Exploration de texte : Comment extraire des informations précieuses des données textuelles

Les informations textuelles sont partout autour de nous.

Bientôt après votre réveil, vous naviguez généralement à travers de grandes quantités de données textuelles sous forme de messages texte, d'emails, de mises à jour sur les réseaux sociaux et de billets de blog avant d'atteindre votre première tasse de café.

Extraire des informations de tels volumes de données textuelles est un défi. Les entreprises traitent d'énormes quantités de données textuelles générées à partir de plusieurs sources de données, y compris des applications, des pages web, des réseaux sociaux, des avis clients, des tickets de support et des transcriptions d'appels.

Pour extraire des informations de haute qualité et pertinentes de ces énormes quantités de données textuelles, les entreprises utilisent un processus appelé fouille de texte. Ce processus d'extraction d'informations à partir de données textuelles est réalisé à l'aide de logiciels d'analyse de texte.

Elle est également connue sous le nom d'analyse de texte et transforme les données non structurées en données structurées, facilitant ainsi l'analyse par les organisations de vastes collections de documents textuels. Certaines des tâches courantes de la fouille de texte sont la classification de texte, le regroupement de texte, la création de taxonomies granulaires, le résumé de documents, l'extraction d'entités et l'analyse des sentiments.

La fouille de texte utilise plusieurs méthodologies pour traiter le texte, y compris le traitement du langage naturel (NLP).

Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ?

Le traitement du langage naturel (NLP) est un sous-domaine de l'informatique, de la linguistique, de la science des données et de l'intelligence artificielle qui s'intéresse aux interactions entre les humains et les ordinateurs utilisant le langage naturel.

En d'autres termes, le traitement du langage naturel vise à donner un sens aux langues humaines pour améliorer la qualité de l'interaction homme-machine. Le NLP a évolué à partir de la linguistique computationnelle, permettant aux ordinateurs de comprendre à la fois les formes écrites et parlées du langage humain.

Beaucoup des applications que vous utilisez ont le NLP au cœur. Les assistants vocaux comme Siri, Alexa et Google Assistant utilisent le NLP pour comprendre vos requêtes et formuler des réponses. Grammarly utilise le NLP pour vérifier l'exactitude grammaticale des phrases. Même Google Translate est rendu possible par le NLP.

Le traitement du langage naturel emploie plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique pour extraire le sens associé à chaque phrase et le convertir en une forme que les ordinateurs peuvent comprendre. L'analyse sémantique et l'analyse syntaxique sont les deux principales méthodes utilisées pour effectuer des tâches de traitement du langage naturel.

Analyse sémantique

L'analyse sémantique est le processus de compréhension du langage humain. C'est un aspect critique du NLP, car comprendre le sens des mots seuls ne suffit pas. Elle permet aux ordinateurs de comprendre le contexte des phrases comme nous les comprenons.

L'analyse sémantique est basée sur la sémantique – le sens véhiculé par un texte. Le processus d'analyse sémantique commence par l'identification des éléments textuels d'une phrase et leur assignation à leur rôle grammatical et sémantique. Il analyse ensuite le contexte dans le texte environnant pour déterminer le sens des mots ayant plus d'une interprétation.

Analyse syntaxique

L'analyse syntaxique est utilisée pour déterminer comment un langage naturel s'aligne avec les règles grammaticales. Elle est basée sur la syntaxe, un domaine de la linguistique qui se réfère aux règles d'agencement des mots dans une phrase pour donner un sens grammatical.

Pourquoi la fouille de texte est-elle importante ?

La plupart des entreprises ont l'opportunité de collecter de grands volumes de données textuelles. Les retours clients, les avis sur les produits et les publications sur les réseaux sociaux ne sont que la partie émergée de l'iceberg des big data. Le type d'idées qui peuvent être dérivées de telles sources de données textuelles (big data) est extrêmement lucratif et peut aider les entreprises à créer des produits que les utilisateurs apprécieront le plus.

Sans la fouille de texte, l'opportunité mentionnée ci-dessus reste un défi. Cela est dû au fait qu'analyser de vastes quantités de données n'est pas quelque chose que le cerveau humain est capable de faire. Même si un groupe de personnes essaie de réaliser cette tâche herculéenne, les informations extraites pourraient devenir obsolètes au moment où ils réussissent.

La fouille de texte aide les entreprises à automatiser le processus de classification du texte. La classification peut être basée sur plusieurs attributs, y compris le sujet, l'intention, le sentiment et la langue.

De nombreuses tâches manuelles et fastidieuses peuvent être éliminées grâce à la fouille de texte. Supposons que vous ayez besoin de comprendre comment les clients se sentent à propos d'une application logicielle que vous proposez. Bien sûr, vous pouvez parcourir manuellement les avis des utilisateurs, mais s'il y a des milliers d'avis, le processus devient fastidieux et chronophage.

La fouille de texte rend rapide et facile l'analyse de grands ensembles de données complexes et l'extraction d'informations pertinentes. Dans ce cas, la fouille de texte vous permet d'identifier le sentiment général d'un produit. Ce processus de détermination si les avis sont positifs, négatifs ou neutres est appelé analyse des sentiments ou fouille d'opinion.

De plus, la fouille de texte peut être utilisée pour déterminer ce que les utilisateurs aiment ou n'aiment pas ou ce qu'ils souhaitent voir inclus dans la prochaine mise à jour. Vous pouvez également l'utiliser pour identifier les mots-clés que les clients utilisent en association avec certains produits ou sujets.

Les organisations peuvent utiliser des outils de fouille de texte pour explorer plus en profondeur les données textuelles afin d'identifier des informations commerciales pertinentes ou découvrir des interrelations au sein des textes qui passeraient autrement inaperçues avec les moteurs de recherche ou les applications traditionnelles.

En bref, la fouille de texte aide les entreprises à mettre les données au travail et à prendre des décisions basées sur les données qui peuvent rendre les clients heureux et finalement augmenter la rentabilité.

Fouille de texte vs. analyse de texte vs. analyse textuelle

La fouille de texte et l'analyse de texte sont souvent utilisées de manière synonyme. Cependant, l'analyse textuelle est différente des deux.

En termes simples, l'analyse textuelle peut être décrite comme une application de fouille de texte ou d'analyse de texte qui permet aux utilisateurs d'extraire des informations à partir de données structurées et non structurées textuelles.

La fouille de texte et l'analyse textuelle visent à résoudre le même problème – analyser des données textuelles brutes. Mais leurs résultats varient considérablement. La fouille de texte extrait des informations pertinentes des données textuelles qui peuvent être considérées comme des résultats qualitatifs. En revanche, l'analyse textuelle vise à découvrir des tendances et des motifs dans de vastes volumes de données textuelles qui peuvent être considérés comme des résultats quantitatifs.

En d'autres termes, l'analyse textuelle consiste à créer des rapports visuels tels que des graphiques et des tableaux en analysant de grandes quantités de données textuelles. Alors que la fouille de texte consiste à transformer des données non structurées en données structurées pour une analyse facile.

La fouille de texte est un sous-domaine de l'extraction de données et repose sur les statistiques, la linguistique et l'apprentissage automatique pour créer des modèles capables d'apprendre à partir d'exemples et de prédire des résultats sur de nouvelles données. L'analyse textuelle utilise les informations extraites par les modèles de fouille de texte pour la visualisation des données.

Techniques de fouille de texte

De nombreuses techniques et méthodes de fouille de texte sont utilisées pour tirer des informations précieuses des données textuelles. Voici quelques-unes des plus courantes.

Concordance

La concordance est utilisée pour identifier le contexte dans lequel un mot ou une série de mots apparaissent. Étant donné que le même mot peut signifier différentes choses dans le langage humain, analyser la concordance d'un mot peut aider à comprendre le sens exact d'un mot en fonction du contexte. Par exemple, le terme "fenêtres" décrit des ouvertures dans un mur et est également le nom du système d'exploitation de Microsoft.

Fréquence des mots

Comme son nom l'indique, la fréquence des mots est utilisée pour déterminer le nombre de fois qu'un mot a été mentionné dans des données textuelles non structurées. Par exemple, elle peut être utilisée pour vérifier l'occurrence de mots comme "bogues", "erreurs" et "échec" dans les avis clients. Des occurrences fréquentes de ces termes peuvent indiquer que votre produit nécessite une mise à jour.

Collocation

La collocation est une séquence de mots qui co-apparaissent fréquemment. "Prise de décision", "chronophage" et "rester en contact" en sont quelques exemples. Identifier la collocation peut améliorer la granularité du texte et conduire à de meilleurs résultats de fouille de texte.

Ensuite, il existe des méthodes avancées de fouille de texte telles que la classification de texte et l'extraction de texte. Nous les aborderons en détail dans la section suivante.

Comment fonctionne la fouille de texte ?

La fouille de texte est principalement rendue possible grâce à l'apprentissage automatique. Les algorithmes de fouille de texte sont entraînés à extraire des informations de vastes volumes de données textuelles en examinant de nombreux exemples.

La première étape de la fouille de texte est la collecte de données. Les données textuelles peuvent être collectées à partir de multiples sources, y compris des enquêtes, des discussions, des emails, des réseaux sociaux, des sites d'avis, des bases de données, des médias d'information et des feuilles de calcul.

L'étape suivante est la préparation des données. C'est une étape de prétraitement dans laquelle les données brutes sont nettoyées, organisées et structurées avant l'analyse des données textuelles. Elle implique la standardisation des formats de données et la suppression des valeurs aberrantes, ce qui facilite l'analyse quantitative et qualitative.

Des techniques de traitement du langage naturel telles que l'analyse syntaxique, la tokenisation, la suppression des mots vides, la racinisation et la lemmatisation sont appliquées à cette phase.

Après cela, les données textuelles sont analysées. L'analyse de texte est effectuée à l'aide de méthodes telles que la classification de texte et l'extraction de texte. Examinons ces deux méthodes en détail.

Classification de texte

La classification de texte, également connue sous le nom de catégorisation de texte ou d'étiquetage de texte, est le processus de classification du texte. En d'autres termes, c'est le processus d'attribution de catégories à des données textuelles non structurées. La classification de texte permet aux entreprises d'analyser rapidement différents types d'informations textuelles et d'en obtenir des informations précieuses.

Certaines tâches courantes de classification de texte sont l'analyse des sentiments, la détection de la langue, l'analyse des sujets et la détection de l'intention.

• L'analyse des sentiments est utilisée pour comprendre les émotions véhiculées par un texte donné. En comprenant les émotions sous-jacentes d'un texte, vous pouvez le classer comme positif, négatif ou neutre. L'analyse des sentiments est utile pour améliorer l'expérience et la satisfaction des clients.
• La détection de la langue est le processus d'identification de la langue naturelle dans laquelle le texte donné est rédigé. Cela permettra aux entreprises de rediriger les clients vers des équipes spécialisées dans une langue particulière.
• L'analyse des sujets est utilisée pour comprendre le thème central d'un texte et lui attribuer un sujet. Par exemple, un email client qui dit "le remboursement n'a pas été traité" peut être classé comme un "problème de retours et remboursements".
• La détection de l'intention est une tâche de classification de texte utilisée pour reconnaître le but ou l'intention derrière un texte donné. Elle vise à comprendre la sémantique derrière les messages des clients et à attribuer le bon label. C'est un composant critique de plusieurs logiciels de compréhension du langage naturel (NLU).

Voyons maintenant les différents types de systèmes de classification de texte.

1. Systèmes basés sur des règles

Les systèmes de classification de texte basés sur des règles reposent sur des règles linguistiques. Une fois que les algorithmes de fouille de texte sont codés avec ces règles, ils peuvent détecter diverses structures linguistiques et attribuer les bons tags.

Par exemple, un système basé sur des règles peut être programmé pour attribuer le tag "nourriture" chaque fois qu'il rencontre des mots comme "bacon", "sandwich", "pâtes" ou "burger".

Étant donné que les systèmes basés sur des règles sont développés et maintenus par des humains, ils sont faciles à comprendre. Cependant, contrairement aux systèmes basés sur l'apprentissage automatique, les systèmes basés sur des règles exigent que les humains codent manuellement les règles de prédiction, ce qui les rend difficiles à mettre à l'échelle.

2. Systèmes basés sur l'apprentissage automatique

Les systèmes de classification de texte basés sur l'apprentissage automatique apprennent et s'améliorent à partir d'exemples. Contrairement aux systèmes basés sur des règles, les systèmes basés sur l'apprentissage automatique n'exigent pas que les data scientists codent manuellement les règles linguistiques. Au lieu de cela, ils apprennent à partir de données d'entraînement qui contiennent des exemples de données textuelles correctement étiquetées.

Des algorithmes d'apprentissage automatique tels que Naive Bayes et les machines à vecteurs de support (SVM) sont utilisés pour prédire le tag d'un texte. Souvent, les algorithmes d'apprentissage profond sont également utilisés pour créer des systèmes basés sur l'apprentissage automatique avec une plus grande précision.

3. Systèmes hybrides

Comme prévu, les systèmes de classification de texte hybrides combinent à la fois des systèmes basés sur des règles et des systèmes basés sur l'apprentissage automatique. Dans de tels systèmes, les systèmes basés sur l'apprentissage automatique et les systèmes basés sur des règles se complètent, et leurs résultats combinés ont une plus grande précision.

Évaluation des classificateurs de texte

La performance d'un classificateur de texte est mesurée à l'aide de quatre paramètres : précision, exactitude, rappel, score F1.

• Précision est le nombre de fois où le classificateur de texte a fait la bonne prédiction divisé par le nombre total de prédictions.
• Exactitude indique le nombre de prédictions correctes faites par le classificateur de texte sur le nombre total de prédictions pour un tag spécifique.
• Rappel représente le nombre de textes correctement prédits divisé par le nombre total qui aurait dû être catégorisé avec un tag spécifique.
• Score F1 combine les paramètres de précision et de rappel pour donner une meilleure compréhension de la capacité du classificateur de texte à faire des prédictions. C'est un meilleur indicateur que la précision car il montre à quel point le classificateur est bon pour prédire toutes les catégories du modèle.

Une autre façon de tester la performance d'un classificateur de texte est avec la validation croisée.

La validation croisée est le processus de division aléatoire des données d'entraînement en plusieurs sous-ensembles. Le classificateur de texte s'entraîne sur tous les sous-ensembles, sauf un. Après l'entraînement, le classificateur de texte est testé en faisant des prédictions sur le sous-ensemble restant.

Dans la plupart des cas, plusieurs tours de validation croisée sont effectués avec différents sous-ensembles, et leurs résultats sont moyennés pour estimer la performance prédictive du modèle.

Extraction de texte

L'extraction de texte, également connue sous le nom d'extraction de mots-clés, est le processus d'extraction d'informations spécifiques et pertinentes à partir de données textuelles non structurées. Cela se fait principalement à l'aide de l'apprentissage automatique et est utilisé pour scanner automatiquement le texte et obtenir des mots et des phrases pertinents à partir de données textuelles non structurées telles que des enquêtes, des articles de presse et des tickets de support.

L'extraction de texte permet aux entreprises d'extraire des informations pertinentes de grands blocs de texte sans même les lire. Par exemple, vous pouvez l'utiliser pour identifier rapidement les caractéristiques d'un produit à partir de sa description.

Souvent, l'extraction de texte est effectuée en même temps que la classification de texte. Certaines des tâches courantes d'extraction de texte sont l'extraction de caractéristiques, l'extraction de mots-clés et la reconnaissance d'entités nommées.

• L'extraction de caractéristiques est le processus d'identification des caractéristiques ou attributs critiques d'une entité dans les données textuelles. Comprendre le thème commun d'une vaste collection de documents textuels en est un exemple. De même, elle peut analyser les descriptions de produits et en extraire les caractéristiques telles que le modèle ou la couleur.
• L'extraction de mots-clés est le processus d'extraction de mots-clés et de phrases importants à partir de données textuelles. Elle est utile pour le résumé de documents textuels, la recherche des attributs fréquemment mentionnés dans les avis clients et la compréhension de l'opinion des utilisateurs des réseaux sociaux sur un sujet particulier.
• La reconnaissance d'entités nommées (NER), également connue sous le nom d'extraction d'entités ou de segmentation, est la tâche d'extraction de texte consistant à identifier et extraire des informations critiques (entités) à partir de données textuelles. Une entité peut être un mot ou une série de mots, tels que les noms d'entreprises.

Les expressions régulières et le champ aléatoire conditionnel (CRF) sont les deux méthodes courantes de mise en œuvre de l'extraction de texte.

1. Expressions régulières

Les expressions régulières sont une série de caractères qui peuvent être corrélés avec un tag. Chaque fois que l'extracteur de texte correspond à un texte avec une séquence, il attribue le tag correspondant. Comme pour les systèmes de classification de texte basés sur des règles, chaque motif est une règle spécifique.

Sans surprise, cette approche est difficile à mettre à l'échelle car vous devez établir la séquence correcte pour tout type d'information que vous souhaitez obtenir. Elle devient également difficile à gérer lorsque les motifs deviennent complexes.

2. Champs aléatoires conditionnels

Les champs aléatoires conditionnels (CRF) sont une classe d'approches statistiques souvent appliquées dans l'apprentissage automatique et utilisées pour l'extraction de texte. Ils construisent des systèmes capables d'apprendre les motifs dans les données textuelles qu'ils doivent extraire. Ils le font en pondérant diverses caractéristiques d'une séquence de mots dans les données textuelles.

Les CRF sont plus compétents pour encoder des informations par rapport aux expressions régulières. Cela les rend plus capables de créer des motifs plus riches. Cependant, cette méthode nécessitera plus de ressources informatiques pour entraîner l'extracteur de texte.

Évaluation des extracteurs de texte

Vous pouvez utiliser les mêmes métriques utilisées dans la classification de texte pour évaluer la performance de l'extracteur de texte. Cependant, elles sont aveugles aux correspondances partielles et ne considèrent que les correspondances exactes. Pour cette raison, un autre ensemble de métriques appelé ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) est utilisé.

Applications de la fouille de texte

La quantité de données gérées par la plupart des organisations augmente et se diversifie à un rythme rapide. Il est presque impossible d'en tirer parti sans un processus automatisé comme la fouille de texte en place.

Un excellent exemple de fouille de texte est la façon dont la récupération d'informations se produit lorsque vous effectuez une recherche Google. Par exemple, si vous recherchez un mot-clé, disons "chiots mignons", la plupart des résultats de recherche n'incluront pas votre requête exacte.

Au lieu de cela, ils seront des synonymes ou des phrases qui correspondent étroitement à votre requête. Dans l'exemple de "chiots mignons", vous rencontrerez des résultats de page de moteur de recherche qui incluent des phrases telles que "chiot le plus mignon", "chiots adorables", "chiots adorables" et "chiot mignon".

Cela se produit parce que les applications de fouille de texte lisent et comprennent réellement le corps des textes, de manière similaire à la façon dont nous le faisons. Au lieu de se fier uniquement à la correspondance de mots-clés, elles comprennent les termes de recherche à des niveaux conceptuels. Elles font un excellent travail pour comprendre les requêtes complexes et peuvent découvrir des motifs dans les données textuelles, qui sont autrement cachés à l'œil humain.

La fouille de texte peut également aider les entreprises à résoudre plusieurs problèmes dans des domaines tels que l'analyse des brevets, l'analyse des risques opérationnels, l'intelligence économique et l'intelligence concurrentielle.

La fouille de texte a un large éventail d'applications couvrant plusieurs industries. Le marketing, les ventes, le développement de produits, le service client et la santé en sont quelques-unes. Elle élimine plusieurs tâches monotones et chronophages à l'aide de modèles d'apprentissage automatique.

Voici quelques-unes des applications de la fouille de texte.

• Détection de fraude : Les technologies de fouille de texte permettent d'analyser de grands volumes de données textuelles et de détecter les transactions frauduleuses ou les réclamations d'assurance frauduleuses. Les enquêteurs peuvent rapidement identifier les réclamations frauduleuses en vérifiant les mots-clés couramment utilisés dans les descriptions d'accidents. Elle peut également être utilisée pour traiter rapidement les réclamations légitimes en automatisant le processus d'analyse.
• Service client : La fouille de texte peut automatiser le processus d'étiquetage des tickets et acheminer automatiquement les tickets vers les emplacements géographiques appropriés en analysant leur langue. Elle peut également aider les entreprises à déterminer l'urgence d'un ticket et à prioriser les tickets les plus critiques.
• Intelligence économique : La fouille de texte facilite l'examen de grandes quantités de données par les analystes et leur permet d'identifier rapidement les informations pertinentes. Étant donné que des pétaoctets de données commerciales, collectées à partir de plusieurs sources, sont impliqués, l'analyse manuelle est impossible. Les outils de fouille de texte accélèrent le processus et permettent aux analystes d'extraire des informations exploitables.
• Santé : La fouille de texte devient de plus en plus précieuse dans l'industrie de la santé, principalement pour le regroupement d'informations. L'enquête manuelle est chronophage et coûteuse. La fouille de texte peut être utilisée dans la recherche médicale pour automatiser le processus d'extraction d'informations cruciales à partir de la littérature médicale.

Solutions logicielles d'analyse de texte

Les solutions logicielles de fouille de texte ou d'analyse de texte permettent aux utilisateurs de tirer des informations précieuses à partir de données textuelles structurées et non structurées. Les informations peuvent inclure des motifs et des thèmes, la langue, l'analyse des sentiments et les phrases clés. Ces outils utilisent l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour extraire automatiquement des informations pertinentes et faciliter la visualisation des données pour une meilleure interprétation.

Pour être inclus dans la catégorie des analyses de texte, un produit doit :

• Importer des données textuelles à partir de plusieurs sources de données
• Utiliser l'apprentissage automatique et le NLP pour extraire des informations pertinentes à partir de données textuelles
• Offrir une visualisation des données pour une interprétation plus facile des données textuelles

*Ci-dessous se trouvent les cinq principaux logiciels d'analyse de texte du rapport Grid® Summer 2021 de G2. Certains avis peuvent être édités pour plus de clarté.

1. RapidMiner

RapidMiner est une plateforme logicielle qui offre un environnement intégré pour la préparation des données et la fouille de texte. Elle permet aux utilisateurs de différents niveaux de compétence de créer et d'exploiter rapidement des solutions d'IA et de créer des impacts commerciaux immédiats.

Ce que les utilisateurs aiment :

"RapidMiner est très intuitif, surtout pour les non-codeurs comme moi. Ils ont également fourni des licences éducatives pour les institutions académiques, ce qui est d'une grande aide pour favoriser l'utilisation éducative de l'analyse prédictive des données et pour aider à promouvoir les avancées dans les domaines académiques. La communauté RapidMiner est également très active et utile. Le marché propose également des mises à jour et des modules complémentaires précieux et opportuns qui répondent à un large éventail de besoins."

- Avis sur RapidMiner, Julius JR M.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Il n'y a pas grand-chose que je n'aime pas à propos de RapidMiner. La seule chose qui me vient à l'esprit est l'intégration Python, qui peut être un peu difficile à déboguer parfois."

- Avis sur RapidMiner, Florian S.

2. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio est une solution de machine learning et de science des données de premier plan qui permet aux analystes, développeurs et data scientists de créer, exécuter et gérer des modèles d'IA. Cet outil accélère l'exploration et la préparation des données et permet aux utilisateurs de surveiller les modèles pour réduire la dérive et les biais.

Ce que les utilisateurs aiment :

"Chaque data scientist a de nombreux outils dans son carnet, ce qui est excellent pour la recherche et l'exploration. Mais lorsqu'il s'agit de projets du monde réel, vous devez simplifier et intégrer. J'ai trouvé que c'était la meilleure chose dans IBM Watson Studio - un banc de travail simplifié et intégré pour réaliser des projets de science des données productifs."

- Avis sur IBM Watson Studio, Waldemar R.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"L'interface utilisateur de Watson Studio n'est pas très intuitive. Des améliorations peuvent être apportées ici. Des tutoriels supplémentaires peuvent également être utiles."

- Avis sur IBM Watson Studio, Arun A.

3. Confirmit

Confirmit est une plateforme logicielle multicanal qui aide les entreprises à mener des études de marché et à comprendre l'expérience client et employé. C'est une solution riche en fonctionnalités qui permet aux utilisateurs de tirer le maximum de valeur et d'informations des projets de recherche et de feedback. Avec Confirmit, les entreprises peuvent collecter des données à partir d'une gamme d'appareils et utiliser des outils d'analyse intelligents pour améliorer les informations extraites.

Ce que les utilisateurs aiment :

"La polyvalence de Confirmit vous permet de créer à peu près tout ce que vous pouvez imaginer. Les nœuds de script rendent à peu près tout possible. J'ai essayé d'autres plateformes d'enquête, et bien qu'elles puissent sembler plus conviviales, les capacités ne sont tout simplement pas là à la fin de la journée. Des enquêtes omnibus les plus simples aux enquêtes extrêmement compliquées multi-pays/multi-langues, tout est possible dans Confirmit. Si vous avez une connaissance de base de n'importe quel langage de programmation, vous pouvez aller assez loin avec Confirmit. Si vous êtes un programmeur expérimenté, vous n'aurez aucun problème à utiliser Confirmit à sa limite."

- Avis sur Confirmit, Gabriella M.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Bien que Confirmit ait une excellente option pour générer des rapports, apprendre à utiliser correctement cette fonctionnalité s'avère assez fastidieux. Tous les processus pour créer et personnaliser un rapport sont très complexes, ils devraient donc rendre cette section un peu plus intuitive."

- Avis sur Confirmit, Pratite E.

4. Amazon Comprehend

Amazon Comprehend est un service NLP qui permet aux utilisateurs de découvrir des informations précieuses dans des données non structurées. Ce service peut identifier des éléments cruciaux dans les données textuelles tels que les personnes, la langue et les lieux. Il est utile pour détecter le sentiment des clients en temps réel, ce qui peut aider les entreprises à prendre de meilleures décisions pour améliorer l'expérience client.

Ce que les utilisateurs aiment :

"Ce que j'aime le plus à propos d'Amazon Comprehend, c'est qu'il peut être intégré à d'autres excellents logiciels AWS comme Amazon S3 et Glue. Cela facilite le stockage de nos textes et documents pour leur analyse préalable. En plus de cela, le prix est raisonnable car il ne facture que pour la quantité de texte analysée, donc les petites et grandes entreprises peuvent utiliser Comprehend."

- Avis sur Amazon Comprehend, Nahomi G.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"L'interface de gestion manque de certaines fonctionnalités. Étant donné que c'est un produit relativement nouveau, je m'attends à ce que cela change avec le temps. Pour l'instant, vous ne pouvez pas supprimer manuellement les tâches dont vous n'avez plus besoin."

- Avis sur Amazon Comprehend, Michael L.

5. Thematic

Thematic aide les entreprises à analyser et comprendre en profondeur les retours clients. Son analyse thématique alimentée par l'IA propriétaire permet aux entreprises de capturer le véritable sens des phrases individuelles et est également capable de regrouper des phrases similaires en thèmes, même si elles sont formulées différemment.

Ce que les utilisateurs aiment :

"Thematic est un outil très intuitif à utiliser. Il offre un niveau de granularité robuste, permettant à l'utilisateur de voir l'étendue générale des thèmes verbatim, de creuser dans les sous-thèmes et plus loin dans le sentiment du texte ouvert lui-même. Cela, associé à la capacité de filtrer les réponses par segments, de suivre les données et les thèmes au fil du temps, et de visualiser l'impact du texte ouvert sur les KPI tels que le NPS, en fait un outil puissant pour quiconque cherche à obtenir des informations.

Mon équipe et moi avons constaté que l'utilisation de Thematic nous fait gagner du temps, ce qui est crucial lorsque l'on travaille contre des délais de produit. Cette rapidité est à la fois due à la convivialité de l'outil et au support de classe mondiale que Thematic offre à ses utilisateurs.

L'équipe de réussite client de Thematic fait preuve d'une compassion immense et cherche toujours à comprendre nos besoins spécifiques de projet en projet. À titre d'exemple de leur support, en raison du volume de texte que nous analysons avec Thematic, j'avais besoin d'un meilleur moyen de suivre l'utilisation interne, et ils m'ont construit un tableau de bord pour cela !"

- Avis sur Thematic, Artem C.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Étant donné que la plupart de notre travail se situe dans le domaine de la santé où le jargon technique et les commentaires étranges prévalent, il nous a fallu plus de temps que nous l'aurions souhaité pour "former" le logiciel lors de la phase de configuration initiale.

Il a également fallu beaucoup de temps "pratique" pour apprécier pleinement la valeur de la solution. Partager cette connaissance avec des clients à court de temps pour qu'ils puissent utiliser la plateforme de manière autonome a été un défi.

Thematic a considérablement amélioré l'interface et la base de connaissances depuis que nous avons commencé et est toujours à disposition pour aider. Même si nous avons rencontré ces défis, ils ont été gérables et valent la "peine" pour arriver là où nous en sommes aujourd'hui."

- Avis sur Thematic, Desmond M.

Faire avouer les données

Le terme "fouille" pourrait vous donner des images mentales de personnes creusant des trous ou cassant des roches pour extraire des minéraux précieux. La fouille de texte n'est même pas légèrement similaire à cela mais peut extraire des informations précieuses qui peuvent aider les entreprises à améliorer leurs processus de prise de décision.

Les données n'écoutent personne. Mais si vous les écoutez attentivement, vous pourriez découvrir des pépites d'informations qui peuvent aider à trouver de nouvelles façons d'améliorer vos produits, d'améliorer l'expérience client et finalement de faire exploser la rentabilité de votre entreprise.

Comme la façon dont les ordinateurs comprennent les formes écrites et parlées du langage humain, vous êtes-vous déjà demandé comment ils essaient de comprendre le monde visuel ? Si oui, alors nourrissez votre curiosité en lisant sur la vision par ordinateur.