Мы собираем данные как никогда раньше, и к 2025 году около 80% этих данных будет неструктурированным. Интеллектуальный анализ данных помогает формировать эти данные, и предприятия должны инвестировать в анализ неструктурированного текста, чтобы получить инсайдерские знания о своей деятельности, клиентах, тенденциях рынка и т. д.
Неструктурированные данные — это неорганизованные и разрозненные фрагменты информации, доступные бизнесу, но которые не могут быть легко использованы программой или легко поняты людьми. Эти данные определяются моделью данных и не соответствуют какой-либо предопределенной структуре. Интеллектуальный анализ данных позволяет нам сортировать и обрабатывать большие наборы данных, чтобы находить закономерности, которые помогают компаниям получать ответы и решать проблемы.
Проблемы анализа неструктурированного текста
Данные собираются в различных формах и источниках, включая электронную почту, социальные сети, пользовательский контент, форумы, статьи, новости и многое другое. Учитывая большой объем данных, предприятия, скорее всего, проигнорируют их обработку из-за нехватки времени и бюджетных проблем. Вот некоторые ключевые проблемы интеллектуального анализа неструктурированных данных:
Природа данных
Поскольку не существует определенной структуры, знание природы данных является большой проблемой. Это делает поиск информации еще более трудным и сложным, что становится большим препятствием для бизнеса, чтобы начать обработку, поскольку у них нет направления, которому следует следовать.
Системные и технологические требования
Неструктурированные данные невозможно проанализировать с помощью существующих систем, баз данных и инструментов. Следовательно, предприятиям необходимы высокопроизводительные и специально разработанные системы для извлечения, поиска и анализа неструктурированных данных.
Обработка естественного языка (НЛП)
Текстовый анализ неструктурированных данных требует методов НЛП., такие как анализ настроений, тематическое моделирование и распознавание именованных объектов (NER). Эти системы требуют технических знаний и современного оборудования для работы с большими наборами данных.
Методы предварительной обработки в интеллектуальном анализе данных
Предварительная обработка данных включает очистку, преобразование и интеграцию данных перед их отправкой на анализ. Используя следующие методы, аналитики улучшают качество данных, упрощая их анализ.
Очистка текста
Очистка текста заключается в удалении ненужных данных из наборов данных. Он включает в себя удаление HTML-тегов, специальных символов, цифр, знаков препинания и других аспектов текста. Цель состоит в том, чтобы нормализовать текстовые данные, удалить стоп-слова и удалить любые элементы, которые могут помешать процессу анализа.лексемизацию
При построении конвейера интеллектуального анализа данных необходима токенизация данных, чтобы разбить неструктурированные данные, поскольку это влияет на остальную часть процесса. Токенизация неструктурированных данных включает в себя создание более мелких и похожих единиц данных, что приводит к эффективному представлению.Маркировка части речи
Маркировка частей речи включает в себя обозначение каждого токена существительным, прилагательным, глаголом, наречием, союзом и т. д. Это помогает создать грамматически правильную структуру данных, что имеет решающее значение для широкого спектра функций НЛП.Распознавание именованных сущностей (NER)
Процесс NER включает в себя маркировку объектов в неструктурированных данных с определенными ролями и категориями. Категории включают, среди прочего, людей, организации и места. Это помогает создать базу знаний для следующего шага, особенно когда в дело вступает НЛП.
Очистка текста заключается в удалении ненужных данных из наборов данных. Он включает в себя удаление HTML-тегов, специальных символов, цифр, знаков препинания и других аспектов текста. Цель состоит в том, чтобы нормализовать текстовые данные, удалить стоп-слова и удалить любые элементы, которые могут помешать процессу анализа.
При построении конвейера интеллектуального анализа данных необходима токенизация данных, чтобы разбить неструктурированные данные, поскольку это влияет на остальную часть процесса. Токенизация неструктурированных данных включает в себя создание более мелких и похожих единиц данных, что приводит к эффективному представлению.
Маркировка частей речи включает в себя обозначение каждого токена существительным, прилагательным, глаголом, наречием, союзом и т. д. Это помогает создать грамматически правильную структуру данных, что имеет решающее значение для широкого спектра функций НЛП.
Процесс NER включает в себя маркировку объектов в неструктурированных данных с определенными ролями и категориями. Категории включают, среди прочего, людей, организации и места. Это помогает создать базу знаний для следующего шага, особенно когда в дело вступает НЛП.Обзор процесса интеллектуального анализа текста
Анализ текста включает в себя пошаговое выполнение задач для извлечения полезной информации из неструктурированного текста и данных. В рамках этого процесса мы используем искусственный интеллект, машинное обучение и НЛП для извлечения полезной информации.
- Предварительная обработка: Предварительная обработка текста включает в себя ряд различных задач, включая очистку текста (удаление ненужной информации), токенизацию (деление текста на более мелкие фрагменты), фильтрацию (удаление ненужной информации), стемминг (определение базовой формы слов) и лемматизацию. (приведение слова к исходной языковой форме).
- Выбор функции: Выбор объектов включает в себя извлечение наиболее релевантных объектов из набора данных. Этот шаг, который особенно используется в машинном обучении, также включает в себя классификацию данных, регрессию и кластеризацию.
- Преобразование текста: Использование любой из двух моделей: «Мешок слов» или «Модель векторного пространства» с выбором признаков — для генерации признаков (идентификации) сходства в наборе данных.
- Сбор данных: В конечном итоге с помощью различных применимых методов и подходов собираются данные, которые затем используются для дальнейшего анализа.
Используя полученные данные, компании могут обучать модели ИИ с помощью помощь обработки OCR. В результате они могут использовать подлинную информацию для получения точной информации.
Ключевые применения интеллектуального анализа текста
Обратная связь
Компании могут лучше понимать своих клиентов, анализируя тенденции и данные, полученные из пользовательских данных, публикаций в социальных сетях, твитов и запросов в службу поддержки клиентов. Используя эту информацию, они могут создавать более качественные продукты и предлагать лучшие решения.
Мониторинг бренда
Поскольку методы интеллектуального анализа данных могут помочь находить и извлекать данные из разных источников, они могут помочь брендам узнать, что говорят их клиенты. Используя это, они могут реализовать стратегии мониторинга бренда и управления репутацией бренда. В результате бренды могут применять методы контроля ущерба, чтобы сохранить свою репутацию.
Обнаружение мошенничества
Поскольку интеллектуальный анализ данных может помочь извлечь глубоко укоренившуюся информацию, включая финансовый анализ, историю транзакций и страховые претензии, предприятия могут выявить мошеннические действия. Это помогает предотвратить нежелательные потери и дает им достаточно времени, чтобы спасти свою репутацию.
Рекомендации по содержанию
Понимая данные, полученные из разных источников, компании могут использовать их для предоставления персонализированных рекомендаций своим клиентам. Персонализация играет важную роль в увеличении доходов бизнеса и качества обслуживания клиентов.
Производственная информация
Если информацию о клиентах можно использовать для определения их предпочтений, то же самое можно использовать и для улучшения производственных процессов. Принимая во внимание отзывы и отзывы пользователей, производители могут внедрять механизмы улучшения продукции и модифицировать производственный процесс.
Фильтрация по электронной почте
Анализ данных при фильтрации электронной почты помогает различать спам, вредоносный контент и подлинные сообщения. Используя эту информацию, компании могут защитить себя от кибератак и научить своих сотрудников и клиентов избегать взаимодействия с определенными типами электронных писем.
Анализ конкурентного маркетинга
Хотя интеллектуальный анализ данных может помочь компаниям узнать много нового о себе и своих клиентах, он также может пролить свет на их конкурентов. Они могут анализировать активность профилей конкурентов в социальных сетях, эффективность веб-сайтов и любую другую информацию, доступную в Интернете. И здесь они могут выявить тенденции и идеи, в то же время используя эту информацию для построения своих маркетинговых стратегий.
Заключение
Интеллектуальный анализ данных из неструктурированного текста станет фундаментальной практикой по мере нашего продвижения в мир, насыщенный данными. Компании захотят открыть для себя новые тенденции и идеи, чтобы создавать более качественные продукты и улучшать качество обслуживания клиентов. Там, где операционные и финансовые проблемы сегодня наиболее заметны, их можно решить с помощью широкомасштабного внедрения методов интеллектуального анализа данных. Шаип обладает опытом в сборе, извлечении и аннотировании данных, помогая предприятиям лучше понимать своих клиентов, рынки и продукты. Мы помогаем предприятия улучшают извлечение данных OCR и сбор предварительно обученных моделей искусственного интеллекта, обеспечивающих впечатляющую оцифровку. Свяжитесь с нами, чтобы узнать, как мы можем помочь вам обработать и упорядочить неструктурированные данные.
