O que é mineração de texto e como ela permite que as empresas se beneficiem de dados não estruturados?

Os dados não estruturados representam 80% – 90% de todos os novos dados gerados pelas empresas, e a mineração de texto é a técnica que o ajudará a colocá-los em uso.

Muitas empresas já conseguem gerenciar seus dados estruturados, mas e os insights ocultos em textos em formato livre? Dados não estruturados são aqueles que não cabem perfeitamente em um banco de dados ou planilha, impossibilitando o processamento pelas ferramentas analíticas tradicionais. É quando as empresas recorrem a provedores de soluções de PNL e outros fornecedores de tecnologia avançada para aproveitar esta oportunidade.

Então, o que é mineração de texto? E como você pode implantá-lo nas configurações de sua empresa?

Definição de mineração de texto e benefícios comerciais

O que é mineração de texto?

A mineração de texto é o processo de extrair informações valiosas de grandes quantidades de dados textuais não estruturados. Isto equivale a ensinar um computador a ler e analisar textos, tal como os humanos, mas muito mais rápido e em maior escala.

A mineração de texto permite que você acesse uma ampla gama de dados não estruturados, incluindo postagens em mídias sociais, páginas de avaliação de produtos, relatórios de pesquisa, e-mails e outros textos, sem a necessidade de revisar manualmente os textos originais. Como resultado, você estará ciente de quaisquer preocupações emergentes antes da escalada e reconhecerá as tendências futuras antes da concorrência.

Mineração de texto versus análise de texto versus análise de texto

Muitos profissionais usam os termos mineração de texto e análise de texto de forma intercambiável, e isso é correto em muitos casos. No entanto, existem diferenças sutis entre os dois conceitos.

A questão principal é que a mineração de texto se concentra na descoberta automatizada de padrões e na extração de conhecimento, enquanto a análise de texto utiliza uma gama mais ampla de técnicas para interpretar e examinar dados textuais. Ele lida com reconhecimento de linguagem, resumo, categorização, etc. É seguro dizer que a mineração de texto é um subtipo de análise de texto, que se concentra na descoberta automatizada de padrões.

A análise de texto usa técnicas de mineração e análise de texto para processar dados textuais. A mineração de texto tem uma natureza mais qualitativa, enquanto a análise de texto se concentra na criação de gráficos e outras visualizações de dados, tornando-a uma ferramenta mais quantitativa.

O escopo de todos os três conceitos se sobrepõe e eles muitas vezes dependem das mesmas técnicas para atingir objetivos ligeiramente diferentes, confundindo a distinção entre eles.

Para compreender melhor os conceitos, apesar de sua sobreposição, vamos ver o que cada uma das três técnicas pode fazer no contexto da análise de feedback do cliente.

• A mineração de texto pode extrair padrões de um grande conjunto de dados de milhares de avaliações não estruturadas de clientes. Ele pode implantar aprendizado de máquina (ML) para identificar preocupações mencionadas com frequência e temas comuns nessas análises.
• A análise de texto também pode analisar grandes volumes de avaliações. Ele pode implantar ferramentas de ML e análise de sentimento para gerar um relatório estruturado sobre o sentimento predominante e quaisquer riscos potenciais que sua empresa precise enfrentar.
• A análise de texto pode realizar um estudo aprofundado de várias avaliações de clientes selecionadas. Ele pode analisar cada revisão detalhadamente para entender quaisquer preocupações e sugestões. Essa técnica pode relatar uma experiência detalhada do cliente.

Benefícios da mineração de texto

• Aprimora suas habilidades de tomada de decisão. Algoritmos de mineração de texto transformam textos em insights acionáveis ​​que podem ajudar os executivos a resolver problemas de negócios urgentes.
• Oferece inteligência competitiva. Você pode analisar tendências de mercado, notícias e atividades de seus concorrentes e ver o que os clientes pensam de seus produtos e campanhas de marketing. Isso permite avaliar a dinâmica do mercado, identificar oportunidades antecipadas e capitalizá-las antes da concorrência.
• Identifica riscos e ajuda você a gerenciá-los. Você pode implantar essas técnicas para procurar anomalias, flutuações de demanda e outros problemas que possam ameaçar seus negócios. A mineração de texto também pode detectar sinais precoces de fraude, ataques cibernéticos e violações de conformidade.
• Analisa rapidamente textos incontrolavelmente grandes. Para se ter uma ideia da velocidade da mineração de texto, ele pode ler um livro de 400 páginas em questão de minutos para realizar uma tarefa como o simples reconhecimento de padrões – desde que o algoritmo seja otimizado e recursos computacionais suficientes sejam alocados. A análise linguística sofisticada pode levar horas, o que ainda é muito mais rápido que o ritmo humano.

Como funciona a mineração de texto

A mineração de texto depende de uma variedade de técnicas para extrair insights de textos de formato livre e apresentar as descobertas em um formato estruturado.

O ML é a tecnologia fundamental para muitos desses métodos, pois pode aprender automaticamente padrões para extração, classificação e agrupamento de texto. Além do ML, a mineração de texto pode usar abordagens estatísticas, métodos baseados em regras e análise linguística.

Técnicas de mineração de texto

Aqui estão alguns exemplos de técnicas de mineração de texto, que podem ser baseadas em ML.

Recuperação de informação

As ferramentas de mineração de texto recebem uma consulta e procuram informações específicas em uma pilha de texto e recuperam os dados desejados. Por exemplo, métodos de recuperação de informação são implementados em motores de busca, como o Google, e em sistemas de catalogação de bibliotecas.

Aqui estão as principais subtarefas que auxiliam na recuperação de informações.

• A tokenização divide textos longos em unidades individuais – ou seja, tokens – que podem ser palavras, sentenças ou frases individuais.
• O stemming reduz a palavra à sua forma raiz, removendo sufixos e prefixos.

Extração de informações

A extração de informações (IE) trata da recuperação de informações estruturadas de texto de formato livre. Essas técnicas podem extrair entidades de interesse, seus relacionamentos e atributos e organizá-los em um formato de fácil acesso.

Uma aplicação do IE é a extração de tendências de mercado a partir de artigos de notícias. Os modelos podem escanear a seção de notícias e extrair nomes de concorrentes, informações financeiras, menções de produtos, etc., e apresentar esses dados de forma estruturada.

Aqui estão as subtarefas comuns do IE:

• A seleção de recursos descreve os atributos importantes
• A extração de recursos granula ainda mais a tarefa, extraindo um subconjunto de cada recurso relevante
• O reconhecimento de entidade nomeada identifica entidades, como nomes de pessoas, locais, etc.

Processamento de linguagem natural

Esta é uma técnica avançada que depende de inteligência artificial, linguística e ciência de dados, entre outros métodos. A mineração de texto por Processamento de Linguagem Natural (PNL) permite que as máquinas “entendam” a linguagem humana.

Por exemplo, a PNL pode ser útil se você quiser saber como os clientes se sentem em relação ao novo produto/serviço lançado recentemente. Você precisará de uma ferramenta que possa analisar grandes volumes de feedback de produtos/serviços publicados em diferentes plataformas.

Aqui estão as subtarefas mais comuns de mineração de texto de processamento de linguagem natural:

• Resumo. Essa técnica fornece um resumo conciso de longas leituras, sejam artigos grandes ou mesmo livros.
• Categorização de texto. Também conhecido como classificação de texto, este método atribui rótulos a dados não estruturados. Por exemplo, ele pode categorizar documentos de texto em categorias predefinidas ou classificar avaliações de clientes com base nos produtos mencionados.
• Análise de sentimentos. Simplificando, a análise de sentimento e a mineração de texto podem identificar sentimentos positivos, neutros e negativos no texto. Ele permite acompanhar as atitudes das pessoas em relação à sua marca ao longo do tempo, como no exemplo da PNL acima. Você pode encontrar mais informações sobre análise de sentimento baseada em IA em nosso blog.

Aplicações de mineração de texto no mundo dos negócios

Ao incorporar soluções de mineração de texto na pilha de tecnologia da sua empresa, você pode desbloquear o seguinte.

Antecipando as necessidades dos clientes e oferecendo melhor suporte

Você pode usar técnicas de mineração de texto para analisar o feedback dos clientes em mídias sociais, pesquisas e outras fontes, entender o que as pessoas gostam em seu produto ou serviço e procurar dicas que possam ajudá-lo a alinhar sua oferta com as expectativas do cliente.

Você também pode aumentar a eficiência de suas operações de suporte ao cliente analisando tickets de suporte, chats e até mesmo transcrições longas de chamadas de suporte. Isso permite que sua equipe classifique questões pendentes e identifique assuntos urgentes para fornecer um melhor atendimento ao cliente.

A McKinsey relata que a aplicação de análise de texto avançada pode diminuir o tempo de atendimento de chamadas em 40% e, ao mesmo tempo, aumentar as taxas de conversão em cerca de 50%.

Exemplo de mineração de texto na vida real:

O fabricante de tecnologia wearable FitBit queria entender os pontos fracos de seus clientes e implantou ferramentas de mineração de texto para analisar 33.000 tweets publicados durante um período de seis meses. A análise revelou diversas preocupações. Por exemplo, mostrou que o produto Fitbit Blaze apresentava graves problemas com seu sistema operacional.

Facilitando a Pesquisa

Seja na área médica, na educação ou no setor jurídico, ser capaz de “ler” rapidamente muitos artigos de pesquisa é uma vantagem.

Por exemplo, no setor jurídico, a análise de mineração de texto pode passar por processos judiciais e documentação legal, ajudando os profissionais a identificar precedentes de casos e a redigir argumentos impactantes para comparecimentos em tribunal.

Na indústria farmacêutica, esta tecnologia pode analisar pesquisas biomédicas, investigando relações entre proteínas, genes, doenças, etc. Enquanto na área da saúde, ela pode consultar os EHRs dos pacientes e responder às dúvidas dos médicos.

Exemplo de mineração de texto na vida real:

Uma equipe de pesquisadores do Reino Unido e da Dinamarca aplicou mineração de texto em resumos de publicações do PubMed para agrupá-los e identificar novos candidatos a medicamentos para diabetes tipo 2. A equipe relatou que esse experimento os ajudou a criar uma lista de alvos potenciais. E há um estudo semelhante que utiliza algoritmos de mineração de texto para extrair candidatos a medicamentos para o tratamento do câncer.

Reunindo Inteligência de Mercado e Analisando a Concorrência

Os métodos de mineração de texto permitem comparar o desempenho da sua empresa/produto em relação à concorrência. Como as pessoas costumam comparar produtos semelhantes de fabricantes diferentes, você pode analisar essas avaliações para descobrir onde superou a concorrência e onde seu produto ficou aquém.

Outra forma de analisar a concorrência é implementar técnicas de mineração de texto para “ler” relatórios do setor, artigos de pesquisa de mercado e comunicados de imprensa, o que o ajudará a manter-se atualizado sobre o que os concorrentes estão fazendo.

Exemplo de mineração de texto na vida real:

Uma equipa de investigação da China desenvolveu um método de mineração de texto que permite às empresas analisar dados textuais produzidos pela concorrência para detectar diferentes eventos empresariais. O modelo pode extrair e classificar eventos, produzindo a sequência de atividades de cada concorrente. Isso ajuda a avaliar o comportamento de cada empresa no mercado e a detectar quaisquer relacionamentos formados.

Auxiliando na gestão de conformidade e mitigação de riscos

As ferramentas de mineração de texto podem digitalizar continuamente documentos regulatórios e de conformidade para ajudá-lo a manter suas operações dentro das restrições do seu cenário jurídico.

Outro uso interessante da mineração de texto é a revisão de contratos quanto à conformidade com os padrões legais e a identificação de riscos contratuais.

Exemplo de mineração de texto na vida real:

Existem diversas iniciativas de pesquisa para detectar riscos e violações de compliance utilizando técnicas de mineração de texto. Uma equipa de investigação implementou-o para ajudar no cálculo do índice de risco de fraude de um gestor no sector financeiro. E noutro exemplo, os cientistas colaboraram com a Youth Care Inspectorate para identificar prestadores de cuidados de saúde que representam riscos de segurança para os seus pacientes. A equipe usou diferentes métodos de mineração de texto para analisar mais de 22 mil reclamações de pacientes e detectar casos graves de violação.

Apoiando a inovação de produtos e serviços

A mineração de texto pode fornecer ideias interessantes e às vezes surpreendentes sobre como melhorar seus produtos existentes ou quais novos caminhos sua empresa pode explorar. Além da já mencionada análise de tickets de suporte ao cliente, que pode ajudá-lo a identificar necessidades não atendidas, você também pode usar algoritmos de mineração de texto para escanear dados internos da empresa, como notas de reuniões e resumos de brainstorming, para obter ideias para novos produtos.

Outra forma é analisar artigos de pesquisa e patentes em busca de oportunidades para integrar tecnologia de ponta em seus produtos e serviços.

Exemplo de mineração de texto na vida real:

Antes de lançar um novo produto de alto-falante, a Amazon pretendia determinar os recursos mais valiosos dos alto-falantes dos concorrentes na faixa de preço de US$ 150. Os cientistas de dados da empresa implantaram a mineração de texto para analisar as avaliações dos clientes sobre os produtos alvo. Eles identificaram características que estavam fortemente correlacionadas com classificações altas e baixas dos oradores. Isso não apenas ajudou a Amazon a construir um produto de sucesso, mas também influenciou a estratégia de lançamento do produto.

Desafios e limitações associados à mineração de texto

Embora a mineração de texto seja uma ferramenta poderosa, existem desafios éticos e limitações técnicas que as empresas precisam estar cientes antes de prosseguirem com a implementação:

• Qualidade e variedade de fontes de dados. Estimativas recentes mostram que são gerados 328,77 milhões de terabytes de dados todos os dias. Isso inclui ruído e informações irrelevantes. E mesmo os dados relevantes não são padronizados, o que dificulta a criação de regras consistentes para o processamento de texto.
• Questões linguísticas e semânticas. A linguagem humana é vaga e complexa. Inclui sarcasmo, polissemia, gírias e dialetos. Além disso, adicione erros ortográficos a esta mistura. Tudo isso dificulta o trabalho dos modelos com textos. As empresas terão que compor um conjunto de dados representativo para treinar algoritmos de mineração de texto para lidar com todos esses fatores.
• É necessário um conjunto de dados grande e diversificado para treinar modelos de mineração de texto. E se esses dados contiverem preconceitos, os algoritmos produzirão um resultado discriminatório. Procure um fornecedor confiável de desenvolvimento de aprendizado de máquina que possa ajudá-lo a treinar e personalizar seus modelos. Você também pode considerar a coleta automatizada de dados para construir o conjunto de treinamento e coletar dados regularmente no futuro.
• Restrições técnicas e de recursos. Alguns algoritmos, como a análise de texto da PNL, exigem um poder computacional significativo, o que torna sua execução cara. Os grandes volumes de dados podem ser um desafio para lidar no local. Você pode usar a nuvem para armazenamento e processamento de dados, o que também permitirá aumentar ou diminuir a escala sem problemas.

Outros desafios técnicos incluem anotação de dados de treinamento, integração com sistemas existentes e auditoria e manutenção de algoritmos.

• Preocupações éticas e de privacidade. A mineração de texto pode envolver a análise de informações pessoais e confidenciais, como registros de saúde. Se for este o caso, as empresas precisam de encontrar uma forma de obter consentimento atempado. A ética também influencia a forma como você usa os resultados. Se uma empresa obtivesse insights de modelos tendenciosos e os implementasse de forma prejudicial, isso teria implicações éticas.

Futuro da mineração de texto

Os algoritmos de mineração de texto estão se tornando mais inteligentes e complexos. Eles já podem lhe dar acesso às mais recentes informações de mercado e ajudá-lo a inovar em sua produção e operações internas.

Com os avanços nas áreas de inteligência artificial e análise, você pode combinar a mineração de texto com outras tecnologias inovadoras, como a IA generativa. Imagine o quão poderosa essa combinação pode ser. A Gen AI pode gerar conteúdo com base nos insights fornecidos pelas ferramentas de mineração de texto.

Vamos pegar um bot de suporte ao cliente como exemplo. As técnicas de mineração de texto podem extrair informações relevantes das dúvidas dos clientes e complementá-las com pontos-chave de perguntas frequentes e avaliações recentes desse cliente. A Gen AI pega essas informações e produz respostas personalizadas abordando os pontos fracos do cliente, em vez de oferecer algumas declarações gerais que frustrariam ainda mais a pessoa.

Então, se você já está usando mineração de texto ou apenas considerando implementar essa tecnologia, talvez valha a pena pensar em integrá-la com Gen AI ou encontrar um provedor de serviços de análise de dados confiável para fortalecer suas capacidades analíticas e trabalhar com dados em tempo real.

Procurando construir uma solução de mineração de texto? Entre em contato e nós o ajudaremos a personalizar e reciclar um modelo existente ou a construir um novo, e configuraremos a coleta automatizada de dados.

Este artigo foi publicado originalmente no site itrex .