การขุดข้อความเป็นหนึ่งในวิธีการที่สําคัญที่สุดในการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งคิดเป็นเกือบ 80% ของข้อมูลทั่วโลก องค์กรและสถาบันส่วนใหญ่ในปัจจุบันรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลจํานวนมากในคลังข้อมูลและระบบคลาวด์
ข้อมูลนี้ยังคงเติบโตอย่างทวีคูณทุกนาทีเนื่องจากมีข้อมูลใหม่เข้ามาจากแหล่งต่างๆ มากมาย
ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นเรื่องยากสําหรับธุรกิจและองค์กรในการจัดเก็บ จัดการ และวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นข้อความจํานวนมหาศาลโดยใช้เทคนิคแบบดั้งเดิม การเพิ่มทักษะด้วยการขุดข้อมูลจะช่วยคุณในการเอาชนะอุปสรรค
บล็อกนี้จะกล่าวถึงการขุดข้อความ วิธีการ และวิธีใช้ในธุรกิจ กระโดดลงไปกันเถอะ
การทําเหมืองข้อความคืออะไร?
การขุดข้อความเป็นกระบวนการในการรับข้อมูลสําคัญจากข้อมูลข้อความที่เขียนด้วยภาษามาตรฐาน ข้อมูลนี้มาจากข้อความ อีเมล และไฟล์ภาษาทั่วไป ส่วนใหญ่จะใช้เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากการ รวบรวมข้อมูลจํานวนมาก
นอกจากนี้ยังเป็นสาขาสหสาขาวิชาชีพที่ใช้การดึงข้อมูลการทําเหมืองข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่องสถิติและภาษาศาสตร์เชิงคํานวณ เกี่ยวข้องกับการจัดเก็บข้อความภาษาธรรมชาติในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้าง
การทําเหมืองข้อความในรูปแบบพื้นฐานที่สุด จะแสวงหาข้อเท็จจริง ความสัมพันธ์ และการตรวจสอบความถูกต้องจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้างจํานวนมาก ข้อมูลที่แยกออกมานี้จะถูกแปลเป็นรูปแบบที่มีโครงสร้างซึ่งสามารถศึกษาหรือแสดงได้ทันทีโดยใช้ตาราง HTML แผนที่ความคิดแผนภูมิ ฯลฯ ใช้วิธีการที่หลากหลายในการประมวลผลข้อความเพื่อจุดประสงค์นี้
วิธีการที่มีประสิทธิภาพในการขุดข้อความ
มีวิธีการและกลยุทธ์ที่หลากหลายสําหรับการขุดข้อความ พวกเขาแบ่งออกเป็นสองส่วน
- วิธีการพื้นฐาน
- วิธีการขั้นสูง
เราจะพูดถึงวิธีการทั่วไปบางส่วนในส่วนนี้ ในตอนแรกเราจะไปหาวิธีการพื้นฐาน:
- ความถี่ของคํา
ความถี่ของคําสามารถใช้เพื่อกําหนดคําศัพท์หรือแนวคิดที่ปรากฏบ่อยที่สุดในชุดข้อมูล เมื่อดูบทวิจารณ์ของลูกค้า การสนทนาทางโซเชียลมีเดีย หรือความคิดเห็นของลูกค้า การค้นหาว่าคําใดใช้บ่อยที่สุดจะเป็นประโยชน์
ตัวอย่างเช่น หากบทวิจารณ์ของลูกค้าเต็มไปด้วยคําต่างๆ เช่น แพง เกินราคา และเกินจริง นั่นอาจหมายความว่าคุณต้องเปลี่ยนราคา (หรือตลาดเป้าหมายของคุณ)
- การจัดระเบียบ
กลุ่มคําที่มักปรากฏร่วมกันเรียกว่าการจัดระเบียบ Bigrams และ trigrams เป็นประเภทการจัดเรียงที่พบบ่อยที่สุด Bigrams เป็นคําสองคําที่มักจะไปด้วยกัน เช่น เริ่มต้น ประหยัดเวลา หรือการตัดสินใจ (คําสามคํารวมกัน เช่น ในระยะที่เดินได้หรือติดต่อกัน)
การค้นหาการจัดระเบียบและนับเป็นคําเดียวช่วยให้คุณ:
- ปรับปรุงความละเอียดของข้อความ
- เข้าใจโครงสร้าง การวิเคราะห์ความหมาย ได้ดีขึ้น
- รับผลลัพธ์ที่แม่นยํายิ่งขึ้นจากการขุดข้อความ
- ความสอดคล้องกัน
ความสอดคล้องกําหนดตําแหน่งหรือเวลาที่คําหรือกลุ่มคําปรากฏในประโยคหรือข้อความ เราทุกคนทราบดีว่าคําสามารถมีความหมายได้มากกว่าหนึ่งความหมาย และคําเดียวกันสามารถใช้ได้หลายวิธี เมื่อดูความสอดคล้องกันของคํา คุณจะสามารถกําหนดความหมายโดยพิจารณาจากสิ่งที่ใช้สําหรับคํานั้น
ตอนนี้เราจะหารือเกี่ยวกับวิธีการขั้นสูงของการขุดข้อความ:
- การจําแนกข้อความ
การจัดประเภทข้อความเป็นกระบวนการจัดหมวดหมู่ (ติดแท็ก) ข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง งานสําคัญของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ทําให้ง่ายต่อการจัดระเบียบและจัดโครงสร้างข้อความที่ซับซ้อนให้เป็นข้อมูลที่มีความหมาย
การจัดประเภทข้อความช่วยให้ธุรกิจวิเคราะห์ข้อมูลทุกประเภทได้อย่างรวดเร็วและราคาถูก ตั้งแต่อีเมลไปจนถึงตั๋วสนับสนุน เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า
ด้านล่างนี้ เราจะพูดถึงงานทั่วไปบางส่วนสําหรับการจัดประเภทข้อความ: การวิเคราะห์หัวข้อ การวิเคราะห์ความรู้สึก
- การวิเคราะห์หัวข้อ
การขุดข้อความช่วยในการทําความเข้าใจธีมหรือหัวเรื่องหลักของข้อความ และเป็นหนึ่งในวิธีการทั่วไปในการจัดระเบียบข้อมูลข้อความ ตัวอย่างเช่น ตั๋วสนับสนุนที่ระบุว่าคําสั่งซื้อออนไลน์ของฉันยังมาไม่ถึงอาจจัดว่าเป็นปัญหาในการจัดส่ง
คุณสามารถใช้ซอฟต์แวร์สํารวจ QuestionPro สําหรับการวิเคราะห์หัวข้อ ด้วย QuestionPro คุณสามารถวิเคราะห์คําตอบสําหรับคําถามแบบสํารวจโดยอัตโนมัติและระบุหัวข้อหลักที่ผู้ตอบกําลังพูดคุย
สามารถช่วยให้คุณทราบว่าลูกค้าของคุณต้องการและต้องการอะไร ซึ่งสามารถช่วยให้คุณตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้นและทําให้ลูกค้าของคุณมีความสุขมากขึ้น
- การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
การวิเคราะห์ความรู้สึก เป็นหนึ่งในวิธีการที่สําคัญที่สุดในการขุดข้อความ มันเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบความรู้สึกที่รองรับข้อความใด ๆ
สมมติว่าคุณกําลังดูชุดบทวิจารณ์สําหรับเว็บไซต์ของคุณ คุณอาจพบว่า UI-UX หรือความง่ายในการใช้งานเกิดขึ้นบ่อยที่สุดในบทวิจารณ์เหล่านั้น แต่คุณต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อหาข้อสรุป
การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้คุณทราบว่าข้อความเกี่ยวกับอะไร หมายถึงอะไร และเป็นบวก ลบ หรือเป็นกลาง การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นเครื่องมือทางธุรกิจที่มีประโยชน์ซึ่งสามารถใช้กับสิ่งต่างๆ ได้มากมาย เช่น การอ่านบทวิจารณ์หรือตั๋วสนับสนุน หรือดูสิ่งที่ผู้คนพูดบนโซเชียลมีเดีย
QuestionPro เป็นซอฟต์แวร์สํารวจที่สมบูรณ์พร้อมคุณสมบัติที่หลากหลาย และการวิเคราะห์ความรู้สึกก็เป็นหนึ่งในนั้น หากคุณกําลังมองหาเครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกสําหรับธุรกิจของคุณ QuestionPro เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสําหรับคุณอย่างไม่ต้องสงสัย
ด้วย QuestionPro คุณสามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกของพวกเขาเพื่อวิเคราะห์การตอบแบบสํารวจโดยอัตโนมัติและกําหนดความรู้สึกโดยรวม (บวก ลบ หรือเป็นกลาง) ของคําตอบของผู้ตอบ
พวกเขาสามารถช่วยคุณตัดสินใจทางธุรกิจและปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า นอกจากนี้ยังสามารถช่วยคุณค้นหาแนวโน้มและรูปแบบในความคิดเห็นของลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย
- การตรวจจับภาษา
หนึ่งในสิ่งที่ดีที่สุดที่การขุดข้อความสามารถทําได้คือส่งตั๋วสนับสนุนไปยังทีมที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติตามภาษาของพวกเขา งานนี้ทํางานอัตโนมัติได้ง่าย ซึ่งช่วยประหยัดเวลาอันมีค่าสําหรับทีม ช่วยให้คุณสามารถจําแนกข้อความตามภาษาของมัน
- การตรวจจับเจตนา
คุณสามารถใช้ตัวแยกประเภทข้อความเพื่อค้นหาโดยอัตโนมัติว่าข้อความพยายามจะพูดอะไรหรือเหตุใดจึงเขียน มันจะมีประโยชน์มากเมื่อพยายามคิดว่าลูกค้าพูดอะไร
ตัวอย่างเช่น คุณสามารถจัดเรียงการตอบกลับอีเมลการขายขาออกเพื่อค้นหาผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่สนใจผลิตภัณฑ์ของคุณและผู้ที่ต้องการยกเลิกการสมัคร
- การแยกข้อความ
การแยกข้อความเป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อความที่ดึงข้อมูลเฉพาะจากข้อความ เช่น คําหลัก ชื่อเอนทิตี ที่อยู่ อีเมล และอื่นๆ ด้วยการใช้การแยกข้อความธุรกิจสามารถหลีกเลี่ยงปัญหาในการจัดเรียงข้อมูลด้วยตนเองเพื่อดึงข้อมูลสําคัญออกมา
ด้านล่างนี้เราจะพูดถึงส่วนที่สําคัญที่สุดของการแยกข้อความ: การแยกคําหลักการจดจําเอนทิตีที่มีชื่อและการแยกคุณลักษณะ
- การสกัดคําหลัก
คําหลักเป็นองค์ประกอบที่สําคัญที่สุดในข้อความและสามารถใช้วิเคราะห์เนื้อหาได้ การใช้ตัวแยกคําหลักช่วยให้คุณสามารถจัดทําดัชนีข้อมูลที่ค้นหาได้สรุปเนื้อหาข้อความและสร้างแท็กคลาวด์เหนือสิ่งอื่นใด
- การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ
ช่วยให้คุณสามารถค้นหาและแยกชื่อธุรกิจ องค์กร หรือบุคคลออกจากข้อความได้
- การสกัดลักษณะ
ช่วยในการกําหนดคุณสมบัติเฉพาะของผลิตภัณฑ์หรือบริการในชุดข้อมูล ตัวอย่างเช่น หากคุณกําลังดูรายละเอียดผลิตภัณฑ์ การดึงรายละเอียดต่างๆ เช่น สี ยี่ห้อ รุ่น ฯลฯ ออกมาได้ง่าย
จะใช้การขุดข้อความในธุรกิจได้อย่างไร?
การใช้ซอฟต์แวร์การขุดข้อความจะเป็นประโยชน์อย่างมากสําหรับธุรกิจ พวกเขาสามารถให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์และช่วยให้ข่าวกรองธุรกิจเติบโตในทุกอุตสาหกรรมที่คุณนึกออก ในธุรกิจ API การทําเหมืองข้อมูลมักใช้ด้วยวิธีต่อไปนี้:
- การจัดการชื่อเสียง
ภาพลักษณ์ของบริษัทต้องไร้ที่ติในวัฒนธรรมสมัยใหม่ในปัจจุบัน การขุดข้อความช่วยให้คุณเข้าใจการฟังโซเชียลมีเดียและข้อมูลเสียงของลูกค้า (VoC) โดยการวิเคราะห์ทวีตความคิดเห็นเรื่องราวข่าวและข้อเสนอแนะอื่น ๆ ที่อ้างอิงหรืออะไรก็ตามที่เกี่ยวข้อง
นักลงทุน พรรคการเมือง และกลุ่มที่บริษัทสนับสนุน ตลอดจนพนักงานและหุ้นส่วน บริษัทต่างๆ สามารถเพิ่มชื่อเสียงได้แบบเรียลไทม์โดยดําเนินการป้องกัน
- การเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหา
เครื่องมือค้นหาเช่น Bing และ Google ใช้การขุดข้อความเพื่อจดจําสแปมและข้อความเติมในเว็บไซต์การตลาดเนื้อหา
เอ็นจิ้นสามารถทําเครื่องหมายอีเมลว่าเป็นสแปมตามการสะกดบริบทและเจตนาหรือลงโทษเว็บไซต์ของ บริษัท ที่ได้รับการบรรจุคําหลักเพื่อเพิ่มอันดับการค้นหา นอกจากนี้ยังสามารถใช้ API การวิเคราะห์ข้อความเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและเสริมความแข็งแกร่งให้กับเครื่องมือค้นหาของบริษัทเอง
- การค้นหารูปแบบในข้อมูล
การค้นหารูปแบบในข้อมูลทั้งในอดีตและปัจจุบันเป็นสิ่งสําคัญในการรักษาทางการแพทย์และการทดลองทางคลินิกการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่การวางแผนอสังหาริมทรัพย์และพื้นที่อื่น ๆ ที่สร้างรายได้สูงและมีความอ่อนไหวต่อเวลา
การวิเคราะห์ข้อความช่วยให้ธุรกิจสามารถตรวจสอบรูปแบบข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ รวมถึงพฤติกรรมของลูกค้า รูปแบบและแนวโน้มยังมีประโยชน์ในการพัฒนานโยบายใหม่สําหรับการรักษาความปลอดภัยและการเฝ้าระวัง ตลอดจนกฎจราจรเพื่อบรรเทาความแออัดบนเส้นทางที่มีการจราจรหนาแน่นและนโยบายการเข้าเมือง
- แบบสํารวจและบทวิจารณ์
ไม่ว่าจะเป็นการรีวิวบนโซเชียลมีเดีย อีเมล หรือแบบสํารวจการวิจัยตลาด API การวิเคราะห์ข้อความอัจฉริยะสามารถจดจําและจัดประเภทหัวข้อและธีมได้
โซลูชันการวิเคราะห์ข้อความใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการวิเคราะห์ความรู้สึกตามแง่มุมเพื่อให้แน่ใจว่าทุกแง่มุมและธีมได้รับการพิจารณาในการทบทวนวรรณกรรมเดียว กรณีศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าแบบสํารวจถูกใช้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดกับการขุดข้อความอย่างไร
ติดต่อกับ QuestionPro เพื่อทําแบบสํารวจ QuestionPro มีคุณสมบัติการสํารวจที่หลากหลายพร้อมเทมเพลตที่พร้อมใช้งาน คุณยังสามารถปรับแต่งการออกแบบแบบสํารวจของคุณด้วยคุณสมบัติขั้นสูง
- เสียงของพนักงานและการสรรหาบุคลากร
การขุดข้อความสามารถช่วยคุณค้นหาผู้สมัครที่ดีที่สุดสําหรับงานได้ สามารถค้นหาบันทึกหลายพันรายการในฐานข้อมูลการสรรหาบุคลากรโดยใช้การวิเคราะห์คําหลักเพื่อค้นหาผู้สมัครที่เหมาะสม คุณสามารถลดการออกจากงานของพนักงานได้อย่างมากโดยทําให้แน่ใจว่าพนักงานดาวเด่นของคุณมีความสุขในการทํางาน
การใช้โปรแกรมคําติชมด้วยเสียงของพนักงาน (VoE) เช่น แพลตฟอร์มเสียง แชท และวิดีโอ ตลอดเส้นทางการทํางานของพนักงานสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าในการสร้างสภาพแวดล้อมการทํางานที่หล่อเลี้ยงและการมีส่วนร่วมระหว่างพนักงานกับนายจ้างอย่างลึกซึ้ง
เรียนรู้เกี่ยวกับ: เทคนิคการทําเหมืองข้อมูล
บทสรุป
การขุดข้อความเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการระบุแนวโน้มและข้อมูลเชิงลึกในข้อมูลข้อความ และมีแอปพลิเคชันมากมาย สามารถปรับปรุงได้โดยการรวมเข้ากับเทคนิคอื่นๆ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้ของเครื่อง
โดยรวมแล้ว เป็นเครื่องมือสําคัญในการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลข้อความที่สามารถใช้เพื่อแจ้งการตัดสินใจและปรับปรุงผลลัพธ์ทางธุรกิจ
ตอนนี้ได้เวลาใช้การขุดข้อความในธุรกิจของคุณแล้ว หากคุณต้องการความช่วยเหลือ QuestionPro พร้อมให้คุณ QuestionPro เป็นซอฟต์แวร์สํารวจที่สมบูรณ์พร้อมคุณสมบัติที่ยอดเยี่ยม เราอนุญาตให้คุณทําแบบสํารวจเพื่อทราบความคิดเห็นของลูกค้าและพนักงานของคุณ
คุณยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจของคุณด้วยคุณสมบัติการวิเคราะห์ข้อความของ QuestionPro ดังนั้นโดยไม่ต้องเสียเวลาติดต่อ QuestionPro เพื่อทดลองใช้ฟรี
