Minería de Texto: Cómo Extraer Información Valiosa de los Datos de Texto

La información textual está a nuestro alrededor. Poco después de despertarte, normalmente navegas a través de grandes cantidades de datos textuales en forma de mensajes de texto, correos electrónicos, actualizaciones de redes sociales y publicaciones de blogs antes de llegar a tu primera taza de café. Derivar información de tales volúmenes de datos textuales es un desafío. Las empresas manejan grandes cantidades de datos textuales generados a partir de varias fuentes de datos, incluidas aplicaciones, páginas web, redes sociales, reseñas de clientes, tickets de soporte y transcripciones de llamadas. Para extraer información de alta calidad y relevante de tales cantidades enormes de datos textuales, las empresas emplean un proceso llamado minería de texto. Este proceso de extracción de información de datos textuales se realiza con la ayuda de software de análisis de texto. ¿Qué es la minería de texto? La minería de texto, también llamada minería de datos textuales, es el proceso de analizar grandes volúmenes de datos textuales no estructurados para derivar nueva información. Ayuda a identificar hechos, tendencias, patrones, conceptos, palabras clave y otros elementos valiosos en los datos textuales. También se conoce como análisis de texto y transforma datos no estructurados en datos estructurados, lo que facilita a las organizaciones analizar vastas colecciones de documentos textuales. Algunas de las tareas comunes de minería de texto son la clasificación de texto, el agrupamiento de texto, la creación de taxonomías granulares, la resumición de documentos, la extracción de entidades y el análisis de sentimientos. La minería de texto utiliza varias metodologías para procesar texto, incluyendo el procesamiento de lenguaje natural (NLP). ¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural? El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es un subcampo de la informática, la lingüística, la ciencia de datos y la inteligencia artificial que se ocupa de las interacciones entre humanos y computadoras utilizando lenguaje natural. En otras palabras, el procesamiento de lenguaje natural tiene como objetivo dar sentido a los lenguajes humanos para mejorar la calidad de la interacción humano-máquina. El NLP evolucionó de la lingüística computacional, permitiendo a las computadoras entender tanto las formas escritas como habladas del lenguaje humano. Se estima que el mercado de NLP valdrá 43 mil millones de dólares para 2025. Muchas de las aplicaciones que usas tienen NLP en su núcleo. Asistentes de voz como Siri, Alexa y Google Assistant utilizan NLP para entender tus consultas y elaborar respuestas. Grammarly utiliza NLP para verificar la precisión gramatical de las oraciones. Incluso Google Translate es posible gracias al NLP. El procesamiento de lenguaje natural emplea varios algoritmos de aprendizaje automático para extraer el significado asociado con cada oración y convertirlo en una forma que las computadoras puedan entender. El análisis semántico y el análisis sintáctico son los dos métodos principales utilizados para realizar tareas de procesamiento de lenguaje natural. Análisis semántico El análisis semántico es el proceso de entender el lenguaje humano. Es un aspecto crítico del NLP, ya que entender el significado de las palabras por sí solo no es suficiente. Permite a las computadoras entender el contexto de las oraciones tal como las comprendemos. El análisis semántico se basa en la semántica, el significado transmitido por un texto. El proceso de análisis semántico comienza con la identificación de los elementos textuales de una oración y asignándoles su papel gramatical y semántico. Luego analiza el contexto en el texto circundante para determinar el significado de palabras con más de una interpretación. Análisis sintáctico El análisis sintáctico se utiliza para determinar cómo un lenguaje natural se alinea con las reglas gramaticales. Se basa en la sintaxis, un campo de la lingüística que se refiere a las reglas para organizar palabras en una oración para que tenga sentido gramatical. Algunas de las técnicas de sintaxis utilizadas en NLP son: - Etiquetado de partes del discurso: Identificar la parte del discurso para cada palabra - División de oraciones: Asignar límites de oración en un gran texto - Segmentación morfológica: Dividir palabras en partes individuales más simples llamadas morfemas - Segmentación de palabras: Dividir grandes piezas de texto continuo en unidades más pequeñas y distintas - Lematización: Reducir las formas flexionadas de una palabra a su forma singular para un análisis fácil - Raíz: Cortar palabras flexionadas a sus formas raíz ¿Por qué es importante la minería de texto? La mayoría de las empresas tienen la oportunidad de recopilar grandes volúmenes de datos textuales. La retroalimentación de los clientes, las reseñas de productos y las publicaciones en redes sociales son solo la punta del iceberg de los grandes datos. El tipo de ideas que se pueden derivar de tales fuentes de datos textuales (grandes) son profundamente lucrativas y pueden ayudar a las empresas a crear productos que los usuarios valorarán más. Sin la minería de texto, la oportunidad mencionada anteriormente sigue siendo un desafío. Esto se debe a que analizar grandes cantidades de datos no es algo que el cerebro humano sea capaz de hacer. Incluso si un grupo de personas intenta llevar a cabo esta tarea hercúlea, los conocimientos extraídos podrían volverse obsoletos para cuando tengan éxito. La minería de texto ayuda a las empresas a automatizar el proceso de clasificación de texto. La clasificación podría basarse en varios atributos, incluyendo tema, intención, sentimiento e idioma. Muchas tareas manuales y tediosas pueden eliminarse con la ayuda de la minería de texto. Supongamos que necesitas entender cómo se sienten los clientes acerca de una aplicación de software que ofreces. Por supuesto, puedes revisar manualmente las reseñas de los usuarios, pero si hay miles de reseñas, el proceso se vuelve tedioso y consume mucho tiempo. La minería de texto hace que sea rápido y fácil analizar conjuntos de datos grandes y complejos y derivar información relevante de ellos. En este caso, la minería de texto te permite identificar el sentimiento general de un producto. Este proceso de determinar si las reseñas son positivas, negativas o neutrales se llama análisis de sentimientos o minería de opiniones. Además, la minería de texto se puede utilizar para determinar qué les gusta o no a los usuarios o qué quieren que se incluya en la próxima actualización. También puedes usarla para identificar las palabras clave que los clientes usan en asociación con ciertos productos o temas. Las organizaciones pueden usar herramientas de minería de texto para profundizar en los datos textuales para identificar conocimientos empresariales relevantes o descubrir interrelaciones dentro de los textos que de otro modo pasarían desapercibidas con motores de búsqueda o aplicaciones tradicionales. Aquí hay algunas formas específicas en que las organizaciones pueden beneficiarse de la minería de texto: - La industria farmacéutica puede descubrir conocimientos ocultos y acelerar el ritmo del descubrimiento de medicamentos. - Las empresas de productos pueden realizar análisis en tiempo real sobre las reseñas de clientes e identificar errores o fallos de productos que requieren atención inmediata. - Las empresas pueden crear datos estructurados, integrarlos en bases de datos y usarlos para diferentes tipos de análisis de grandes datos, como análisis descriptivo o predictivo. En resumen, la minería de texto ayuda a las empresas a poner los datos a trabajar y tomar decisiones basadas en datos que pueden hacer felices a los clientes y, en última instancia, aumentar la rentabilidad. Minería de texto vs. análisis de texto vs. análisis de texto La minería de texto y el análisis de texto a menudo se usan de manera sinónima. Sin embargo, el análisis de texto es diferente de ambos. En pocas palabras, el análisis de texto se puede describir como una aplicación de software de análisis de texto o minería de texto que permite a los usuarios extraer información de datos textuales estructurados y no estructurados. Tanto la minería de texto como el análisis de texto tienen como objetivo resolver el mismo problema: analizar datos textuales en bruto. Pero sus resultados varían significativamente. La minería de texto extrae información relevante de los datos textuales que se puede considerar como resultados cualitativos. Por otro lado, el análisis de texto tiene como objetivo descubrir tendencias y patrones en grandes volúmenes de datos textuales que se pueden ver como resultados cuantitativos. Dicho de otra manera, el análisis de texto se trata de crear informes visuales como gráficos y tablas al analizar grandes cantidades de datos textuales. Mientras que la minería de texto se trata de transformar datos no estructurados en datos estructurados para un análisis fácil. La minería de texto es un subcampo de la minería de datos y se basa en estadísticas, lingüística y aprendizaje automático para crear modelos capaces de aprender de ejemplos y predecir resultados en datos nuevos. El análisis de texto utiliza la información extraída por los modelos de minería de texto para la visualización de datos. Técnicas de minería de texto Numerosas técnicas y métodos de minería de texto se utilizan para derivar conocimientos valiosos de los datos textuales. Aquí hay algunos de los más comunes. Concordancia La concordancia se utiliza para identificar el contexto en el que aparece una palabra o serie de palabras. Dado que la misma palabra puede significar cosas diferentes en el lenguaje humano, analizar la concordancia de una palabra puede ayudar a comprender el significado exacto de una palabra según el contexto. Por ejemplo, el término "ventanas" describe aberturas en una pared y también es el nombre del sistema operativo de Microsoft. Frecuencia de palabras Como su nombre indica, la frecuencia de palabras se utiliza para determinar la cantidad de veces que se ha mencionado una palabra en datos textuales no estructurados. Por ejemplo, se puede usar para verificar la aparición de palabras como "errores", "fallos" y "fallo" en las reseñas de clientes. La frecuencia de tales términos puede indicar que tu producto requiere una actualización. Colocación La colocación es una secuencia de palabras que co-ocurren con frecuencia. "Toma de decisiones", "consumidor de tiempo" y "mantenerse en contacto" son algunos ejemplos. Identificar la colocación puede mejorar la granularidad del texto y llevar a mejores resultados de minería de texto. Luego hay métodos avanzados de minería de texto como la clasificación de texto y la extracción de texto. Los revisaremos en detalle en la siguiente sección. ¿Cómo funciona la minería de texto? La minería de texto es posible principalmente a través del aprendizaje automático. Los algoritmos de minería de texto se entrenan para extraer información de grandes volúmenes de datos textuales al observar muchos ejemplos. El primer paso en la minería de texto es recopilar datos. Los datos textuales se pueden recopilar de múltiples fuentes, incluidas encuestas, chats, correos electrónicos, redes sociales, sitios de reseñas, bases de datos, medios de noticias y hojas de cálculo. El siguiente paso es la preparación de datos. Es un paso de preprocesamiento en el que los datos en bruto se limpian, organizan y estructuran antes del análisis de datos textuales. Involucra la estandarización de formatos de datos y la eliminación de valores atípicos, lo que facilita realizar análisis cuantitativos y cualitativos. Las técnicas de procesamiento de lenguaje natural como el análisis, la tokenización, la eliminación de palabras vacías, la raíz y la lematización se aplican en esta fase. Después de eso, se analizan los datos textuales. El análisis de texto se realiza utilizando métodos como la clasificación de texto y la extracción de texto. Veamos ambos métodos en detalle. Clasificación de texto La clasificación de texto, también conocida como categorización de texto o etiquetado de texto, es el proceso de clasificar texto. En otras palabras, es el proceso de asignar categorías a datos textuales no estructurados. La clasificación de texto permite a las empresas analizar rápidamente diferentes tipos de información textual y obtener conocimientos valiosos de ellos. Algunas tareas comunes de clasificación de texto son el análisis de sentimientos, la detección de idiomas, el análisis de temas y la detección de intenciones. - El análisis de sentimientos se utiliza para entender las emociones transmitidas a través de un texto dado. Al entender las emociones subyacentes de un texto, puedes clasificarlo como positivo, negativo o neutral. El análisis de sentimientos es útil para mejorar la experiencia y satisfacción del cliente. - La detección de idiomas es el proceso de identificar en qué idioma natural está el texto dado. Esto permitirá a las empresas redirigir a los clientes a equipos específicos especializados en un idioma particular. - El análisis de temas se utiliza para entender el tema central de un texto y asignarle un tema. Por ejemplo, un correo electrónico de un cliente que dice "el reembolso no ha sido procesado" puede clasificarse como un "problema de devoluciones y reembolsos". - La detección de intenciones es una tarea de clasificación de texto utilizada para reconocer el propósito o la intención detrás de un texto dado. Tiene como objetivo entender la semántica detrás de los mensajes de los clientes y asignar la etiqueta correcta. Es un componente crítico de varios software de comprensión de lenguaje natural (NLU). Ahora, echemos un vistazo a los diferentes tipos de sistemas de clasificación de texto. 1. Sistemas basados en reglas Los sistemas de clasificación de texto basados en reglas se basan en reglas lingüísticas. Una vez que los algoritmos de minería de texto están codificados con estas reglas, pueden detectar varias estructuras lingüísticas y asignar las etiquetas correctas. Por ejemplo, un sistema basado en reglas puede programarse para asignar la etiqueta "comida" cada vez que encuentre palabras como "tocino", "sándwich", "pasta" o "hamburguesa". Dado que los sistemas basados en reglas son desarrollados y mantenidos por humanos, son fáciles de entender. Sin embargo, a diferencia de los sistemas basados en aprendizaje automático, los sistemas basados en reglas exigen que los humanos codifiquen manualmente las reglas de predicción, lo que los hace difíciles de escalar. 2. Sistemas basados en aprendizaje automático Los sistemas de clasificación de texto basados en aprendizaje automático aprenden y mejoran a partir de ejemplos. A diferencia de los sistemas basados en reglas, los sistemas basados en aprendizaje automático no exigen que los científicos de datos codifiquen manualmente las reglas lingüísticas. En su lugar, aprenden a partir de datos de entrenamiento que contienen ejemplos de datos textuales correctamente etiquetados. Algoritmos de aprendizaje automático como Naive Bayes y Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) se utilizan para predecir la etiqueta de un texto. Muchas veces, también se utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para crear sistemas basados en aprendizaje automático con mayor precisión. 3. Sistemas híbridos Como era de esperar, los sistemas de clasificación de texto híbridos combinan tanto sistemas basados en reglas como sistemas basados en aprendizaje automático. En tales sistemas, tanto los sistemas basados en aprendizaje automático como los basados en reglas se complementan entre sí, y sus resultados combinados tienen mayor precisión. Evaluación de clasificadores de texto El rendimiento de un clasificador de texto se mide con la ayuda de cuatro parámetros: precisión, exactitud, recuperación y puntuación F1. - La precisión es el número de veces que el clasificador de texto hizo la predicción correcta dividido por el número total de predicciones. - La exactitud indica el número de predicciones correctas hechas por el clasificador de texto sobre el número total de predicciones para una etiqueta específica. - La recuperación representa el número de textos correctamente predichos dividido por el número total que debería haber sido categorizado con una etiqueta específica. - La puntuación F1 combina los parámetros de exactitud y recuperación para dar una mejor comprensión de cuán hábil es el clasificador de texto en hacer predicciones. Es un mejor indicador que la precisión, ya que muestra cuán bueno es el clasificador en predecir todas las categorías en el modelo. Otra forma de probar el rendimiento de un clasificador de texto es con la validación cruzada. La validación cruzada es el proceso de dividir aleatoriamente los datos de entrenamiento en varios subconjuntos. El clasificador de texto entrena en todos los subconjuntos, excepto uno. Después del entrenamiento, el clasificador de texto se prueba haciendo predicciones en el subconjunto restante. En la mayoría de los casos, se realizan múltiples rondas de validación cruzada con diferentes subconjuntos, y sus resultados se promedian para estimar el rendimiento predictivo del modelo. Extracción de texto La extracción de texto, también conocida como extracción de palabras clave, es el proceso de extraer información específica y relevante de datos textuales no estructurados. Esto se hace principalmente con la ayuda del aprendizaje automático y se utiliza para escanear automáticamente texto y obtener palabras y frases relevantes de datos textuales no estructurados como encuestas, artículos de noticias y tickets de soporte. La extracción de texto permite a las empresas extraer información relevante de grandes bloques de texto sin siquiera leerlo. Por ejemplo, puedes usarlo para identificar rápidamente las características de un producto a partir de su descripción. A menudo, la extracción de texto se realiza junto con la clasificación de texto. Algunas de las tareas comunes de extracción de texto son la extracción de características, la extracción de palabras clave y el reconocimiento de entidades nombradas. - La extracción de características es el proceso de identificar características o atributos críticos de una entidad en datos textuales. Entender el tema común de una extensa colección de documentos textuales es un ejemplo. De manera similar, puede analizar descripciones de productos y extraer sus características como modelo o color. - La extracción de palabras clave es el proceso de extraer palabras clave y frases importantes de datos textuales. Es útil para la resumición de documentos textuales, encontrar los atributos mencionados con frecuencia en las reseñas de clientes y entender la opinión de los usuarios de redes sociales hacia un tema particular. - El reconocimiento de entidades nombradas (NER), también conocido como extracción de entidades o segmentación, es la tarea de extracción de texto de identificar y extraer información crítica (entidades) de datos textuales. Una entidad puede ser una palabra o una serie de palabras, como los nombres de empresas. Las expresiones regulares y los campos aleatorios condicionales (CRF) son los dos métodos comunes de implementación de extracción de texto. 1. Expresiones regulares Las expresiones regulares son una serie de caracteres que pueden correlacionarse con una etiqueta. Cada vez que el extractor de texto coincide un texto con una secuencia, asigna la etiqueta correspondiente. Similar a los sistemas de clasificación de texto basados en reglas, cada patrón es una regla específica. No es sorprendente que este enfoque sea difícil de escalar, ya que tienes que establecer la secuencia correcta para cualquier tipo de información que desees obtener. También se vuelve difícil de manejar cuando los patrones se vuelven complejos. 2. Campos aleatorios condicionales Los campos aleatorios condicionales (CRF) son una clase de enfoques estadísticos que a menudo se aplican en el aprendizaje automático y se utilizan para la extracción de texto. Construye sistemas capaces de aprender los patrones en datos textuales que necesitan extraer. Lo hace ponderando varias características de una secuencia de palabras en datos textuales. Los CRF son más competentes en codificar información en comparación con las expresiones regulares. Esto los hace más capaces de crear patrones más ricos. Sin embargo, este método requerirá más recursos computacionales para entrenar el extractor de texto. Evaluación de extractores de texto Puedes usar las mismas métricas utilizadas en la clasificación de texto para evaluar el rendimiento del extractor de texto. Sin embargo, son ciegas a las coincidencias parciales y consideran solo coincidencias exactas. Por esa razón, se utiliza otro conjunto de métricas llamado ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation). Aplicaciones de minería de texto La cantidad de datos gestionados por la mayoría de las organizaciones está creciendo y diversificándose a un ritmo rápido. Es casi imposible aprovecharlo sin un proceso automatizado como la minería de texto en su lugar. Un excelente ejemplo de minería de texto es cómo ocurre la recuperación de información cuando realizas una búsqueda en Google. Por ejemplo, si buscas una palabra clave, digamos "cachorros lindos", la mayoría de los resultados de búsqueda no incluirán tu consulta exacta. En su lugar, serán sinónimos o frases que coincidan estrechamente con tu consulta. En el ejemplo de "cachorros lindos", te encontrarás con resultados de páginas de motores de búsqueda que incluyen frases como "cachorro más lindo", "cachorros adorables", "cachorros adorables" y "cachorro lindo". Esto sucede porque las aplicaciones de minería de texto realmente leen y comprenden el cuerpo de los textos, de manera similar a cómo lo hacemos nosotros. En lugar de solo confiar en la coincidencia de palabras clave, entienden los términos de búsqueda a niveles conceptuales. Hacen un excelente trabajo al entender consultas complejas y pueden descubrir patrones en datos textuales, que de otro modo estarían ocultos a la vista humana. La minería de texto también puede ayudar a las empresas a resolver varios problemas en áreas como el análisis de patentes, el análisis de riesgos operativos, la inteligencia empresarial y la inteligencia competitiva. La minería de texto tiene un amplio alcance de aplicaciones que abarca múltiples industrias. Marketing, ventas, desarrollo de productos, servicio al cliente y atención médica son algunas de ellas. Elimina varias tareas monótonas y que consumen mucho tiempo con la ayuda de modelos de aprendizaje automático. Aquí hay algunas aplicaciones de la minería de texto. - Detección de fraude: Las tecnologías de minería de texto hacen posible analizar grandes volúmenes de datos textuales y detectar transacciones fraudulentas o reclamaciones de seguros. Los investigadores pueden identificar rápidamente reclamaciones fraudulentas al verificar palabras clave comúnmente utilizadas en descripciones de accidentes. También se puede usar para procesar rápidamente reclamaciones genuinas al automatizar el proceso de análisis. - Servicio al cliente: La minería de texto puede automatizar el proceso de etiquetado de tickets y enrutar automáticamente los tickets a ubicaciones geográficas apropiadas al analizar su idioma. También puede ayudar a las empresas a determinar la urgencia de un ticket y priorizar los tickets más críticos. - Inteligencia empresarial: La minería de texto facilita a los analistas examinar grandes cantidades de datos e identificar rápidamente información relevante. Dado que se involucran petabytes de datos empresariales, recopilados de varias fuentes, el análisis manual es imposible. Las herramientas de minería de texto aceleran el proceso y permiten a los analistas extraer información procesable. - Atención médica: La minería de texto se está volviendo cada vez más valiosa en la industria de la atención médica, principalmente para agrupar información. La investigación manual consume mucho tiempo y es costosa. La minería de texto se puede usar en la investigación médica para automatizar el proceso de extracción de información crucial de la literatura médica. Soluciones de software de análisis de texto Las soluciones de software de minería de texto o análisis de texto permiten a los usuarios derivar conocimientos valiosos de datos textuales estructurados y no estructurados. Los conocimientos pueden incluir patrones y temas, idioma, análisis de sentimientos y frases clave. Estas herramientas utilizan aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural para extraer automáticamente información relevante y facilitar la visualización de datos para una mejor interpretación. Para calificar para la inclusión en la categoría de análisis de texto, un producto debe: - Importar datos textuales de múltiples fuentes de datos - Utilizar aprendizaje automático y NLP para extraer conocimientos relevantes de datos textuales - Ofrecer visualización de datos para una interpretación más fácil de los datos textuales * A continuación se presentan los cinco principales software de análisis de texto del Informe Grid® de Verano 2021 de G2. Algunas reseñas pueden estar editadas para mayor claridad. 1. RapidMiner RapidMiner es una plataforma de software que ofrece un entorno integrado para la preparación de datos y la minería de texto. Empodera a usuarios de diferentes niveles de habilidad para construir y operar rápidamente soluciones de IA y crear impactos empresariales inmediatos. Lo que les gusta a los usuarios: "RapidMiner es muy intuitivo, especialmente para personas que no son programadores como yo. También proporcionaron licencias educativas para instituciones académicas, lo cual es de gran ayuda para fomentar el uso educativo del análisis predictivo de datos y ayudar a fomentar avances en los campos académicos. La comunidad de RapidMiner también es muy activa y útil. El mercado también proporciona actualizaciones y complementos valiosos y oportunos que benefician una amplia gama de necesidades." - Reseña de RapidMiner, Julius JR M. Lo que no les gusta a los usuarios: "No hay mucho que no me guste de RapidMiner. Lo único que me viene a la mente es la integración de Python, que puede ser un poco difícil de depurar a veces." - Reseña de RapidMiner, Florian S. 2. IBM Watson Studio IBM Watson Studio es una solución líder de aprendizaje automático y ciencia de datos que empodera a analistas, desarrolladores y científicos de datos para crear, ejecutar y gestionar modelos de IA. Esta herramienta acelera la exploración y preparación de datos y permite a los usuarios monitorear modelos para reducir la deriva y el sesgo. Lo que les gusta a los usuarios: "Cada científico de datos tiene muchas herramientas en su cuaderno, lo cual es excelente para la investigación y exploración. Pero cuando se trata de proyectos del mundo real, necesitas simplificarlos e integrarlos. Encontré esto como lo mejor en IBM Watson Studio: un banco de trabajo simplificado e integrado para realizar proyectos productivos de ciencia de datos." - Reseña de IBM Watson Studio, Waldemar R. Lo que no les gusta a los usuarios: "La interfaz de usuario de Watson Studio no es muy intuitiva. Se pueden hacer mejoras aquí. También pueden ser útiles tutoriales adicionales." - Reseña de IBM Watson Studio, Arun A. 3. Confirmit Confirmit es una plataforma de software multicanal que ayuda a las empresas a realizar investigaciones de mercado y comprender la experiencia del cliente y del empleado. Es una solución rica en funciones que permite a los usuarios derivar el máximo valor e información de proyectos de investigación y retroalimentación. Con Confirmit, las empresas pueden recopilar datos de una variedad de dispositivos y usar herramientas de análisis inteligentes para mejorar la información extraída. Lo que les gusta a los usuarios: "La versatilidad de Confirmit te permite crear prácticamente cualquier cosa que puedas imaginar. Los nodos de script hacen que prácticamente cualquier cosa sea posible. He probado otras plataformas de encuestas, y aunque pueden parecer más fáciles de usar, las capacidades simplemente no están allí al final del día. Desde las encuestas más simples hasta las más complicadas de múltiples países/múltiples idiomas, todo es posible en Confirmit. Si tienes un conocimiento básico de cualquier lenguaje de programación, puedes llevar a Confirmit bastante lejos. Si eres un programador experimentado, no tendrás problemas para usar Confirmit hasta su límite." - Reseña de Confirmit, Gabriella M. Lo que no les gusta a los usuarios: "Aunque Confirmit tiene una excelente opción para generar informes, aprender a usar esta funcionalidad correctamente resulta ser bastante engorroso. Todos los procesos para crear y personalizar un informe son muy complejos, por lo que deberían hacer esta sección un poco más intuitiva." - Reseña de Confirmit, Pratite E. 4. Amazon Comprehend Amazon Comprehend es un servicio de NLP que permite a los usuarios descubrir información valiosa en datos no estructurados. Este servicio puede identificar elementos cruciales en datos textuales como personas, idioma y lugares. Es útil para detectar el sentimiento del cliente en tiempo real, lo que puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones para mejorar la experiencia del cliente. Lo que les gusta a los usuarios: "Lo que más me gusta de Amazon Comprehend es que se puede integrar con otros excelentes software de AWS como Amazon S3 y Glue. Esto facilita el almacenamiento de nuestros textos y documentos para su análisis previo. Además de esto, el precio es razonable porque solo cobra por la cantidad de texto analizado, por lo que tanto las pequeñas como las grandes empresas pueden usar Comprehend." - Reseña de Amazon Comprehend, Nahomi G. Lo que no les gusta a los usuarios: "La interfaz de gestión carece de algunas funcionalidades. Dado que es un producto relativamente nuevo, espero que eso cambie con el tiempo. Hasta ahora, no puedes eliminar manualmente trabajos que ya no necesitas." - Reseña de Amazon Comprehend, Michael L. 5. Thematic Thematic ayuda a las empresas a analizar y comprender en profundidad la retroalimentación de los clientes. Su Análisis Temático impulsado por IA patentado permite a las empresas capturar el significado real en frases individuales y también es capaz de agrupar frases similares en temas, incluso si están redactadas de manera diferente. Lo que les gusta a los usuarios: "Thematic es una herramienta muy intuitiva de usar. Presume de un nivel robusto de granularidad, permitiendo al usuario ver la amplitud general de los temas verbales, profundizar en los subtemas y más en el sentimiento del texto abierto en sí. Esto, junto con la capacidad de filtrar las respuestas por segmentos, seguir la tendencia de los datos y temas a lo largo del tiempo, y visualizar el impacto del texto abierto en indicadores clave de rendimiento como el NPS, lo convierte en una herramienta poderosa para cualquiera que busque obtener información. Mi equipo y yo hemos encontrado que usar Thematic nos ahorra tiempo, lo cual es crítico cuando se trabaja contra los plazos de productos. Esta velocidad se debe tanto a la usabilidad de la herramienta como al soporte de clase mundial que Thematic ofrece a sus usuarios. El equipo de éxito del cliente de Thematic muestra una tremenda compasión y siempre busca entender nuestras necesidades específicas de proyecto a proyecto. Como ejemplo de su soporte, debido al volumen de texto que analizamos con Thematic, necesitaba una mejor manera de llevar un registro del uso interno, y me construyeron un tablero para hacerlo." - Reseña de Thematic, Artem C. Lo que no les gusta a los usuarios: "Dado que la mayor parte de nuestro trabajo está en el espacio de atención médica, donde prevalecen la jerga técnica y los comentarios extraños, nos llevó más tiempo del que nos hubiera gustado "entrenar" el software en la fase de configuración inicial. También tomó mucho tiempo "práctico" apreciar completamente el valor que tiene la solución. Compartir este conocimiento con clientes con poco tiempo para que puedan usar la plataforma de manera independiente ha sido un desafío. Thematic ha mejorado significativamente la interfaz y la base de conocimientos desde que comenzamos y siempre está disponible para ayudar. Aunque tuvimos estos desafíos, han sido manejables y valen la "pena" para llegar a donde estamos hoy." - Reseña de Thematic, Desmond M. Haciendo que los datos confiesen El término "minería" podría darte imágenes mentales de personas cavando agujeros o rompiendo rocas para extraer minerales valiosos. La minería de texto no es ni siquiera ligeramente similar a eso, pero puede extraer información valiosa que puede ayudar a las empresas a mejorar sus procesos de toma de decisiones. Los datos no escuchan a nadie. Pero si los escuchas de cerca, podrías descubrir nuggets de información que pueden ayudar a encontrar nuevas formas de mejorar tus productos, mejorar la experiencia del cliente y, en última instancia, aumentar la rentabilidad de tu negocio. Al igual que las computadoras comprenden las formas escritas y habladas del lenguaje humano, ¿te has preguntado cómo intentan entender el mundo visual? Si es así, entonces alimenta tu curiosidad leyendo sobre visión por computadora.