Text Mining: Wie man wertvolle Erkenntnisse aus Textdaten extrahiert

Textuelle Informationen sind überall um uns herum. Kurz nach dem Aufwachen navigieren Sie normalerweise durch große Mengen an Textdaten in Form von Textnachrichten, E-Mails, Social-Media-Updates und Blogbeiträgen, bevor Sie Ihre erste Tasse Kaffee erreichen. Informationen aus solch großen Mengen an Textdaten abzuleiten, ist eine Herausforderung. Unternehmen haben es mit massiven Mengen an Textdaten zu tun, die aus verschiedenen Datenquellen generiert werden, darunter Apps, Webseiten, soziale Medien, Kundenbewertungen, Support-Tickets und Gesprächsprotokolle. Um qualitativ hochwertige, relevante Informationen aus solch großen Mengen an Textdaten zu extrahieren, nutzen Unternehmen einen Prozess namens Text Mining. Dieser Prozess der Informationsgewinnung aus Textdaten wird mit Hilfe von Textanalyse-Software durchgeführt. Was ist Text Mining? Text Mining, auch Textdaten-Mining genannt, ist der Prozess der Analyse großer Mengen unstrukturierter Textdaten, um neue Informationen abzuleiten. Es hilft, Fakten, Trends, Muster, Konzepte, Schlüsselwörter und andere wertvolle Elemente in Textdaten zu identifizieren. Es ist auch als Textanalyse bekannt und verwandelt unstrukturierte Daten in strukturierte Daten, was es Organisationen erleichtert, umfangreiche Sammlungen von Textdokumenten zu analysieren. Zu den häufigen Aufgaben des Text Minings gehören Textklassifikation, Textclustering, Erstellung granularer Taxonomien, Dokumentenzusammenfassung, Entitätsextraktion und Sentimentanalyse. Text Mining verwendet mehrere Methoden zur Verarbeitung von Text, einschließlich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Was ist natürliche Sprachverarbeitung? Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist ein Teilgebiet der Informatik, Linguistik, Datenwissenschaft und künstlichen Intelligenz, das sich mit den Interaktionen zwischen Menschen und Computern unter Verwendung natürlicher Sprache befasst. Mit anderen Worten, die natürliche Sprachverarbeitung zielt darauf ab, menschliche Sprachen zu verstehen, um die Qualität der Mensch-Maschine-Interaktion zu verbessern. NLP entwickelte sich aus der Computerlinguistik und ermöglicht es Computern, sowohl die schriftliche als auch die gesprochene Form menschlicher Sprache zu verstehen. Der NLP-Markt wird bis 2025 auf 43 Milliarden Dollar geschätzt. Viele der Anwendungen, die Sie verwenden, haben NLP im Kern. Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant verwenden NLP, um Ihre Anfragen zu verstehen und Antworten zu formulieren. Grammarly verwendet NLP, um die grammatikalische Richtigkeit von Sätzen zu überprüfen. Selbst Google Translate wird durch NLP ermöglicht. Die natürliche Sprachverarbeitung verwendet mehrere maschinelle Lernalgorithmen, um die Bedeutung jedes Satzes zu extrahieren und in eine Form zu konvertieren, die Computer verstehen können. Semantische Analyse und syntaktische Analyse sind die beiden Hauptmethoden, die zur Durchführung von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung verwendet werden. Semantische Analyse Die semantische Analyse ist der Prozess des Verstehens menschlicher Sprache. Es ist ein kritischer Aspekt der NLP, da das Verständnis der Bedeutung von Wörtern allein nicht ausreicht. Es ermöglicht Computern, den Kontext von Sätzen zu verstehen, so wie wir sie verstehen. Die semantische Analyse basiert auf Semantik – der Bedeutung, die ein Text vermittelt. Der Prozess der semantischen Analyse beginnt mit der Identifizierung der Textelemente eines Satzes und ihrer Zuweisung zu ihrer grammatikalischen und semantischen Rolle. Anschließend analysiert es den Kontext im umgebenden Text, um die Bedeutung von Wörtern mit mehr als einer Interpretation zu bestimmen. Syntaktische Analyse Die syntaktische Analyse wird verwendet, um zu bestimmen, wie eine natürliche Sprache mit grammatikalischen Regeln übereinstimmt. Sie basiert auf Syntax, einem Bereich der Linguistik, der sich auf die Regeln für die Anordnung von Wörtern in einem Satz bezieht, um grammatikalischen Sinn zu ergeben. Einige der in der NLP verwendeten Syntaxtechniken sind: - Part-of-Speech-Tagging: Identifizierung der Wortart für jedes Wort - Satztrennung: Zuweisung von Satzgrenzen in einem großen Textstück - Morphologische Segmentierung: Aufteilung von Wörtern in einfachere Einzelteile, sogenannte Morpheme - Wortsegmentierung: Aufteilung großer, kontinuierlicher Textstücke in kleinere, unterscheidbare Einheiten - Lemmatisierung: Reduzierung flektierter Formen eines Wortes in die Einzelform zur einfachen Analyse - Stemming: Kürzen flektierter Wörter auf ihre Stammformen Warum ist Text Mining wichtig? Die meisten Unternehmen haben die Möglichkeit, große Mengen an Textdaten zu sammeln. Kundenfeedback, Produktbewertungen und Social-Media-Posts sind nur die Spitze des Big-Data-Eisbergs. Die Art von Ideen, die aus solchen Quellen von textuellen (großen) Daten abgeleitet werden können, sind äußerst lukrativ und können Unternehmen helfen, Produkte zu schaffen, die die Nutzer am meisten schätzen werden. Ohne Text Mining bleibt die oben erwähnte Möglichkeit eine Herausforderung. Dies liegt daran, dass die Analyse großer Datenmengen nichts ist, wozu das menschliche Gehirn in der Lage ist. Selbst wenn eine Gruppe von Menschen versucht, diese Herkulesaufgabe zu bewältigen, könnten die gewonnenen Erkenntnisse veraltet sein, bis sie Erfolg haben. Text Mining hilft Unternehmen, den Prozess der Textklassifikation zu automatisieren. Die Klassifikation könnte auf mehreren Attributen basieren, einschließlich Thema, Absicht, Stimmung und Sprache. Viele manuelle und mühsame Aufgaben können mit Hilfe von Text Mining eliminiert werden. Angenommen, Sie müssen verstehen, wie die Kunden über eine von Ihnen angebotene Softwareanwendung denken. Natürlich können Sie manuell Benutzerbewertungen durchgehen, aber wenn es Tausende von Bewertungen gibt, wird der Prozess mühsam und zeitaufwendig. Text Mining macht es schnell und einfach, große und komplexe Datensätze zu analysieren und relevante Informationen daraus abzuleiten. In diesem Fall ermöglicht Text Mining Ihnen, die allgemeine Stimmung eines Produkts zu identifizieren. Dieser Prozess, bei dem festgestellt wird, ob die Bewertungen positiv, negativ oder neutral sind, wird als Sentimentanalyse oder Meinungs-Mining bezeichnet. Darüber hinaus kann Text Mining verwendet werden, um festzustellen, was Benutzer mögen oder nicht mögen oder was sie in das nächste Update aufgenommen haben möchten. Sie können es auch verwenden, um die Schlüsselwörter zu identifizieren, die Kunden in Verbindung mit bestimmten Produkten oder Themen verwenden. Organisationen können Text Mining-Tools verwenden, um tiefer in Textdaten einzutauchen, um relevante Geschäftseinblicke zu identifizieren oder Zusammenhänge innerhalb von Texten zu entdecken, die mit Suchmaschinen oder herkömmlichen Anwendungen sonst unentdeckt bleiben würden. Hier sind einige spezifische Möglichkeiten, wie Organisationen von Text Mining profitieren können: - Die Pharmaindustrie kann verborgenes Wissen aufdecken und das Tempo der Arzneimittelentdeckung beschleunigen. - Produktunternehmen können in Echtzeit Analysen zu Kundenbewertungen durchführen und Produktfehler oder -mängel identifizieren, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern. - Unternehmen können strukturierte Daten erstellen, sie in Datenbanken integrieren und für verschiedene Arten von Big-Data-Analysen wie deskriptive oder prädiktive Analysen verwenden. Kurz gesagt, Text Mining hilft Unternehmen, Daten zu nutzen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen, die Kunden glücklich machen und letztendlich die Rentabilität steigern können. Text Mining vs. Text Analytics vs. Textanalyse Text Mining und Textanalyse werden oft synonym verwendet. Text Analytics unterscheidet sich jedoch von beiden. Einfach ausgedrückt, kann Text Analytics als eine Textanalyse- oder Text-Mining-Softwareanwendung beschrieben werden, die es Benutzern ermöglicht, Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Textdaten zu extrahieren. Sowohl Text Mining als auch Text Analytics zielen darauf ab, dasselbe Problem zu lösen – die Analyse von Rohtextdaten. Aber ihre Ergebnisse variieren erheblich. Text Mining extrahiert relevante Informationen aus Textdaten, die als qualitative Ergebnisse betrachtet werden können. Andererseits zielt Text Analytics darauf ab, Trends und Muster in großen Mengen an Textdaten zu entdecken, die als quantitative Ergebnisse betrachtet werden können. Anders ausgedrückt, Text Analytics befasst sich mit der Erstellung visueller Berichte wie Grafiken und Tabellen durch die Analyse großer Mengen an Textdaten. Während Text Mining darauf abzielt, unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umzuwandeln, um die Analyse zu erleichtern. Text Mining ist ein Teilgebiet des Data Mining und stützt sich auf Statistik, Linguistik und maschinelles Lernen, um Modelle zu erstellen, die in der Lage sind, aus Beispielen zu lernen und Ergebnisse auf neueren Daten vorherzusagen. Text Analytics verwendet die von Text-Mining-Modellen extrahierten Informationen zur Datenvisualisierung. Text Mining Techniken Zahlreiche Text-Mining-Techniken und -Methoden werden verwendet, um wertvolle Einblicke aus Textdaten zu gewinnen. Hier sind einige der häufigsten. Konkordanz Konkordanz wird verwendet, um den Kontext zu identifizieren, in dem ein Wort oder eine Wortreihe erscheint. Da dasselbe Wort in der menschlichen Sprache unterschiedliche Bedeutungen haben kann, kann die Analyse der Konkordanz eines Wortes helfen, die genaue Bedeutung eines Wortes basierend auf dem Kontext zu verstehen. Zum Beispiel beschreibt der Begriff "Windows" Öffnungen in einer Wand und ist auch der Name des Betriebssystems von Microsoft. Wortfrequenz Wie der Name schon sagt, wird die Wortfrequenz verwendet, um die Anzahl der Erwähnungen eines Wortes in unstrukturierten Textdaten zu bestimmen. Zum Beispiel kann es verwendet werden, um das Vorkommen von Wörtern wie "Fehler", "Fehler" und "Ausfall" in den Kundenbewertungen zu überprüfen. Häufige Vorkommen solcher Begriffe können darauf hindeuten, dass Ihr Produkt ein Update benötigt. Kollokation Kollokation ist eine Abfolge von Wörtern, die häufig zusammen vorkommen. "Entscheidungsfindung", "zeitaufwendig" und "in Kontakt bleiben" sind einige Beispiele. Die Identifizierung von Kollokationen kann die Granularität von Text verbessern und zu besseren Text-Mining-Ergebnissen führen. Dann gibt es fortgeschrittene Text-Mining-Methoden wie Textklassifikation und Textextraktion. Wir werden sie im nächsten Abschnitt ausführlich behandeln. Wie funktioniert Text Mining? Text Mining wird hauptsächlich durch maschinelles Lernen ermöglicht. Text-Mining-Algorithmen werden darauf trainiert, Informationen aus großen Mengen an Textdaten zu extrahieren, indem sie viele Beispiele betrachten. Der erste Schritt im Text Mining ist das Sammeln von Daten. Textdaten können aus mehreren Quellen gesammelt werden, darunter Umfragen, Chats, E-Mails, soziale Medien, Bewertungswebsites, Datenbanken, Nachrichtenagenturen und Tabellenkalkulationen. Der nächste Schritt ist die Datenvorbereitung. Es ist ein Vorverarbeitungsschritt, bei dem die Rohdaten bereinigt, organisiert und strukturiert werden, bevor die Textdatenanalyse durchgeführt wird. Es umfasst die Standardisierung von Datenformaten und das Entfernen von Ausreißern, was die Durchführung quantitativer und qualitativer Analysen erleichtert. Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung wie Parsing, Tokenisierung, Stoppwortentfernung, Stemming und Lemmatisierung werden in dieser Phase angewendet. Danach werden die Textdaten analysiert. Die Textanalyse wird mit Methoden wie Textklassifikation und Textextraktion durchgeführt. Schauen wir uns beide Methoden im Detail an. Textklassifikation Textklassifikation, auch als Textkategorisierung oder Text-Tagging bekannt, ist der Prozess der Klassifizierung von Text. Mit anderen Worten, es ist der Prozess der Zuweisung von Kategorien zu unstrukturierten Textdaten. Die Textklassifikation ermöglicht es Unternehmen, schnell verschiedene Arten von Textinformationen zu analysieren und wertvolle Einblicke daraus zu gewinnen. Einige häufige Aufgaben der Textklassifikation sind Sentimentanalyse, Spracherkennung, Themenanalyse und Absichtserkennung. - Sentimentanalyse wird verwendet, um die durch einen gegebenen Text vermittelten Emotionen zu verstehen. Durch das Verständnis der zugrunde liegenden Emotionen eines Textes können Sie ihn als positiv, negativ oder neutral klassifizieren. Die Sentimentanalyse ist hilfreich, um das Kundenerlebnis und die Zufriedenheit zu verbessern. - Spracherkennung ist der Prozess der Identifizierung, in welcher natürlichen Sprache der gegebene Text verfasst ist. Dies ermöglicht es Unternehmen, Kunden an bestimmte Teams weiterzuleiten, die auf eine bestimmte Sprache spezialisiert sind. - Themenanalyse wird verwendet, um das zentrale Thema eines Textes zu verstehen und ihm ein Thema zuzuweisen. Zum Beispiel kann eine Kunden-E-Mail, die besagt "die Rückerstattung wurde nicht bearbeitet", als "Rückgabe- und Rückerstattungsproblem" klassifiziert werden. - Absichtserkennung ist eine Textklassifikationsaufgabe, die verwendet wird, um den Zweck oder die Absicht hinter einem gegebenen Text zu erkennen. Sie zielt darauf ab, die Semantik hinter Kundenbotschaften zu verstehen und das richtige Label zuzuweisen. Es ist ein kritischer Bestandteil mehrerer natürlicher Sprachverständnis-Software. Schauen wir uns nun die verschiedenen Arten von Textklassifikationssystemen an. 1. Regelbasierte Systeme Regelbasierte Textklassifikationssysteme basieren auf linguistischen Regeln. Sobald die Text-Mining-Algorithmen mit diesen Regeln codiert sind, können sie verschiedene linguistische Strukturen erkennen und die richtigen Tags zuweisen. Zum Beispiel kann ein regelbasiertes System so programmiert werden, dass es das Tag "Lebensmittel" zuweist, wann immer es auf Wörter wie "Speck", "Sandwich", "Pasta" oder "Burger" stößt. Da regelbasierte Systeme von Menschen entwickelt und gewartet werden, sind sie leicht zu verstehen. Im Gegensatz zu maschinellen Lernsystemen erfordern regelbasierte Systeme jedoch, dass Menschen die Vorhersageregeln manuell codieren, was sie schwer skalierbar macht. 2. Maschinelle Lernsysteme Maschinelle Lernsysteme zur Textklassifikation lernen und verbessern sich anhand von Beispielen. Im Gegensatz zu regelbasierten Systemen erfordern maschinelle Lernsysteme nicht, dass Datenwissenschaftler die linguistischen Regeln manuell codieren. Stattdessen lernen sie aus Trainingsdaten, die Beispiele für korrekt getaggte Textdaten enthalten. Maschinelle Lernalgorithmen wie Naive Bayes und Support Vector Machines (SVM) werden verwendet, um das Tag eines Textes vorherzusagen. Oft werden auch Deep-Learning-Algorithmen verwendet, um maschinelle Lernsysteme mit höherer Genauigkeit zu erstellen. 3. Hybridsysteme Wie erwartet kombinieren hybride Textklassifikationssysteme sowohl regelbasierte als auch maschinelle Lernsysteme. In solchen Systemen ergänzen sich maschinelle Lernsysteme und regelbasierte Systeme gegenseitig, und ihre kombinierten Ergebnisse haben eine höhere Genauigkeit. Bewertung von Textklassifikatoren Die Leistung eines Textklassifikators wird mit Hilfe von vier Parametern gemessen: Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score. - Genauigkeit ist die Anzahl der Male, die der Textklassifikator die richtige Vorhersage gemacht hat, geteilt durch die Gesamtzahl der Vorhersagen. - Präzision gibt die Anzahl der korrekten Vorhersagen an, die der Textklassifikator über die Gesamtzahl der Vorhersagen für ein bestimmtes Tag gemacht hat. - Recall zeigt die Anzahl der Texte, die korrekt vorhergesagt wurden, geteilt durch die Gesamtzahl, die mit einem bestimmten Tag kategorisiert werden sollte. - Der F1-Score kombiniert Präzision und Recall-Parameter, um ein besseres Verständnis dafür zu geben, wie gut der Textklassifikator bei der Vorhersage aller Kategorien im Modell ist. Es ist ein besserer Indikator als die Genauigkeit, da er zeigt, wie gut der Klassifikator bei der Vorhersage aller Kategorien im Modell ist. Eine weitere Möglichkeit, die Leistung eines Textklassifikators zu testen, ist die Kreuzvalidierung. Kreuzvalidierung ist der Prozess der zufälligen Aufteilung der Trainingsdaten in mehrere Teilmengen. Der Textklassifikator trainiert auf allen Teilmengen, außer einer. Nach dem Training wird der Textklassifikator getestet, indem Vorhersagen auf der verbleibenden Teilmenge gemacht werden. In den meisten Fällen werden mehrere Runden der Kreuzvalidierung mit verschiedenen Teilmengen durchgeführt, und ihre Ergebnisse werden gemittelt, um die Vorhersageleistung des Modells zu schätzen. Textextraktion Textextraktion, auch als Schlüsselwortextraktion bekannt, ist der Prozess der Extraktion spezifischer, relevanter Informationen aus unstrukturierten Textdaten. Dies wird hauptsächlich mit Hilfe von maschinellem Lernen durchgeführt und wird verwendet, um Text automatisch zu scannen und relevante Wörter und Phrasen aus unstrukturierten Textdaten wie Umfragen, Nachrichtenartikeln und Support-Tickets zu erhalten. Textextraktion ermöglicht es Unternehmen, relevante Informationen aus großen Textblöcken zu extrahieren, ohne sie überhaupt zu lesen. Zum Beispiel können Sie es verwenden, um schnell die Merkmale eines Produkts aus seiner Beschreibung zu identifizieren. Häufig wird die Textextraktion zusammen mit der Textklassifikation durchgeführt. Einige der häufigen Aufgaben der Textextraktion sind Merkmalsextraktion, Schlüsselwortextraktion und Named Entity Recognition. - Merkmalsextraktion ist der Prozess der Identifizierung kritischer Merkmale oder Attribute einer Entität in Textdaten. Das Verständnis des gemeinsamen Themas einer umfangreichen Sammlung von Textdokumenten ist ein Beispiel. Ebenso kann es Produktbeschreibungen analysieren und deren Merkmale wie Modell oder Farbe extrahieren. - Schlüsselwortextraktion ist der Prozess der Extraktion wichtiger Schlüsselwörter und Phrasen aus Textdaten. Es ist nützlich für die Zusammenfassung von Textdokumenten, das Finden der häufig erwähnten Attribute in Kundenbewertungen und das Verständnis der Meinung von Social-Media-Nutzern zu einem bestimmten Thema. - Named Entity Recognition (NER), auch als Entitätsextraktion oder Chunking bekannt, ist die Textextraktionsaufgabe der Identifizierung und Extraktion kritischer Informationen (Entitäten) aus Textdaten. Eine Entität kann ein Wort oder eine Reihe von Wörtern sein, wie die Namen von Unternehmen. Reguläre Ausdrücke und bedingte Zufallsfelder (CRF) sind die beiden gängigen Methoden zur Implementierung der Textextraktion. 1. Reguläre Ausdrücke Reguläre Ausdrücke sind eine Reihe von Zeichen, die mit einem Tag korreliert werden können. Wann immer der Textextraktor einen Text mit einer Sequenz abgleicht, weist er das entsprechende Tag zu. Ähnlich wie bei den regelbasierten Textklassifikationssystemen ist jedes Muster eine spezifische Regel. Es ist nicht überraschend, dass dieser Ansatz schwer skalierbar ist, da Sie die richtige Sequenz für jede Art von Informationen, die Sie erhalten möchten, festlegen müssen. Es wird auch schwierig zu handhaben, wenn Muster komplex werden. 2. Bedingte Zufallsfelder Bedingte Zufallsfelder (CRFs) sind eine Klasse statistischer Ansätze, die häufig im maschinellen Lernen angewendet werden und für die Textextraktion verwendet werden. Es baut Systeme auf, die in der Lage sind, die Muster in Textdaten zu lernen, die sie extrahieren müssen. Es tut dies, indem es verschiedene Merkmale aus einer Sequenz von Wörtern in Textdaten gewichtet. CRFs sind im Vergleich zu regulären Ausdrücken besser in der Lage, Informationen zu kodieren. Dies macht sie fähiger, reichere Muster zu erstellen. Diese Methode erfordert jedoch mehr Rechenressourcen, um den Textextraktor zu trainieren. Bewertung von Textextraktoren Sie können dieselben Metriken verwenden, die in der Textklassifikation verwendet werden, um die Leistung des Textextraktors zu bewerten. Sie sind jedoch blind für Teilübereinstimmungen und berücksichtigen nur exakte Übereinstimmungen. Aus diesem Grund wird ein weiterer Satz von Metriken namens ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) verwendet. Text Mining Anwendungen Die Menge an Daten, die von den meisten Organisationen verwaltet wird, wächst und diversifiziert sich in rasantem Tempo. Es ist nahezu unmöglich, davon zu profitieren, ohne einen automatisierten Prozess wie Text Mining zu haben. Ein hervorragendes Beispiel für Text Mining ist, wie die Informationsbeschaffung erfolgt, wenn Sie eine Google-Suche durchführen. Wenn Sie beispielsweise nach einem Schlüsselwort suchen, sagen wir "niedliche Welpen", werden die meisten Suchergebnisse Ihre genaue Anfrage nicht enthalten. Stattdessen werden es Synonyme oder Phrasen sein, die Ihrer Anfrage eng entsprechen. Im Beispiel "niedliche Welpen" stoßen Sie auf Suchmaschinenergebnisseiten, die Phrasen wie "niedlichster Welpe", "entzückende Welpen", "entzückende Welpen" und "niedlicher Welpe" enthalten. Dies geschieht, weil Text-Mining-Anwendungen tatsächlich den Textkörper lesen und verstehen, ähnlich wie wir es tun. Anstatt sich nur auf die Übereinstimmung von Schlüsselwörtern zu verlassen, verstehen sie Suchbegriffe auf konzeptioneller Ebene. Sie leisten hervorragende Arbeit beim Verständnis komplexer Anfragen und können Muster in Textdaten entdecken, die dem menschlichen Auge sonst verborgen bleiben. Text Mining kann Unternehmen auch helfen, mehrere Probleme in Bereichen wie Patentanalyse, operationale Risikoanalyse, Business Intelligence und Wettbewerbsanalyse zu lösen. Text Mining hat ein breites Anwendungsspektrum, das sich über mehrere Branchen erstreckt. Marketing, Vertrieb, Produktentwicklung, Kundenservice und Gesundheitswesen sind einige davon. Es eliminiert mehrere monotone und zeitaufwendige Aufgaben mit Hilfe von maschinellen Lernmodellen. Hier sind einige der Anwendungen von Text Mining. - Betrugserkennung: Text-Mining-Technologien ermöglichen es, große Mengen an Textdaten zu analysieren und betrügerische Transaktionen oder Versicherungsansprüche zu erkennen. Ermittler können schnell betrügerische Ansprüche identifizieren, indem sie nach häufig verwendeten Schlüsselwörtern in Beschreibungen von Unfällen suchen. Es kann auch verwendet werden, um echte Ansprüche schnell zu bearbeiten, indem der Analyseprozess automatisiert wird. - Kundenservice: Text Mining kann den Ticket-Tagging-Prozess automatisieren und Tickets automatisch an geeignete geografische Standorte weiterleiten, indem ihre Sprache analysiert wird. Es kann Unternehmen auch helfen, die Dringlichkeit eines Tickets zu bestimmen und die kritischsten Tickets zu priorisieren. - Business Intelligence: Text Mining erleichtert es Analysten, große Datenmengen zu untersuchen und schnell relevante Informationen zu identifizieren. Da Petabytes an Geschäftsdaten, die aus mehreren Quellen gesammelt wurden, beteiligt sind, ist eine manuelle Analyse unmöglich. Text-Mining-Tools beschleunigen den Prozess und ermöglichen es Analysten, umsetzbare Informationen zu extrahieren. - Gesundheitswesen: Text Mining wird in der Gesundheitsbranche zunehmend wertvoll, hauptsächlich zur Clusterbildung von Informationen. Manuelle Untersuchungen sind zeitaufwendig und kostspielig. Text Mining kann in der medizinischen Forschung verwendet werden, um den Prozess der Extraktion wichtiger Informationen aus medizinischer Literatur zu automatisieren. Textanalyse-Softwarelösungen Text-Mining- oder Textanalyse-Softwarelösungen ermöglichen es Benutzern, wertvolle Einblicke aus strukturierten und unstrukturierten Textdaten zu gewinnen. Einblicke können Muster und Themen, Sprache, Sentimentanalyse und Schlüsselphrasen umfassen. Diese Tools verwenden maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um automatisch relevante Informationen zu extrahieren und die Datenvisualisierung für eine bessere Interpretation zu erleichtern. Um in die Kategorie der Textanalyse aufgenommen zu werden, muss ein Produkt: - Textuelle Daten aus mehreren Datenquellen importieren - Maschinelles Lernen und NLP nutzen, um relevante Einblicke aus Textdaten zu extrahieren - Datenvisualisierung für eine einfachere Interpretation von Textdaten anbieten *Unten sind die fünf führenden Textanalyse-Software aus dem G2 Summer 2021 Grid® Report. Einige Bewertungen können zur Klarheit bearbeitet werden. 1. RapidMiner RapidMiner ist eine Softwareplattform, die eine integrierte Umgebung für die Datenvorbereitung und das Text Mining bietet. Sie befähigt Benutzer mit unterschiedlichen Fähigkeiten, schnell KI-Lösungen zu entwickeln und zu betreiben und sofortige Geschäftsauswirkungen zu erzielen. Was Benutzer mögen: "RapidMiner ist sehr intuitiv, insbesondere für Nicht-Programmierer wie mich. Sie haben auch Bildungslizenzen für akademische Institutionen bereitgestellt, was eine große Hilfe ist, um die Bildungsnutzung von prädiktiver Datenanalyse weiter zu fördern und Fortschritte in den akademischen Bereichen zu unterstützen. Die RapidMiner-Community ist auch sehr aktiv und hilfsbereit. Der Marktplatz bietet auch wertvolle und zeitnahe Updates und Add-Ons, die eine breite Palette von Bedürfnissen erfüllen." - RapidMiner Review, Julius JR M. Was Benutzer nicht mögen: "Es gibt nicht viel, was ich an RapidMiner nicht mag. Das Einzige, was mir in den Sinn kommt, ist die Python-Integration, die manchmal schwer zu debuggen sein kann." - RapidMiner Review, Florian S. 2. IBM Watson Studio IBM Watson Studio ist eine führende Lösung für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft, die Analysten, Entwicklern und Datenwissenschaftlern ermöglicht, KI-Modelle zu erstellen, auszuführen und zu verwalten. Dieses Tool beschleunigt die Datenexploration und -vorbereitung und ermöglicht es Benutzern, Modelle zu überwachen, um Drift und Verzerrungen zu reduzieren. Was Benutzer mögen: "Jeder Datenwissenschaftler hat viele Tools in seinem/ihrem Notizbuch, was großartig für Forschung und Exploration ist. Aber wenn es um reale Projekte geht, müssen Sie sie vereinfachen und integrieren. Ich fand dies das Beste an IBM Watson Studio - eine vereinfachte und integrierte Arbeitsumgebung für produktive Datenwissenschaftsprojekte." - IBM Watson Studio Review, Waldemar R. Was Benutzer nicht mögen: "Die Benutzeroberfläche des Watson Studio ist nicht sehr intuitiv. Hier können Verbesserungen vorgenommen werden. Zusätzliche Tutorials können auch hilfreich sein." - IBM Watson Studio Review, Arun A. 3. Confirmit Confirmit ist eine Multi-Channel-Softwareplattform, die Unternehmen hilft, Marktforschung durchzuführen und das Kunden- und Mitarbeitererlebnis zu verstehen. Es ist eine funktionsreiche Lösung, die es Benutzern ermöglicht, den maximalen Wert und Einblicke aus Forschungs- und Feedbackprojekten zu gewinnen. Mit Confirmit können Unternehmen Daten von einer Vielzahl von Geräten sammeln und intelligente Analysetools verwenden, um die gewonnenen Einblicke zu verbessern. Was Benutzer mögen: "Die Vielseitigkeit von Confirmit ermöglicht es Ihnen, so ziemlich alles zu erstellen, was Sie sich vorstellen können. Skriptknoten machen so ziemlich alles möglich. Ich habe andere Umfrageplattformen ausprobiert, und obwohl sie benutzerfreundlicher erscheinen mögen, sind die Fähigkeiten am Ende des Tages einfach nicht da. Von den einfachsten Omnibus-Umfragen bis hin zu extrem komplizierten Multi-Länder/Multi-Sprachen ist alles in Confirmit möglich. Wenn Sie ein grundlegendes Wissen über eine Programmiersprache haben, können Sie Confirmit ziemlich weit bringen. Wenn Sie ein erfahrener Programmierer sind, werden Sie keine Probleme haben, Confirmit bis an seine Grenzen zu nutzen." - Confirmit Review, Gabriella M. Was Benutzer nicht mögen: "Obwohl Confirmit eine hervorragende Option zur Erstellung von Berichten bietet, erweist sich das Erlernen der richtigen Nutzung dieser Funktionalität als ziemlich umständlich. Alle Prozesse zur Erstellung und Anpassung eines Berichts sind sehr komplex, daher sollten sie diesen Abschnitt etwas intuitiver gestalten." - Confirmit Review, Pratite E. 4. Amazon Comprehend Amazon Comprehend ist ein NLP-Dienst, der es Benutzern ermöglicht, wertvolle Einblicke in unstrukturierte Daten zu entdecken. Dieser Dienst kann wichtige Elemente in Textdaten wie Personen, Sprache und Orte identifizieren. Es ist nützlich, um die Kundensentimente in Echtzeit zu erkennen, was Unternehmen helfen kann, bessere Entscheidungen zu treffen, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Was Benutzer mögen: "Was ich an Amazon Comprehend am meisten mag, ist, dass es mit anderen großartigen AWS-Software wie Amazon S3 und Glue integriert werden kann. Dies erleichtert die Speicherung unserer Texte und Dokumente für ihre vorherige Analyse. Darüber hinaus ist die Preisgestaltung angemessen, da sie nur für die Menge an analysiertem Text berechnet wird, sodass kleine und große Unternehmen Comprehend nutzen können." - Amazon Comprehend Review, Nahomi G. Was Benutzer nicht mögen: "Die Verwaltungsoberfläche fehlt an einigen Funktionen. Da es sich um ein relativ neues Produkt handelt, erwarte ich, dass sich dies im Laufe der Zeit ändert. Derzeit können Sie keine Jobs manuell löschen, die Sie nicht mehr benötigen." - Amazon Comprehend Review, Michael L. 5. Thematic Thematic hilft Unternehmen, Kundenfeedback eingehend zu analysieren und zu verstehen. Seine proprietäre, KI-gestützte thematische Analyse ermöglicht es Unternehmen, die wahre Bedeutung in einzelnen Phrasen zu erfassen und ähnliche Phrasen in Themen zu gruppieren, selbst wenn sie unterschiedlich formuliert sind. Was Benutzer mögen: "Thematic ist ein sehr intuitives Tool zur Verwendung. Es bietet ein robustes Maß an Granularität, das es dem Benutzer ermöglicht, die allgemeine Breite der verbalen Themen zu sehen, in die Unterthemen einzutauchen und weiter in das Sentiment des offenen Textes selbst. Dies, gepaart mit der Fähigkeit, die Antworten nach Segmenten zu filtern, die Daten und Themen im Laufe der Zeit zu verfolgen und die Auswirkungen des offenen Textes auf KPIs wie NPS zu visualisieren, macht es zu einem leistungsstarken Tool für jeden, der Einblicke gewinnen möchte. Mein Team und ich haben festgestellt, dass die Verwendung von Thematic uns Zeit spart, was entscheidend ist, wenn man gegen Produktzeitpläne arbeitet. Diese Geschwindigkeit ist sowohl auf die Benutzerfreundlichkeit des Tools als auch auf den erstklassigen Support zurückzuführen, den Thematic seinen Benutzern bietet. Das Thematic-Kundenerfolgsteam zeigt großes Mitgefühl und versucht immer, unsere spezifischen Bedürfnisse von Projekt zu Projekt zu verstehen. Als Beispiel für ihren Support, weil wir mit Thematic ein großes Textvolumen analysieren, brauchte ich eine bessere Möglichkeit, die interne Nutzung im Auge zu behalten, und sie haben mir ein Dashboard dafür erstellt!" - Thematic Review, Artem C. Was Benutzer nicht mögen: "Da die meisten unserer Arbeiten im Gesundheitswesen stattfinden, wo technischer Jargon und seltsame Kommentare vorherrschen, hat es länger gedauert, als wir es uns gewünscht hätten, die Software in der Anfangsphase zu "trainieren". Es hat auch viel "hands-on"-Zeit in Anspruch genommen, um den Wert der Lösung vollständig zu schätzen. Dieses Wissen mit zeitarmen Kunden zu teilen, damit sie die Plattform unabhängig nutzen können, war eine Herausforderung. Thematic hat die Benutzeroberfläche und die Wissensdatenbank seit unserem Start erheblich verbessert und ist immer bereit zu helfen. Obwohl wir diese Herausforderungen hatten, waren sie überschaubar und es wert, den "Schmerz" zu ertragen, um dorthin zu gelangen, wo wir heute sind." - Thematic Review, Desmond M. Die Daten zum Geständnis bringen Der Begriff "Mining" könnte Ihnen mentale Bilder von Menschen geben, die Löcher graben oder Felsen brechen, um wertvolle Mineralien zu extrahieren. Text Mining ist nicht einmal annähernd ähnlich, kann aber wertvolle Informationen extrahieren, die Unternehmen helfen können, ihre Entscheidungsprozesse zu verbessern. Daten hören auf niemanden. Aber wenn Sie genau hinhören, könnten Sie Informationsnuggets entdecken, die helfen können, neue Wege zu finden, um Ihre Produkte zu verbessern, das Kundenerlebnis zu verbessern und letztendlich die Rentabilität Ihres Unternehmens in die Höhe zu treiben. Wie Computer die schriftlichen und gesprochenen Formen der menschlichen Sprache verstehen, haben Sie sich gefragt, wie sie versuchen, die visuelle Welt zu verstehen? Wenn ja, dann stillen Sie Ihre Neugier, indem Sie über Computer Vision lesen.