Analyse de texte : Qu’est-ce que c’est, techniques et exemples

Dans le paysage en constante évolution des connaissances fondées sur les données, les chercheurs et les développeurs exploitent des techniques innovantes pour libérer le potentiel caché de l’information. L’une de ces méthodes puissantes qui a gagné une immense popularité est l’analyse de texte, un processus qui permet aux ordinateurs d’extraire des informations significatives du langage humain de manière efficace et intelligente. Dans cet article de blog, nous allons nous plonger dans le domaine fascinant de ce type d’analyse, en explorant comment elle transforme un texte non structuré en données structurées, et comment elle est liée aux tests d’utilisabilité et à diverses applications de recherche.

Qu’est-ce que l’analyse de texte ?

L’analyse de texte (également connue sous le nom de Text Mining ou Content Analysis) est une technique utilisée par les ordinateurs pour extraire des informations utiles du langage humain de manière intelligente et efficace. Les chercheurs et les développeurs peuvent utiliser cette méthode pour rassembler des données diverses et non organisées sous une forme structurée. Au cours de ce processus, les documents sont désintégrés pour permettre une gestion aisée des données. En d’autres termes, le texte non structuré est converti en données structurées.

Une fois les phrases couchées sur le papier, les parties intégrantes telles que les noms propres sont ramifiées à l’aide de la liste de mots du dictionnaire. L’analyse de textes, qu’il s’agisse de documents ou de graphiques, permet de transformer des détails qualitatifs en détails quantitatifs. On peut dire que l’analyse de texte est une approche de recherche adaptée à l’élaboration de conclusions raisonnables par le décodage du contenu.

Les développeurs et les chercheurs utilisent l’analyse de texte pour établir des corrélations entre deux entités, la génération automatique de résumés, la traduction, la reconnaissance vocale et d’autres tâches similaires de gestion de contenu qui se présentent à eux. Si nous parlons de l’aspect commercial, l’analyse de texte offre de nombreux sujets plus vastes tels que l’analyse sémantique, la recherche et la gestion de contenu pour rassembler des informations.

Techniques d’analyse de texte

Réalisez des études de marché qualitatives et quantitatives plus rapides en mettant en œuvre l’analyse de texte, qui permet de mettre en évidence tous les termes importants et de classer les réponses aux questions ouvertes en particulier.

Pour les réalisateurs d’enquêtes, il est crucial d’analyser les réponses reçues pour leurs enquêtes et l’analyse des réponses ouvertes peut être effectuée à l’aide de l’analyse de texte. Un logiciel d’analyse de texte sera utile aux organisations qui souhaitent structurer leurs données non structurées en observant des modèles dans le texte et en convertissant les données dans des formats lisibles par l’ordinateur. Les logiciels d’analyse de texte pour l’analyse des sentiments, l’analyse linguistique ou l’analyse quantitative de texte peuvent être utilisés pour convertir le texte en informations pratiques susceptibles d’influencer la prise de décisions intelligentes pour l’entreprise.

Des milliers de données précieuses reçues par le biais d’enquêtes ou de tout autre support peuvent être analysées à l’aide de ces techniques d’analyse de texte. La première étape de ce processus d’extraction et d’analyse consiste à identifier les informations textuelles sur l’internet ou dans les fichiers du système informatique ou de la base de données.

• Analyse linguistique : Habituellement, la principale préoccupation lors de l’élaboration d’un contenu est de savoir si une phrase est autonome ou non, mais la véritable essence d’une langue est de savoir si les phrases multiples sont bien reliées entre elles et si l’ensemble du contenu a un sens pour le public. Les logiciels d’analyse de texte mettent généralement en œuvre des techniques statistiques avancées, mais d’autres techniques comme les méthodes de progression extensive du langage naturel, telles que l’étiquetage de la parole ou toute autre méthode d’analyse linguistique. L’auteur, ainsi que le public cible, sont pris en compte lorsque l’on tire des conclusions à l’aide de cette méthode.
• Reconnaissance des entités nommées (NER) : Également connue sous le nom d’extraction d’entités ou d’identification d’entités, il s’agit d’une méthode d’analyse de textes à index géographique utilisée pour analyser les paramètres des textes nommés et les classer dans des catégories prédéfinies telles que les noms de lieux, d’individus ou d’acronymes. La NER s’appuie sur des techniques grammaticales ou des techniques d’analyse numérique, ou les deux, pour générer un extrait de texte. Une analyse NER se produit lorsqu’une phrase non définie telle que : « Jack possède une ferme de 300 acres depuis 2001 » en une phrase définie telle que :  » Jack possède une ferme de 300 acres depuis 2001″: « Jack[Person] possède une ferme de 300 acres à Nashville[Location] depuis 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.
  1. De « Heureux » à « Triste » ou sur une échelle de 0 à 10, les clients sont censés indiquer ce qui, selon eux, définit leur expérience avec votre organisation. Vous pouvez travailler à l’amélioration ou au maintien de l’expérience de vos clients sur la base de ce score.
  2. Comprenez si les clients ont eu des expériences extrêmement positives ou négatives à l’aide de l’analyse polaire.
  3. En catégorisant leurs sentiments de manière détaillée, par exemple en exprimant leur degré de colère ou de frustration à l’égard de l’équipe d’assistance à la clientèle.
• L’analyse quantitative des textes : Cette technique d’analyse est utilisée par les humains et les ordinateurs pour établir des équations grammaticales ou définitives entre les mots. Elle permet de donner un sens aux modèles qui existent dans le contenu. Cette technique se déroule en trois étapes :
  1. Choisissez des sections de texte pour les analyser.
  2. Les paramètres quantitatifs du texte, tels que le nombre de mots, les parties du discours, la catégorie de contenu et autres, doivent être extraits pour être introduits dans une matrice quantitative.
  3. Pour s’assurer que les conclusions appropriées sur le texte ou l’auteur sont tirées, cette matrice doit être analysée à l’aide de méthodes d’analyse statistique.
• L’analyse contextuelle : L’analyse contextuelle permet au chercheur d’analyser le texte en tenant compte de divers facteurs tels que les facteurs culturels, sociaux ou historiques et d’examiner les circonstances dans lesquelles un élément de contenu particulier a vu le jour. Des questions telles que : « La meilleure façon d’établir le contexte est de trouver une corrélation entre un nom et d’autres termes apparentés qui sont voisins des mots-clés, ainsi que d’analyser l’association entre plusieurs termes dans le contenu.
• Désambiguïsation des entités nommées (NED) :Également appelée liaison d’entités, il s’agit d’un concept qui permet la reconnaissance et la formation de concepts à partir du contenu et qui ne dépend pas de l’analyse statistique comme le NER pour extraire les concepts et ne récupère pas non plus d’entités spécifiques. Par exemple, dans la phrase « Steve Jobs a joué un rôle essentiel dans le succès d’Apple », le concept porte sur la marque Apple et non sur le fruit. Cela se manifeste par l’établissement de liens entre les entités, mais cela nécessite une base de connaissances des entités qui contiendra toutes les mentions d’entités dans le texte.

Apprenez aussi : L’analyse conjointe, l’analyse TURF, l’analyse GAP, l’analyse des tendances

Exemples d’analyse de texte

L’analyse de texte est un concept relativement nouveau dans le domaine de l’informatique qui consiste à rendre agréables et constructives d’énormes quantités de données non organisées. Cela permet d’augmenter la valeur des données et d’élever le niveau de ces données, qui peuvent être utilisées dans la gestion des risques ou dans des domaines tels que la cybercriminalité.

Voici 5 exemples d’analyse de texte pour vous sensibiliser aux applications du text mining dans le monde d’aujourd’hui :

1. Prévention de la cybercriminalité :En raison de la nature du fonctionnement de l’internet, il s’agit d’un moyen très vulnérable pour le partage de données et la communication. Cette situation a ouvert la voie à de nombreuses cybercriminalités imprévues qui peuvent être évitées grâce à l’analyse de texte. C’est probablement l’une des rares techniques utilisées pour prévenir les cybercrimes.
2. Service clientèle efficace :il s’agit de l’un des exemples de base de l’analyse de texte qui vise à améliorer le service clientèle à l’aide de supports tels que les logiciels d’enquête ou les appels de satisfaction des clients afin d’améliorer les produits ou les services. Cette technique permet de gagner la confiance des clients en leur fournissant des réponses rapides et automatisées lorsqu’ils ont besoin d’aide. Cela permet de réduire considérablement la dépendance à l’égard des opérateurs et d’économiser beaucoup de temps.
3. La publicité via les supports numériques:De nos jours, les entreprises de publicité s’appuient sur les supports numériques pour obtenir des résultats fiables. L’analyse de texte est l’un des outils les plus importants que les entreprises publicitaires utilisent pour obtenir des résultats précis à 360 degrés. Par rapport aux méthodes publicitaires traditionnelles telles que les approches basées sur les cookies, l’analyse de texte a un avantage en termes de sécurité de la confidentialité qu’elle offre avec des résultats précis.
4. Améliorez votre contenu:La génération de contenu repose sur l’effort humain, mais elle facilite le processus de création de contenu en ce qui concerne la gestion de la masse considérable de données. Grâce à l’analyse de texte, le contenu peut être amélioré en ajoutant de multiples aspects tels que l’organisation ou la présentation du contenu afin de le rendre applicable à plusieurs implémentations.
5. Analyse des données pour les réseaux de médias sociaux:Les médias sociaux sont les moyens les plus efficaces pour entrer en contact avec votre public cible afin d’obtenir un retour d’information, des commentaires et des critiques en vue d’une amélioration, et ils donnent également accès à un ensemble de données. Les entreprises développent des stratégies de médias sociaux pour obtenir des informations sur les performances de leurs produits et pour comprendre le profil de l’acheteur afin d’apporter des améliorations. C’est là que l’analyse de texte entre en jeu. Elle permet d’analyser des quantités énormes de données, de tirer des résultats de l’analyse et de comprendre les réactions et les émotions des utilisateurs, ce qui est plus facile à mettre en œuvre.

La mise en œuvre d’un logiciel n’est que le début de tout le processus d’utilisation des données. Une grande quantité de données est analysée et le résultat de cette analyse est saisi dans des feuilles qui sont ensuite scannées pour observer les modèles de données afin d’offrir une fermeture systématique au texte, d’utiliser les informations extraites pour améliorer le texte et d’éviter de vous limiter aux mots-clés.

L’analyse de texte est une source de connaissances qui transforme la façon dont nous comprenons et utilisons l’information. De l’analyse quantitative et linguistique à l’évaluation des sentiments, cette méthode est en train de changer le paysage de diverses industries. Qu’il s’agisse d’améliorer le service à la clientèle, la création de contenu ou la prévention de la cybercriminalité, les applications sont vastes et efficaces. Alors que vous entamez votre voyage dans le domaine de l’analyse, n’oubliez pas que l’analyse de texte n’est pas qu’une question de mots ; il s’agit de dévoiler des significations cachées, de générer des informations précieuses et de découvrir de nouvelles dimensions de la connaissance.