Mimo rosn?cej popularno?ci tre?ci wideo oraz fotograficznych portali spo?eczno?ciowych, takich jak Instagram, dane tekstowe wci?? maj? du?e znaczenie w procesie komunikacji. Rozwój technologii spowodowa? rewolucj? zarówno w ?atwo?ci dost?pu do informacji, jak i mo?liwo?ci tworzenia i publikowania nowych tre?ci, w tym wpisów na blogach czy komentarzy. Co wi?cej, nieco zapomniane SMS-y nadal s? popularn? form? porozumiewania si?. Potwierdzaj? to dane z raportu „Komunikacja SMS w Polsce”, z których wynika, ?e ponad 96 proc. Polaków korzysta z tego sposobu kontaktu. W procesie analizy i automatycznego przetwarzania danych tekstowych pomocne s? narz?dzia do text miningu.
Rozwi?zania z zakresu text mining, wykorzystuj?ce sztuczn? inteligencj?, pozwalaj? z obszernych zbiorów tre?ci uzyska? dok?adny obraz wizerunku firmy, produktu, zachowa? i potrzeb. Przyk?adem takiego narz?dzia jest SAS Visual Text Analytics. System wykorzystuje inteligentne algorytmy oraz techniki przetwarzania j?zyka naturalnego (NLP) w celu automatycznego wyodr?bnienia relacji i wzorów w?ród danych niestrukturalnych, eliminuj?c w ten sposób potrzeb? ich manualnego przegl?dania.
Analiza tekstu w trzech krokach
Proces analizy danych tekstowych sk?ada si? z trzech g?ównych faz:
Faza 1 – Identyfikacja ?róde? danych oraz uzyskanie dost?pu do nich. Potencjalne ?ród?a to: zasoby serwerów pocztowych, przebiegi rozmów na chacie, notatki i transkrypcje rozmów Call Center, media spo?eczno?ciowe, wewn?trzfirmowe repozytoria np. umów, ofert czy dokumentacji.
Faza 2 – W?a?ciwy proces przetwarzania i analizowania danych tekstowych. W celu podniesienia jako?ci dzia?ania algorytmów celowe jest wykonanie automatycznej korekty pisowni.
Faza 3 – Konsumpcja wyników z u?yciem wizualizacji lub wykorzystanie wyników jako danych wej?ciowych w modelowaniu wraz z danymi ilo?ciowymi np. przy wykrywaniu nadu?y?.
Przyk?adem wykorzystania narz?dzi text mining jest zwalczanie procederu prania brudnych pieni?dzy. System dokonuje analizy, skanuj?c dokumenty handlowe pod k?tem nielegalnej dzia?alno?ci. Dzi?ki temu specjali?ci ds. przest?pstw finansowych mog? nadawa? odpowiednie priorytety poszczególnym sprawom. Ekstrakcja umo?liwia wydobywanie z dokumentów tekstowych interesuj?cych fragmentów, takich jak imiona i nazwiska, adresy czy okre?lenia czasu. Inny przyk?ad to analiza sentymentu, która pomaga monitorowa? postrzeganie marki, produktu czy reklamy, co jest niezwykle przydatne w planowaniu dzia?a? marketingowych.
