Estrazione di Testo

Che cos'è il text mining?

Il text mining è il processo di trasformare il testo non strutturato in dati strutturati per facilitarne l'analisi. Conosciuto anche come text data mining o text analytics, il processo coinvolge l'uso di tecniche analitiche e algoritmi per scoprire temi e schemi nei dati. 

Con l'aiuto del machine learning e dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il text mining scopre intuizioni preziose in grandi volumi di testo, come email, feedback dei clienti e post sui social media. Le organizzazioni utilizzano queste informazioni per guidare il loro processo decisionale.

Il software di analisi del testo consente agli utenti di importare testo da varie fonti, estrarre intuizioni e creare visualizzazioni dei dati da condividere con i membri del team. Questo tipo di software completa altri strumenti nel data stack di un'organizzazione, come le piattaforme di business intelligence (BI).

Software Estrazione di Testo

Software che menzionano estrazione di testo come caratteristica o termine.

Altair AI Studio

SAS Visual Text Analytics

IBM SPSS Modeler

NLTK

Orange

TIMi

Tecniche di text mining

Gli utenti selezionano tecniche di text mining appropriate in base ai loro obiettivi o risultati target. Le tecniche comuni includono:

• Estrazione delle informazioni (IE) permette agli utenti di trovare ed estrarre automaticamente dati strutturati rilevanti da testo non strutturato e di archiviarli in un database. Ad esempio, un analista potrebbe identificare i nomi di persone specifiche o date dal testo. 
• Recupero delle informazioni (IR) coinvolge il recupero di informazioni specifiche da documenti di testo basati su query degli utenti. Molti motori di ricerca si basano su IR, che utilizza algoritmi per trovare i dati richiesti.
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) applica tecniche computazionali per dare senso al linguaggio umano. Compiti comuni utilizzati in NLP includono l'analisi del sentimento, che coinvolge l'identificazione del tono emotivo nel linguaggio, e l'analisi della sintassi, che valuta il significato di un testo basato sulla struttura della frase e sulle regole grammaticali.

Applicazioni del text mining

Molte industrie utilizzano il text mining per trarre intuizioni azionabili da documenti e siti web basati su testo. I casi d'uso comuni includono: 

• Ascolto sociale: Gli strumenti di monitoraggio dei social media utilizzano il text mining per comprendere le opinioni dei consumatori e tracciare le tendenze del sentimento. Aiutano anche le aziende a gestire la loro reputazione online localizzando i reclami che necessitano di una risposta.
• Gestione delle relazioni con i clienti: Minare diverse fonti di feedback dei clienti, dall'input del chatbot alle risposte ai sondaggi, aiuta le aziende a identificare aree di crescita e modi per aumentare la soddisfazione. Con questi dati, possono creare esperienze più personalizzate e aumentare la fedeltà dei clienti.
• Analisi dei concorrenti e del mercato: Con il text mining, le aziende possono estrarre dati da rapporti finanziari e articoli di notizie per monitorare le tendenze del mercato e le azioni dei concorrenti. Inoltre, possono analizzare le recensioni di aziende simili per determinare cosa piace o non piace agli acquirenti dei loro prodotti e servizi. Poi, possono utilizzare queste informazioni per posizionare meglio le loro offerte.

Processo base del text mining

I passaggi coinvolti nel text mining possono variare a seconda degli obiettivi di un'organizzazione e del software esistente. In generale, il processo tipicamente ha quattro fasi: 

• Raccogliere dati: L'analista raccoglie un grande volume di dati da fonti sia interne che esterne. Le fonti di dati basate su testo interne includono sondaggi di feedback sui prodotti o email di supporto clienti, e le fonti esterne includono post sui social media, articoli di notizie e discussioni nei forum.
• Preparare e processare i dati: Una volta che l'analista importa i dati, il software di analisi del testo esegue processi automatizzati che li puliscono e li convertono in dati strutturati. L'analista rimuove le ridondanze e applica la tokenizzazione, che divide il testo in parole o frasi. In questa fase, rimuovono anche la punteggiatura e le "stop words" prive di significato, come e, il, e sotto. 
• Condurre l'analisi del testo: L'analista applica quindi varie tecniche e metodi per scoprire schemi, temi o sentimenti nei dati di testo strutturati. Questo passaggio coinvolge l'uso di algoritmi o modelli per dare senso ai dati. 
• Interpretare e condividere i risultati: L'analista esamina i risultati e determina i passaggi successivi. Ad esempio, possono condividere intuizioni sul sentimento da un'analisi dei social media con il team di marketing o il responsabile dei social media.

Vantaggi del text mining

Le organizzazioni utilizzano il text mining per ottenere dati qualitativi più ricchi o intuizioni descrittive non numeriche. Il text mining aiuta le aziende a:

• Prendere decisioni più informate: Con il text mining, le organizzazioni possono identificare schemi e tendenze nel testo per guidare il loro processo decisionale. Ad esempio, esaminando siti di recensioni e social media, potrebbero vedere che i clienti sono diventati sempre più frustrati con un prodotto popolare. Poi, potrebbero apportare aggiornamenti al prodotto per migliorare la soddisfazione del cliente.
• Risparmiare tempo e sforzi: Le aziende hanno grandi volumi di informazioni testuali da analizzare, e la quantità di dati testuali cresce con ogni email e log di supporto clienti. Il software di analisi del testo riduce il numero di dipendenti e ore necessarie per ottenere intuizioni significative. 
• Espandere la conoscenza dei clienti: Le aziende di successo si basano su una profonda comprensione dei clienti per informare tutti gli aspetti del loro lavoro, dalle campagne di marketing al design del prodotto all'esperienza del cliente. Utilizzando il text mining, comprendono meglio le opinioni e le preferenze dei clienti per fare passi verso un miglioramento continuo. 

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