Metin Madenciliği Hakkında Bilmeniz Gereken Her Şey

Metin madenciliği, otomasyon ve veri kazıma dünyasına yeni başlayanlar için oldukça yeni bir oyun alanıdır. Metin Madenciliği, yapılandırılmamış verilerden fikir edinmenin ve bunları işlemenin en önemli yollarından biridir: özünde mevcut verilerin %80'inden fazlasıdır. 'Aşırı bilgi yüklemesi' dünyasında yaşıyor olsak da, mevcut veri türlerinin çoğunun değerli olması için yeniden yapılandırılması ve uygun hale getirilmesi gerekir. Yeni veriler her saniye akmaya devam ettikçe , veri ambarlarında ve bulut platformlarında büyük miktarda veri depolanır ve toplanır . Bu büyük miktardaki veri, günümüzde işletmeler tarafından zar zor yönetilebilmektedir ve artık geleneksel araçlarla depolama, işleme ve analiz etme işlemleri yapılamaz. Girin, metin madenciliği uygulamaları, metin madenciliği araçları ve metin madenciliği teknikleri.

Metin Madenciliği Tam Olarak Nedir?

Metin madenciliği çok basit bir şekilde metinden yüksek kaliteli bilgi türetmektir . Görünüşe göre karmakarışık rastgele veri akışlarından anlam çıkarma ve bunları anlamlı kalıplar halinde yapılandırma fikrini araştırıyor. Ancak o zaman doğru regresyon modelleri çizebiliriz. Metin madenciliği, bilgi alma, veri tarama, makine öğrenimi, istatistiksel modelleme ve hardcore kodlama araçlarını ve sürecini içerir . Çok yönlüdür. Bunu daha fazla açıklamak için , metin madenciliğinde yer alan beş temel adım şunlardır:

• Tarama: Birden fazla kaynaktan yapılandırılmamış ve ham veri madenciliği: düz metinler, web sayfaları, pdf'ler, makaleler, sadece birkaçını saymak gerekirse
• Temizleme: Veri temizleme işlemlerini etkinleştirerek anormallikleri ve aykırı değerleri tespit edin ve kaldırın. Yeniden yapılandırma: 'Temizlenmiş' içeriği yapılandırılmış biçimlere dönüştürün.
• Analiz edin: İçgörüler elde etmek ve tahmin teorileri oluşturmak için istatistiksel modellemeyi kullanın.
• Hasat: Karar verme sürecini hızlandırmak için, tüm bunları demokratikleştirilmiş güvenli bir veri tabanında saklamak çok önemlidir.

Bazı Metin Madenciliği Teknikleri Nelerdir?

Bu teknikler, esasen girdiyi (yapılandırılmamış metinlerin madenciliği) nihai çıktıyla (bundan içgörüler çıkarma) eşleştirmektedir. Her adımda farklı bir süreç ve araç türü vardır.

Şimdi metin madenciliğinde en çok kullanılan tekniklere bakalım:

1. Bilgi Çıkarma

Bu açık ara en çok kullanılan madencilik tekniğidir. Bilgi çıkarma, büyük miktarda metinsel veriden yalnızca 'anlamlı' veri parçalarının çıkarılmasını içerir. Bu metin madenciliği tekniği, temel olarak, yapılandırılmamış metinlerden belirli varlıkların, niteliklerin ve bunların sinerjilerinin çıkarılmasını tanımaya dayanır. Bu açıkça daha sonra kolay erişim için bulutta saklanır. Bu tekniğin etkinliğini sürekli olarak kontrol etmek için hassas süreçler kullanılır.

2. Bilgi Erişimi

Bu, belirli bir kelime kümesine ve oluşturdukları kalıba dayalı olarak metnin bölümlerini çıkarma sürecini ifade eder. Bu, kullanıcı arama amacına, trend olan anahtar kelimelere, kullanıcı davranışlarına dayanmaktadır. Bilgi alma, bir kullanıcının çevrimiçi davranışını taklit etmek için farklı algoritmalardan yararlanmak için büyük ölçüde makine öğrenimini kullanır. En iyi arama motorları neredeyse tamamen bunun üzerine kuruludur. Google ve Yahoo, elbette, genel olarak bilgi erişimini kullanan en ünlü platformlardır.

3. Kategorizasyon

Bu, esasen bloktaki başka bir havalı çocuğun yardımını kullanır: Doğal Dil İşleme (NLP) . Özünde denetimli öğrenme, NLP'de normal dil metinleri, içeriğe bağlı olarak önceden tanımlanmış bir dizi kategoriyle eşleştirilir. Böylece, metin belgelerini biriktirme ve bu şekilde belirtilen her belge için doğru indeksleri keşfetmek için bunları analiz etme süreci yaratılır. Bu ortak referanslama yöntemi, metinsel verilerden ilgili eşanlamlıların ve kısaltmaların çıkarılmasına yardımcı olur. Doğal Dil İşleme, web sayfalarını hiyerarşide bölümlere ayırmak ve arama motorlarına yardımcı olmak için kullanılan en çok aranan süreç haline geldi. Bu, tüm çevrimiçi kullanıcıların çok özel arama sonuçları almasına yardımcı oldu.

4. Kümeleme

Bu metin madenciliği tekniği, metin tabanlı bilgilerdeki doğuştan gelen yapıları ve kalıpları tanımlar ve bunları inceleme ve analiz için 'kümeler' halinde düzenler. Bu genellikle başka bir metin madenciliği tekniğini kullanmadan önce bir haberci olarak yapılır.

5. Özetleme

Bu teknik tam olarak ne diyorsa onu yapar. Büyük metin parçalarının yoğunlaştırılmış versiyonlarını oluşturur. Metin yığınlarını bu şekilde araştırmazsınız: sadece 'özeti' analiz edin. Metin özetleme genellikle karar ağaçları, sinir ağları ve sürü zekası gibi metin yoğunlaştırma tekniklerini kullanan çeşitli yöntemlerden oluşur.

Metin Madenciliğine Gerçekten Nerede İhtiyaç Duyarız?

Sorulması gereken asıl soru, metin madenciliğini nerede kullanamayız? Çevrimiçi canlı yayınımızın en az beklenen kısımlarına nüfuz etti. Size tartışmasız en fazla etkiye sahip olduğu bir alan olan müşteri hizmetleri konusunda rehberlik edelim.

Müşteri hizmetleri her işletmenin kalbidir. Biz bunu söylemiyoruz. Veriler. Müşterilerin yüzde 96'sı marka sadakati söz konusu olduğunda bunu belirleyici bir faktör olarak görüyor.

Markaların hızlı, kişiselleştirilmiş ve müşterilerine karşı empatik olması gerekir. Bu onların büyük farklılaştırıcısı olabilir. Ancak büyük ölçekli işletmeler, çok sayıda şikayete ve SSS'ye nasıl ayak uydurabilir ve hepsine çerez kesici bir yanıt vermeyebilir? Tüm CRM ve ORM yolculuğunu otomatikleştirmek için metin madenciliğini kullanabilirler. Nasıl?

1. Bilet Etiketleme İşlemini Otomatikleştirin

Bu sıkıcı ve tekrarlayan bir iştir, bu nedenle otomatik bilet etiketleme en uygun çözümdür. Metin madenciliği, kategorileri tanımlamayı ve yükseltilmiş her bileti otomatik olarak etiketlemeyi mümkün kılar.

2. Bilet Yönlendirme ve Önceliklendirme Sürecinizi Otomatikleştirin

Servis ekibinin yalnızca kategorilere ayırmanın yanı sıra, onları sorunla ilgilenebilecek ekibe yönlendirmesi gerekir. Bir metin madenciliği hizmeti, biletleri otomatik olarak yönlendirmenize ve önceliklendirmenize olanak tanır.

3. Önceliklendirme

Belirli bir biletin aciliyetini otomatik olarak algılamak için bir metin madenciliği modeli eğitmek çok akıllıca bir harekettir.

4. Duygu Analizi

Metin madenciliği, NPS yanıtlarının süper hızlı ve çok doğru bir şekilde analiz edilmesine yardımcı olabilir. Basit bir metin sınıflandırma modeli kullanılarak, müşterilerin şu anda konuştuğu ana konular işaretlenebilir. İlgili anahtar kelimeler de ayıklanabilir. Bir tüketicinin markanızla herkese açık olarak gösterdiği tam ilişkiyi bulmak için duyarlılık analizini de kullanabilirsiniz.

5. Ürün İncelemeleri

İnsanların %90'ı çevrimiçi incelemelere bire bir öneriler kadar güveniyor. Bu çok büyük, değil mi? Peki metin madenciliği tekniklerini kullanarak bunu nasıl otomatikleştirebiliriz? Belki de App Store'da bir oyun uygulaması yayınladınız ve orada yayınlanan tüm incelemeleri analiz etmek istiyorsunuz. Bir metin madenciliği modeli kullanarak yorumları fiyat, kalite, uyumluluk, özellikler vb. gibi farklı başlıklara ayırabilirsiniz. Bunların hepsini ayrı ayrı analiz etmek, müşterilerinizin sizin hakkınızda söylediği her şey hakkında size gerçek zamanlı bilgiler sağlayacaktır. Bu, veri destekli iyileştirmeler yapmanıza ve müşteriye tam olarak aradıklarını vermenize yardımcı olacaktır.

6. Müşteri Anket Formları

Metin madenciliği, pazar suçlaması yapmanın ve satın alma sonrası anketlerden içgörüler elde etmenin güçlü bir yoludur: tüm ürün yelpazesi. Aldığınız tüm yanıtlar, sağlam bir makine öğrenimi modeli aracılığıyla otomatik olarak etiketlenebilir.

İşinizin doğası ne olursa olsun, çok sağlam bir müşteri hizmetleri modeline ihtiyacınız olacak. İnsanların bunları manuel olarak yapmasının zamanı değil. Makinelere bunu onlar için nasıl yapacaklarını öğretmelerinin zamanı geldi. Gerçek geleceğe giden tek yol!