Tout ce que vous devez savoir sur l'exploration de texte

Le text mining est un terrain de jeu relativement nouveau pour ceux qui ont été récemment initiés au monde de l'automatisation et du data scraping. Le Text Mining est l'un des moyens les plus importants d'extraire des informations et de traiter des données non structurées : qui, en substance, représentent plus de 80 % des données disponibles. Même si nous vivons dans un monde de « surcharge d'informations », la plupart des données disponibles doivent être restructurées et simplifiées pour être utiles. Des quantités massives de données sont stockées et récoltées dans des entrepôts de données et des plates-formes cloud, car de nouvelles données continuent d'affluer à la seconde. Cette grande quantité de données peut à peine être gérée par les entreprises aujourd'hui, le stockage, le traitement et l'analyse des publicités ne peuvent plus être gérés par des outils traditionnels. Entrez, les applications d'exploration de texte, les outils d'exploration de texte et les techniques d'exploration de texte.

Qu'est-ce que le Text Mining exactement ?

L'exploration de texte, très rudimentaire, consiste simplement à extraire des informations de haute qualité à partir d'un texte. Il explore l'idée de donner un sens à partir de flux de données aléatoires apparemment confus et de les structurer en modèles significatifs. Ce n'est qu'alors que nous pourrons dessiner des modèles de régression précis. L'exploration de texte intègre les outils et processus de récupération d'informations, d'exploration de données, d'apprentissage automatique, de modélisation statistique et de codage hardcore. Il est très multi-facettes. Pour expliquer cela plus en détail, les cinq étapes essentielles impliquées dans l'exploration de texte sont :

• Crawling : extraction de données non structurées et brutes à partir de plusieurs sources : textes bruts, pages Web, fichiers PDF, articles, pour n'en nommer que quelques-unes
• Nettoyage : détectez et supprimez les anomalies et les valeurs aberrantes en activant des opérations de nettoyage des données. Restructurer : rationaliser le contenu "nettoyé" dans des formats structurés.
• Analyser : utilisez la modélisation statistique pour obtenir des informations et créer des théories de prédiction.
• Harvest : Pour accélérer le processus de prise de décision, il est primordial de stocker tout cela dans une base de données sécurisée qui se démocratise.

Quelles sont certaines techniques d'exploration de texte ?

Ces techniques consistent essentiellement à cartographier l'entrée (extraire des textes non structurés) avec la sortie finale (en tirer des enseignements). Il y a un processus différent et un type d'outil impliqué dans chaque étape.

Voyons maintenant les techniques les plus utilisées en text mining :

1. Extraction d'informations

C'est de loin la technique de minage la plus utilisée. L'extraction d'informations consiste à n'extraire que des bits de données « significatives » à partir de blocs massifs de données textuelles. Cette technique d'exploration de texte est principalement basée sur la reconnaissance de l'extraction d'entités spécifiques, d'attributs et de leurs synergies à partir de textes non structurés. Ceci est évidemment ensuite stocké sur le cloud pour une récupération facile. Des procédés de précision sont utilisés pour vérifier en permanence l'efficacité de cette technique.

2. Récupération d'informations

Cela fait référence au processus d' élimination de portions de texte en fonction d'un ensemble spécifique de mots et du modèle qu'ils créent. Ceci est basé sur l'intention de recherche de l'utilisateur, les mots-clés tendance, les comportements des utilisateurs. La récupération d'informations utilise l'apprentissage automatique au sens large pour utiliser différents algorithmes afin d'imiter le comportement en ligne d'un utilisateur. Les meilleurs moteurs de recherche sont presque entièrement créés là-dessus. Google et Yahoo sont bien sûr les plateformes les plus renommées qui utilisent largement la recherche d'informations.

3. Catégorisation

Cela utilise essentiellement l'aide d'un autre enfant cool sur le bloc : Natural Language Processing (NLP) . L'apprentissage supervisé à la base, dans la PNL , les textes en langage normal sont mappés sur un ensemble prédéfini de catégories en fonction du contenu. Ainsi, créer un processus d'accumulation de documents texte et les analyser pour découvrir les index corrects pour chacun de ces documents spécifiés. Cette méthode de co-référencement aide à extraire des synonymes et des abréviations pertinents à partir de données textuelles. Le traitement du langage naturel est devenu le processus le plus recherché utilisé pour compartimenter les pages Web dans la hiérarchie et aider les moteurs de recherche. Cela a aidé tous les utilisateurs en ligne à obtenir des résultats de recherche très spécifiques.

4. Regroupement

Cette technique d'exploration de texte identifie les structures et les modèles innés dans les informations textuelles et les organise en « grappes » à des fins d'inspection et d'analyse. Cela se fait généralement en tant que précurseur avant d'utiliser une autre technique d'exploration de texte.

5. Résumé

Cette technique fait exactement ce qu'elle dit. Il crée des versions condensées de gros morceaux de textes. Vous n'avez pas à parcourir des tonnes de textes de cette façon : analysez seulement le « résumé ». Le résumé de texte comprend généralement diverses méthodes qui utilisent des techniques de condensation de texte telles que les arbres de décision, les réseaux de neurones et l'intelligence en essaim.

Où avons-nous vraiment besoin de Text Mining ?

La vraie question à se poser est, où ne peut-on pas utiliser le text mining ? Il a pénétré dans les parties les moins attendues de notre direct en ligne. Laissez-nous vous guider à travers un domaine où il a sans aucun doute eu le plus d'impact, le service client.

Le service client est au cœur de toute entreprise. Nous ne disons pas cela. Les données sont. 96 % des clients le considèrent comme un facteur décisif en matière de fidélité à la marque.

Les marques doivent être rapides, personnalisées et empathiques envers leurs clients. Cela peut être leur grand différenciateur. Mais comment les grandes entreprises peuvent-elles suivre la pléthore de plaintes et de FAQ et ne pas donner une réponse à l'emporte-pièce à tous ? Eh bien, ils peuvent utiliser l'exploration de texte pour automatiser l'ensemble du parcours CRM et ORM. Comment?

1. Automatisez le processus de balisage des tickets

Il s'agit d'une tâche ennuyeuse et répétitive, c'est pourquoi le marquage automatisé des tickets est la solution la plus viable. Le text mining permet d'identifier des catégories et de taguer automatiquement chaque ticket levé.

2. Automatisez votre processus d'acheminement et de triage des tickets

Outre la simple catégorisation, l'équipe de service doit les acheminer vers l'équipe qui peut traiter le problème. Un service de text mining vous permet d'acheminer et de trier automatiquement les tickets.

3. Prioriser

Former un modèle d'exploration de texte pour détecter automatiquement l'urgence d'un ticket donné est une décision très intelligente.

4. Analyse des sentiments

L'exploration de texte peut aider à analyser les réponses NPS très rapidement et très précisément. En utilisant un modèle de classification de texte simple, les principaux sujets dont les clients parlent actuellement peuvent être signalés. Les mots-clés pertinents peuvent également être éliminés. Vous pouvez également utiliser l'analyse des sentiments pour déterminer la relation exacte qu'un consommateur affiche publiquement avec votre marque.

5. Avis sur les produits

90% des gens font autant confiance aux avis en ligne qu'aux recommandations individuelles. C'est énorme, non ? Alors, comment automatiser cela à l'aide de techniques d'exploration de texte ? Vous venez peut-être de publier une application de jeu sur l'App Store et vous souhaitez analyser toutes les critiques qui y sont publiées. En utilisant un modèle d'exploration de texte, vous pouvez séparer les avis en différentes rubriques telles que le prix, la qualité, la compatibilité, les fonctionnalités, etc. En analysant tout cela séparément, vous obtiendrez des informations en temps réel sur tout ce que vos clients disent de vous. Cela vous aidera à apporter des améliorations basées sur les données et à donner au client exactement ce qu'il recherche.

6. Formulaires d'enquête auprès des clients

Le text mining est un moyen puissant de faire des reproches de marché et de tirer des enseignements des enquêtes post-achat : toute la gamme. Toutes les réponses que vous recevez peuvent être étiquetées automatiquement grâce à un modèle d'apprentissage automatique robuste.

Quelle que soit la nature de votre entreprise, vous aurez besoin d'un modèle de service client très solide. Ce n'est pas le moment de demander aux humains de faire tout cela manuellement. Il est temps pour eux d'apprendre aux machines comment le faire à leur place. Seul chemin vers le vrai futur !