Estrazione di Testo: Come Estrarre Informazioni Preziose dai Dati Testuali

Le informazioni testuali sono ovunque intorno a noi.

Subito dopo il risveglio, di solito navighi attraverso grandi quantità di dati testuali sotto forma di messaggi di testo, email, aggiornamenti sui social media e post di blog prima di arrivare alla tua prima tazza di caffè.

Derivare informazioni da tali grandi volumi di dati testuali è una sfida. Le aziende gestiscono enormi quantità di dati testuali generati da diverse fonti di dati, tra cui app, pagine web, social media, recensioni dei clienti, ticket di supporto e trascrizioni di chiamate.

Per estrarre informazioni di alta qualità e rilevanti da tali enormi quantità di dati testuali, le aziende impiegano un processo chiamato text mining. Questo processo di estrazione delle informazioni dai dati testuali viene eseguito con l'aiuto di software di analisi testuale.

È anche noto come analisi testuale e trasforma i dati non strutturati in dati strutturati, rendendo più facile per le organizzazioni analizzare vaste collezioni di documenti testuali. Alcuni dei compiti comuni del text mining sono la classificazione testuale, il clustering testuale, la creazione di tassonomie granulari, la sintesi dei documenti, l'estrazione di entità e l'analisi del sentiment.

Il text mining utilizza diverse metodologie per elaborare il testo, tra cui l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un sottocampo dell'informatica, della linguistica, della scienza dei dati e dell'intelligenza artificiale che si occupa delle interazioni tra esseri umani e computer utilizzando il linguaggio naturale.

In altre parole, l'elaborazione del linguaggio naturale mira a dare un senso alle lingue umane per migliorare la qualità dell'interazione uomo-macchina. L'NLP si è evoluto dalla linguistica computazionale, consentendo ai computer di comprendere sia le forme scritte che parlate del linguaggio umano.

Molte delle applicazioni che usi hanno l'NLP al loro centro. Gli assistenti vocali come Siri, Alexa e Google Assistant utilizzano l'NLP per comprendere le tue domande e formulare risposte. Grammarly utilizza l'NLP per controllare l'accuratezza grammaticale delle frasi. Anche Google Translate è reso possibile dall'NLP.

L'elaborazione del linguaggio naturale impiega diversi algoritmi di machine learning per estrarre il significato associato a ciascuna frase e convertirlo in una forma che i computer possono comprendere. L'analisi semantica e l'analisi sintattica sono i due metodi principali utilizzati per eseguire compiti di elaborazione del linguaggio naturale.

Analisi semantica

L'analisi semantica è il processo di comprensione del linguaggio umano. È un aspetto critico dell'NLP, poiché comprendere il significato delle parole da solo non è sufficiente. Consente ai computer di comprendere il contesto delle frasi come le comprendiamo noi.

L'analisi semantica si basa sulla semantica – il significato trasmesso da un testo. Il processo di analisi semantica inizia con l'identificazione degli elementi testuali di una frase e l'assegnazione loro del ruolo grammaticale e semantico. Analizza quindi il contesto nel testo circostante per determinare il significato delle parole con più di un'interpretazione.

Analisi sintattica

L'analisi sintattica viene utilizzata per determinare come un linguaggio naturale si allinea alle regole grammaticali. Si basa sulla sintassi, un campo della linguistica che si riferisce alle regole per disporre le parole in una frase per dare un senso grammaticale.

Perché il text mining è importante?

La maggior parte delle aziende ha l'opportunità di raccogliere grandi volumi di dati testuali. Il feedback dei clienti, le recensioni dei prodotti e i post sui social media sono solo la punta dell'iceberg dei big data. Il tipo di idee che possono essere derivate da tali fonti di dati testuali (big) sono profondamente redditizie e possono aiutare le aziende a creare prodotti che gli utenti apprezzeranno di più.

Senza il text mining, l'opportunità sopra menzionata è ancora una sfida. Questo perché analizzare grandi quantità di dati non è qualcosa che il cervello umano è in grado di fare. Anche se un gruppo di persone cerca di portare a termine questo compito erculeo, le intuizioni estratte potrebbero diventare obsolete nel momento in cui riescono.

Il text mining aiuta le aziende ad automatizzare il processo di classificazione del testo. La classificazione potrebbe basarsi su diversi attributi, tra cui argomento, intento, sentiment e lingua.

Molti compiti manuali e noiosi possono essere eliminati con l'aiuto del text mining. Supponiamo che tu debba capire come si sentono i clienti riguardo a un'applicazione software che offri. Certo, puoi esaminare manualmente le recensioni degli utenti, ma se ci sono migliaia di recensioni, il processo diventa noioso e dispendioso in termini di tempo.

Il text mining rende rapido e facile analizzare set di dati grandi e complessi e derivare informazioni rilevanti da essi. In questo caso, il text mining ti consente di identificare il sentiment generale di un prodotto. Questo processo di determinazione se le recensioni sono positive, negative o neutre è chiamato analisi del sentiment o opinion mining.

Inoltre, il text mining può essere utilizzato per determinare cosa piace o non piace agli utenti o cosa vogliono che venga incluso nel prossimo aggiornamento. Puoi anche usarlo per identificare le parole chiave che i clienti usano in associazione con determinati prodotti o argomenti.

Le organizzazioni possono utilizzare strumenti di text mining per scavare più a fondo nei dati testuali per identificare intuizioni aziendali rilevanti o scoprire interrelazioni all'interno dei testi che altrimenti passerebbero inosservate con i motori di ricerca o le applicazioni tradizionali.

In breve, il text mining aiuta le aziende a mettere i dati al lavoro e a prendere decisioni basate sui dati che possono rendere i clienti felici e, in ultima analisi, aumentare la redditività.

Text mining vs. text analytics vs. text analysis

Il text mining e l'analisi testuale sono spesso usati in modo sinonimo. Tuttavia, l'analisi testuale è diversa da entrambi.

In poche parole, l'analisi testuale può essere descritta come un'applicazione software di analisi testuale o text mining che consente agli utenti di estrarre informazioni da dati strutturati e non strutturati testuali.

Sia il text mining che l'analisi testuale mirano a risolvere lo stesso problema: analizzare i dati testuali grezzi. Ma i loro risultati variano significativamente. Il text mining estrae informazioni rilevanti dai dati testuali che possono essere considerate risultati qualitativi. D'altra parte, l'analisi testuale mira a scoprire tendenze e modelli in vasti volumi di dati testuali che possono essere visti come risultati quantitativi.

In altre parole, l'analisi testuale riguarda la creazione di report visivi come grafici e tabelle analizzando grandi quantità di dati testuali. Mentre il text mining riguarda la trasformazione dei dati non strutturati in dati strutturati per un'analisi più semplice.

Il text mining è un sottocampo del data mining e si basa su statistiche, linguistica e machine learning per creare modelli capaci di apprendere dagli esempi e prevedere risultati su nuovi dati. L'analisi testuale utilizza le informazioni estratte dai modelli di text mining per la visualizzazione dei dati.

Tecniche di text mining

Numerose tecniche e metodi di text mining vengono utilizzati per derivare intuizioni preziose dai dati testuali. Ecco alcune delle più comuni.

Concordanza

La concordanza viene utilizzata per identificare il contesto in cui appare una parola o una serie di parole. Poiché la stessa parola può significare cose diverse nel linguaggio umano, analizzare la concordanza di una parola può aiutare a comprendere il significato esatto di una parola in base al contesto. Ad esempio, il termine "windows" descrive aperture in un muro ed è anche il nome del sistema operativo di Microsoft.

Frequenza delle parole

Come suggerisce il nome, la frequenza delle parole viene utilizzata per determinare il numero di volte in cui una parola è stata menzionata nei dati testuali non strutturati. Ad esempio, può essere utilizzata per controllare l'occorrenza di parole come "bug", "errori" e "fallimento" nelle recensioni dei clienti. Frequenti occorrenze di tali termini possono indicare che il tuo prodotto richiede un aggiornamento.

Collocazione

La collocazione è una sequenza di parole che si verificano frequentemente insieme. "Decision making", "time-consuming" e "keep in touch" sono alcuni esempi. Identificare la collocazione può migliorare la granularità del testo e portare a risultati di text mining migliori.

Ci sono poi metodi avanzati di text mining come la classificazione testuale e l'estrazione testuale. Li esamineremo in dettaglio nella sezione successiva.

Come funziona il text mining?

Il text mining è reso possibile principalmente attraverso il machine learning. Gli algoritmi di text mining sono addestrati per estrarre informazioni da vasti volumi di dati testuali osservando molti esempi.

Il primo passo nel text mining è la raccolta dei dati. I dati testuali possono essere raccolti da più fonti, tra cui sondaggi, chat, email, social media, siti di recensioni, database, agenzie di stampa e fogli di calcolo.

Il passo successivo è la preparazione dei dati. È un passaggio di pre-elaborazione in cui i dati grezzi vengono puliti, organizzati e strutturati prima dell'analisi dei dati testuali. Comporta la standardizzazione dei formati dei dati e la rimozione degli outlier, rendendo più facile eseguire analisi quantitative e qualitative.

Tecniche di elaborazione del linguaggio naturale come il parsing, la tokenizzazione, la rimozione delle stop word, lo stemming e la lemmatizzazione vengono applicate in questa fase.

Dopo di che, i dati testuali vengono analizzati. L'analisi testuale viene eseguita utilizzando metodi come la classificazione testuale e l'estrazione testuale. Esaminiamo entrambi i metodi in dettaglio.

Classificazione testuale

La classificazione testuale, nota anche come categorizzazione testuale o tagging testuale, è il processo di classificazione del testo. In altre parole, è il processo di assegnazione di categorie ai dati testuali non strutturati. La classificazione testuale consente alle aziende di analizzare rapidamente diversi tipi di informazioni testuali e ottenere intuizioni preziose da esse.

Alcuni compiti comuni di classificazione testuale sono l'analisi del sentiment, il rilevamento della lingua, l'analisi degli argomenti e il rilevamento dell'intento.

• L'analisi del sentiment viene utilizzata per comprendere le emozioni trasmesse attraverso un determinato testo. Comprendendo le emozioni sottostanti di un testo, puoi classificarlo come positivo, negativo o neutro. L'analisi del sentiment è utile per migliorare l'esperienza e la soddisfazione del cliente.
• Il rilevamento della lingua è il processo di identificazione di quale lingua naturale è il testo dato. Questo permetterà alle aziende di reindirizzare i clienti a team specifici specializzati in una particolare lingua.
• L'analisi degli argomenti viene utilizzata per comprendere il tema centrale di un testo e assegnargli un argomento. Ad esempio, un'email di un cliente che dice "il rimborso non è stato elaborato" può essere classificata come un "problema di resi e rimborsi".
• Il rilevamento dell'intento è un compito di classificazione testuale utilizzato per riconoscere lo scopo o l'intenzione dietro un determinato testo. Mira a comprendere la semantica dietro i messaggi dei clienti e assegnare l'etichetta corretta. È un componente critico di diversi software di comprensione del linguaggio naturale (NLU).

Ora, diamo un'occhiata ai diversi tipi di sistemi di classificazione testuale.

1. Sistemi basati su regole

I sistemi di classificazione testuale basati su regole si basano su regole linguistiche. Una volta che gli algoritmi di text mining sono codificati con queste regole, possono rilevare varie strutture linguistiche e assegnare le etichette corrette.

Ad esempio, un sistema basato su regole può essere programmato per assegnare l'etichetta "cibo" ogni volta che incontra parole come "bacon", "sandwich", "pasta" o "burger".

Poiché i sistemi basati su regole sono sviluppati e mantenuti da esseri umani, sono facili da comprendere. Tuttavia, a differenza dei sistemi basati su machine learning, i sistemi basati su regole richiedono che gli esseri umani codifichino manualmente le regole di previsione, rendendoli difficili da scalare.

2. Sistemi basati su machine learning

I sistemi di classificazione testuale basati su machine learning apprendono e migliorano dagli esempi. A differenza dei sistemi basati su regole, i sistemi basati su machine learning non richiedono che i data scientist codifichino manualmente le regole linguistiche. Invece, apprendono dai dati di addestramento che contengono esempi di dati testuali correttamente etichettati.

Algoritmi di machine learning come Naive Bayes e Support Vector Machines (SVM) vengono utilizzati per prevedere l'etichetta di un testo. Molte volte, algoritmi di deep learning vengono anche utilizzati per creare sistemi basati su machine learning con maggiore accuratezza.

3. Sistemi ibridi

Come previsto, i sistemi di classificazione testuale ibridi combinano sia i sistemi basati su regole che quelli basati su machine learning. In tali sistemi, sia i sistemi basati su machine learning che quelli basati su regole si completano a vicenda, e i loro risultati combinati hanno una maggiore accuratezza.

Valutazione dei classificatori testuali

La performance di un classificatore testuale viene misurata con l'aiuto di quattro parametri: accuratezza, precisione, richiamo, F1 score.

• L'accuratezza è il numero di volte in cui il classificatore testuale ha fatto la previsione corretta diviso per il numero totale di previsioni.
• La precisione indica il numero di previsioni corrette fatte dal classificatore testuale sul numero totale di previsioni per un'etichetta specifica.
• Il richiamo rappresenta il numero di testi correttamente previsti diviso per il numero totale che avrebbe dovuto essere categorizzato con un'etichetta specifica.
• Il F1 score combina i parametri di precisione e richiamo per dare una migliore comprensione di quanto il classificatore testuale sia abile nel fare previsioni. È un indicatore migliore dell'accuratezza poiché mostra quanto il classificatore sia bravo a prevedere tutte le categorie nel modello.

Un altro modo per testare la performance di un classificatore testuale è con la cross-validation.

La cross-validation è il processo di divisione casuale dei dati di addestramento in diversi sottoinsiemi. Il classificatore testuale si addestra su tutti i sottoinsiemi, tranne uno. Dopo l'addestramento, il classificatore testuale viene testato facendo previsioni sul sottoinsieme rimanente.

Nella maggior parte dei casi, vengono eseguiti più round di cross-validation con diversi sottoinsiemi, e i loro risultati vengono mediati per stimare la performance predittiva del modello.

Estrazione testuale

L'estrazione testuale, nota anche come estrazione di parole chiave, è il processo di estrazione di informazioni specifiche e rilevanti dai dati testuali non strutturati. Questo viene fatto principalmente con l'aiuto del machine learning ed è utilizzato per scansionare automaticamente il testo e ottenere parole e frasi rilevanti dai dati testuali non strutturati come sondaggi, articoli di notizie e ticket di supporto.

L'estrazione testuale consente alle aziende di estrarre informazioni rilevanti da grandi blocchi di testo senza nemmeno leggerlo. Ad esempio, puoi usarlo per identificare rapidamente le caratteristiche di un prodotto dalla sua descrizione.

Spesso, l'estrazione testuale viene eseguita insieme alla classificazione testuale. Alcuni dei compiti comuni di estrazione testuale sono l'estrazione delle caratteristiche, l'estrazione delle parole chiave e il riconoscimento delle entità nominate.

• L'estrazione delle caratteristiche è il processo di identificazione delle caratteristiche o attributi critici di un'entità nei dati testuali. Comprendere il tema comune di un'ampia collezione di documenti testuali è un esempio. Allo stesso modo, può analizzare le descrizioni dei prodotti ed estrarre le loro caratteristiche come modello o colore.
• L'estrazione delle parole chiave è il processo di estrazione di parole chiave e frasi importanti dai dati testuali. È utile per la sintesi di documenti testuali, trovare gli attributi menzionati frequentemente nelle recensioni dei clienti e comprendere l'opinione degli utenti dei social media su un determinato argomento.
• Il riconoscimento delle entità nominate (NER), noto anche come estrazione di entità o chunking, è il compito di estrazione testuale di identificare ed estrarre informazioni critiche (entità) dai dati testuali. Un'entità può essere una parola o una serie di parole, come i nomi delle aziende.

Le espressioni regolari e il campo casuale condizionale (CRF) sono i due metodi comuni per implementare l'estrazione testuale.

1. Espressioni regolari

Le espressioni regolari sono una serie di caratteri che possono essere correlati a un'etichetta. Ogni volta che l'estrattore testuale corrisponde un testo con una sequenza, assegna l'etichetta corrispondente. Simile ai sistemi di classificazione testuale basati su regole, ogni modello è una regola specifica.

Non sorprende che questo approccio sia difficile da scalare poiché devi stabilire la sequenza corretta per qualsiasi tipo di informazione che desideri ottenere. Diventa anche difficile da gestire quando i modelli diventano complessi.

2. Campi casuali condizionali

I campi casuali condizionali (CRF) sono una classe di approcci statistici spesso applicati nel machine learning e utilizzati per l'estrazione testuale. Costruisce sistemi capaci di apprendere i modelli nei dati testuali che devono estrarre. Lo fa pesando varie caratteristiche da una sequenza di parole nei dati testuali.

I CRF sono più abili nell'encoding delle informazioni rispetto alle espressioni regolari. Questo li rende più capaci di creare modelli più ricchi. Tuttavia, questo metodo richiederà più risorse computazionali per addestrare l'estrattore testuale.

Valutazione degli estrattori testuali

Puoi utilizzare le stesse metriche utilizzate nella classificazione testuale per valutare la performance dell'estrattore testuale. Tuttavia, sono cieche ai match parziali e considerano solo i match esatti. Per questo motivo, viene utilizzato un altro set di metriche chiamato ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation).

Applicazioni del text mining

La quantità di dati gestiti dalla maggior parte delle organizzazioni sta crescendo e diversificandosi a un ritmo rapido. È quasi impossibile trarne vantaggio senza un processo automatizzato come il text mining in atto.

Un eccellente esempio di text mining è come avviene il recupero delle informazioni quando esegui una ricerca su Google. Ad esempio, se cerchi una parola chiave, diciamo "cuccioli carini", la maggior parte dei risultati di ricerca non includerà la tua query esatta.

Invece, saranno sinonimi o frasi che corrispondono strettamente alla tua query. Nell'esempio di "cuccioli carini", ti imbatterai in risultati di pagine di motori di ricerca che includono frasi come "cucciolo più carino", "cuccioli adorabili", "cuccioli adorabili" e "cucciolo carino".

Questo accade perché le applicazioni di text mining leggono effettivamente e comprendono il corpo dei testi, in modo simile a come lo facciamo noi. Invece di fare affidamento solo sulla corrispondenza delle parole chiave, comprendono i termini di ricerca a livelli concettuali. Fanno un ottimo lavoro nel comprendere query complesse e possono scoprire modelli nei dati testuali, che altrimenti sono nascosti all'occhio umano.

Il text mining può anche aiutare le aziende a risolvere diversi problemi in aree come l'analisi dei brevetti, l'analisi del rischio operativo, l'intelligence aziendale e l'intelligence competitiva.

Il text mining ha un ampio campo di applicazioni che si estende su più settori. Marketing, vendite, sviluppo del prodotto, servizio clienti e sanità sono alcuni di essi. Elimina diversi compiti monotoni e dispendiosi in termini di tempo con l'aiuto di modelli di machine learning.

Ecco alcune delle applicazioni del text mining.

• Rilevamento delle frodi: Le tecnologie di text mining rendono possibile analizzare grandi volumi di dati testuali e rilevare transazioni o richieste di assicurazione fraudolente. Gli investigatori possono identificare rapidamente le richieste fraudolente controllando le parole chiave comunemente usate nelle descrizioni degli incidenti. Può anche essere utilizzato per elaborare rapidamente le richieste genuine automatizzando il processo di analisi.
• Servizio clienti: Il text mining può automatizzare il processo di etichettatura dei ticket e instradare automaticamente i ticket alle posizioni geografiche appropriate analizzando la loro lingua. Può anche aiutare le aziende a determinare l'urgenza di un ticket e dare priorità ai ticket più critici.
• Intelligence aziendale: Il text mining rende più facile per gli analisti esaminare grandi quantità di dati e identificare rapidamente informazioni rilevanti. Poiché sono coinvolti petabyte di dati aziendali, raccolti da diverse fonti, l'analisi manuale è impossibile. Gli strumenti di text mining accelerano il processo e consentono agli analisti di estrarre informazioni azionabili.
• Sanità: Il text mining sta diventando sempre più prezioso nel settore sanitario, principalmente per il clustering delle informazioni. L'indagine manuale è dispendiosa in termini di tempo e costosa. Il text mining può essere utilizzato nella ricerca medica per automatizzare il processo di estrazione di informazioni cruciali dalla letteratura medica.

Soluzioni software di analisi testuale

Le soluzioni software di text mining o analisi testuale consentono agli utenti di derivare intuizioni preziose dai dati testuali strutturati e non strutturati. Le intuizioni possono includere modelli e temi, lingua, analisi del sentiment e frasi chiave. Questi strumenti utilizzano il machine learning e l'elaborazione del linguaggio naturale per estrarre automaticamente informazioni rilevanti e facilitare la visualizzazione dei dati per una migliore interpretazione.

Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria dell'analisi testuale, un prodotto deve:

• Importare dati testuali da più fonti di dati
• Utilizzare il machine learning e l'NLP per estrarre intuizioni rilevanti dai dati testuali
• Offrire la visualizzazione dei dati per una più facile interpretazione dei dati testuali

*Di seguito sono riportati i cinque principali software di analisi testuale dal Grid® Report di G2 dell'estate 2021. Alcune recensioni possono essere modificate per chiarezza.

1. RapidMiner

RapidMiner è una piattaforma software che offre un ambiente integrato per la preparazione dei dati e il text mining. Consente agli utenti di diversi livelli di abilità di costruire e operare rapidamente soluzioni AI e creare impatti aziendali immediati.

Cosa piace agli utenti:

"RapidMiner è molto intuitivo, soprattutto per chi non è programmatore come me. Hanno anche fornito licenze educative per le istituzioni accademiche, il che è un grande aiuto per l'uso educativo dell'analisi predittiva dei dati e per favorire i progressi nei campi accademici. La comunità di RapidMiner è anche molto attiva e utile. Il marketplace fornisce anche aggiornamenti e add-on preziosi e tempestivi che soddisfano una vasta gamma di esigenze."

- Recensione di RapidMiner, Julius JR M.

Cosa non piace agli utenti:

"Non c'è molto che non mi piace di RapidMiner. L'unica cosa che mi viene in mente è l'integrazione con Python, che a volte può essere un po' difficile da debugare."

- Recensione di RapidMiner, Florian S.

2. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio è una soluzione leader nel machine learning e nella scienza dei dati che consente ad analisti, sviluppatori e data scientist di creare, eseguire e gestire modelli AI. Questo strumento accelera l'esplorazione e la preparazione dei dati e consente agli utenti di monitorare i modelli per ridurre la deriva e il bias.

Cosa piace agli utenti:

"Ogni data scientist ha molti strumenti nel suo notebook, il che è eccellente per la ricerca e l'esplorazione. Ma quando si tratta di progetti nel mondo reale, è necessario semplificare e integrare. Ho trovato questa la cosa migliore in IBM Watson Studio - un banco di lavoro semplificato e integrato per fare progetti di data science produttivi."

- Recensione di IBM Watson Studio, Waldemar R.

Cosa non piace agli utenti:

"L'interfaccia utente di Watson Studio non è molto intuitiva. Si possono fare miglioramenti qui. Ulteriori tutorial possono anche essere utili."

- Recensione di IBM Watson Studio, Arun A.

3. Confirmit

Confirmit è una piattaforma software multicanale che aiuta le aziende a condurre ricerche di mercato e comprendere l'esperienza dei clienti e dei dipendenti. È una soluzione ricca di funzionalità che consente agli utenti di ottenere il massimo valore e intuizioni dai progetti di ricerca e feedback. Con Confirmit, le aziende possono raccogliere dati da una serie di dispositivi e utilizzare strumenti di analisi intelligenti per migliorare le intuizioni estratte.

Cosa piace agli utenti:

"La versatilità di Confirmit ti consente di creare praticamente qualsiasi cosa tu possa sognare. I nodi di script rendono praticamente tutto possibile. Ho provato altre piattaforme di sondaggi e, sebbene possano sembrare più user-friendly, le capacità semplicemente non ci sono alla fine della giornata. Dai sondaggi omnibus più semplici a quelli estremamente complicati multi-paese/multi-lingua, tutto è possibile in Confirmit. Se hai una conoscenza di base di qualsiasi linguaggio di programmazione, puoi portare Confirmit molto lontano. Se sei un programmatore esperto, non avrai problemi a utilizzare Confirmit al massimo."

- Recensione di Confirmit, Gabriella M.

Cosa non piace agli utenti:

"Sebbene Confirmit abbia un'eccellente opzione per generare report, imparare a utilizzare correttamente questa funzionalità risulta piuttosto complicato. Tutti i processi per creare e personalizzare un report sono molto complessi, quindi dovrebbero rendere questa sezione un po' più intuitiva."

- Recensione di Confirmit, Pratite E.

4. Amazon Comprehend

Amazon Comprehend è un servizio NLP che consente agli utenti di scoprire intuizioni preziose nei dati non strutturati. Questo servizio può identificare elementi cruciali nei dati testuali come persone, lingua e luoghi. È utile per rilevare il sentiment dei clienti in tempo reale, il che può aiutare le aziende a prendere decisioni migliori per migliorare l'esperienza del cliente.

Cosa piace agli utenti:

"Quello che mi piace di più di Amazon Comprehend è che può essere integrato con altri ottimi software AWS come Amazon S3 e Glue. Questo facilita la memorizzazione dei nostri testi e documenti per la loro analisi precedente. Oltre a questo, il prezzo è ragionevole perché addebita solo per la quantità di testo analizzato, quindi piccole e grandi aziende possono utilizzare Comprehend."

- Recensione di Amazon Comprehend, Nahomi G.

Cosa non piace agli utenti:

"L'interfaccia di gestione manca di alcune funzionalità. Poiché è un prodotto relativamente nuovo, mi aspetto che cambi nel tempo. Al momento, non puoi eliminare manualmente i lavori di cui non hai più bisogno."

- Recensione di Amazon Comprehend, Michael L.

5. Thematic

Thematic aiuta le aziende ad analizzare e comprendere in profondità il feedback dei clienti. La sua analisi tematica proprietaria alimentata dall'AI consente alle aziende di catturare il vero significato nelle frasi individuali ed è anche in grado di raggruppare frasi simili in temi, anche se sono formulate in modo diverso.

Cosa piace agli utenti:

“Thematic è uno strumento molto intuitivo da usare. Vanta un livello robusto di granularità, consentendo all'utente di vedere l'ampiezza generale dei temi verbatim, approfondire i sotto-temi e ulteriormente nel sentiment del testo aperto stesso. Questo, unito alla possibilità di filtrare le risposte per segmenti, tracciare i dati e i temi nel tempo e visualizzare l'impatto del testo aperto su KPI come l'NPS, lo rende uno strumento potente per chiunque cerchi di ottenere intuizioni.

Il mio team e io abbiamo trovato che usare Thematic ci fa risparmiare tempo, il che è fondamentale quando si lavora contro le scadenze dei prodotti. Questa velocità è dovuta sia all'usabilità dello strumento che al supporto di classe mondiale che Thematic offre ai suoi utenti.

Il team di successo clienti di Thematic mostra una grande compassione e cerca sempre di comprendere le nostre esigenze specifiche da progetto a progetto. Come esempio del loro supporto, a causa del volume di testo che analizziamo con Thematic, avevo bisogno di un modo migliore per tenere traccia dell'uso interno, e mi hanno costruito un dashboard per farlo!”

- Recensione di Thematic, Artem C.

Cosa non piace agli utenti:

“Dato che la maggior parte del nostro lavoro è nel settore sanitario, dove prevalgono gergo tecnico e commenti strani, ci è voluto più tempo di quanto avremmo voluto per "addestrare" il software nella fase iniziale di configurazione.

Ci è voluto anche molto tempo "pratico" per apprezzare appieno il valore della soluzione. Condividere questa conoscenza con clienti che hanno poco tempo per utilizzare la piattaforma in modo indipendente è stato impegnativo.

Thematic ha migliorato significativamente l'interfaccia e la base di conoscenze da quando abbiamo iniziato ed è sempre a disposizione per aiutare. Anche se abbiamo avuto queste sfide, sono state gestibili e vale la "pena" per arrivare dove siamo oggi.”

- Recensione di Thematic, Desmond M.

Far confessare i dati

Il termine "mining" potrebbe evocare immagini mentali di persone che scavano buchi o rompono rocce per estrarre minerali preziosi. Il text mining non è nemmeno lontanamente simile, ma può estrarre informazioni preziose che possono aiutare le aziende a migliorare i loro processi decisionali.

I dati non ascoltano nessuno. Ma se li ascolti attentamente, potresti scoprire pepite di informazioni che possono aiutare a trovare nuovi modi per migliorare i tuoi prodotti, migliorare l'esperienza del cliente e, in ultima analisi, far decollare la redditività della tua azienda.

Come i computer comprendono le forme scritte e parlate del linguaggio umano, ti sei mai chiesto come cercano di comprendere il mondo visivo? Se sì, allora alimenta la tua curiosità leggendo di visione artificiale.