Բառը[Թաքցնել][Ցուցադրում]
Ձեր ընկերությանը հասանելի է մի քանի տվյալների աղբյուրներ, որոնք պարունակում են հաճախորդների, սպառողների, աշխատողների, վաճառողների և այլոց մուտքերը: Այս չկառուցված տվյալները գրավում են ձեր հաճախորդների փորձի նպատակներին հասնելու բանալին, սակայն դրանց հաջող գնահատումը պահանջում է մասնագետ լուծումներ:
Տեքստի վերլուծության տեխնոլոգիան ներկայացնում է որակական չափումների համար չկառուցված տեքստային տվյալների վերլուծության և ցուցադրման ավտոմատացված տեխնիկա: Մտածեք յուրաքանչյուրից կիրառելի տեղեկատվություն ստանալու մասին սոցիալական լրատվամիջոցների փակցնել, էլ.փոստ, չաթի հաղորդագրություն, թողարկել տոմս և հարցում:
Տեքստային վերլուծությունը թույլ է տալիս ձեր ընկերությանը ավելին իմանալ այն մասին, թե ինչ են ասում, մտածում և զգում հաճախորդները, երբ նրանք շփվում են ձեր ապրանքների և ծառայությունների հետ:
Այս գրառման մեջ մենք ուշադիր կանդրադառնանք տեքստի վերլուծությանը, ինչպես է այն աշխատում, տեքստի վերլուծության և տեքստի մայնինգի միջև եղած տարբերությունները, ինչպես նաև դրա առավելությունները, օգտագործման դեպքերը, մարտահրավերները և շատ ավելին:
Այսպիսով, ինչ է տեքստի վերլուծությունը:
Տեքստի վերլուծությունը չկառուցված տվյալներից, օրինակ՝ գրավոր հաղորդակցությունից և տեքստից, իմաստ ստանալու մեթոդ է՝ օգտատերերի կարծիքը, սպառողների կարծիքը, արտադրանքի գնահատականները և այլ չափանիշները չափելու համար:
Դա շատ չկառուցված տվյալների վերածելու մեթոդ է, որը կարելի է ուսումնասիրել, այլ կերպ ասած:
Հոդվածներ, թվիթներ, սոցիալական լրատվամիջոցների գրառումներ, ակնարկներ, մեկնաբանություններ և գրությունների այլ տեսակներ վերլուծելիս շատ ընկերություններ օգտագործում են տեքստային վերլուծություն՝ կիրառելու մեքենայական ուսուցման տեխնիկա և ալգորիթմներ՝ իմաստ հանելու և տեղեկատվություն հավաքելու համար:
Տեքստի վերլուծության տեսակները
Ոչ բոլոր տեքստային վերլուծությունները ստեղծվում են հավասար: Տեքստային վերլուծությունը, ինչպես բիզնեսի վերլուծության ավելի լայն ոլորտը, կարելի է բաժանել մի քանի ոլորտների՝ հիմնված գործառույթների և արդյունքների վրա: Տեքստի վերլուծության մեթոդները սովորաբար դասակարգվում են երեք խմբի.
Նկարագրական վերլուծություն
Տեքստային վերլուծության ընթացակարգերը այս ոլորտում կենտրոնանում են հաշվետվությունների շուրջ: Տվյալները վերցվում են չկառուցված տեքստից, տրվում է տրամաբանական ձև և ուսումնասիրվում միտումների համար: Թեմաներն ու հիմնական թեմաները կարող են միմյանց հետ կապվել՝ ժամանակի ընթացքում օգտատերերի ընդհանուր տրամադրության, գնումների ձևերի և ավելին ավելի հստակ պատկերացնելու համար:
Կանխատեսելի վերլուծություն
Կանխատեսող վերլուծություն կենտրոնանում է ապագա իրադարձությունների կանխատեսման վրա: Չկառուցված նյութը հավաքվում և վերլուծվում է կանխատեսող տեքստի վերլուծության մեջ՝ հաշվի առնելով այս վերջնական արդյունքը:
Վերլուծության այս ձևն օգնում է ընկերություններին ճշգրիտ կանխատեսումներ կազմել գույքագրման կառավարման, գնումների վարքագծի և նույնիսկ ռիսկերից խուսափելու համար:
Հաճախորդների աջակցության բաց տոմսերի օգտագործումը՝ աշխատակիցների օպտիմալ թվաքանակը բացահայտելու համար, որպեսզի հերթապահեն որոշակի մասնագիտացված տեսակի օգնության համար, կանխատեսող վերլուծության կիրառելիության օրինակ է կոնտակտային կենտրոնի միջավայրում:
Դեղատոմսային վերլուծություն
Տեքստային վերլուծությունը կարող է նաև նշանակալից լինել՝ աջակցելով ապագա որոշակի դեպքերի համար պահեստային պլանի մշակմանը: Այս տեսակի վերլուծական մոտեցումը օգտագործում է կանխատեսող վերլուծություն՝ գնահատումների ավելի լավ տեղեկացման համար:
Այս տեսակի վերլուծության ներհատուկ օգտակարության պատճառով, լինի դա տեքստային կամ այլ կերպ, այն հաճախ օգտվում է ընկերության ղեկավարների շրջանում, ովքեր փորձում են բարձրացնել իրենց ապրանքանիշի շուկայական մասնաբաժինը:
Տեքստի վերլուծություն ընդդեմ տեքստի մայնինգի
Տեքստի վերլուծությունը իսկապես հասկանալու համար դուք պետք է նաև ծանոթ լինեք տեքստի մայնինգին և բնական լեզվի մշակմանը: Տեքստային մայնինգը տեղեկատվություն է քաղում հսկայական քանակությամբ չկառուցված տվյալներից:
Առանց այս տեխնիկայի, դուք պետք է ձեռքով զննեք տեքստային մուտքերը և որոշեք, թե արդյոք դրանք բարձրորակ են: Երբ այս տվյալները արդյունահանվեն կառուցվածքային տվյալների մեջ, դրանք կարող են գնահատվել արժեքավոր պատկերացումներ բացահայտելու համար:
Տեքստային վերլուծությունը կարող է ստեղծել հաշվետվություններ, ընդգծել հետաքրքիր միտումները և ընկերություններին տալ նոր գործիքներ՝ տվյալների վրա հիմնված որոշումներ կայացնելու համար:
Բնական լեզվի մշակման մեթոդները լայնորեն կիրառվում են տեքստի մայնինգի և տեքստի վերլուծության մեջ։ Դա մի տեսակ է Արհեստական բանականություն ընդունակ է փոխակերպել մարդու լեզուն համակարգչային ընթեռնելի ձևաչափի:
Վերջնական օգտագործողից չի պահանջվում իմանալ որոշ հիմնաբառեր կամ շարահյուսություն, որպեսզի մյուս ծայրում գտնվող համակարգիչը մեկնաբանի իր խնդրանքը: Փոխարենը բնական լեզվի մշակումն է վերցնում:
Այս տեխնոլոգիան օգտագործում է մոդել՝ իրեն տրամադրված տվյալներից սովորելու համար: Նրա պատկերացումների ճշգրտությունն ու համապատասխանությունն աճում են ժամանակի հետ, ինչը դրա ձևն է Machine Learning գործընթաց է:
Ինչպե՞ս է աշխատում տեքստի վերլուծությունը:
Տեքստի վերլուծության մեթոդը սկսվում է հսկայական քանակությամբ տեքստային տվյալների հավաքագրմամբ: Կախված ձեր նախագծի լայնությունից և առկա ռեսուրսներից՝ դուք կարող եք նկարել սոցիալական մեդիայի մեկնաբանություններից, կայքի բովանդակությունից, գրքերից, կազմակերպված հարցումներից, արձագանքներից կամ հեռախոսային գրառումներից:
Դուք կարող եք աշխատել տվյալների մեկ հավաքածուի հետ կամ ուսումնասիրել բազմաթիվ ագրեգացված ռեսուրսներ: Տեքստի վերլուծության համակարգը կարող է ներառել նաև տեքստի մայնինգի գործիքներ, որոնք թույլ են տալիս սկսել այս տվյալների տեսակավորումը:
Որոշակի հանգամանքներում դուք կարող եք համատեղել երկու կամ ավելի մեթոդներ՝ համապատասխան տեղեկատվությունը գտնելու համար անհրաժեշտ արդյունահանված տվյալների հավաքածուներ ստանալու համար: Արտահայտությունը բաժանելը, տեքստի խորհրդանշականացումը և լեզուն հարմարեցնելը բոլորը օրինակներ են, թե ինչ է տեղի ունենում գործընթացի այս փուլում:
Ծրագրաշարի բնական լեզվի մշակման հնարավորությունը կարող է փոխել տվյալները տարբեր ձևերով, օրինակ՝ պիտակավորում, խմբավորում և դասակարգում: Տեքստի վերլուծության գործիքի համար կարող է կատարվել հետևյալ փուլը, երբ ավարտվի հիմնարար, ցածր մակարդակի մշակումը:
Այս տեխնիկան հաճախ օգտագործվում է անելու համար զգայական վերլուծություն տվյալների խմբաքանակի վրա: Պլատֆորմը կարող է որոշել հաճախորդի բավարարվածության մակարդակը, այն թեմաները, որոնցով նրանք ոգևորված են և զգալի արձագանքներ հաճախորդների փորձի վերաբերյալ: Տեքստի ներսում պարունակվող իրական հաղորդագրությունը պարզելու համար այն վերլուծում է քերականությունը և շրջակա համատեքստը:
Ձեր բիզնեսը կարող է օգտագործել տեքստային վերլուծություն՝ տվյալների մեծ հավաքածուներ հանելու համար, որոնք անհնար է ձեռքով գնահատել օգտակար հետազոտական տվյալների համար:
Այս տեղեկատվությունը կարող է օգտագործվել արտադրանքի մշակման, բյուջեի բաշխման, հաճախորդների սպասարկման պրակտիկայի, շուկայավարման նախաձեռնությունների և մի շարք այլ գործառույթների համար:
Դուք պարզապես պետք է սկզբում ներգրավվեք ուսուցման մոդելները մշակելու և համակարգին տվյալների աղբյուրներով մատակարարելու համար, իսկ վերջում նկարագրեք, թե ինչպես է տեքստային վերլուծությունը մշակել տվյալները, քանի որ այս գործընթացի մեծ մասը ավտոմատացված է:
Տեքստի վերլուծության տեխնիկա
Բառերի խմբավորում
Բառերի հավաքածուն հաճախ կարող է ավելի շատ պատկերացում կազմել, քան մեկ արտահայտությունը: Օրինակ, եթե դուք միավորում եք «ծախսեր», «թանկ» և «ամսական» արտահայտությունները, կարող եք ողջամտորեն ենթադրել, որ շատ հաճախորդներ կարծում են, որ ձեր ապրանքներից կամ ծառայությունների ամսական ծախսերը չափազանց թանկ են: Այնուամենայնիվ, դուք միշտ կարող եք դիտել առանձին մեկնաբանությունները ավելի մոտիկից նայելու համար:
Բառի հաճախականություն
Սա տեքստային վերլուծություն է իր ամենահիմնականում, որտեղ առարկաները (օրինակ՝ գնագոյացում, ծառայություն, հաշիվ և այլն) հաշվարկվում և դասակարգվում են՝ կախված դրանց հղումների հաճախականությունից: Սա օգտակար է ձեր այցելուների շրջանում ի հայտ եկած հաճախակի թեմաներն ու դժվարությունները արագ գտնելու համար:
Sգացմունքների վերլուծություն
Զգացմունքների վերլուծությունը բնական լեզվի մշակման (NLP) մեջ օգտագործվող մեթոդ է, որը օգտատերերին հնարավորություն է տալիս գնահատել հետադարձ կապի լրջությունը՝ հիմնվելով դրական, բացասական և չեզոք տերմինների օգտագործման վրա, ինչպես նաև հաճախ օգտագործվող արտահայտությունների հետ կապված տրամադրությունների վրա:
Դուք այժմ հասկանում եք որոշակի արտահայտությունների հաճախականությունը և խմբավորումը նախորդ ռազմավարությունների շնորհիվ, բայց արդյոք այս արձագանքը բարենպաստ է, անբարենպաստ կամ չեզոք:
Զգացմունքների մասին պատկերացում կազմելը չպետք է խնդիր լինի, եթե դուք ունեք ճիշտ գործիք, քանի որ, բարեբախտաբար, ձեր սպառողները հակված են կիսվել իրենց կարծիքներով այն հարցերի շուրջ, որոնք իրենց խորապես հետաքրքրում են:
Տեքստի դասակարգում
Այն ամենաշահավետ NLP (բնական լեզվի մշակման) տեխնոլոգիան է, քանի որ այն անկախ լեզվից: Այն կարող է տեսակավորել, դասավորել և հատվածավորել գրեթե ցանկացած տվյալ: Տեքստի դասակարգումը թույլ է տալիս չկառուցված տվյալներին նշանակել կանխորոշված թեգեր կամ կատեգորիաներ:
Տեքստի դասակարգումը ներառում է զգացմունքների վերլուծություն, թեմայի մոդելավորում, լեզուն և մտադրության նույնականացումը:
Թեմայի մոդելավորում
Թեմայի մոդելավորումն օգնում է որոշակի թեմաների հիման վրա նյութերի դասակարգմանը: Թեմայի մոդելավորումն ավելի քիչ անհատականացված է և օգնում է մարսել տարբեր տեքստեր և վերացական կրկնվող գաղափարներ: Առարկաների մոդելավորման կատեգորիաներ և յուրաքանչյուր տեքստում բառերի տոկոս կամ քանակ հատկացնում է որոշակի թեմայի:
Անունի ճանաչում
Անունի ճանաչում օգնում է տվյալների հավաքածուներում գոյականների նույնականացմանը: «INR»-ով նախորդող թվերը համարեք դրամական. նմանապես, «Տիկին». կամ «պարոն». կամ «տիկին»: Այնուհետև մեկ կամ մի քանի մեծատառ բառեր, ամենայն հավանականությամբ, մարդու անունն է:
Հիմնական խնդիրն այն է, որ թեև որոշ գոյականներ նկարագրում են հիմնական կատեգորիաները, ինչպիսիք են աշխարհագրական դիրքը, անունը կամ դրամական արժեքը, մյուսները՝ ոչ, ինչը մեծ շփոթություն է առաջացնում:
Առավելությունները
- Օգնել կազմակերպություններին հասկանալու հաճախորդների միտումները, արտադրանքի կատարողականը և սպասարկման որակը: Սա հանգեցնում է ավելի արագ որոշումների կայացման, բարելավված բիզնես տեղեկատվության, բարձր արտադրողականության և ծախսերի խնայողության:
- Օգնում է կառավարություններին և քաղաքական սուբյեկտներին որոշումներ կայացնել՝ իմանալով հասարակության լայն միտումներն ու վերաբերմունքը:
- Թույլ է տալիս գիտնականներին արագորեն մաղել նախկինում գոյություն ունեցող մեծ քանակությամբ նյութ՝ հանելով այն, ինչ տեղին է իրենց ուսումնասիրությանը: Սա արագացնում է գիտական առաջընթացը:
- Նմանատիպ տեղեկատվության դասակարգմամբ դուք կարող եք բարելավել օգտվողների բովանդակության առաջարկությունների համակարգերը:
- Տեքստային վերլուծական մոտեցումները օգնում են բարելավել որոնման համակարգերը և տեղեկատվության որոնման համակարգերը, ինչը հանգեցնում է ավելի արագ օգտվողների փորձառություններ.
Օգտագործեք դեպքեր
Սոցիալական մեդիայի վերլուծություն
Բացի կապի մեջ մնալու միջոց լինելուց, սոցիալական մեդիան նաև վերածվել է բրենդինգի և շուկայավարման հարթակի: Հաճախորդները զրուցում են իրենց սիրելի ընկերությունների մասին և կիսվում իրենց փորձով սոցիալական ցանցերում:
Տեքստային վերլուծական գործիքների օգտագործումը սոցիալական մեդիայի տվյալների վրա տրամադրությունների վերլուծություն կատարելու համար օգնում է բացահայտել օգտատերերի դրական և բացասական զգացմունքները ապրանքների/ծառայությունների նկատմամբ, ինչպես նաև ընկերությունների ազդեցությունն ու հարաբերություններն իրենց սպառողների հետ:
Ավելին, սոցիալական մեդիայի վերլուծությունը կարող է օգնել ընկերություններին վստահություն ստեղծել իրենց հաճախորդների հետ:
Վաճառք և մարկետինգ
Հետախուզումը վաճառողի ամենավատ մղձավանջն է: Վաճառքի թիմերը ամեն կերպ փորձում են մեծացնել վաճառքը և արդյունավետությունը: Տեքստային վերլուծության գործիքներն ավտոմատացնում են այս ձեռքով աշխատանքը՝ միաժամանակ տալով էական և համապատասխան պատկերացումներ շուկայավարման զարգացման համար:
Չաթ-բոտերն օգտագործվում են սպառողների հարցումներին իրական ժամանակում պատասխանելու համար: Այս տվյալների վերլուծությունն օգնում է վաճառքի անձնակազմին կանխատեսել սպառողի կողմից ապրանք գնելու հնարավորությունը, իրականացնել թիրախային շուկայավարում և գովազդ և կատարել արտադրանքի բարելավում:
Բիզնեսի հետախուզություն
Բիզնեսները կարող են օգտագործել տվյալների վերլուծությունը՝ որոշելու, թե «ինչ է տեղի ունենում»: բայց պայքարում է որոշելու, թե «ինչու է դա տեղի ունենում»:
Տեքստային վերլուծության հավելվածներն օգնում են կազմակերպություններին թվային տվյալներից համատեքստ հանել և պարզել, թե ինչու է սցենարը տեղի ունեցել, տեղի է ունենում կամ կարող է առաջանալ ապագայում:.
Օրինակ, տարբեր բաներ ազդում են վաճառքի կատարման վրա: Թեև տվյալների վերլուծությունը տալիս է թվային թվեր, տեքստի վերլուծության մոտեցումները կարող են օգնել որոշել, թե ինչու է կատարողականի նվազում կամ աճ:
Եզրափակում
Տեքստային վերլուծությունը բիզնեսին հնարավորություն է տալիս բացահայտել օգտակար տեղեկատվություն տվյալների աղբյուրների լայն շրջանակից՝ սկսած հաճախորդների սպասարկման հարցումներից մինչև սոցիալական լրատվամիջոցների փոխազդեցությունները:
Տեքստային վերլուծությունը կարող է գտնել օրինաչափություններ, միտումներ և գործնական պատկերացումներ՝ համատեղելով տեքստի վերլուծության արդյունքները և օգտագործելով բիզնես հետախուզական գործիքներ՝ վիճակագրությունը հեշտ ընկալելի զեկույցների և պատկերացումների վերածելու համար:
Հաճախորդների մեկնաբանությունները գնահատելուց կամ հաճախորդների աջակցության հարցումների բովանդակությունը տեքստային վերլուծության գործիքներով վերանայելուց հետո կարող եք օգտագործել տեքստային վերլուծություն՝ օգնելու ձեզ բացահայտել բարելավման հնարավորությունները և հարմարեցնել ձեր արտադրանքը կամ ծառայությունը ձեր հաճախորդի պահանջներին և ակնկալիքներին:
Թողնել գրառում