Анализ текста — это метод машинного обучения, используемый для извлечения ценной информации из неструктурированных текстовых данных. С помощью данного метода можно работать с различными типами текстовой информации, такие как публикации в социальных сетях, сообщения и электронные письма.
Иногда анализ текста путают с текстовой аналитикой. Однако, это два разных понятия. Они описывают один и тот же процесс, но всё же есть различия:
- Анализ текста работает со смыслом текста, то есть идентифицирует важную информацию в самом тексте. Например, этот процесс можно использовать, чтобы получить ответы на вопросы: отзыв положительный или отрицательный? Какова основная тема текста?
- Текстовая аналитика изучает закономерности в тысячах текстов. Результаты могут быть представлены на графиках, схемах и электронных таблицах. Если необходимо оценить процент положительных отзывов клиентов, то понадобится текстовая аналитика.
Зачем нужен анализ текста?
Машинное обучение делает анализ текста намного быстрее и эффективнее, чем ручная обработка. Это позволяет сократить трудозатраты и ускорить обработку текстов без ущерба для качества. С помощью текстового анализа компании структурируют огромное количество информации: электронные письма, чаты, социальные сети, запросы в службу поддержки, документы и т. д.
В итоге это дает возможность предоставить пользователям более качественные услуги. Также, изучая отзывы клиентов, компания может узнать общественное мнение о своей продукции.
Проблемы анализа текста
Текстовый анализ также представляет некоторые проблемы:
- Сложность. Преобразование текста в формат, который может быть обработан компьютером, требует нескольких шагов. Например, если мы решаем задачу классификации текста, нам нужно собрать данные, определить в них ключевые слова, определить ряд классов, сгруппировать данные по этим классам и описать эти процессы в математических терминах. Это сложно как интеллектуально, так и с точки зрения человеческих/денежных/временных ресурсов.
- Концептуальная борьба. Компьютеры не понимают понятий, стоящих за словами, поэтому им сложно работать с омографами. Программисты должны придумать несколько эффективных инструментов для устранения неоднозначности значений слов, чтобы работать с такими предложениями, как «Will, will Will, Will Will’s will?». Google Translate, например, сейчас не справляется с этим предложением.
- Понимание культуры. Понимание человеческой речи означает понимание их эмоций. Одной из самых сложных эмоций для компьютера является сарказм. Продолжая тему устранения неоднозначности, одно и то же значение в разных культурах может быть выражено разными словами, такими как сленг или местные варианты. Что для британца «джемпер», для американца — «свитер». Компьютерная программа должна иметь опыт и культурный опыт, чтобы эффективно общаться с говорящими, которые используют менее традиционные формы языка.
Заключение
Анализ текста — это технология, которая используется в различных отраслях от маркетинга и продаж до робототехники. Специальные модели помогают научить машину работать с такими данными и делать из них ценные выводы. В целом, это может быть ценным методом для получения информации о вашем продукте или вашем бизнесе.