テキストマイニングについて知っておくべきこと

テキスト マイニングは、自動化とデータ スクレイピングの世界に最近取りかかった人にとって、かなり新しい遊び場です。 テキスト マイニングは、構造化されていないデータから洞察を引き出して処理する最も重要な方法の 1 つです。つまり、非構造化データは利用可能なデータの 80% 以上を占めています。 私たちは「情報過多」の世界に住んでいますが、利用可能なほとんどのデータひずみは再構築され、価値のあるものになるように合理化する必要があります。 大量のデータがデータウェアハウスやクラウド プラットフォームに保存され、収集され、新しいデータが刻一刻と流れ込んできます。 この膨大な量のデータは、今日の企業ではほとんど管理できず、広告の保存、処理、および分析は、従来のツールでは処理できなくなりました。 Enter、テキスト マイニング アプリケーション、テキスト マイニング ツール、およびテキスト マイニング技術。

テキストマイニングとは正確には何ですか？

テキスト マイニングとは、非常に初歩的なことですが、テキストから質の高い情報を引き出すことです。 ランダムなデータの一見ごちゃごちゃしたストリームから意味を理解し、それらを意味のあるパターンに構造化するというアイデアを探ります。 そうして初めて、正確な回帰モデルを描くことができます。 テキスト マイニングには、情報検索、データ クロール、機械学習、統計モデリング、およびハードコア コーディングのツールとプロセスが組み込まれています。 非常に多面的です。 これをさらに説明すると、テキスト マイニングに含まれる 5 つの重要な手順は次のとおりです。

• クロール:複数のソース (プレーン テキスト、Web ページ、PDF、記事など) から非構造化データと生データをマイニングします。
• クレンジング: データ クレンジング操作を有効にして、異常や外れ値を検出して削除します。 再構築: 「整理された」コンテンツを構造化された形式に合理化します。
• 分析: 統計モデリングを使用して洞察を引き出し、予測理論を作成します。
• 収穫: 意思決定のプロセスを早めるためには、これらすべてを民主化された安全なデータベースに保存することが最も重要です。

テキストマイニング技術にはどのようなものがありますか?

これらの手法は基本的に、入力 (構造化されていないテキストのマイニング) を最終的な出力 (そこから洞察を引き出す) にマッピングしています。 各ステップには、さまざまなプロセスとツールの種類があります。

テキストマイニングで最も広く使用されている手法を見てみましょう。

1. 情報抽出

これは、最も使用されているマイニング技術です。 情報抽出では、大量のテキスト データから「意味のある」データのビットのみを抽出します。 このテキスト マイニング手法は、主に、構造化されていないテキストからの特定のエンティティ、属性、およびそれらの相乗効果の抽出を認識することに基づいています。 これは明らかに、簡単に取得できるようにクラウドに保存されます。 精密なプロセスを使用して、この技術の有効性を常にチェックしています。

2. 情報検索

これは、特定の単語セットとそれらが作成するパターンに基づいて、テキストの一部を選別するプロセスを指します。 これは、ユーザーの検索意図、トレンドのキーワード、ユーザーの行動に基づいています。 情報検索では、さまざまなアルゴリズムを利用してユーザーのオンライン行動を模倣するために、機械学習全般を使用します。 最高の検索エンジンは、ほぼ完全にこれに基づいて作られています。 もちろん、Google と Yahoo は、概して情報検索を使用する最も有名なプラットフォームです。

3.分類

これは本質的に、ブロック上の別のクールな子供の助けを借りています:自然言語処理 (NLP) . 教師あり学習の中核を成す NLP では、通常言語のテキストは、コンテンツに応じて事前定義された一連のカテゴリにマッピングされます。 したがって、テキスト文書を蓄積し、それらを分析して、そのような指定された各文書の正しいインデックスを発見するプロセスを作成します。 この相互参照方法は、テキスト データから関連する類義語や略語をマイニングするのに役立ちます。 自然言語処理は、Web ページを階層的に区分し、検索エンジンを支援するために使用される最も人気のあるプロセスになりました。 これにより、すべてのオンライン ユーザーが非常に具体的な検索結果を得ることができました。

4. クラスタリング

このテキスト マイニング技術は、テキストベースの情報に含まれる固有の構造とパターンを識別し、検査と分析のためにそれらを「クラスター」に編成します。 これは通常、別のテキスト マイニング手法を使用する前の前段階として行われます。

5. 要約

このテクニックはまさに​​その通りです。 大量のテキストの圧縮バージョンを作成します。 この方法では、大量のテキストを精査する必要はありません。「要約」のみを分析します。 テキストの要約は通常、決定木、ニューラル ネットワーク、群知能などのテキスト圧縮技術を使用するさまざまな方法で構成されます。

テキストマイニングが本当に必要なのはどこか?

真の問題は、どこでテキスト マイニングを使用できないかということです。 それは私たちのオンラインライブの最も予想外の部分に浸透しました. 議論の余地なく最も大きな影響を与えた分野であるカスタマー サービスについて説明しましょう。

カスタマーサービスは、あらゆるビジネスの心臓部です。 私たちはそうは言っていません。 データは。 顧客のなんと96% が、ブランド ロイヤルティに関しては、それが決定的な要因であると考えています。

ブランドは、迅速かつパーソナライズされ、顧客に対して共感的である必要があります。 これは、彼らの大きな差別化要因になる可能性があります。 しかし、大規模な企業が、すべてに対して型にはまった対応をせずに、どうすれば大量の苦情や FAQ に遅れずについていくことができるのでしょうか? テキスト マイニングを使用して、CRM と ORM の旅全体を自動化できます。 どのように？

1. チケットのタグ付けプロセスを自動化する

これは退屈で反復的なタスクであるため、自動化されたチケットのタグ付けが最も実行可能なソリューションです。 テキスト マイニングにより、カテゴリを識別し、提起された各チケットに自動的にタグを付けることができます。

2. チケットのルーティングとトリアージ プロセスを自動化する

分類するだけでなく、サービス チームは問題を処理できるチームにそれらを転送する必要があります。 テキスト マイニング サービスを使用すると、チケットを自動的にルーティングしてトリアージできます。

3. 優先順位付け

特定のチケットの緊急性を自動的に検出するようにテキスト マイニング モデルをトレーニングすることは、非常に賢明な方法です。

4.感情分析

テキスト マイニングは、NPS 応答を超高速かつ非常に正確に分析するのに役立ちます。 単純なテキスト分類モデルを使用することで、顧客が現在話している主なトピックにフラグを立てることができます。 関連するキーワードも絞り込むことができます。 また、センチメント分析を使用して、消費者が公に示しているブランドとの正確な関係を把握することもできます。

5. 製品レビュー

90% の人がオンライン レビューを、1 対 1 のレコメンデーションと同じくらい信頼しています。 それは大規模ですよね？ では、テキスト マイニング技術を使用してこれを自動化するにはどうすればよいでしょうか。 おそらく、App Store でゲーム アプリをリリースしたばかりで、そこに投稿されたすべてのレビューを分析したいと思うでしょう。 テキスト マイニング モデルを使用することで、レビューを価格、品質、互換性、機能などのさまざまな見出しに分けることができます。これらすべてを個別に分析することで、顧客があなたについて言っていることすべてについてリアルタイムの洞察を得ることができます。 これにより、データに裏付けられた改善を行い、顧客が求めているものを正確に提供できます。

6. お客様アンケートフォーム

テキスト マイニングは、市場の非難を行い、購入後の調査から洞察を引き出す強力な方法です。 受信したすべての応答は、堅牢な機械学習モデルを通じて自動的にタグ付けできます。

ビジネスの性質が何であれ、非常に堅実な顧客サービス モデルが必要になります。 人間が手動でこれを行う場合ではありません。 彼らが機械にそれを行う方法を教える時が来ました。 本当の未来への唯一の道！