O que é mineração de texto?
A mineração de texto é o processo de transformar texto não estruturado em dados estruturados para facilitar sua análise. Também conhecida como mineração de dados de texto ou análise de texto, o processo envolve o uso de técnicas analíticas e algoritmos para descobrir temas e padrões nos dados.
Com a ajuda de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (PLN), a mineração de texto revela insights valiosos em grandes volumes de texto, como e-mails, feedback de clientes e postagens em redes sociais. As organizações usam essas informações para orientar sua tomada de decisão.
Software de análise de texto permite que os usuários importem texto de várias fontes, extraiam insights e criem visualizações de dados para compartilhar com os membros da equipe. Este tipo de software complementa outras ferramentas no conjunto de dados de uma organização, como plataformas de inteligência de negócios (BI).
Técnicas de mineração de texto
Os usuários selecionam técnicas de mineração de texto apropriadas com base em seus objetivos ou resultados desejados. Técnicas comuns incluem:
- Extração de informação (IE) permite que os usuários encontrem e extraiam automaticamente dados estruturados relevantes de texto não estruturado e os armazenem em um banco de dados. Por exemplo, um analista pode identificar os nomes de pessoas específicas ou datas a partir do texto.
- Recuperação de informação (IR) envolve a recuperação de informações específicas de documentos de texto com base em consultas do usuário. Muitos motores de busca dependem de IR, que usa algoritmos para encontrar os dados solicitados.
- Processamento de linguagem natural (PLN) aplica técnicas computacionais para entender a linguagem humana. Tarefas comuns usadas em PLN incluem análise de sentimento, que envolve identificar o tom emocional na linguagem, e análise de sintaxe, que avalia o significado de um texto com base na estrutura das frases e nas regras gramaticais.
Aplicações da mineração de texto
Muitas indústrias usam a mineração de texto para extrair insights acionáveis de documentos e sites baseados em texto. Casos de uso comuns incluem:
- Escuta social: Ferramentas de monitoramento de redes sociais usam mineração de texto para entender as opiniões dos consumidores e rastrear tendências de sentimento. Elas também ajudam as empresas a gerenciar sua reputação online localizando reclamações que precisam de resposta.
- Gestão de relacionamento com o cliente: Mineração de diversas fontes de feedback de clientes, desde a entrada de chatbots até respostas de pesquisas, ajuda as empresas a identificar áreas para crescimento e maneiras de aumentar a satisfação. Com esses dados, elas podem criar experiências mais personalizadas e aumentar a lealdade do cliente.
- Análise de concorrentes e mercado: Com a mineração de texto, as empresas podem extrair dados de relatórios financeiros e artigos de notícias para monitorar tendências de mercado e ações dos concorrentes. Além disso, elas podem analisar avaliações de empresas similares para determinar o que os compradores gostam ou não gostam sobre seus produtos e serviços. Em seguida, podem usar essas informações para posicionar melhor suas ofertas.
Processo básico de mineração de texto
As etapas envolvidas na mineração de texto podem variar dependendo dos objetivos de uma organização e do software existente. Em geral, o processo geralmente tem quatro etapas:
- Coletar dados: O analista coleta um grande volume de dados de fontes internas e externas. Fontes internas de dados baseados em texto incluem pesquisas de feedback de produtos ou e-mails de suporte ao cliente, e fontes externas incluem postagens em redes sociais, artigos de notícias e discussões em fóruns.
- Preparar e processar dados: Uma vez que o analista importa os dados, o software de análise de texto executa processos automatizados que os limpam e os convertem em dados estruturados. O analista remove redundâncias e aplica tokenização, que divide o texto em palavras ou frases. Nesta fase, eles também removem pontuações e "palavras de parada" sem significado, como e, o e sob.
- Conduzir análise de texto: O analista então aplica várias técnicas e métodos para descobrir padrões, temas ou sentimentos nos dados de texto estruturados. Esta etapa envolve o uso de algoritmos ou modelos para entender os dados.
- Interpretar e compartilhar os resultados: O analista revisa os resultados e determina os próximos passos. Por exemplo, eles podem compartilhar insights de sentimento de uma análise de redes sociais com a equipe de marketing ou gerente de redes sociais.
Benefícios da mineração de texto
As organizações usam a mineração de texto para obter dados qualitativos mais ricos ou insights descritivos não numéricos. A mineração de texto ajuda as empresas a:
- Tomar decisões mais informadas: Com a mineração de texto, as organizações podem identificar padrões e tendências no texto para orientar seu processo de tomada de decisão. Por exemplo, ao minerar sites de avaliação e redes sociais, elas podem perceber que os clientes estão cada vez mais frustrados com um produto popular. Então, poderiam fazer atualizações no produto para melhorar a satisfação do cliente.
- Economizar tempo e esforço: As empresas têm grandes volumes de informações textuais para analisar, e a quantidade de dados textuais cresce a cada e-mail e registro de suporte ao cliente. O software de análise de texto reduz o número de funcionários e horas necessárias para obter insights significativos.
- Expandir o conhecimento dos clientes: Empresas bem-sucedidas dependem de uma compreensão profunda dos clientes para informar todos os aspectos de seu trabalho, desde campanhas de marketing até design de produtos e experiência do cliente. Usando a mineração de texto, elas entendem melhor as opiniões e preferências dos clientes para dar passos em direção à melhoria contínua.
Explore a fundo a mineração de texto para saber mais sobre o processo, seus benefícios e soluções de software populares.
Kelly Fiorini
Kelly Fiorini is a freelance writer for G2. After ten years as a teacher, Kelly now creates content for mostly B2B SaaS clients. In her free time, she’s usually reading, spilling coffee, walking her dogs, and trying to keep her plants alive. Kelly received her Bachelor of Arts in English from the University of Notre Dame and her Master of Arts in Teaching from the University of Louisville.
