تحلیل متن (text analysis) یا متن کاوی فرآیند تحلیل و کاوش متن است. دادهها انواع مختلفی دارند. برخی به شکل عدد، تصویر، صوت و برخی هم به صورت متن هستند. عدم استفاده ار متنکاوی در خصوص دادههای متنی باعث کم ارزش شدن این نوع داده ها میشود. تحلیلمتن به شناسایی الگوها، کلمات کلیدی، موضوعات و دیگر ویژگی های موجود در متن می پردازد. تا پایان این مقاله با ما در راهبر بازار همراه باشید.
تحلیلمتن چگونه کار می کند؟
تحلیل متن شامل مراحل مختلفی است که باتوجه به نیاز، هر یک از این مراحل تغییر میکنند اما به طور کلی پنج گام اساسی در متن کاوی شامل مراحل زیر است:
- در گام اول اطلاعات مورد نیاز جمعآوری میشود. برای مثال اگر شما بخواهید نظر مردم دربارهی برند و یا محصولات خود را بدانید، نظرات و بحثهای مردم را در سایتهای مختلف جمعآوری میکنید.
- در مرحله ی دوم داده ها باید تمیز و پیش پردازش شوند.
- در گام بعدی دادههای متنی به دادههای دارای ساختار تبدیل میشوند و در واقع دارای ساختاری می شوند که برای تحلیل متن مناسب باشند.
- در این گام، کار تحلیل و داده کاوی بر روی دادههایی که دارای ساختار شدند، انجام میشود. دستهبندی و استخراج اطلاعات، روشهای مورد استفاده برای تحلیل متن هستند.
- در گام آخر نتایج به دست آمده از مرحلهی قبل ارزیابی میشود.
کاربردهای تحلیل متن در کسب و کار
مدیریت بحران
یکی از دلایل شکست در کسب و کارها تحلیل نامناسب و ناکافی بحران است. به دلیل توانایی متن کاوی برای جمعآوری اطلاعات از منابع گوناگون و ارتباط دادن آنها به یکدیگر، سازمانها می توانند به اطلاعات درست در زمان مناسب دسترسی پیدا کرده و در نتیجه فرایند مدیریت بحران سازمان خود را بهبود دهند.
سرویس مراقبت از مشتریان
تکنیکهای تحلیل متن از جمله پردازش زبان طبیعی در فرآیند مراقبت از مشتریان از اهمیت زیادی برخوردار است. شرکتها در حال سرمایهگذاری بر روی نرمافزارهای پردازش متن برای ارتقای تجربهی کاربری مشتریان خود هستند که این کار با دریافت اطلاعات متنی از منابع متفاوت مانند نظرسنجیها، بازخوردها، تماسهای مشتریان انجام میشود. هدف تحلیلمتن در این کاربرد، کاهش زمان پاسخگویی است.
هوش تجاری (Business Intelligence)
سازمانها و کسب و کارها از تحلیل متن به عنوان بخشی از هوش تجاری خود استفاده میکنند. در کنار کمک به ایجاد دیدی عمیق نسبت به رفتارهای مشتریان، متن کاوی به تحلیل نقاط قوت و ضعف آنها نیز کمک کرده و در نتیجه نوعی مزیت رقابتی برای آنها خواهد بود.
تبلیغات شخصیسازی شده
با در اختیار داشتن اطلاعات کاربران میتوان تبلیغاتی را به آنها نشان داد که مطابق میل و سلیقه ی آنها باشد. در این صورت دیگر همهی کاربران یک نوع تبلیغ را مشاهده نمیکنند. با تحلیل محتوای متنی که فرد در اینترنت منتشر میکند، میتوان ترجیحات او را شناسایی کرد. نظرات، بحثها و گفتوگوهای افراد منبع ارزشمندی برای پی بردن به گرایشات آن است.