كل ما تحتاج لمعرفته حول التنقيب عن النص

يعد التنقيب عن النصوص ملعبًا جديدًا إلى حد ما لأولئك الذين بدأوا مؤخرًا في عالم الأتمتة وكشط البيانات. يعد التنقيب عن النص أحد أهم طرق استخلاص الأفكار من البيانات غير المهيكلة ومعالجتها: والتي تمثل في جوهرها أكثر من 80٪ من البيانات المتاحة. على الرغم من أننا نعيش في عالم من "التحميل الزائد للمعلومات" ، يجب إعادة هيكلة معظم سلالات البيانات المتاحة وتبسيطها لتكون ذات قيمة. يتم تخزين كميات هائلة من البيانات وحصدها في مستودعات البيانات والأنظمة الأساسية السحابية حيث تستمر البيانات الجديدة في التدفق في الثانية. هذه الكمية الهائلة من البيانات لا يمكن إدارتها بالكاد من قبل الشركات اليوم. الدخول ، وتطبيقات التنقيب عن النصوص ، وأدوات التنقيب عن النصوص ، وتقنيات التنقيب عن النصوص.

ما هو بالضبط التنقيب عن النص؟

التنقيب عن النص بدائي للغاية هو ببساطة استخلاص معلومات عالية الجودة من النص. يستكشف فكرة الفهم من تدفقات مختلطة من البيانات العشوائية وتنظيمها في أنماط ذات مغزى. عندها فقط يمكننا رسم نماذج انحدار دقيقة. يتضمن التنقيب عن النص أدوات وعملية استرجاع المعلومات ، وتتبع البيانات ، والتعلم الآلي ، والنمذجة الإحصائية ، والترميز القوي. إنه متعدد الأوجه. لتوضيح ذلك بشكل أكبر ، فإن الخطوات الخمس الأساسية التي ينطوي عليها التنقيب عن النص هي:

• الزحف: استخراج البيانات الخام وغير المهيكلة من مصادر متعددة: نصوص عادية ، وصفحات ويب ، وملفات pdf ، ومقالات ، على سبيل المثال لا الحصر
• التطهير: كشف وإزالة القيم الشاذة والقيم المتطرفة من خلال تفعيل عمليات تطهير البيانات. إعادة الهيكلة: قم بتبسيط المحتوى "النظيف" إلى تنسيقات منظمة.
• التحليل: استخدم النمذجة الإحصائية لرسم الأفكار وإنشاء نظريات التنبؤ.
• الحصاد: لتسريع عملية اتخاذ القرار ، من الأهمية بمكان تخزين كل ذلك في قاعدة بيانات آمنة أصبحت ديمقراطية.

ما هي بعض تقنيات التنقيب عن النص؟

تقوم هذه التقنيات بشكل أساسي بتعيين المدخلات (التنقيب عن النصوص غير المهيكلة) مع المخرجات النهائية (استخلاص الأفكار منها). هناك عملية مختلفة ونوع من الأدوات المتضمنة في كل خطوة.

دعونا الآن نلقي نظرة على التقنيات الأكثر استخدامًا في التنقيب عن النص:

1. استخراج المعلومات

هذا هو إلى حد بعيد تقنية التعدين الأكثر استخدامًا. يتضمن استخراج المعلومات استخراج أجزاء صغيرة فقط من البيانات "ذات المعنى" من مجموعات ضخمة من البيانات النصية. تعتمد تقنية التنقيب عن النص في المقام الأول على التعرف على استخراج كيانات وسمات محددة وتآزرها من نصوص غير مهيكلة. من الواضح أن هذا يتم تخزينه بعد ذلك على السحابة لسهولة الاسترجاع. تُستخدم عمليات الدقة للتحقق باستمرار من فعالية هذه التقنية.

2. استرجاع المعلومات

يشير هذا إلى عملية استبعاد أجزاء من النص بناءً على مجموعة محددة من الكلمات والنمط الذي تخلقه. يعتمد هذا على نية بحث المستخدم والكلمات الرئيسية الشائعة وسلوكيات المستخدم. يستخدم استرجاع المعلومات التعلم الآلي بشكل عام للاستفادة من خوارزميات مختلفة لتقليد سلوك المستخدم عبر الإنترنت. يتم إجراء أفضل محركات البحث بالكامل تقريبًا على هذا. تعد Google و Yahoo بالطبع من أكثر المنصات شهرة التي تستخدم استرجاع المعلومات بشكل عام.

3. التصنيف

يستخدم هذا بشكل أساسي مساعدة طفل رائع آخر في الكتلة: معالجة اللغة الطبيعية (NLP) . التعلم الخاضع للإشراف في جوهره ، في البرمجة اللغوية العصبية ، يتم تعيين نصوص اللغة العادية لمجموعة محددة مسبقًا من الفئات اعتمادًا على المحتوى. وبالتالي ، يتم إنشاء عملية تجميع المستندات النصية وتحليلها لاكتشاف الفهارس الصحيحة لكل مستند محدد. تساعد طريقة الإحالة المشتركة هذه في استخراج المرادفات والاختصارات ذات الصلة من البيانات النصية. أصبحت معالجة اللغات الطبيعية هي العملية الأكثر طلبًا المستخدمة لتقسيم صفحات الويب في التسلسل الهرمي ومساعدة محركات البحث. ساعد هذا جميع المستخدمين عبر الإنترنت في الحصول على نتائج بحث محددة للغاية.

4. التجميع

تحدد تقنية التنقيب عن النص هذه الهياكل والأنماط الفطرية في المعلومات المستندة إلى النص وتنظمها في "مجموعات" للفحص والتحليل. عادة ما يتم ذلك كخطوة تمهيدية قبل استخدام تقنية أخرى للتنقيب عن النص.

5. التلخيص

هذه التقنية تفعل بالضبط ما تقوله. يقوم بإنشاء نسخ مكثفة من أجزاء كبيرة من النصوص. ليس لديك بحث في رزم النصوص بهذه الطريقة: فقط قم بتحليل "الملخص". يتألف تلخيص النص عادةً من طرق مختلفة تستخدم تقنيات تكثيف النص مثل أشجار القرار والشبكات العصبية وذكاء السرب.

أين نحتاج حقًا إلى التنقيب عن النصوص؟

السؤال الحقيقي الذي يجب طرحه هو ، أين لا يمكننا استخدام التنقيب عن النص؟ لقد اخترقت الأجزاء الأقل توقعًا من البث المباشر على الإنترنت. دعنا نرشدك عبر منطقة كان لها فيها التأثير الأكبر بلا منازع ، خدمة العملاء.

خدمة العملاء هي قلب كل عمل. نحن لا نقول ذلك. البيانات. يعتبر 96٪ من العملاء أنه عامل حاسم عندما يتعلق الأمر بالولاء للعلامة التجارية.

يجب أن تكون العلامات التجارية سريعة وذات طابع شخصي ومتعاطفة مع عملائها. هذا يمكن أن يكون فارقهم الكبير. ولكن كيف يمكن للشركات الكبيرة مواكبة العدد الكبير من الشكاوى والأسئلة الشائعة وعدم تقديم استجابة قاطعة ملفات تعريف الارتباط للجميع؟ حسنًا ، يمكنهم استخدام التنقيب عن النص لأتمتة رحلة CRM و ORM بأكملها. كيف؟

1. أتمتة عملية وضع العلامات على التذاكر

هذه مهمة مملة ومتكررة ، وبالتالي فإن وضع علامات على التذاكر الآلي هو الحل الأكثر قابلية للتطبيق. يتيح التنقيب عن النص تحديد الفئات ووضع علامة على كل بطاقة مرفوعة تلقائيًا.

2. أتمتة عملية توجيه التذاكر وفرزها

بصرف النظر عن مجرد التصنيف ، يحتاج فريق الخدمة إلى توجيههم إلى الفريق الذي يمكنه التعامل مع المشكلة. تتيح لك خدمة التنقيب عن النصوص إمكانية توجيه التذاكر وترتيبها تلقائيًا.

3. ترتيب الأولويات

يعد تدريب نموذج التنقيب عن النص للكشف عن الإلحاح على تذكرة معينة تلقائيًا خطوة ذكية للغاية.

4. تحليل المشاعر

يمكن أن يساعد التنقيب عن النص في تحليل استجابات NPS بسرعة فائقة وبدقة شديدة. باستخدام نموذج تصنيف نص بسيط ، يمكن وضع علامة على الموضوعات الرئيسية التي يتحدث عنها العملاء حاليًا. يمكن أيضًا استبعاد الكلمات الرئيسية ذات الصلة. يمكنك أيضًا استخدام تحليل المشاعر لمعرفة العلاقة الدقيقة التي يعرضها المستهلك علنًا مع علامتك التجارية.

5. مراجعات المنتج

90٪ من الأشخاص يثقون في المراجعات عبر الإنترنت بقدر ما يثقون في التوصيات الفردية. هذا ضخم ، أليس كذلك؟ إذن كيف يمكننا أتمتة هذا باستخدام تقنيات التنقيب عن النص؟ ربما تكون قد أصدرت للتو تطبيقًا للألعاب على App Store وتريد تحليل جميع المراجعات المنشورة هناك. باستخدام نموذج التنقيب عن النص ، يمكنك فصل المراجعات إلى عناوين مختلفة مثل السعر والجودة والتوافق والميزات وما إلى ذلك. تحليل كل هذا بشكل منفصل ، سيوفر لك رؤى في الوقت الفعلي حول كل ما يقوله عملاؤك عنك. سيساعدك هذا في إجراء تحسينات مدعومة بالبيانات وإعطاء العميل ما يبحث عنه بالضبط.

6. نماذج استبيان العملاء

يعد التنقيب عن النص طريقة قوية لإجراء اللوم في السوق واستخلاص الأفكار من استطلاعات ما بعد الشراء: النطاق الكامل. يمكن تمييز جميع الردود التي تتلقاها تلقائيًا من خلال نموذج قوي للتعلم الآلي.

بغض النظر عن طبيعة عملك ، سوف تحتاج إلى نموذج خدمة عملاء قوي للغاية. إنه ليس الوقت المناسب لجعل البشر يفعلون أيًا من هذا يدويًا. لقد حان الوقت لهم لتعليم الآلات كيفية القيام بذلك من أجلهم. الطريق الوحيد إلى المستقبل الحقيقي!