تحلیل متن چیست و چطور کارمیکند؟

با توجه به این که هوش مصنوعی درحال فراگیری زوایای متفاوت عملیات سازمانی است، تحلیل متن هم در صنایع مختلف تبدیل به بخشی مهم از این فناوری شده است. در دنیای omnichannel امروز، فناوری تحلیل متن امری حیاتی است که میتواند قدرت تحلیل مکالمه و نرم افزار های هوش مکالمه ای را مهار کند و به شما در افزایش ارزش هر تعامل در مرکز تماس omnichannel شما کمک کند.

سازمان ها علاقمند به استفاده از این فناوری ها همواره درحال پیشرفت هستند، اما آنها باید در ابتدا بفهمند این فناوری به چه صورت کار میکند و در حال حاضر چگونه مورد استفاده قرار میگیرند و به ارائه خدمات مشتریان چه کمکی میتوانند کنند.

تحلیل متن چیست؟

تحلیل متن یا Text Analytics یک زمینه محاسباتی کامپیوتری است که با استفاده از یادگیری ماشینی ( Machine Learning) و روش های خاص آماری به همراه فضای زبان شناسی کار میکند. در این فضا، از کامپیوتر ها برای تحلیل متون به صورتی که نزدیک به توانایی درک یک انسان است استفاده میشود. این کار راهی را باز میکند که بوسیله آن میتوانیم نقاط نظر را در مقیاسی که سابقا بدون دخالت انسان غیر ممکن بود، به دست بیاوریم.

تحلیل متن (Text Analytics) گزینه ای مناسب برای جاییست که اطلاعات ارزشمند زیر حجم زیادی از اطلاعات کم ارزش دفن شده است. محققان معمولاً برای استخراج چنین داده هایی از متون به اصطلاح «بدون ساختار» یا Unstructured باید فرآیندهای اکتشاف طولانی و بسیار دشواری را انجام دهند. این امر در افزایش هزینه ها و کاهش پاداش ها به صورت منظم تاثیر گذار خواهد بود.

تحلیل متن چطور کار میکند؟

ساده ترین تعریف فرآیند تحلیل متن را به این شکل میتوان بیان کرد، متن یا اطلاعاتی که نوشته میشوند، تبدیل به فایل هایی میشوند. البته فرآیند اصلی که این تبدیل در آن رخ میدهد کمی پیچیده تر میباشد. در ادامه، مراحل کلی که یک متن بدون ساختار مشخص طی میکند تا به داده های قابل استفاده تبدیل شود را میتوانید مشاهده کنید:

برچسب زدن به جملات

در تمام فعالیت های مربوط به پردازش طبیعی زبان یا NLP یک مورد یکسان میباشد و آن برچسب زدن به کلمات مستقلی است تا علت وجود آن کلمه از لحاظ ادبی و احساسی مشخص شود. اگرچه هرکسی که دوره مدرسه ابتدایی را گذرانده است احتمالاً به طور شهودی می‌داند که چگونه می‌تواند تعیین کند یک کلمه معین چه نقشی در یک جمله داشته باشد، اما کامپیوتر‌ها به اندازه انسان‌ها انعطاف‌پذیری ذاتی زبان‌های طبیعی را نمی‌شناسند.

برای مثال، کلمه “دید” میتواند در یک جا حکم فعل را بگیرد ولی در جمله ای دیگر به صورت یک نام عمل کند. این ابهام به خوبی به علوم کامپیوتر سختگیرانه و منطق باینری ترجمه نمی‌شود.

برای کمک به یک کامپیوتر در تصمیم‌گیری اینکه آیا یک کلمه یک نام، فعل یا چیز دیگری است، از مدل‌سازی آماری استفاده می‌شود تا به آن آموزش داده ‌شود که بر اساس آماری که از داده‌های پردازش شده به دست آورده اند، نقش کلمات را درک کنند و داده ها را پردازش کنند.

تکه تکه کردن جمله

جملات را نمی‌توان به سادگی با تعیین تک تک کلمات آنها به طور کامل درک کرد. برای درک معنای واقعی یک جمله، لازم است کلمات آن را بر اساس نقش هایی که به طور جمعی ایفا می‌کنند، در دسته های منطقی یا «تکه ها» با هم گروه بندی کنیم.

این اساساً همان کاری است که به ما در کودکی آموخته شده است. با این حال، انواع مختلفی از قطعات گرامری برای تمایز بین متن نوشته شده وجود دارد که تسلط بر این تمرین را به ویژه دشوار می‌کند.

تجزیه تکه ها

در این مرحله از فرآیند، تکه های جمله در سطح دستوری(گرامری) پایین تری ارزیابی می شوند. تأکید از نحو و معانی کلمه به محتوای احساسی و پیامی که در واقع بیان میشود تغییر می‌کند.

این مرحله مهمی است که در آن داده های متنی مفید میشوند. جملات به نقطه نظر‌های عملی و نقاط داده قابل اندازه گیری تبدیل می شوند. بخش هایی از جمله که ممکن است معنای متفاوتی داشته باشند از یکدیگر جدا شده و به طور مشخص برچسب گذاری میشوند.

تحلیل متن به چه منظور استفاده میشود؟

تحلیل متن زمانی که با سایر فناوری های یادگیری ماشینی مانند تشخیص گفتار کار میکند ، می تواند به ویژه قدرتمند باشد. در چنین مواردی، گفتار به متن تبدیل میشود که می‌توان آن را با استفاده از تجزیه و تحلیل متن ارزیابی کرد تا نکات خاص را با سرعت بیشتری آشکار کرد. با این حال، این تنها یکی از کاربردهای منحصر به فرد برای تجزیه و تحلیل متن است.

در حوزه تحلیل احساسات، نظرات افراد بر اساس حرف هایی که میزنند ارزیابی می‌شود. ممکن است انجام این کار به صورت دستی بی اهمیت به نظر برسد، اما در صورت خودکار شدن می تواند فوق العاده قدرتمند شود. اتوماسیون این شکل از تجزیه و تحلیل، مقیاس آن را تا میلیون ها عبارت در بسیاری از منابع ممکن می‌سازد. از پست‌های رسانه‌های اجتماعی گرفته تا پشتیبانی از پیام‌ها و تماس‌های تلفنی رونویسی‌شده، احساسات مشتریان را می‌توان با استفاده از تحلیل‌های متنی با دقت زیادی اندازه‌گیری کرد که اگر این تحلیل ها مورد استفاده قرار گیرند، تجربه مشتری نیز به سادگی قابل بهبود خواهد بود.

سازمان هایی که به دنبال استفاده موثرتر از منابع داخلی خود هستند نیز می توانند به تجزیه و تحلیل متن روی آورند. این فناوری آن‌ها را قادر می‌سازد تا به طور خودکار انواع اسناد را با دقت باورنکردنی مرتب کنند و جزئیات کلیدی را در میان مخازن با اندازه قابل‌توجه شناسایی کنند. بدون تجزیه و تحلیل متن، چنین تحقیقاتی احتمالاً به طور کلی غیرممکن خواهد بود.

با استفاده از تحلیل متن، می توانید به بخش های وسیعی از داده ها دسترسی داشته باشید و نقاط نظر قدرتمند را با سهولت نسبی نجات دهید. راه حلی مانند CallMiner نه تنها تجزیه و تحلیل متن را ارائه می دهد، بلکه تجزیه و تحلیل مکالمه پیچیده و قدرتمند و هوشمندی مکالمه را نیز برای باز کردن بینش از هر تعامل با مشتری ارائه میدهد.