テキストデータのマイニングと分析の主なアプリケーションは何ですか?

ビッグデータの台頭に伴い、企業はますます多くの組織データにさらされており、ほとんどがテキスト形式です。 このデータ ストリームを処理する最善の方法は、テキスト マイニングまたはテキスト分析です。 テキスト分析とは、主にテキスト情報の膨大なコレクションを処理して、人間が描くことのできないつながりを見つけることです。 既存の情報とデータは新しい情報に変換されます。このプロセスでは、構造化されていない使用できないデータが構造化されたデータに変換されます。

現代におけるテキストデータ分析の最良のアプリケーションは次のとおりです。

ソーシャル メディアを含む Web データだけを見ると、代替データのランドスケープが、他のソースと比較して最も構造化されていないデータの 1 つを提供していることがわかります。 動画、画像、ハッシュタグ、テキスト (レビュー、コメント、投稿など) などを提供します。 データは、企業、政府、大手広告会社、金融サービス、メディアハウス、防衛機関、および科学研究者にとって価値があります。 データは市場データと顧客データの永続的なソースになる可能性があるため、企業はテキスト データに予測ツールを適用してブランドを成長させています。 先に進み、テキスト データのマイニングと分析のアプリケーションを見てみましょう。

1. 犯罪の予知・防止

「予防は治療に勝る」では、犯罪がいつ、どこで発生するかを事前に知ることで、犯罪を未然に防ぐことができたらどうでしょうか。 マイノリティ・リポートみたいなSF映画のワンシーンみたい？ さて、それは今や現実です。 インターネットは匿名であり、それを介して動作するほとんどの通信ソフトウェアも匿名であるため、ほとんどの犯罪者はこれらの方法を使用して計画を立て、通信します。 ただし、何百万人もの普通の人もこれらの通信手段を使用していることは理解できます。また、脅威と見なされる可能性のあるメッセージを特定するのは困難な作業です。 これは、通信ソースをリアルタイムでスキャンし、さまざまな種類のテキストを検出するとさまざまなレベルの脅威警告を発する高度なテキスト分析ソフトウェアを使用して簡単に実行できます。 世界中の法執行機関は、これらのテクノロジーを使用して、テロ攻撃を防ぎ、スリーパー セルを捕捉し、人々が他の違法行為を実行するのを阻止しています。

2. リスク管理

銀行、マイクロファイナンス機関などを含む多くの金融関係者は現在、ドキュメントやプロファイルを調べて投資リスクや信用スコアなどを判断できるリスク管理ソフトウェアに依存しています。 このようなハイエンド ソフトウェアで使用されるテキスト マイニング テクノロジは、ペタバイト単位のデータを吸収し、消費可能な形式で情報を提示します。 これは、リスクの軽減に役立ちます。 このようなソフトウェアは、世界中の金融機関が不良資産の割合を減らすのに役立っています。

3.ナレッジマネジメント

ヘルスケア業界などの多くの業界では、膨大な量のテキスト情報の管理が問題になっています。 1 時間ごとに収集される情報量は膨大です。 このすべてのデータは、必要に応じて情報を取得できるように保存する必要があります。 流行が発生し、病院が調整してすべてのデータを調べて、ソースまたは最初の感染者を特定する必要がある場合があります。 このような膨大な作業は、データと情報を管理し、構造化されたツリーのような形式で保持する適切なテキスト分析システムの助けがなければ不可能です。 これにより、地域ベース、性別ベース、疾患ベースなど、必要な方法でデータにアクセスできるようになります。 重要な情報をすばやく見つけることができないと、大量のテキスト ドキュメントを扱う組織が機能しなくなる可能性があります。

4. カスタマーケアサービス

カスタマーサービスはどこに向かっていますか? このビデオ - Google アシスタントがレストランに電話をかけると、答えが得られると思います。 テキスト マイニングと自然言語処理は、チャットや音声通話など、カスタマー ケア サービスで頻繁に使用されています。 システムをより人道的に見せるために、多くの場所で、「リチャージするには 1 つを押して、… .. には 2 つを押してください」という形式は、「アカウントの閉鎖には「はい」、キャンセルには「いいえ」という形式に変更されました。 ほとんどの銀行や e コマース企業は、自然言語処理ベースのチャットボットを使用しており、顧客と話すときに人間のカスタマー ケア担当者を模倣しようとしています。 これらのボットは、対話している顧客に関する情報を使用してエクスペリエンスをよりカスタマイズするため、顧客ケア エクスペリエンスの改善が行われています。 カスタマー ケア サービスを自動化することで、企業は顧客により良いエクスペリエンスを提供すると同時に、コストを節約しています。

5. 保険会社による不正検出

保険金詐欺のケースが増加する中、保険金請求が詐欺である可能性を理解するために膨大なケース ファイルのコレクションを調べて、テキスト分析が効果的であることが証明されています。 不正認識ソフトウェアは、不正の可能性が高いと判断された場合に自動的にフラグを立てるため、会社の役人の作業負荷が大幅に軽減されます。 このソフトウェアは絶対確実というわけではありませんが、フィルターとして機能するため、人間の注意を必要な場合にのみ向けることができます。 保険会社は、テクノロジー大手と提携して、テキスト マイニング テクノロジーの進歩を最大限に活用し、その結果を組み合わせて構造化データを生成し、詐欺を防ぎ、請求を迅速に処理しています。

6. パーソナライズされた広告

Amazon で表示していたのと同じ携帯電話の広告を Facebook でどのように見たか覚えていますか? いいえ、それは偶然ではありません。 デジタル広告は、テキストと Web のデータ マイニングによって革命を起こしました。 オンラインで入力、表示、または実行するすべてのものに関連するテキスト データは、テクノロジの巨人によって保存されるか、他の企業に販売されて、クリックする可能性が高く、変換される可能性が高い広告を表示します。セール。 これは、テキスト分析とマイニングの最新かつ最も広く使用されているアプリケーションの 1 つです。

7. ビジネスインテリジェンス

意思決定は難しい。 なぜその決定を下したのか、その決定が会社にプラスの影響を与えるとどのように考えているのかについて、株主に答えなければならない場合は、さらに困難です。 テキスト マイニングは、証拠を収集し、チャートやグラフを作成して、直感を裏付ける情報を提供するのに役立ちます。 関連する情報とデータのみが抽出されるため、リーダーは数ページの情報を読むだけで最善の決定を下すことができます。

8. コンテンツの充実

ブログのコンテンツを書くことは、人工的に作成されたテキスト分析用のボットではまだできないことの 1 つです。 ただし、必要なトピックに関連するさまざまな情報を収集し、そのトピックに関する最新のニュースや最も閲覧されている記事を収集して、記事の作成方法や追加するサブトピックについて計算された推測を行うのに役立ちます. これは、インターネット上に大量の既存データがあるトピックについて書く場合に大きな違いを生みます。 これにより、コンテンツが有益なものになり、同じ分野の以前の記事や研究につながることができます。

9.スパムフィルタリング

ほとんどの組織では、依然として電子メールが最も公式なコミュニケーション手段と見なされています。 しかし、21 世紀に入って増加しただけの暗い側面、つまりスパムがあります。 私のメールボックスにある 10 通のメールのうち、少なくとも 9 通はスパムです。 スパムはスペースをいっぱいにするだけでなく、ウイルスや詐欺などの侵入口としても機能します。 企業は、以前使用されていたキーワード マッチングと比較して、インテリジェントなテキスト分析を使用してより多くのスパムをフィルタリングし、より多くのスパム メールを除外し、ユーザーにより良いエクスペリエンスを提供することを強く求めています。 テキストスクレイピングとテキスト分析で成長できるビジネスを運営している場合は、データが力であることを忘れないでください。データを活用する方法を決定する前に、すでにデータを自分の利益のために使用したり、他の人がそうするのを助けたりした人に相談してください.