L’exploration de texte est l’une des m\u00e9thodes les plus importantes d’analyse et de traitement des donn\u00e9es non structur\u00e9es, qui repr\u00e9sentent pr\u00e8s de 80 % des donn\u00e9es mondiales. Aujourd’hui, la plupart des organisations et des institutions collectent et stockent d’\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es dans des entrep\u00f4ts de donn\u00e9es et dans le nuage.<\/p>\n\n
Ces donn\u00e9es continuent de cro\u00eetre de mani\u00e8re exponentielle chaque minute, \u00e0 mesure que de nouvelles donn\u00e9es arrivent de nombreuses sources diff\u00e9rentes.<\/p>\n\n
Par cons\u00e9quent, il est difficile pour les entreprises et les organisations de stocker, de traiter et d’analyser des quantit\u00e9s massives de donn\u00e9es textuelles \u00e0 l’aide de techniques traditionnelles. La mise \u00e0 niveau des connaissances en mati\u00e8re de data mining vous aidera \u00e0 surmonter les obstacles.<\/p>\n\n
Ce blog traite du text mining, de ses m\u00e9thodes et de la mani\u00e8re de l’utiliser dans les entreprises. Entrons dans le vif du sujet.<\/p>\n\n
Index du contenu<\/p>\n\n
L’exploration de texte est le processus d’obtention d’informations importantes \u00e0 partir de donn\u00e9es textuelles \u00e9crites dans un langage standard. Ces informations proviennent de messages textuels, de courriels et de fichiers en langage courant. Il est principalement utilis\u00e9 pour trouver des informations pr\u00e9cieuses \u00e0 partir de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es<\/a>.<\/p>\n\n Il s’agit \u00e9galement d’un domaine multidisciplinaire qui fait appel \u00e0 la recherche d’informations, \u00e0 l’exploration de donn\u00e9es, \u00e0 l’apprentissage automatique, aux statistiques et \u00e0 la linguistique informatique. Il s’agit de stocker des textes en langage naturel dans des formats non structur\u00e9s ou semi-structur\u00e9s.<\/p>\n\n L’exploration de texte, dans sa forme la plus \u00e9l\u00e9mentaire, recherche des faits, des relations et des validations dans de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es textuelles non structur\u00e9es. Les donn\u00e9es extraites sont ensuite traduites dans un format structur\u00e9 qui peut \u00eatre \u00e9tudi\u00e9 ou pr\u00e9sent\u00e9 imm\u00e9diatement \u00e0 l’aide de tableaux HTML, de cartes mentales, de graphiques, etc. Il utilise diverses approches pour traiter le texte \u00e0 cette fin.<\/p>\n\n Il existe plusieurs m\u00e9thodes et strat\u00e9gies pour l’exploration de textes. Ils sont divis\u00e9s en deux parties.<\/p>\n\n Nous aborderons dans cette section quelques-unes des m\u00e9thodes les plus courantes. Dans un premier temps, nous opterons pour les m\u00e9thodes de base :<\/strong><\/p>\n\n La fr\u00e9quence des mots peut \u00eatre utilis\u00e9e pour d\u00e9terminer quels termes ou concepts apparaissent le plus souvent dans un ensemble de donn\u00e9es. Lorsque l’on examine les commentaires des clients, les conversations sur les m\u00e9dias sociaux ou le retour d’information des clients, il peut \u00eatre utile de savoir quels sont les mots les plus utilis\u00e9s.<\/p>\n\n Par exemple, si les commentaires de vos clients sont remplis de mots tels que \u00ab\u00a0cher\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0hors de prix\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0surestim\u00e9\u00a0\u00bb, cela peut signifier que vous devez modifier vos prix (ou votre march\u00e9 cible).<\/em><\/p>\n\n Un groupe de mots qui apparaissent couramment ensemble est appel\u00e9 collocation. Les bigrammes et les trigrammes sont les types de collocations les plus courants. Les bigrammes sont deux mots qui vont g\u00e9n\u00e9ralement ensemble, comme d\u00e9marrer, gagner du temps, ou prendre une d\u00e9cision (une combinaison de trois mots, comme \u00e0 distance de marche ou rester en contact).<\/p>\n\n Trouver des collocations et les compter comme un seul mot vous permet :<\/p>\n\n La concordance permet de d\u00e9terminer o\u00f9 et quand un mot ou un groupe de mots appara\u00eet dans une phrase ou un texte. Nous savons tous que les mots peuvent avoir plusieurs sens et qu’un m\u00eame mot peut \u00eatre utilis\u00e9 de diff\u00e9rentes mani\u00e8res. En consultant la concordance d’un mot, vous pouvez d\u00e9terminer son sens en fonction de son utilisation.<\/p>\n\n Nous allons maintenant aborder les m\u00e9thodes avanc\u00e9es d’exploration de textes :<\/strong><\/p>\n\n La classification des textes est le processus de cat\u00e9gorisation (\u00e9tiquetage) des donn\u00e9es textuelles non structur\u00e9es. Cette t\u00e2che essentielle du traitement du langage naturel (NLP) permet d’organiser et de structurer facilement des textes complexes en donn\u00e9es significatives.<\/p>\n\n La classification des textes permet aux entreprises d’analyser rapidement et \u00e0 moindre co\u00fbt toutes sortes d’informations, des courriels aux tickets d’assistance, afin d’obtenir des informations pr\u00e9cieuses.<\/p>\n\n Nous aborderons ci-dessous quelques-unes des t\u00e2ches les plus courantes en mati\u00e8re de classification de textes : l’analyse des sujets, l’analyse des sentiments, la d\u00e9tection de la langue et la d\u00e9tection de l’intention.<\/p>\n\n L’exploration de textes permet de comprendre les principaux th\u00e8mes ou sujets d’un texte et constitue l’une des m\u00e9thodes les plus courantes d’organisation des donn\u00e9es textuelles. Par exemple, un ticket d’assistance indiquant que ma commande en ligne n’est pas arriv\u00e9e peut \u00eatre class\u00e9 comme un probl\u00e8me d’exp\u00e9dition.<\/p>\n\n Vous pouvez utiliser le logiciel d’enqu\u00eate QuestionPro pour l’analyse des sujets. Avec QuestionPro, vous pouvez analyser automatiquement les r\u00e9ponses aux questions de l’enqu\u00eate et identifier les principaux sujets abord\u00e9s par les personnes interrog\u00e9es. <\/strong><\/p>\n\n Il peut vous aider \u00e0 comprendre ce que vos clients veulent et ce dont ils ont besoin, ce qui peut vous aider \u00e0 prendre de meilleures d\u00e9cisions commerciales et \u00e0 rendre vos clients plus heureux.<\/strong><\/p>\n\n L’analyse des sentiments<\/a> est l’une des m\u00e9thodes les plus importantes de l’exploration de textes. Il s’agit d’examiner les sentiments qui sous-tendent un texte donn\u00e9.<\/p>\n\n Supposons que vous recherchiez une s\u00e9rie d’\u00e9valuations pour votre site web. Vous constaterez peut-\u00eatre que l’interface utilisateur ou la facilit\u00e9 d’utilisation revient le plus souvent dans ces avis, mais vous aurez besoin de plus d’informations pour tirer des conclusions. <\/em><\/p>\n\n L’analyse des sentiments vous aide \u00e0 d\u00e9terminer le sujet d’un texte, sa signification et s’il est positif, n\u00e9gatif ou neutre. L’analyse des sentiments est un outil commercial utile qui peut \u00eatre utilis\u00e9 pour de nombreuses choses, comme la lecture d’avis ou de tickets d’assistance ou l’examen de ce que les gens disent sur les m\u00e9dias sociaux. <\/p>\n\n QuestionPro est un logiciel d’enqu\u00eate complet dot\u00e9 de nombreuses fonctionnalit\u00e9s, dont l’analyse des sentiments. Si vous \u00eates \u00e0 la recherche d’outils d’analyse des sentiments pour votre entreprise, QuestionPro est sans aucun doute la meilleure option pour vous.<\/strong><\/p>\n\n Avec QuestionPro, vous pouvez utiliser leur outil d’analyse des sentiments pour analyser automatiquement les r\u00e9ponses aux enqu\u00eates et d\u00e9terminer le sentiment g\u00e9n\u00e9ral (positif, n\u00e9gatif ou neutre) des r\u00e9ponses des personnes interrog\u00e9es. <\/strong><\/p>\n\n Ils peuvent vous aider \u00e0 prendre des d\u00e9cisions commerciales et \u00e0 am\u00e9liorer la satisfaction des clients. Il peut \u00e9galement vous aider \u00e0 trouver rapidement et facilement des tendances et des mod\u00e8les dans les commentaires des clients.<\/strong><\/p>\n\n L’une des meilleures choses que le text mining puisse faire est d’envoyer automatiquement les tickets d’assistance \u00e0 la bonne \u00e9quipe en fonction de leur langue. Cette t\u00e2che est facile \u00e0 automatiser, ce qui fait gagner un temps pr\u00e9cieux aux \u00e9quipes. Il permet de classer un texte en fonction de sa langue.<\/p>\n\n Vous pouvez utiliser un classificateur de texte pour d\u00e9terminer automatiquement ce qu’un texte essaie de dire ou pourquoi il a \u00e9t\u00e9 \u00e9crit. Il peut s’av\u00e9rer tr\u00e8s utile pour comprendre ce que disent les clients. <\/p>\n\n Par exemple, vous pouvez trier les r\u00e9ponses aux courriels de vente sortants pour trouver les personnes potentiellement int\u00e9ress\u00e9es par votre produit et celles qui souhaitent se d\u00e9sabonner.<\/em><\/p>\n\n L’extraction de texte est une m\u00e9thode d’analyse de texte qui permet d’extraire des donn\u00e9es sp\u00e9cifiques d’un texte, telles que des mots-cl\u00e9s, des noms d’entit\u00e9s, des adresses, des courriels, etc. En utilisant l’extraction de texte, les entreprises peuvent \u00e9viter de trier manuellement leurs donn\u00e9es pour en extraire les informations importantes.<\/p>\n\n Nous aborderons ci-dessous certaines des parties les plus importantes de l’extraction de texte : l’extraction de mots-cl\u00e9s, la reconnaissance d’entit\u00e9s nomm\u00e9es et l’extraction de caract\u00e9ristiques.<\/p>\n\n Les mots-cl\u00e9s sont les \u00e9l\u00e9ments les plus significatifs d’un texte et peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour analyser son contenu. L’utilisation d’un extracteur de mots-cl\u00e9s permet notamment d’indexer des donn\u00e9es consultables, de r\u00e9sumer le contenu d’un texte et de cr\u00e9er des nuages de mots-cl\u00e9s.<\/p>\n\n Il vous permet de localiser et d’extraire les noms d’entreprises, d’organisations ou de personnes \u00e0 partir d’un texte.<\/p>\n\n Il aide \u00e0 d\u00e9terminer les caract\u00e9ristiques sp\u00e9cifiques d’un produit ou d’un service dans un ensemble de donn\u00e9es. Par exemple, si vous consultez les d\u00e9tails d’un produit, il vous sera facile d’extraire des informations telles que la couleur, la marque, le mod\u00e8le, etc.<\/p>\n\n L’utilisation d’un logiciel de text mining peut \u00eatre tr\u00e8s b\u00e9n\u00e9fique pour les entreprises. Ils peuvent fournir des informations utiles et contribuer au d\u00e9veloppement de l’intelligence \u00e9conomique dans tous les secteurs d’activit\u00e9. Dans les entreprises, une API d’exploration de donn\u00e9es est souvent utilis\u00e9e de la mani\u00e8re suivante :<\/p>\n\n L’image publique d’une entreprise doit \u00eatre irr\u00e9prochable dans la culture moderne d’aujourd’hui. Le text mining vous aide \u00e0 comprendre les donn\u00e9es d’\u00e9coute des m\u00e9dias sociaux et de la voix du client (VoC) en analysant les tweets, les commentaires, les articles d’actualit\u00e9 et d’autres r\u00e9actions qui y font r\u00e9f\u00e9rence ou qui y sont li\u00e9es. <\/p>\n\n Il s’agit des dirigeants d’entreprise, des investisseurs, des partis politiques et des groupes soutenus par l’entreprise, ainsi que des employ\u00e9s et des partenaires. Les entreprises peuvent am\u00e9liorer leur r\u00e9putation en temps r\u00e9el en mettant en \u0153uvre des actions pr\u00e9ventives.<\/p>\n\n Les moteurs de recherche tels que Bing et Google utilisent le text mining pour reconna\u00eetre les spams et les textes de remplissage dans les sites web de marketing de contenu. <\/p>\n\n Le moteur peut marquer un courriel comme \u00e9tant du spam en fonction de l’orthographe, du contexte et de l’intention, ou p\u00e9naliser le site web d’une entreprise qui a utilis\u00e9 des mots-cl\u00e9s pour am\u00e9liorer son classement dans les moteurs de recherche. Une API d’analyse de texte peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9e pour optimiser et renforcer le moteur de recherche d’une entreprise. <\/p>\n\n La recherche de mod\u00e8les dans les donn\u00e9es, qu’elles soient historiques ou actuelles, est un aspect essentiel des traitements m\u00e9dicaux et des essais cliniques, du d\u00e9veloppement de nouveaux produits, de la planification immobili\u00e8re et d’autres domaines fortement mon\u00e9tis\u00e9s et sensibles au facteur temps. <\/p>\n\n L’analyse de texte permet aux entreprises d’\u00e9tudier des mod\u00e8les de donn\u00e9es \u00e0 des fins diverses, y compris le comportement des clients. Les mod\u00e8les et les tendances peuvent \u00e9galement \u00eatre utiles pour \u00e9laborer de nouvelles politiques en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9 et de surveillance, ainsi que des r\u00e8gles de circulation visant \u00e0 r\u00e9duire les embouteillages sur les routes \u00e0 fort trafic et des politiques d’immigration.<\/p>\n\n Qu’il s’agisse de commentaires sur les m\u00e9dias sociaux, d’e-mails ou d’\u00e9tudes de march\u00e9, une API d’analyse de texte intelligente peut reconna\u00eetre et classer les sujets et les th\u00e8mes. <\/p>\n\n Une solution d’analyse de texte utilise des techniques telles que le traitement du langage naturel (NLP) et l’analyse des sentiments bas\u00e9e sur les aspects pour garantir que tous les aspects et th\u00e8mes sont pris en compte dans un seul examen. Cette \u00e9tude de cas montre comment les enqu\u00eates sont utilis\u00e9es le plus efficacement possible avec le text mining.<\/p>\n\n Contact avec QuestionPro pour la r\u00e9alisation d’enqu\u00eates. QuestionPro dispose de fonctions d’enqu\u00eate polyvalentes et de mod\u00e8les pr\u00eats \u00e0 l’emploi. Vous pouvez \u00e9galement personnaliser la conception de votre enqu\u00eate gr\u00e2ce \u00e0 leurs fonctions avanc\u00e9es.<\/strong><\/p>\n\n L’exploration de texte peut vous aider \u00e0 trouver le meilleur candidat pour le poste. Il peut rechercher des milliers d’enregistrements dans une base de donn\u00e9es de recrutement en utilisant l’analyse de mots cl\u00e9s pour trouver le bon candidat. Vous pouvez r\u00e9duire consid\u00e9rablement l’attrition du personnel en veillant \u00e0 ce que vos employ\u00e9s vedettes soient heureux au travail. <\/p>\n\n L’utilisation de programmes de retour d’information sur la voix des employ\u00e9s (VoE), tels que les plateformes vocales, de chat et vid\u00e9o, tout au long du parcours de l’employ\u00e9, peut fournir des informations pr\u00e9cieuses sur la cr\u00e9ation d’un environnement de travail stimulant et d’un engagement profond entre l’employ\u00e9 et l’employeur.<\/p>\n\n M\u00e9thodes efficaces d’exploration de textes<\/h2>\n\n
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Comment utiliser le Text Mining dans l’entreprise ?<\/h2>\n\n
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