所有你需要知道的关于文本挖掘

对于那些最近开始进入自动化和数据抓取领域的人来说，文本挖掘是一个相当新的游乐场。 文本挖掘是从非结构化数据中获取见解和处理的最重要方法之一：从本质上讲，它是可用数据的 80% 以上。 即使我们生活在一个“信息超载”的世界中，大多数可用的数据应变都必须重组和精简，才能变得有价值。 随着新数据不断涌入，海量数据在数据仓库和云平台中存储和收集。 如今，这些海量数据几乎无法由企业管理，广告存储、处理和分析不再是传统工具所能处理的。 Enter、文本挖掘应用程序、文本挖掘工具和文本挖掘技术。

什么是文本挖掘？

文本挖掘非常简单地从文本中获取高质量信息。 它探讨了从看似混乱的随机数据流中理解并将它们结构化为有意义的模式的想法。 只有这样我们才能绘制出准确的回归模型。 文本挖掘结合了信息检索、数据抓取、机器学习、统计建模和核心编码的工具和过程。 这是非常多方面的。 为了进一步解释这一点，文本挖掘涉及的五个基本步骤是：

• 爬行：从多个来源挖掘非结构化和原始数据：纯文本、网页、pdf、文章，仅举几例
• 清理：通过激活数据清理操作来检测和删除异常和异常值。 重组：将“清理”的内容简化为结构化格式。
• 分析：使用统计建模来得出见解并创建预测理论。
• Harvest：为了加快决策过程，将这一切都存储在一个民主化的安全数据库中至关重要。

有哪些文本挖掘技术？

这些技术本质上是将输入（挖掘非结构化文本）与最终输出（从中汲取见解）进行映射。 每个步骤都涉及不同的过程和类型的工具。

现在让我们看一下文本挖掘中使用最广泛的技术：

1.信息提取

这是迄今为止最常用的采矿技术。 信息提取涉及从大量文本数据中仅提取少量“有意义的”数据。 这种文本挖掘技术主要基于识别从非结构化文本中提取特定实体、属性及其协同作用。 这显然是存储在云中以便于检索。 精密工艺用于不断检查该技术的功效。

2.信息检索

这是指根据一组特定的单词及其创建的模式剔除部分文本的过程。 这是基于用户搜索意图、趋势关键词、用户行为。 信息检索广泛使用机器学习来利用不同的算法来模仿用户的在线行为。 最好的搜索引擎几乎完全基于此。 谷歌和雅虎当然是使用信息检索的最著名的平台。

3.分类

这基本上使用了另一个很酷的孩子的帮助：自然语言处理（NLP） 。 监督学习的核心是，在 NLP 中，普通语言文本根据内容映射到一组预定义的类别。 因此，创建一个累积文本文档并分析它们以发现每个此类指定文档的正确索引的过程。 这种共同引用方法有助于从文本数据中挖掘相关的同义词和缩写。 自然语言处理已成为最受追捧的过程，用于在层次结构中划分网页并帮助搜索引擎。 这有助于所有在线用户获得非常具体的搜索结果。

4. 聚类

这种文本挖掘技术识别基于文本的信息中的固有结构和模式，并将它们组织成“集群”以进行检查和分析。 这通常是在使用另一种文本挖掘技术之前作为前兆完成的。

5. 总结

这种技术完全符合它所说的。 它创建大量文本的压缩版本。 您不会以这种方式浏览大量文本：仅分析“摘要”。 文本摘要通常包括使用文本压缩技术的各种方法，如决策树、神经网络和群体智能。

我们在哪里真正需要文本挖掘？

真正要问的问题是，我们在哪些地方不能使用文本挖掘？ 它已经渗透到我们在线直播中最意想不到的部分。 让我们带您了解一个无可争辩的影响最大的领域，即客户服务。

客户服务是每个企业的核心。 我们不是这么说的。 数据是。 高达96% 的客户认为这是品牌忠诚度的决定性因素。

品牌需要快速、个性化并善解人意。 这可能是他们最大的区别。 但是，大型企业如何才能跟上过多的抱怨和常见问题解答，而不是对所有人做出千篇一律的回应呢？ 好吧，他们可以使用文本挖掘来自动化整个 CRM 和 ORM 旅程。 如何？

1. 自动化工单标记过程

这是一项无聊且重复的任务，因此自动标签标签是最可行的解决方案。 文本挖掘可以自动识别类别并标记每个提出的票证。

2. 自动化您的票务路由和分类流程

除了分类之外，服务团队还需要将它们路由到可以处理问题的团队。 文本挖掘服务允许您自动路由和分类工单。

3. 优先

训练文本挖掘模型以自动检测给定工单的紧迫性是一个非常聪明的举措。

4. 情绪分析

文本挖掘可以帮助超快速且非常准确地分析 NPS 响应。 通过使用简单的文本分类模型，可以标记客户当前谈论的主要话题。 也可以剔除相关关键字。 您还可以使用情绪分析来确定消费者公开展示与您的品牌的确切关系。

5. 产品评论

90% 的人信任在线评论和一对一推荐一样多。 那是巨大的，对吧？ 那么我们如何使用文本挖掘技术自动化呢？ 也许您刚刚在 App Store 上发布了一款游戏应用，并且您想分析那里发布的所有评论。 通过使用文本挖掘模型，您可以将评论分成不同的标题，如价格、质量、兼容性、功能等。单独分析所有这些，将为您提供有关客户对您的评价的实时见解。 这将帮助您进行数据支持的改进，并为客户提供他们想要的东西。

6. 客户调查表

文本挖掘是进行市场批评和从购买后调查中获得洞察力的有效方式：整个范围。 您收到的所有回复都可以通过强大的机器学习模型自动标记。

无论您的业务性质如何，您都需要一个非常可靠的客户服务模型。 现在不是让人类手动执行任何操作的时候。 现在是他们教机器如何为他们做这件事的时候了。 通往真正未来的唯一道路！