打破文本混乱

用自然语言处理打破文本混乱

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让我们面对现实吧——数据泛滥成灾!它正在发生,而且一直在加速,世界上的数据每两年翻一番(相当于数据世界的摩尔定律)。很多数据是非结构化的,由图像、文本、语音、视频等组成。从商业角度来看,最基本和最重要的非结构化数据是“文本”数据,它是商业合同、产品文档、定价手册、营销媒体等的一部分。因此,如果组织能够利用这些企业内部和外部的文本数据资产,它们可以潜在地解决有趣和有利可图的用例。

为什么文本分析很有趣?
除了文本形式的数据是大量可用的这一事实之外,它的有趣之处在于它通常在一个短的空格内打包了大量的信息。例如,查看下面的文本片段,这是一个典型的客户服务中心的电子邮件/服务请求。

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由于客户服务中心充斥着大量的文本数据,因此优先考虑和理解哪些信息最重要,首先采取行动是很重要的。随着Twitter成为客户服务中心,你是否具备实时了解消费者脉搏的能力?
在B2B上下文中,业务中充斥着信息丰富的文档,需要派生跨越过多文档类型的模式和见解。
总体文本数据分析需要完成两个主要目标。

目标1:
需要模型和技术来提取每个文档的结构和含义。

目标2:
给出一个内容语料库,找出其中存在的关系和概念相似性的方法。

这就是自然语言处理(NLP)作为人工智能的一个分支介入的地方。通过机器学习和分析,利用NLP技术提取文本数据中有趣的模式是可行的。

NLP是如何工作的?
因此,NLP试图回答的问题是:“给定大量的文本语料库,需要采取哪些步骤来产生见解和意义?”

与之相关的技术范围很广NLP下面列出的是地图上最重要的几个。
流程图- - -图像

上面提到的每一种技术都有强大的统计和数学基础。像Python & R这样的平台都有帮助以简单而复杂的方式实现这些技术的包。

NLP的一个应用:概念搜索
NLP的一个有趣分支是“概念搜索”,它是关于搜索文本语料库,以获得对不同元素的见解。LatentView实现概念搜索的解决方案方法如下,它已被应用于产品创新、操作风险、数据取证等领域。LatentView还创建了“准备部署”可以进行微调以适用于不同领域的解决方案。

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NLP可在何处使用?

第三组-形象

品牌情绪分析:
由于消费者在公共领域发布了大量的帖子和评论,了解情绪基调,了解趋势意见,实时了解客户的脉搏是品牌营销的关键因素。NLP有助于从文本数据中获得这些见解

招聘:
对简历进行语义搜索以过滤出最适合的内容,这比关键词匹配要强大得多。NLP是这种有针对性的甄选和招聘方法的骨干。

媒体和出版:
出版社从各种来源汇总后发布新闻和内容。通过基于NLP的选择,聚合的过程更能准确地满足读者的需求。

金融市场:
随着新闻的渗透,市场剧烈波动,分析师需要实时的相关内容触手可及,NLP和上下文搜索尤其是金融公司急切寻求的有力武器。

呼叫中心操作:
正如在本文前面的示例中所看到的,当大量消费者消息到达时,解码什么是优先级并对其采取行动是至关重要的。更有趣的是基于语音的呼叫中心。通过几个小时的对话记录,使用语音文本,NLP和机器学习,你可以清楚地了解消费者的脉搏。

这里有一个关于呼叫中心运营的有趣视频,以及NLP是如何相关的(https://www.youtube.com/watch?time_continue=11&v=Rk6xQjhga2c

结论:
自然语言处理(NLP)正在发展,可以应用于处理文本数据的各种情况。在这个企业充斥着更多数据的时代,这些技术提供了决定性的见解,这是手工手段无法实现的。LatentView是利用非传统数据来源的专家,正在研究前沿的NLP技术,帮助全球品牌了解消费者的脉搏。