في المشهد المتطور باستمرار للرؤى المستندة إلى البيانات، يستفيد الباحثون والمطورون من التقنيات المبتكرة لإطلاق الإمكانات الخفية للمعلومات. إحدى هذه الأساليب القوية التي اكتسبت شعبية هائلة هي تحليل النصوص، وهي عملية تمكّن أجهزة الكمبيوتر من استخراج معلومات ذات مغزى من اللغة البشرية بكفاءة وذكاء. في هذا المقال، نتعمق في هذه المدونة في عالم هذا النوع من التحليل الرائع، ونستكشف كيفية تحويل النص غير المنظم إلى بيانات منظمة، وعلاقته باختبار قابلية الاستخدام والتطبيقات البحثية المتنوعة.
ما هو تحليل النص؟
تحليل النص (المعروف أيضًا باسم التنقيب عن النص أو تحليل المحتوى) هو تقنية تستخدمها أجهزة الكمبيوتر لاستخراج معلومات جديرة بالاهتمام من اللغة البشرية بطريقة ذكية وفعالة. يمكن للباحثين والمطورين استخدام هذه الطريقة لتجميع البيانات المتنوعة وغير المنظمة في شكل منظم. في هذه العملية، يتم تفكيك المستندات من أجل إدارة أجزاء البيانات دون عناء، وببساطة: يتم تحويل النص غير المنظم إلى بيانات منظمة.
وبمجرد وضع الجمل على الورق، يتم تفريع الأقسام المتكاملة مثل أسماء الأعلام باستخدام قائمة الكلمات الموجودة في القاموس. يمكن تحويل التفاصيل النوعية إلى تفاصيل كمية من خلال تحليل النصوص، سواء كانت وثائق أو رسومات، أو تفاصيل نوعية. من الآمن إثبات أن تحليل النص هو منهج بحثي تم تكييفه لوضع استنتاجات معقولة من خلال فك تشفير المحتوى.
ويستخدم المطورون والباحثون تحليل النصوص لتحديد الارتباط بين كيانين، وتوليد الملخصات الآلية، والترجمة، والتعرف على الكلام وغيرها من مهام إدارة المحتوى المماثلة التي تعترض طريقهم. إذا تحدثنا عن الجانب التجاري، فإن تحليل النصوص يقدم العديد من الموضوعات الأوسع نطاقًا مثل البحث في التحليل الدلالي وإدارة المحتوى لجمع المعلومات.
تقنيات تحليل النصوص
إجراء بحوث السوق النوعية السريعة والكمية من خلال تطبيق التحليل النصي لأنه يركز على جميع المصطلحات المهمة ويصنف الإجابات على الأسئلة المفتوحة على وجه الخصوص.
بالنسبة لصانعي الاستبيان، من الضروري تحليل الردود الواردة على استبياناتهم، ويمكن إجراء تحليلات للردود المفتوحة باستخدام تحليل النصوص. سيكون برنامج تحليل النصوص مفيدًا للمؤسسات التي ترغب في هيكلة بياناتها غير المنظمة من خلال ملاحظة الأنماط في النص وتحويل البيانات إلى صيغ قابلة للقراءة الحاسوبية. يمكن استخدام برنامج تحليل النص لتحليل المشاعر أو التحليل اللغوي أو التحليل الكمي للنص لتحويل النص إلى معلومات عملية يمكن أن تكون مؤثرة في اتخاذ قرارات ذكية للأعمال.
يمكن تحليل آلاف البيانات القيّمة التي يتم تلقيها من خلال الاستبيانات أو أي وسيلة أخرى باستخدام تقنيات تحليل النصوص هذه. وتتمثل الخطوة الأولى في عملية الاسترجاع والتحليل هذه في تحديد المعلومات النصية عبر الإنترنت أو على الملفات الموجودة في نظام الكمبيوتر أو قاعدة البيانات.
- التحليل اللغوي: عادةً ما يكون الشاغل الرئيسي لبناء المحتوى هو ما إذا كانت الجملة مكتفية بذاتها أم لا، لكن الجوهر الحقيقي للغة هو مدى ترابط الجمل المتعددة ومدى أهمية المحتوى بأكمله بالنسبة للجمهور. عادةً ما تطبق برامج تحليل النصوص تقنيات إحصائية متقدمة ولكن هناك تقنيات أخرى مثل أساليب تقدم اللغة الطبيعية الشاملة مثل وضع علامات على الكلام أو أي أساليب أخرى لتحليل اللغة، وقد استُخدمت في الأصل للكشف عن الأخطاء النحوية في جزء من المحتوى ولكنها تطورت في النهاية لتصبح طريقة تستخدم لتقييم المعاني الأوسع للنص مثل سياق جملة معينة أي ما إذا كانت تفاعلية أم لا. يتم النظر في المؤلف، وكذلك الجمهور المستهدف، أثناء استخلاص الاستنتاجات باستخدام هذه الطريقة.
- التعرف على الكيانات المسماة (NER): يُعرف أيضًا باسم (استخراج الكيانات أو تحديد الكيانات)، وهو أسلوب تحليل نص الفهرس الجغرافي المستخدم لتحليل معلمات النصوص المسماة وتعيينها في فئات محددة مسبقًا مثل أسماء المواقع أو الأفراد أو المختصرات. تعتمد NER على التقنيات النحوية أو تقنيات التحليل النحوي أو تقنيات التحليل العددي أو كليهما لتوليد مقتطفات من النص. يحدث تحليل NER عندما تكون هناك جملة غير محددة مثل: “جاك يمتلك مزرعة مساحتها 300 فدان منذ عام 2001.” إلى جملة محددة مثل “يمتلك جاك[Person] مزرعة مساحتها 300 فدان في ناشفيل[Location] منذ عام 2001[Time].”
- Sentiment Analysis: Probing into the mood and feelings of customer feedback provided via call, website or social media pages can be integral in faster problem-solving and enhancement of customer satisfaction. It helps you to understand how well your products/services are faring with your target market or what can be improved in comparison to the others in the market.Extract information about emotions and attitudes using computational methods by identifying, quantifying and learning about subjective data. Insights into respondents’ emotions, moods or opinions are tracked using sentiment analysis (opinion mining) are analyzed to deliver better results.There are 3 primary ways in which sentiment analysis is conducted.
- مقياس من “سعيد” إلى “حزين” أو مقياس من 0 إلى 10 حيث من المفترض أن يقوم العملاء بإدخال ما يحدد تجاربهم مع مؤسستك وفقًا لهم. يمكنك العمل على تحسين تجربة العملاء أو الحفاظ عليها على أساس هذه الدرجة.
- فهم ما إذا كان العملاء قد مروا بتجارب إيجابية أو سلبية للغاية باستخدام التحليل القطبي.
- من خلال تصنيف مشاعرهم بالتفصيل، على سبيل المثال، التعبير عن مدى غضبهم أو إحباطهم من فريق دعم العملاء.
- التحليل الكمي للنص: تُستخدم هذه التقنية التحليلية من قبل البشر وكذلك الحواسيب لتحديد المعادلات النحوية أو المعادلات التعريفية بين الكلمات. سيكون هذا قادرًا على إعطاء معنى للأنماط الموجودة في المحتوى، وهناك 3 خطوات لإجراء هذه التقنية:
- اختر مقاطع من النص لتحليلها.
- يتم استخراج معلمات النص الكمية مثل عدد الكلمات، وأجزاء الكلام، وفئة المحتوى وغيرها ليتم إدخالها في مصفوفة كمية.
- للتأكد من التوصل إلى الاستنتاجات المناسبة حول النص أو المؤلف، يجب تحليل هذه المصفوفة باستخدام طرق التحليل الإحصائي.
- التحليل السياقي: يسمح التحليل السياقي للباحث بتحليل النص من خلال أخذ عوامل مختلفة مثل العوامل الثقافية والاجتماعية والتاريخية بعين الاعتبار، ويأخذ بعين الاعتبار الظروف التي ظهر فيها محتوى معين. أسئلة من قبيل ” أو “ما هي العوامل التي أدت إلى هذا النص؟” أو “ماذا يقول هذا النص عن الجمهور المستهدف؟” تتم الإجابة عليها باستخدام هذه التقنية، وأفضل طريقة لتحديد السياق هي معرفة العلاقة بين الاسم والمصطلحات الأخرى ذات الصلة التي تعدّ جارة للكلمات المفتاحية إلى جانب تحليل الارتباط بين المصطلحات المتعددة في المحتوى.
- إبطال الكيانات المسماة (NED):يُطلق عليه أيضًا ربط الكيانات، وهو مفهوم يوفر التعرف على المفاهيم وتكوينها من المحتوى ولا يعتمد على التحليل الإحصائي مثل NER لاستخراج المفاهيم، كما أنه لا يسترجع كيانات محددة. على سبيل المثال، في جملة: “كان ستيف جوبز جزءًا لا يتجزأ من نجاح شركة Apple.” المفهوم يتعلق بـ Apple العلامة التجارية وليس الفاكهة. يتجلى ذلك باستخدام ربط الكيانات ولكنه يتطلب قاعدة معرفية للكيانات تحتوي على جميع الكيانات المذكورة في النص.
تعلم أيضًا: التحليل المتلازم، وتحليل التورف، وتحليل الفجوة بين الجنسين، وتحليل الاتجاهات
أمثلة على تحليل النص
يُعد تحليل النصوص مفهومًا جديدًا إلى حد ما في علوم الحاسب الآلي ينطوي على جعل كميات هائلة من البيانات غير المنظمة متجانسة وبناءة. ويساعد ذلك في زيادة قيمة البيانات بالإضافة إلى رفع مستوى هذه البيانات التي يمكن استخدامها في إدارة المخاطر أو مسارات مثل الجرائم الإلكترونية.
فيما يلي 5 أمثلة لتحليل النصوص لخلق الوعي حول تطبيقات التنقيب عن النصوص في عالم اليوم:
- الوقاية من الجرائم الإلكترونية:نظرًا لطبيعة عمل الإنترنت، فهي وسيلة ضعيفة للغاية لتبادل البيانات والتواصل. وقد فتح ذلك المجال للكثير من الجرائم الإلكترونية غير المتوقعة التي يمكن منعها باستخدام تحليل النصوص. ربما تكون إحدى التقنيات القليلة جداً المستخدمة لمنع الجرائم الإلكترونية.
- خدمة العملاء الفعالة:هذا هو أحد الأمثلة الأساسية لتحليل النصوص الذي يلبي احتياجات العملاء من خلال تحسين خدمة العملاء باستخدام وسائل مثل برامج الاستطلاع أو مكالمات رضا العملاء لتقديم منتجات أو خدمات أفضل. تساعد هذه التقنية في بناء ثقة العملاء من خلال توفير ردود سريعة وآلية لهم في الأوقات التي يحتاجون فيها إلى المساعدة. يحدث هذا حيث يقل اعتمادهم على المشغلين بشكل كبير ويوفر لهم الكثير من الوقت.
- الإعلان عبر الوسائط الرقمية:في هذه الأيام، تعتمد شركات الإعلانات على الوسائط الرقمية لجمع نتائج موثوقة. ويُعد تحليل النصوص من أهم الأدوات التي تستخدمها شركات الإعلانات للحصول على نتائج دقيقة بزاوية 360 درجة. وبالمقارنة بالطرق الإعلانية التقليدية مثل الأساليب القائمة على ملفات تعريف الارتباط، فإن لها ميزة من حيث الخصوصية الآمنة التي تقدمها إلى جانب النتائج الدقيقة.
- تعزيز المحتوى الخاص بك:يعتمد إنشاء المحتوى على الجهد البشري ولكنه يسهل عملية إنشاء المحتوى بقدر ما يتعلق الأمر بإدارة الجزء الأكبر من البيانات الضخمة. باستخدام تحليل النص، يمكن تحسين المحتوى من خلال إضافة جوانب متعددة مثل تنظيم المحتوى أو إعطائه مخططًا تفصيليًا لجعله قابلاً للتطبيق على أكثر من تطبيق.
- تحليل البيانات لشبكات التواصل الاجتماعي:تعد وسائل التواصل الاجتماعي الوسيلة الأكثر فعالية للتواصل مع جمهورك المستهدف للحصول على التعليقات والمراجعات والنقد للتحسين، كما أنها تتيح الوصول إلى مجموعة من البيانات. تقوم الشركات بتطوير استراتيجيات وسائل التواصل الاجتماعي للحصول على رؤى حول أداء منتجاتها وأيضًا لفهم شخصية المشتري بحيث يمكن أن يكون لإجراء التحسينات مسار محدد. وهنا يأتي دور تحليل النصوص. فهو يجعل تحليل الكم الهائل من البيانات، واستخلاص النتائج من التحليل، وكذلك فهم آراء المستخدمين ومشاعرهم أسهل في التنفيذ.
إن تنفيذ البرنامج هو مجرد بداية لعملية استخدام البيانات بأكملها. حيث يتم تحليل كمية كبيرة من البيانات وإدخال نتيجة هذا التحليل في أوراق يتم مسحها بعد ذلك لملاحظة أنماط البيانات لتقديم إغلاق منهجي للنص، واستخدام المعلومات المسترجعة لتحسين النص وتجنب الاقتصار على الكلمات المفتاحية.
يبرز تحليل النصوص كمنارة للرؤى والأفكار، حيث يغيّر الطريقة التي نفهم بها المعلومات ونستخدمها. من التحليل الكمي واللغوي إلى تقييم المشاعر وغير ذلك، تعمل هذه الطريقة على تغيير المشهد في مختلف الصناعات. وسواء كان الأمر يتعلق بتحسين خدمة العملاء، أو تحسين إنشاء المحتوى، أو منع الجرائم الإلكترونية، فإن التطبيقات واسعة ومؤثرة. لذا، بينما تشرع في رحلتك في عالم التحليل، تذكّر أن تحليل النصوص لا يتعلق فقط بالكلمات؛ بل يتعلق بالكشف عن المعاني الخفية وتوليد رؤى قيّمة واكتشاف أبعاد جديدة للمعرفة.
