בנוף המתפתח ללא הרף של תובנות מונחות נתונים, חוקרים ומפתחים משתמשים בטכניקות חדשניות כדי לשחרר את הפוטנציאל החבוי של מידע. שיטה רבת עוצמה כזו שזכתה לפופולריות עצומה היא ניתוח טקסט, תהליך המאפשר למחשבים לחלץ מידע משמעותי משפה אנושית בצורה יעילה וחכמה. בפוסט בבלוג זה, אנו מתעמקים בתחום המרתק של סוג זה של ניתוח, לחקור כיצד הוא הופך טקסט לא מובנה לנתונים מובנים, וכיצד הוא קשור לבדיקות שימושיות ויישומי מחקר מגוונים.
מהו ניתוח טקסט?
ניתוח טקסט (ידוע גם בשם כריית טקסט או ניתוח תוכן) היא טכניקה שמחשבים משתמשים בה כדי לחלץ מידע בעל ערך מהשפה האנושית בצורה חכמה ויעילה. חוקרים ומפתחים יכולים להשתמש בשיטה זו כדי להרכיב נתונים מגוונים ולא מאורגנים בצורה מובנית. בתהליך זה, מסמכים מתפרקים לצורך ניהול ללא טרחה של חלקי נתונים, במילים פשוטות: טקסט לא מובנה מומר לנתונים מובנים.
לאחר העלאת המשפטים על הכתב, החלקים האינטגרליים כגון שמות העצם המתאימים מסועפים באמצעות רשימת המילים במילון. ניתוח הטקסט, אלה במסמכים או בגרפיקה, פרטים איכותיים יכולים להפוך לפרטים כמותיים. זה בטוח לקבוע ניתוח טקסט היא גישה מחקרית המותאמת להרכיב מסקנות סבירות על ידי פענוח התוכן.
מפתחים וחוקרים משתמשים בניתוח טקסט ליצירת קורלציה בין שתי ישויות, יצירת סיכום אוטומטית, תרגום, זיהוי דיבור ומשימות ניהול תוכן דומות אחרות הנקרות בדרכם. אם אנחנו מדברים על ההיבט העסקי, ניתוח טקסט מציע נושאים רחבים רבים כגון ניתוח סמנטי , חיפוש וניהול תוכן כדי לאסוף מידע.
טכניקות ניתוח טקסט
בצע מחקר שוק איכותני מהיר יותר ומחקר שוק כמותי על ידי יישום ניתוח טקסט כפי שהוא מדגיש את כל המונחים החשובים ומסווג את התשובות לשאלות פתוחות בפרט.
עבור יוצרי סקרים, חיוני לנתח את התגובות שהתקבלו עבור הסקרים שלהם וניתוח של התגובות הפתוחות יכול להיעשות באמצעות ניתוח טקסט. תוכנת ניתוח טקסט תהיה שימושית לארגונים שרוצים שהנתונים הבלתי מובנים שלהם יהיו מובנים על ידי התבוננות בדפוסים בטקסט והמרת נתונים לפורמטים הניתנים לקריאה במחשב. ניתן להשתמש בתוכנת ניתוח טקסט לניתוח סנטימנט או ניתוח לשוני או ניתוח טקסט כמותי כדי להמיר טקסט למידע מעשי שיכול להשפיע על קבלת החלטות חכמות עבור העסק.
אלפי נתונים יקרי ערך המתקבלים באמצעות סקרים או כל מדיום אחר ניתנים לניתוח באמצעות טכניקות ניתוח טקסט אלה. השלב הראשון בתהליך אחזור וניתוח זה הוא זיהוי מידע טקסטואלי דרך האינטרנט או על הקבצים במערכת המחשב או במסד הנתונים.
- ניתוח לשוני: בדרך כלל, הדאגה העיקרית של בניית תוכן היא האם משפט הוא עצמאי או לא, אבל המהות האמיתית של שפה היא עד כמה המשפטים המרובים מחוברים היטב ועד כמה התוכן כולו משמעותי עבור הקהל. תוכנות ניתוח טקסט מיישמות בדרך כלל טכניקות סטטיסטיות מתקדמות, אך טכניקות אחרות כמו שיטות נרחבות להתקדמות שפה טבעית כגון תיוג דיבור או כל שיטה אחרת לניתוח שפה. היא שימשה במקור לחשיפת שגיאות דקדוקיות בפיסת תוכן, אך בסופו של דבר התפתחה להיות שיטה המשמשת להערכת החושים הרחבים יותר של טקסט, כגון ההקשר של משפט מסוים, כלומר אם הוא אינטראקטיבי או לא. המחבר, כמו גם קהל היעד, נחשבים בעת הסקת מסקנות בשיטה זו.
- זיהוי ישות בשם (NER): המכונה גם חילוץ ישויות או זיהוי ישויות), זוהי שיטת ניתוח טקסט אינדקס גיאוגרפי המשמשת לניתוח פרמטרים של טקסט בעל שם ולייעדם לקטגוריות מוגדרות מראש כגון שמות מיקומים, אנשים או ראשי תיבות. NER מסתמך על טכניקות דקדוקיות או טכניקות ניתוח נומרי או שניהם כדי ליצור קטע מהטקסט. ניתוח NER מתרחש כאשר משפט לא מוגדר כגון: "ג'ק הוא הבעלים של חווה של 300 דונם מאז 2001." לתוך משפט מוגדר כגון: "ג'ק[Person] הוא הבעלים של חווה של 300 דונם בנאשוויל[Location] מאז 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.
- 'שמח' עד 'עצוב' או סולם 0-10 שבו הלקוחות אמורים להיכנס למה שלטענתם מגדיר את החוויות שלהם עם הארגון שלך. אתה יכול לעבוד על שיפור או שמירה על חוויית הלקוח שלך על בסיס ציון זה.
- להבין אם הלקוחות חוו חוויות חיוביות או שליליות ביותר באמצעות ניתוח קוטבי.
- על ידי סיווג רגשותיהם בפירוט למשל, להביע עד כמה הם כועסים או מתוסכלים על צוות תמיכת הלקוחות.
- ניתוח טקסט כמותי: טכניקת ניתוח זו משמשת בני אדם וגם מחשבים כדי לקבוע משוואות דקדוקיות או מוחלטות בין מילים. זה יוכל לתת משמעות לדפוסים הקיימים בתוכן. ישנם 3 שלבים לביצוע טכניקה זו:
- בחר קטעי טקסט לניתוח.
- יש לחלץ פרמטרים כמותיים של טקסט כגון ספירת מילים, חלקי דיבור, קטגוריית תוכן ואחרים כדי להיכנס למטריצה כמותית.
- כדי לוודא מסקנות מתאימות על הטקסט או על המחבר, מטריצה זו צריכה להיות מנותחת באמצעות שיטות ניתוח סטטיסטי.
- ניתוח הקשרי: ניתוח הקשרי מאפשר לחוקר לנתח את הטקסט על ידי התחשבות בגורמים שונים כגון גורמים תרבותיים, חברתיים או היסטוריים ובוחן את הנסיבות שבהן נוצרה פיסת תוכן מסוימת. שאלות דומות ל: "מה היו הגורמים שהובילו לטקסט זה?" או "מה יש לטקסט זה לומר על קהל היעד?" נענות באמצעות טכניקה זו. הדרך הטובה ביותר ליצור הקשר היא להבין מתאם בין שם עצם לבין מונחים קשורים אחרים שהם שכנים של מילות המפתח יחד עם ניתוח הקשר בין מונחים מרובים בתוכן.
- Named Entity Disambiguation (NED):נקרא גם קישור ישויות, זהו מושג המציע זיהוי והיווצרות מושגים מתוכן והוא אינו תלוי בניתוח סטטיסטי כמו NER כדי לחלץ מושגים והוא גם אינו מאחזר ישויות ספציפיות. לדוגמה, במשפט אחד, "סטיב ג'ובס היה חלק בלתי נפרד מההצלחה של אפל." הרעיון הוא על אפל המותג ולא על הפרי. הדבר בא לידי ביטוי באמצעות קישור ישויות, אך הוא דורש בסיס ידע של ישות שיכיל את כל אזכורי הישויות בטקסט.
למד גם: ניתוח משותף, ניתוח TURF, ניתוח GAP , ניתוח מגמות
דוגמאות לניתוח טקסט
ניתוח טקסט הוא מושג חדש למדי במדעי המחשב הכולל הפיכת כמויות עצומות של נתונים לא מאורגנים לנעימים ובונים. זה עוזר להגדיל את הערך של הנתונים, כמו גם להעלות נתונים אלה יכולים לשמש בניהול סיכונים או נתיבים כגון פשעי סייבר.
הנה 5 דוגמאות לניתוח טקסט כדי ליצור מודעות ליישומים של כריית טקסט בעולם של היום:
- מניעת פשעי סייבר:בשל אופי הפעולה של האינטרנט, זהו מדיום פגיע מאוד לשיתוף נתונים ותקשורת. זה פתח דלתות להרבה פשעי סייבר בלתי צפויים שניתן למנוע באמצעות ניתוח טקסט. זו כנראה אחת הטכניקות הבודדות שבהן נעשה שימוש כדי למנוע פשעי סייבר.
- שירות לקוחות יעיל:זוהי אחת הדוגמאות הבסיסיות של ניתוח טקסט אשר חותר לשיפור שירות הלקוחות באמצעות מדיומים כגון תוכנת סקרים או שיחות שביעות רצון לקוחות כדי ליצור מוצרים או שירותים טובים יותר. טכניקה זו מסייעת בבניית אמון הלקוחות על ידי מתן תגובות מהירות ואוטומטיות אליהם בזמנים בהם הם זקוקים לסיוע. זה קורה כאשר התלות שלהם במפעילים פוחתת באופן דרסטי וחוסכת להם זמן רב.
- פרסום במדיומים דיגיטליים:כיום, משרדי פרסום מסתמכים על מדיומים דיגיטליים כדי לאסוף תוצאות אמינות. ניתוח טקסט הוא אחד הכלים הקריטיים ביותר שמשרדי פרסום משתמשים בהם כדי להשיג תוצאות מדויקות של 360 מעלות. בהשוואה לשיטות פרסום מסורתיות כגון גישות מבוססות עוגיות, יש לו יתרון מבחינת הפרטיות המאובטחת שהוא מציע יחד עם תוצאות מדויקות.
- שפר את התוכן שלך:יצירת תוכן מסתמכת על מאמץ אנושי, אך היא מקלה על תהליך יצירת התוכן בכל הנוגע לניהול כמות גדולה של נתונים. באמצעות ניתוח טקסט, ניתן לשפר את התוכן על-ידי הוספת היבטים מרובים כגון ארגון או מתן חלוקה לרמות של התוכן כדי להפוך אותו לישים, ליותר מיישום אחד.
- ניתוח נתונים לרשתות חברתיות:מדיה חברתית היא המדיומים היעילים ביותר ליצירת קשר עם קהל היעד שלך כדי לקבל משוב, ביקורות וביקורת לשיפור וגם נותנת גישה למאגר נתונים. חברות מפתחות אסטרטגיות מדיה חברתית כדי לקבל תובנות על ביצועי המוצר שלהן וגם כדי להבין את הפרסונה של הקונה, כך שביצוע שיפורים יכול להיות נתיב מוגדר. כאן נכנס ניתוח הטקסט. זה הופך את ניתוח נתוני הכמויות העצומות, הפקת תוצאות מהניתוח וגם הבנת משוב ורגשות המשתמשים לקלה יותר ליישום.
הטמעת התוכנה היא רק ההתחלה של כל התהליך של ניצול נתונים. כמות גדולה של נתונים מנותחת והתוצאה של ניתוח זה מוזנת לגיליונות אשר נסרקים לאחר מכן לצורך התבוננות בדפוסי נתונים כדי להציע סגירה שיטתית לטקסט, להשתמש במידע שאוחזר כדי לשפר את הטקסט ולהימנע מלהגביל את עצמך למילות מפתח.
ניתוח טקסט מתגלה כמגדלור של תובנות, ומשנה את האופן שבו אנו מבינים מידע ומשתמשים בו. מניתוח כמותי ולשוני ועד הערכת סנטימנט ועוד, שיטה זו משנה את הנוף של תעשיות שונות. בין אם מדובר בשיפור שירות הלקוחות, שיפור יצירת התוכן או מניעת פשעי סייבר, היישומים הם עצומים ומשפיעים. לכן, כשאתם יוצאים למסע שלכם אל תחום האנליזה, זכרו שניתוח טקסט אינו קשור רק למילים; מדובר בחשיפת משמעויות נסתרות, יצירת תובנות יקרות ערך וחשיפת ממדים חדשים של ידע.
