所有你需要知道的關於文本挖掘

對於那些最近開始進入自動化和數據抓取領域的人來說，文本挖掘是一個相當新的遊樂場。 文本挖掘是從非結構化數據中獲取見解和處理的最重要方法之一：從本質上講，它是可用數據的 80% 以上。 即使我們生活在一個“信息超載”的世界中，大多數可用的數據應變都必須重組和精簡，才能變得有價值。 隨著新數據不斷湧入，海量數據在數據倉庫和雲平台中存儲和收集。 如今，這些海量數據幾乎無法由企業管理，廣告存儲、處理和分析不再是傳統工具所能處理的。 Enter、文本挖掘應用程序、文本挖掘工具和文本挖掘技術。

什麼是文本挖掘？

文本挖掘非常簡單地從文本中獲取高質量信息。 它探討了從看似混亂的隨機數據流中理解並將它們結構化為有意義的模式的想法。 只有這樣我們才能繪製出準確的回歸模型。 文本挖掘結合了信息檢索、數據抓取、機器學習、統計建模和核心編碼的工具和過程。 這是非常多方面的。 為了進一步解釋這一點，文本挖掘涉及的五個基本步驟是：

• 爬行：從多個來源挖掘非結構化和原始數據：純文本、網頁、pdf、文章，僅舉幾例
• 清理：通過激活數據清理操作來檢測和刪除異常和異常值。 重組：將“清理”的內容簡化為結構化格式。
• 分析：使用統計建模來得出見解並創建預測理論。
• Harvest：為了加快決策過程，將這一切都存儲在一個民主化的安全數據庫中至關重要。

有哪些文本挖掘技術？

這些技術本質上是將輸入（挖掘非結構化文本）與最終輸出（從中汲取見解）進行映射。 每個步驟都涉及不同的過程和類型的工具。

現在讓我們看一下文本挖掘中使用最廣泛的技術：

1.信息提取

這是迄今為止最常用的採礦技術。 信息提取涉及從大量文本數據中僅提取少量“有意義的”數據。 這種文本挖掘技術主要基於識別從非結構化文本中提取特定實體、屬性及其協同作用。 這顯然是存儲在雲中以便於檢索。 精密工藝用於不斷檢查該技術的功效。

2.信息檢索

這是指根據一組特定的單詞及其創建的模式剔除部分文本的過程。 這是基於用戶搜索意圖、趨勢關鍵詞、用戶行為。 信息檢索廣泛使用機器學習來利用不同的算法來模仿用戶的在線行為。 最好的搜索引擎幾乎完全基於此。 谷歌和雅虎當然是使用信息檢索的最著名的平台。

3.分類

這基本上使用了另一個很酷的孩子的幫助：自然語言處理（NLP） 。 監督學習的核心是，在 NLP 中，普通語言文本根據內容映射到一組預定義的類別。 因此，創建一個累積文本文檔並分析它們以發現每個此類指定文檔的正確索引的過程。 這種共同引用方法有助於從文本數據中挖掘相關的同義詞和縮寫。 自然語言處理已成為最受追捧的過程，用於在層次結構中劃分網頁並幫助搜索引擎。 這有助於所有在線用戶獲得非常具體的搜索結果。

4. 聚類

這種文本挖掘技術識別基於文本的信息中的固有結構和模式，並將它們組織成“集群”以進行檢查和分析。 這通常是在使用另一種文本挖掘技術之前作為前兆完成的。

5. 總結

這種技術完全符合它所說的。 它創建大量文本的壓縮版本。 您不會以這種方式瀏覽大量文本：僅分析“摘要”。 文本摘要通常包括使用文本壓縮技術的各種方法，如決策樹、神經網絡和群體智能。

我們在哪裡真正需要文本挖掘？

真正要問的問題是，我們在哪些地方不能使用文本挖掘？ 它已經滲透到我們在線直播中最意想不到的部分。 讓我們帶您了解一個無可爭辯的影響最大的領域，即客戶服務。

客戶服務是每個企業的核心。 我們不是這麼說的。 數據是。 高達96% 的客戶認為這是品牌忠誠度的決定性因素。

品牌需要快速、個性化並善解人意。 這可能是他們最大的區別。 但是，大型企業如何才能跟上過多的抱怨和常見問題解答，而不是對所有人做出千篇一律的回應呢？ 好吧，他們可以使用文本挖掘來自動化整個 CRM 和 ORM 旅程。 如何？

1. 自動化工單標記過程

這是一項無聊且重複的任務，因此自動標籤標籤是最可行的解決方案。 文本挖掘可以自動識別類別並標記每個提出的票證。

2. 自動化您的票務路由和分類流程

除了分類之外，服務團隊還需要將它們路由到可以處理問題的團隊。 文本挖掘服務允許您自動路由和分類工單。

3. 優先

訓練文本挖掘模型以自動檢測給定工單的緊迫性是一個非常聰明的舉措。

4. 情緒分析

文本挖掘可以幫助超快速且非常準確地分析 NPS 響應。 通過使用簡單的文本分類模型，可以標記客戶當前談論的主要話題。 也可以剔除相關關鍵字。 您還可以使用情緒分析來確定消費者公開展示與您的品牌的確切關係。

5. 產品評論

90% 的人信任在線評論和一對一推荐一樣多。 那是巨大的，對吧？ 那麼我們如何使用文本挖掘技術自動化呢？ 也許您剛剛在 App Store 上發布了一款遊戲應用，並且您想分析那裡發布的所有評論。 通過使用文本挖掘模型，您可以將評論分成不同的標題，如價格、質量、兼容性、功能等。單獨分析所有這些，將為您提供有關客戶對您的評價的實時見解。 這將幫助您進行數據支持的改進，並為客戶提供他們想要的東西。

6. 客戶調查表

文本挖掘是進行市場批評和從購買後調查中獲得洞察力的有效方式：整個範圍。 您收到的所有回复都可以通過強大的機器學習模型自動標記。

無論您的業務性質如何，您都需要一個非常可靠的客戶服務模型。 現在不是讓人類手動執行任何操作的時候。 現在是他們教機器如何為他們做這件事的時候了。 通往真正未來的唯一道路！