Tudo o que você precisa saber sobre mineração de texto

A mineração de texto é um playground relativamente novo para aqueles que foram iniciados recentemente no mundo da automação e extração de dados. A mineração de texto é uma das formas mais importantes de extrair insights e processar dados não estruturados: o que, em essência, representa mais de 80% dos dados disponíveis. Embora vivamos em um mundo de 'sobrecarga de informações', a maioria das tensões de dados disponíveis precisa ser reestruturada e simplificada para ser valiosa. Grandes quantidades de dados são armazenadas e coletadas em data warehouses e plataformas de nuvem à medida que novos dados continuam chegando a cada segundo. Essa grande quantidade de dados mal pode ser gerenciada pelas empresas hoje, armazenamento, processamento e análise de anúncios não podem mais ser manipulados por ferramentas tradicionais. Enter, aplicativos de mineração de texto, ferramentas de mineração de texto e técnicas de mineração de texto.

O que exatamente é Mineração de Texto?

A mineração de texto de forma muito rudimentar é simplesmente derivar informações de alta qualidade do texto. Ele explora a ideia de fazer sentido a partir de fluxos aparentemente confusos de dados aleatórios e estruturá-los em padrões significativos. Só então podemos desenhar modelos de regressão precisos. A mineração de texto incorpora as ferramentas e o processo de recuperação de informações, rastreamento de dados, aprendizado de máquina, modelagem estatística e codificação hardcore. É muito multifacetado. Para explicar isso ainda mais, as cinco etapas essenciais envolvidas na mineração de texto são:

• Crawling: Mineração de dados não estruturados e brutos de várias fontes: textos simples, páginas da web, pdfs, artigos, apenas para citar alguns
• Limpeza: detecte e remova anomalias e discrepâncias ativando operações de limpeza de dados. Reestruturar: Simplifique o conteúdo 'limpo' em formatos estruturados.
• Analisar: Use modelagem estatística para obter insights e criar teorias de previsão.
• Colheita: Para agilizar o processo de tomada de decisão, é fundamental armazenar tudo isso em um banco de dados seguro e democratizado.

Quais são algumas técnicas de mineração de texto?

Essas técnicas são essencialmente o mapeamento da entrada (mineração de textos não estruturados) com a saída final (extração de insights a partir dela). Há um processo diferente e tipo de ferramenta envolvida em cada etapa.

Vejamos agora as técnicas mais utilizadas em mineração de texto:

1. Extração de Informações

Esta é de longe a técnica de mineração mais usada. A extração de informações envolve extrair apenas pedaços de dados 'significativos' de grandes pedaços de dados textuais. Essa técnica de mineração de texto é baseada principalmente no reconhecimento da extração de entidades, atributos e suas sinergias específicos de textos não estruturados. Obviamente, isso é armazenado na nuvem para fácil recuperação. Processos de precisão são usados ​​para verificar constantemente a eficácia desta técnica.

2. Recuperação de Informações

Isso se refere ao processo de selecionar partes do texto com base em um conjunto específico de palavras e no padrão que elas criam. Isso é baseado na intenção de pesquisa do usuário, palavras-chave de tendências, comportamentos do usuário. A recuperação de informações usa o aprendizado de máquina em geral para fazer uso de diferentes algoritmos para imitar o comportamento online de um usuário. Os melhores motores de busca são feitos quase inteiramente sobre isso. Google e Yahoo são, obviamente, as plataformas mais renomadas que usam a recuperação de informações em geral.

3. Categorização

Isso basicamente usa a ajuda de outro garoto legal no bloco: Natural Language Processing (NLP) . Aprendizado supervisionado em sua essência, em PNL os textos de linguagem normal são mapeados para um conjunto predefinido de categorias, dependendo do conteúdo. Assim, criando um processo de acumular documentos de texto e analisá-los para descobrir os índices corretos para cada documento especificado. Este método de co-referência ajuda na mineração de sinônimos e abreviações relevantes de dados textuais. O Processamento de Linguagem Natural tornou-se o processo mais procurado usado para compartimentar páginas da Web em hierarquia e auxiliar os mecanismos de busca. Isso ajudou todos os usuários on-line a obter resultados de pesquisa muito específicos.

4. Agrupamento

Essa técnica de mineração de texto identifica estruturas e padrões inatos em informações baseadas em texto e as organiza em 'clusters' para inspeção e análise. Isso geralmente é feito como um precursor antes de usar outra técnica de mineração de texto.

5. Resumo

Esta técnica faz exatamente o que diz. Ele cria versões condensadas de grandes pedaços de textos. Você não tem que vasculhar resmas de textos dessa maneira: apenas analise o 'resumo'. A sumarização de texto geralmente compreende vários métodos que usam técnicas de condensação de texto, como árvores de decisão, redes neurais e inteligência de enxame.

Onde realmente precisamos de mineração de texto?

A verdadeira questão a ser feita é: onde não podemos usar mineração de texto? Ele penetrou nas partes menos esperadas de nossa live online. Deixe-nos guiá-lo por uma área onde teve o maior impacto, indiscutivelmente, o atendimento ao cliente.

O atendimento ao cliente é o coração de qualquer negócio. Não estamos dizendo isso. Os dados são. Um gritante 96% dos clientes considera isso um fator decisivo quando se trata de fidelidade à marca.

As marcas precisam ser rápidas, personalizadas e empáticas com seus clientes. Este pode ser o seu grande diferencial. Mas como as empresas de grande porte podem acompanhar a infinidade de reclamações e perguntas frequentes e não dar uma resposta simples a todos? Bem, eles podem usar a mineração de texto para automatizar toda a jornada de CRM e ORM. Como?

1. Automatize o processo de marcação de tickets

Esta é uma tarefa chata e repetitiva, portanto, a marcação automática de tickets é a solução mais viável. A mineração de texto possibilita identificar categorias e marcar cada ticket gerado automaticamente.

2. Automatize seu processo de roteamento e triagem de tickets

Além de apenas categorizar, a equipe de atendimento precisa encaminhá-los para a equipe que pode lidar com o problema. Um serviço de mineração de texto permite rotear e triar automaticamente os tickets.

3. Priorizando

Treinar um modelo de mineração de texto para detectar a urgência em um determinado ticket automaticamente é uma jogada muito inteligente.

4. Análise de Sentimentos

A mineração de texto pode ajudar a analisar as respostas do NPS de forma super rápida e precisa. Usando um modelo de classificação de texto simples, os principais tópicos sobre os quais os clientes estão falando atualmente podem ser sinalizados. Palavras-chave relevantes também podem ser eliminadas. Você também pode usar a análise de sentimentos para descobrir o relacionamento exato que um consumidor está exibindo publicamente com sua marca.

5. Avaliações de produtos

90% das pessoas confiam nas avaliações online tanto quanto nas recomendações individuais. Isso é massa, certo? Então, como automatizamos isso usando técnicas de mineração de texto? Talvez você tenha acabado de lançar um aplicativo de jogos na App Store e queira analisar todos os comentários postados lá. Ao usar um modelo de mineração de texto, você pode separar as avaliações em diferentes títulos, como preço, qualidade, compatibilidade, recursos, etc. Analisar tudo isso separadamente fornecerá informações em tempo real sobre tudo o que seus clientes estão dizendo sobre você. Isso ajudará você a fazer melhorias baseadas em dados e fornecerá ao cliente exatamente o que ele procura.

6. Formulários de Pesquisa de Clientes

A mineração de texto é uma maneira poderosa de conduzir a censura do mercado e extrair insights de pesquisas pós-compra: toda a gama. Todas as respostas que você recebe podem ser marcadas automaticamente por meio de um modelo robusto de aprendizado de máquina.

Não importa qual seja a natureza do seu negócio, você precisará de um modelo de atendimento ao cliente muito sólido. Não é hora de humanos fazerem nada disso manualmente. É hora de ensinar as máquinas a fazer isso por elas. Única estrada para o futuro real!