С помощью анализа текста можно извлекать конкретную информацию, например ключевые слова, имена или информацию о компании, с сайтов, электронных писем, баз данных, классифицировать ответы на опросы по настроению и теме.
Инструменты анализа текста позволяют структурировать огромные объемы информации, такие как электронные письма, чаты, социальные сети, заявки в службу поддержки, документы и т. д., за считанные секунды, а не за несколько дней.
Методы
Классификация текста
Классификация текста – это процесс присвоения заранее определенных тегов или категорий неструктурированному тексту. Она считается одним из самых полезных методов обработки естественного языка, поскольку она настолько универсальна и может организовать, структурировать и классифицировать практически любую форму текста для получения значимых данных и решения проблем. Обработка естественного языка (NLP) – это техника машинного машинного обучения, которая позволяет компьютерам разбивать и понимать текст так же, как это делает человек.
Анализ тем
Другим распространенным примером классификации текстов является тематический анализ (или тематическое моделирование), который автоматически организует текст по темам. Например: “Приложение действительно простое и легкое в использовании”.
Если мы используем такие тематические категории, как “Цена”, “Поддержка клиентов” и “Простота использования”, то этот отзыв о продукте будет отнесен к категории “Простота использования”.
Обнаружение намерений (интентов)
Текстовые классификаторы также можно использовать для определения интента текста. Обнаружение намерений или классификация намерений часто используется для автоматического понимания причин, лежащих в основе отзывов клиентов, соответствия контента запросу пользователя и т.п.
Частотность слов
Частота слов – это метод анализа текста, который позволяет определить наиболее часто встречающиеся слова или понятия в данном тексте с помощью числовой статистики TF-IDF (term frequencyinverse document frequency). Эту технику можно применить для выявления наиболее значимых ключевых слов, связанных понятий и сущностей, определения скрытых интентов и т.п.
Коллокация
Коллокация помогает выявить слова, которые часто встречаются друг с другом. Например, в отзывах клиентов на сайте бронирования отелей слова “воздух” и “кондиционер” чаще всего встречаются вместе, а не по отдельности. Биграммы (два соседних слова, например, “кондиционер” или “служба поддержки”) и триграммы (три соседних слова, например, “не работает” или “будет продолжен”) являются наиболее распространенными типами.
Коллокация может помочь выявить скрытые семантические структуры и улучшить детализацию понимания.
Конкорданс
Конкорданс помогает определить контекст и случаи употребления слов или набора слов. Кроме того, с его помощью можно в определенной степени расшифровать двусмысленность человеческого языка, посмотрев, как слова используются в различных контекстах, а также проанализировать более сложные фразы.
Расшифровка смысла слова
Очень часто слово имеет более одного значения, поэтому разбор смысла слова является одной из основных задач обработки естественного языка. Интеллектуальный анализ текста с функцией распознавания смысла слов позволяет различать слова, имеющие более одного значения, но только после обучения моделей.
Кластеризация
Кластеры текста способны понимать и группировать огромные объемы неструктурированных данных. Хотя алгоритмы кластеризации менее точны, чем алгоритмы классификации, они быстрее реализуются, поскольку для обучения моделей не нужно помечать примеры. Это означает, что алгоритмы добывают информацию и делают прогнозы без использования обучающих данных, что иначе называется неконтролируемым машинным обучением.
