什么是文本挖掘，它如何使企业从非结构化数据中受益？
已发表: 2023-12-03非结构化数据占企业生成的所有新数据的 80% 至 90%，文本挖掘技术可以帮助您利用这些数据。
许多企业已经可以管理其结构化数据，但是隐藏在自由格式文本中的见解又如何呢？ 非结构化数据是指无法完全融入数据库或电子表格的数据，导致传统分析工具无法处理。 这时，公司就会转向 NLP 解决方案提供商和其他先进技术供应商来利用这个机会。
那么，什么是文本挖掘？ 如何在您的业务环境中部署它？
文本挖掘定义和商业利益
什么是文本挖掘？
文本挖掘是从大量非结构化文本数据中提取有价值见解的过程。 这相当于教计算机像人类一样阅读和分析文本，但速度更快、规模更大。
文本挖掘允许您利用广泛的非结构化数据，包括社交媒体帖子、产品评论页面、研究报告、电子邮件和其他文本，而无需手动查看原始文本。 因此，您将在升级之前意识到任何新出现的问题，并在竞争之前识别即将出现的趋势。
文本挖掘、文本分析、文本分析
许多专业人士交替使用文本挖掘和文本分析这两个术语，这在许多情况下都是正确的。 然而，这两个概念之间存在细微的差异。
主要问题是文本挖掘侧重于自动模式发现和知识提取，而文本分析则使用更广泛的技术来解释和检查文本数据。 它涉及语言识别、摘要、分类等。可以肯定地说，文本挖掘是文本分析的一个子类型，专注于自动模式发现。
文本分析使用文本挖掘和分析技术来处理文本数据。 文本挖掘更多地具有定性性质，而文本分析则侧重于创建图形和其他数据可视化，使其更像是一种定量工具。
所有三个概念的范围都有重叠，并且它们通常依赖相同的技术来实现略有不同的目标，从而模糊了它们之间的区别。
为了更好地理解这些概念（尽管它们有重叠），让我们看看这三种技术在客户反馈分析中各自可以做什么。
- 文本挖掘可以从包含数千条非结构化客户评论的大型数据集中提取模式。 它可以部署机器学习 (ML) 来识别这些评论中经常提到的问题和共同主题。
- 文本分析还可以分析大量评论。 它可以部署机器学习和情绪分析工具，生成有关当前情绪以及您的企业需要解决的任何潜在风险的结构化报告。
- 文本分析可以对多个选定的客户评论进行深入研究。 它可以详细分析每条评论，以了解任何疑虑和建议。 该技术可以报告详细的客户体验。
文本挖掘的好处
- 提高您的决策能力。 文本挖掘算法将文本转换为可操作的见解，可以帮助高管解决紧迫的业务问题。
- 为您提供竞争情报。 您可以分析市场趋势、竞争对手的新闻和活动，并了解客户对其产品和营销活动的看法。 这使您能够衡量市场动态，发现早期机会，并在竞争之前利用它们。
- 发现风险并帮助您管理风险。 您可以部署这些技术来搜索异常、需求波动以及可能威胁您业务的其他问题。 文本挖掘还可以检测欺诈、网络攻击和合规违规的早期迹象。
- 快速分析难以管理的大文本。 为了让您了解文本挖掘的速度，它可以在几分钟内浏览一本 400 页的书来执行简单模式识别之类的任务 - 只要算法经过优化并分配足够的计算资源。 复杂的语言分析可能需要几个小时，这仍然比人类的速度快得多。
文本挖掘的工作原理
文本挖掘依赖于多种技术从自由格式文本中提取见解并以结构化格式呈现结果。
机器学习是其中许多方法的基础技术，因为它可以自动学习文本提取、分类和聚类的模式。 除了机器学习之外，文本挖掘还可以使用统计方法、基于规则的方法和语言分析。
文本挖掘技术
以下是一些由机器学习驱动的文本挖掘技术的示例。
信息检索
文本挖掘工具接收查询并在文本堆中搜索特定信息并检索所需的数据。 例如，信息检索方法部署在搜索引擎（例如 Google）和图书馆编目系统中。
以下是有助于信息检索的关键子任务。
- 标记化将长文本分解为单独的单元——即标记——可以是单独的单词、句子或短语。
- 词干提取将单词简化为词根形式，删除后缀和前缀。
信息提取
信息提取 (IE) 是指从自由格式文本中检索结构化信息。 这些技术可以提取感兴趣的实体、它们的关系和属性，并以易于访问的格式组织它们。
IE 的应用之一是从新闻文章中提取市场趋势。 这些模型可以扫描新闻部分并提取竞争对手的名称、财务信息、产品提及等，并以结构化方式呈现这些数据。
以下是常见的 IE 子任务：
- 特征选择描述了重要的属性
- 特征提取通过提取每个相关特征的子集来进一步细化任务
- 命名实体识别识别文本中的实体，例如人名、位置等
自然语言处理
这是一项依赖人工智能、语言学和数据科学等方法的先进技术。 自然语言处理（NLP）文本挖掘使机器能够“理解”人类语言。
例如，如果您想了解客户对您最近发布的新产品/服务的感受，NLP 可以派上用场。 您将需要一个可以浏览不同平台上发布的大量产品/服务反馈的工具。
以下是最常见的自然语言处理文本挖掘子任务：
- 总结。 这种技术可以为您提供长篇阅读的简洁摘要，无论是大型文章还是书籍。
- 文本分类。 该方法也称为文本分类，为非结构化数据分配标签。 例如，它可以将文本文档分类为预定义的类别，或者根据客户评论提到的产品对他们的评论进行分类。
- 情绪分析。 简而言之，情感分析和文本挖掘可以识别文本中的积极、中性和消极情绪。 它可以让您跟踪人们随着时间的推移对您的品牌的态度，就像上面的 NLP 示例一样。 您可以在我们的博客上找到有关人工智能支持的情绪分析的更多信息。
商业世界中的文本挖掘应用
通过将文本挖掘解决方案整合到公司的技术堆栈中，您可以解锁以下功能。
预测客户需求并提供更好的支持
您可以使用文本挖掘技术来分析来自社交媒体、调查和其他来源的客户反馈，了解人们喜欢您的产品或服务的哪些方面，并寻找可以帮助您使您的产品与客户期望保持一致的提示。
您还可以通过分析支持票证、聊天甚至冗长的支持电话转录来提高客户支持运营的效率。 这使您的团队能够对突出问题进行分类并确定紧急事项，以提供更好的客户服务。
麦肯锡报告称，应用高级文本分析可以将呼叫处理时间减少 40%，同时将转化率提高约 50%。
现实生活中的文本挖掘示例：
可穿戴技术制造商 FitBit 希望了解其客户的痛点，并部署了文本挖掘工具来分析六个月内发布的 33,000 条推文。 分析揭示了一些担忧。 例如，它表明 Fitbit Blaze 产品的操作系统存在严重问题。
促进研究
无论是医学领域、教育领域还是法律领域，能够快速“阅读”许多研究文章都是一种优势。
例如，在法律领域，文本挖掘分析可以浏览法庭案件和法律文件，帮助从业人员识别判例并为出庭撰写有影响力的论据。
在制药领域，这项技术可以分析生物医学研究，调查蛋白质、基因、疾病等之间的关系。在医疗保健领域，它可以查看患者的电子病历并回答医生的询问。
现实生活中的文本挖掘示例：
来自英国和丹麦的一组研究人员将文本挖掘应用于 PubMed 出版物的摘要，对它们进行聚类并识别 2 型糖尿病的新候选药物。 研究小组报告说，这项实验帮助他们列出了潜在目标的清单。 还有一项类似的研究，部署文本挖掘算法来提取用于癌症治疗的候选药物。
收集市场情报并分析竞争
文本挖掘方法使您可以根据竞争对手的情况对公司/产品的性能进行基准测试。 由于人们经常比较不同制造商的类似产品，您可以分析这些评论，找出您的产品在哪些方面超越了竞争对手以及您的产品在哪些方面有所不足。
分析竞争的另一种方法是部署文本挖掘技术来“阅读”行业报告、市场研究文章和新闻稿，这将帮助您了解竞争对手的最新动态。
现实生活中的文本挖掘示例：
来自中国的一个研究团队开发了一种文本挖掘方法，可以让公司分析比赛产生的文本数据，以发现不同的商业事件。 该模型可以提取事件并进行分类，生成每个参赛者的活动序列。 这有助于衡量每个公司在市场上的行为并检测任何已形成的关系。
协助合规管理和风险缓解
文本挖掘工具可以持续扫描监管和合规文档，帮助您将运营保持在法律环境的限制范围内。
文本挖掘的另一个令人兴奋的用途是审查合同是否符合法律标准并识别合同风险。
现实生活中的文本挖掘示例：
有多项研究计划使用文本挖掘技术来检测风险和合规违规行为。 一个研究团队部署它来协助计算金融领域经理的欺诈风险指数。 在另一个例子中，科学家与青年护理监察局合作，发现对患者构成安全风险的医疗保健提供者。 该团队使用不同的文本挖掘方法分析了 22,000 多起患者投诉，发现了严重违规案例。
支持产品和服务创新
文本挖掘可以提供关于如何改进现有产品或您的公司可以探索哪些新途径的有趣且有时令人惊讶的想法。 除了前面提到的客户支持票证分析可以帮助您识别未满足的需求之外，您还可以使用文本挖掘算法扫描公司内部数据，例如会议记录和头脑风暴摘要，以获取新产品的想法。
另一种方法是分析研究论文和专利，寻找将尖端技术集成到您的产品和服务中的机会。
现实生活中的文本挖掘示例：
在发布新的扬声器产品之前，亚马逊的目标是确定 150 美元价格范围内竞争对手扬声器最有价值的功能。 该公司的数据科学家部署文本挖掘来分析客户对目标产品的评论。 他们发现了与演讲者评级的高低密切相关的特征。 这不仅帮助亚马逊打造了成功的产品，还影响了产品发布策略。
与文本挖掘相关的挑战和限制
尽管文本挖掘是一个强大的工具，但企业在实施之前需要意识到道德挑战和技术限制：
- 数据源的质量和多样性。 最近的估计显示，每天产生的数据量高达 3.2877 亿 TB。 这包括噪音和不相关的信息。 而且甚至相关数据也没有标准化，这使得文本处理很难创建一致的规则。
- 语言和语义问题。 人类的语言是模糊而复杂的。 它包括讽刺、一词多义、俚语和方言。 另外，在这个组合中添加拼写错误。 所有这些都使得模型很难处理文本。 公司必须构建一个具有代表性的数据集来训练文本挖掘算法来应对所有这些因素。
- 训练文本挖掘模型需要大量且多样化的数据集。 如果这些数据包含偏见，算法就会产生歧视性结果。 寻找可靠的机器学习开发供应商，他们可以帮助您训练和定制模型。 您还可以考虑自动收集数据来构建训练集并在将来定期收集数据。
- 技术和资源限制。 有些算法（例如 NLP 文本分析）需要大量的计算能力，这使得它们的运行成本很高。 大量数据对于本地处理来说可能是一个挑战。 您可以使用云进行数据存储和处理，这也将使您能够轻松地扩展和缩小规模。
其他技术挑战包括注释训练数据、与现有系统集成以及算法审核和维护。
- 道德和隐私问题。 文本挖掘可能涉及分析个人敏感信息，例如健康记录。 如果是这种情况，企业需要想办法及时获得同意。 道德规范也会影响您如何使用结果。 如果一家公司从有偏见的模型中获得见解并以有害的方式部署它们，就会产生道德影响。
文本挖掘的未来
文本挖掘算法正变得更加智能和复杂。 他们已经可以让您获得最新的市场情报，并帮助您在生产和内部运营方面进行创新。
随着人工智能和分析领域的进步，您可以将文本挖掘与其他创新技术（例如生成式 AI）结合起来。 想象一下这个组合的威力有多大。 Gen AI 可以根据文本挖掘工具提供的见解生成内容。
让我们以客户支持机器人为例。 文本挖掘技术可以从客户查询中提取相关信息，并用常见问题解答和该客户最近评论中的要点进行补充。 Gen AI 获取这些信息并生成个性化响应来解决客户的痛点，而不是提供一些会进一步让客户感到沮丧的笼统陈述。
因此，如果您已经在使用文本挖掘或只是考虑实施这项技术，也许值得考虑将其与 Gen AI 集成或寻找信誉良好的数据分析服务提供商来增强您的分析能力并处理实时数据。
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本文最初发布于 itrex 网站。