Как сделать текстовый анализ (определение, шаги и методы)

25 апреля 2022 г.

Анализ текста — важный инструмент, который предприятия и другие организации могут использовать для сбора информации из неструктурированных данных. При анализе текста организация использует программу машинного обучения для сбора данных с различных цифровых платформ, оценки этих данных и применения анализа для понимания смысла текста. Узнав об анализе текста, о том, что это такое, как он работает и почему он важен, вы сможете применять эти методы на рабочем месте. В этой статье мы определяем, что такое текстовый анализ, объясняем его важность, описываем методы анализа и намечаем шаги для выполнения анализа текста.

Что такое текстовый анализ?

Анализ текста — это метод, с помощью которого компьютерная программа извлекает информацию из неструктурированных данных и преобразует ее в форму, которую может интерпретировать компьютер. В информатике неструктурированные данные относятся к информации, которая либо не имеет заранее определенной модели данных, либо не имеет определенной организационной структуры. Например, клиент, оставляющий текстовый обзор продукта на веб-сайте компании, представляет собой неструктурированные данные, поскольку слова рецензента не следуют заранее определенным структурам и шаблонам машиночитаемого языка, такого как код. Программа анализа текста может анализировать комментарий, сравнивать его с другими комментариями и выявлять языковые закономерности.

Важность анализа текста

Текстовый анализ важен, потому что он позволяет компьютерным программам преобразовывать данные, написанные на некомпьютерных языках, в формы, которые могут интерпретировать программы обработки данных. Это означает, что организации могут извлекать информацию из данных, которые компьютеры не могут прочесть иначе. Поскольку естественный язык или язык, который люди используют в своей речи и письме, содержит неструктурированные данные, машины не могут интерпретировать значение языка, не переводя его в машиночитаемый код. Используя компьютерные программы для преобразования неструктурированных лингвистических данных в машиночитаемые форматы, организации могут использовать программное обеспечение для проведения подробного анализа и получения информации о своих целевых клиентах.

Некоторые информационные организации, которые могут захотеть узнать, могут включать:

• Интересы, ценности и предпочтения клиентов

• Действия конкурентов, такие как их маркетинговые стратегии и взаимодействие с клиентами

• Мониторинг бренда и связи с общественностью на основе репутации компании

• Запросы на обслуживание клиентов, общие вопросы и проблемы с обслуживанием

Методы анализа текста

Организации могут применять методы анализа текста, используя различные методы в зависимости от своих целей. Некоторые методы анализа текста могут быть более эффективными для понимания одних типов данных, чем другие. Вот несколько примеров методов анализа текста и их применения:

Частоты слов

Обычный метод анализа текста заключается в том, чтобы компьютерная программа определяла, как часто определенные слова появляются в тексте. Организации могут анализировать отзывы клиентов или сообщения в социальных сетях, чтобы определить, как часто они используют определенные слова, которые могут относиться к продуктам, услугам или личным предпочтениям и ценностям. Например, программа анализа текста может определить, сколько раз клиент называет продукт или услугу, предлагаемую бизнесом. Он также может определить, сколько раз клиенты используют слова, которые могут выражать их мнение о бизнесе или его предложениях.

Многозначность смысла слова

Программное обеспечение для анализа текста может помочь машинам различать слова, которые могут иметь более одного значения. Поскольку естественный язык является гибким, а значение слов может варьироваться в зависимости от контекста и коннотации, компьютеры не всегда могут точно интерпретировать естественный язык. Машины интерпретируют данные, используя определенные структуры и шаблоны, а это означает, что они не обладают такой же высокой когнитивной гибкостью, как люди, чтобы понимать более сложные лингвистические особенности, такие как метафоры и идиомы. Применение программного обеспечения для анализа текста, которое может идентифицировать эти функции, даже если они не могут их интерпретировать, позволяет агентам-людям просматривать эти экземпляры для ясности.

Подведение итогов

При работе с несколькими наборами данных, которые содержат обширный объем информации, использование анализа текста может обеспечить более управляемое обобщение. Например, если сотни клиентов разместили отзывы об услугах вашей компании в Интернете, использование программного обеспечения для анализа текста для создания сводки этих сообщений будет более эффективным, чем чтение всех их рецензентом. Это резюме может помочь вам получить общее представление об опыте ваших клиентов с вашими услугами, выявить общие проблемы и узнать о сильных сторонах предоставляемых вами услуг. Наличие этой информации может помочь в улучшении ваших услуг.

Поиск и извлечение информации

Многие программы анализа текста могут как извлекать, так и извлекать данные. Извлечение данных отличается от извлечения данных, поскольку извлечение связано с извлечением информации из больших наборов данных, определением ключевых атрибутов, анализом этих данных и сохранением их для последующего использования. Для сравнения, поиск — это процесс идентификации и анализа определенных фрагментов данных. Например, бизнес может использовать программное обеспечение для анализа текста, чтобы проанализировать обширную базу данных информации, чтобы найти закономерности в поведении или мнениях пользователей. Оба эти метода помогают организациям собирать, хранить и использовать информацию, полученную с помощью анализа текста.

Категоризация и кластеризация

Другой метод анализа текста заключается в организации данных посредством категоризации и кластеризации. Программа анализа текста может идентифицировать темы и классифицировать их на основе категорий, которые определяет компания. Эта структура категоризации позволяет предприятиям назначать информацию в рамках системы классификации, чтобы упростить ее просмотр и применение для оценки и принятия решений. Кластеризация — это аналогичный организационный метод, использующий анализ текста. Этот метод работает вместе с категоризацией, определяя структурные закономерности в текстовых данных и сортируя текст из разных источников по соответствующим кластерам, таким как взаимодействие с клиентами или маркетинг.

Как провести анализ текста

Вот шаги для проведения анализа текста:

1. Определите свои цели

Первым шагом к проведению анализа текста является определение ваших целей. Поскольку разные методы анализа текста используют данные по-разному, время, потраченное на понимание ваших целей, может помочь вам выбрать правильный аналитический метод. При определении своих целей учитывайте такие факторы, как тип текста, который вы планируете анализировать, на какие вопросы вам нужно ответить с помощью данных и какие источники вам нужно использовать для получения соответствующей информации. Например, вы можете поставить цель определить уровень вовлеченности клиентов в ответ на новую маркетинговую кампанию в социальных сетях и использовать анализ текста для отслеживания участия.

2. Выберите метод анализа текста

Установив, чего вы хотите достичь с помощью анализа текста, выберите правильный метод для достижения этой цели. Некоторые методы анализа текста лучше подходят для поиска, организации и хранения данных, в то время как другие могут выполнять такие задачи, как пометка информации, которая не переводится на компьютерные языки, или обобщение больших наборов данных. В некоторых случаях вам может потребоваться применить несколько методов анализа текста, чтобы получить доступ к необходимой информации для поиска, сортировки, хранения и обработки данных.

3. Соберите данные

Выберите источники, из которых вы планируете собирать данные. Примените свои методы анализа текста для сбора данных из выбранных вами источников. Некоторые распространенные источники для анализа текста включают платформы социальных сетей и страницы с обзорами продуктов. Эти источники данных могут дать вам важную информацию о вашем целевом рынке, включая их потребности, предпочтения и опыт, связанные с вашим бизнесом и его продуктами.

4. Очистите и подготовьте данные

После того, как вы выполнили первоначальный сбор, очистите и подготовьте данные для анализа. Некоторые аналитические программы автоматически очищают данные, что означает удаление любых данных, которые не соответствуют потребностям анализа. Очищая данные, вы удаляете любые фрагменты информации, которые могут снизить точность ваших результатов. Кроме того, вы можете использовать систему, которая автоматически подготавливает данные, сортируя их по определенным категориям для будущего использования.

5. Начните анализ

Вы можете начать анализ после подготовки данных. Тип анализа, который вы используете, зависит от информации, которую вам нужно изучить. Вы также можете выполнить несколько анализов, используя один и тот же набор данных, чтобы получить представление о нем с разных точек зрения. Например, вы можете использовать одни и те же текстовые источники для анализа количества положительных, отрицательных и нейтральных отзывов о товарах. Это поможет вам создать исчерпывающий список успехов вашего продукта и областей для улучшения на основе прямой обратной связи.

6. Организуйте и визуализируйте данные

После завершения анализа вы можете интерпретировать и визуализировать результаты. Просмотрите результаты и используйте методы визуализации данных, чтобы сделать результаты более понятными и общедоступными. Вы можете создавать диаграммы или графики для отображения своих результатов, чтобы было легко увидеть распределение ваших данных. Примените эти выводы, чтобы ответить на вопросы о вашем целевом рынке и текущих бизнес-стратегиях. Выявляя закономерности в отзывах клиентов и других источниках данных, вы можете улучшить свои стратегии, чтобы лучше соответствовать интересам и предпочтениям вашего целевого рынка.

Текстовый анализ против интеллектуального анализа текста против текстовой аналитики

Термины «текстовый анализ», «интеллектуальный анализ текста» и «текстовая аналитика» имеют некоторые сходства и совпадения, но полезно понимать их различия. Хотя профессионалы могут использовать текстовый анализ и текстовую аналитику как синонимы, они отличаются тем, что текстовый анализ — это процесс вычислительного анализа текста, а текстовая аналитика — это набор методов или методов, которые эти программы используют для выполнения своих задач. Например, вы можете выполнить анализ текста, применяя методы анализа текста.

Термины «анализ текста» и «интеллектуальный анализ текста» взаимозаменяемы. Интеллектуальный анализ текста — еще один термин для описания анализа текста. При проведении анализа текста вы применяете программы, извлекающие информацию из неструктурированных наборов данных. После интеллектуального анализа этих данных вы можете применить другой набор текстовой аналитики для обработки этих данных, извлечения ценной информации и визуализации результатов в виде графиков и диаграмм, которые затем можно применить к бизнес-процессам, таким как принятие решений и оценка стратегии.