesz potrzebować narzędzia, które może przejrzeć duże ilości opinii o produktach/usługach publikowanych na różnych platformach.

Oto najczęstsze podzadania eksploracji tekstu związane z przetwarzaniem języka naturalnego:

Podsumowanie. Ta technika zapewnia zwięzłe podsumowanie długich lektur, niezależnie od tego, czy są to duże artykuły, czy nawet książki.
Kategoryzacja tekstu. Ta metoda, znana również jako klasyfikacja tekstu, przypisuje etykiety do danych nieustrukturyzowanych. Może na przykład kategoryzować dokumenty tekstowe według predefiniowanych kategorii lub klasyfikować recenzje klientów na podstawie wspomnianych przez nich produktów.
Analiza sentymentów. Mówiąc prościej, analiza nastrojów i eksploracja tekstu mogą zidentyfikować pozytywne, neutralne i negatywne nastroje w tekście. Pozwala śledzić na przestrzeni czasu nastawienie ludzi do Twojej marki, jak w powyższym przykładzie NLP. Więcej informacji na temat analizy nastrojów opartej na sztucznej inteligencji znajdziesz na naszym blogu.

Aplikacje do eksploracji tekstu w świecie biznesu

Włączając rozwiązania do eksploracji tekstu do stosu technologicznego swojej firmy, możesz odblokować następujące możliwości.

Przewidywanie potrzeb klientów i oferowanie lepszego wsparcia

Możesz używać technik eksploracji tekstu, aby analizować opinie klientów z mediów społecznościowych, ankiet i innych źródeł, dowiedzieć się, co ludziom podoba się Twój produkt lub usługa, i szukać wskazówek, które pomogą Ci dostosować ofertę do oczekiwań klientów.

Możesz także zwiększyć efektywność działań związanych z obsługą klienta, analizując zgłoszenia do pomocy technicznej, czaty, a nawet długie transkrypcje rozmów telefonicznych z pomocą techniczną. Dzięki temu Twój zespół może kategoryzować nierozwiązane problemy i identyfikować sprawy pilne, aby zapewnić lepszą obsługę klienta.

McKinsey podaje, że zastosowanie zaawansowanej analityki tekstu może skrócić czas obsługi połączeń o 40%, jednocześnie zwiększając współczynnik konwersji o około 50%.