يعد التنقيب عن النص أحد أهم طرق تحليل ومعالجة البيانات غير المهيكلة ، والتي تمثل ما يقرب من 80٪ من بيانات العالم. تقوم معظم المؤسسات والمؤسسات اليوم بجمع وتخزين كميات هائلة من البيانات في مستودعات البيانات والسحابة.
تستمر هذه البيانات في النمو بشكل كبير كل دقيقة حيث تأتي البيانات الجديدة من العديد من المصادر المختلفة.
نتيجة لذلك ، يصعب على الشركات والمؤسسات تخزين كميات هائلة من البيانات النصية ومعالجتها وتحليلها باستخدام التقنيات التقليدية. ستساعدك تحسين المهارات في التنقيب عن البيانات في التغلب على العقبات.
ستناقش هذه المدونة التنقيب عن النصوص وطرقها وكيفية استخدامها في الأعمال التجارية. دعنا نقفز إليه.
ما هو التنقيب عن النص؟
التنقيب عن النص هو عملية الحصول على معلومات مهمة من البيانات النصية المكتوبة بلغة قياسية. تأتي هذه المعلومات من الرسائل النصية ورسائل البريد الإلكتروني والملفات بلغة شائعة. يتم استخدامه في الغالب للعثور على رؤى قيمة من كميات كبيرة من جمع البيانات .
وهو أيضًا مجال متعدد التخصصات يستخدم استرجاع المعلومات ، والتنقيب عن البيانات ، والتعلم الآلي ، والإحصاءات ، واللغويات الحسابية. يتعلق بتخزين نص اللغة الطبيعية بتنسيقات غير منظمة أو شبه منظمة.
يبحث التنقيب عن النص ، في أبسط أشكاله ، عن الحقائق والعلاقات والتحقق من صحة كميات كبيرة من البيانات النصية غير المنظمة. يتم بعد ذلك ترجمة هذه البيانات المستخرجة إلى تنسيق منظم يمكن دراسته أو إظهاره على الفور باستخدام جداول HTML ، والخرائط الذهنية ، والمخططات ، وما إلى ذلك. يستخدم مجموعة متنوعة من الأساليب لمعالجة النص لهذا الغرض.
الطرق الفعالة لتعدين النص
هناك طرق واستراتيجيات مختلفة للتنقيب عن النص. هم مقسمون إلى قسمين.
- الطريقة الأساسية
- طريقة مسبقة
سنتحدث عن بعض الطرق الأكثر شيوعًا في هذا القسم. في البداية ، سوف ننتقل إلى الطرق الأساسية:
- تردد الكلمات
يمكن استخدام تكرار الكلمات لتحديد المصطلحات أو المفاهيم التي تظهر بشكل متكرر في مجموعة من البيانات. عند النظر إلى تقييمات العملاء أو محادثات الوسائط الاجتماعية أو ملاحظات العملاء ، قد يكون من المفيد معرفة الكلمات الأكثر استخدامًا.
على سبيل المثال ، إذا كانت تقييمات العملاء مليئة بكلمات مثل باهظة الثمن ومبالغ فيها السعر ومبالغ فيها ، فقد يعني ذلك أنك بحاجة إلى تغيير أسعارك (أو السوق المستهدف).
- انتظام
تُعرف مجموعة الكلمات التي تظهر معًا بشكل عام باسم التجميع. تعد Bigrams و trigrams أكثر أنواع التجميعات شيوعًا. Bigrams هي كلمتان عادة ما تتلاقى معًا ، مثل البدء أو توفير الوقت أو اتخاذ القرار (مزيج من ثلاث كلمات ، مثل على مسافة قريبة أو البقاء على اتصال).
يتيح لك العثور على الترابطات وحسابها ككلمة واحدة:
- تحسين دقة النص
- فهم هيكلها الدلالي بشكل أفضل
- احصل على نتائج أكثر دقة من التنقيب عن النص.
- فهرس أبجدي
يحدد التوافق مكان أو وقت ظهور كلمة أو مجموعة كلمات في جملة أو نص. نعلم جميعًا أن الكلمات يمكن أن يكون لها أكثر من معنى وأن الكلمة نفسها يمكن استخدامها بعدة طرق مختلفة. بالنظر إلى توافق الكلمة ، يمكنك تحديد ما تعنيه بناءً على الغرض الذي تستخدم من أجله.
الآن سنناقش الطرق المتقدمة لتعدين النص:
- تصنيف النص
تصنيف النص هو عملية تصنيف (تعليم) بيانات نصية غير منظمة. تسهل هذه المهمة الأساسية لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) تنظيم النصوص المعقدة وهيكلها في بيانات ذات معنى.
يتيح تصنيف النص للشركات تحليل جميع أنواع المعلومات بسرعة وبتكلفة زهيدة ، من رسائل البريد الإلكتروني إلى تذاكر الدعم ، لاكتساب رؤى قيمة.
أدناه ، سنناقش بعض المهام الأكثر شيوعًا لتصنيف النص: تحليل الموضوع ، وتحليل المشاعر ، واكتشاف اللغة ، واكتشاف النوايا.
- تحليل الموضوع
يساعد التنقيب عن النص في فهم الموضوعات أو الموضوعات الرئيسية للنص وهو أحد أكثر الطرق شيوعًا لتنظيم البيانات النصية. على سبيل المثال ، يمكن تصنيف بطاقة دعم تفيد بعدم وصول طلبي عبر الإنترنت على أنها مشكلة شحن.
يمكنك استخدام برنامج استطلاع QuestionPro لتحليل الموضوع. باستخدام QuestionPro ، يمكنك تلقائيًا تحليل الردود على أسئلة الاستطلاع وتحديد الموضوعات الرئيسية التي يناقشها المستجيبون.
يمكن أن يساعدك في معرفة ما يريده عملاؤك ويحتاجون إليه ، مما يساعدك على اتخاذ قرارات عمل أفضل ويجعل عملائك أكثر سعادة.
- تحليل المشاعر
يعد تحليل المشاعر أحد أهم طرق التنقيب عن النص. إنه يستلزم فحص المشاعر التي تكمن وراء أي نص معين.
افترض أنك تبحث في سلسلة من المراجعات لموقعك على الويب. قد تجد أن UI-UX أو Ease of Use يظهران غالبًا في تلك المراجعات ، لكنك بحاجة إلى مزيد من المعلومات لاستخلاص أي استنتاجات.
يساعدك تحليل المشاعر في معرفة ماهية النص ، وما يعنيه ، وما إذا كان إيجابيًا أم سلبيًا أم محايدًا. يعد تحليل المشاعر أداة عمل مفيدة يمكن استخدامها للعديد من الأشياء المختلفة ، مثل قراءة المراجعات أو تذاكر الدعم أو الاطلاع على ما يقوله الناس على وسائل التواصل الاجتماعي.
برنامج QuestionPro هو برنامج مسح كامل مع ميزات متعددة ، وتحليل المشاعر هو أحدها. إذا كنت تبحث عن أدوات لتحليل المشاعر لعملك ، فإن QuestionPro هي بلا شك الخيار الأفضل لك.
باستخدام QuestionPro ، يمكنك استخدام أداة تحليل المشاعر الخاصة بهم لتحليل إجابات الاستبيان تلقائيًا وتحديد المشاعر العامة (إيجابية أو سلبية أو محايدة) لإجابات المستفتى.
يمكنهم مساعدتك في اتخاذ قرارات العمل وتحسين رضا العملاء. يمكن أن يساعدك أيضًا في العثور على الاتجاهات والأنماط في ملاحظات العملاء بسرعة وسهولة.
- كشف اللغة
أحد أفضل الأشياء التي يمكن أن يقوم بها التنقيب عن النصوص هو إرسال تذاكر الدعم تلقائيًا إلى الفريق المناسب بناءً على لغتهم. هذه المهمة سهلة التشغيل الآلي ، مما يوفر وقتًا ثمينًا للفرق. يسمح لك بتصنيف النص بناءً على لغته.
- كشف النية
يمكنك استخدام مصنف النص لتكتشف تلقائيًا ما يحاول النص قوله أو سبب كتابته. يمكن أن يكون مفيدًا جدًا عند محاولة معرفة ما يقوله العملاء.
على سبيل المثال ، يمكنك فرز استجابات البريد الإلكتروني للمبيعات الصادرة للعثور على المحتملين المهتمين بمنتجك وأولئك الذين يرغبون في إلغاء الاشتراك.
- استخراج النص
استخراج النص هو طريقة تحليلية نصية تستخرج بيانات محددة من نص ، مثل الكلمات الرئيسية وأسماء الكيانات والعناوين ورسائل البريد الإلكتروني وما إلى ذلك. باستخدام استخراج النص ، يمكن للشركات تجنب مشكلة الفرز يدويًا من خلال بياناتها لسحب المعلومات المهمة.
أدناه ، سنتحدث عن بعض أهم أجزاء استخراج النص: استخراج الكلمات الرئيسية ، والتعرف على الكيانات المسماة ، واستخراج الميزات.
- استخراج الكلمات الرئيسية
الكلمات الرئيسية هي أهم العناصر في النص ويمكن استخدامها لتحليل محتواه. يتيح لك استخدام مستخرج الكلمات الرئيسية فهرسة البيانات القابلة للبحث وتلخيص محتوى النص وإنشاء سحابات العلامات ، من بين أشياء أخرى.
- التعرف على الكيان المحدد
يمكّنك من تحديد واستخراج أسماء الشركات أو المؤسسات أو الأشخاص من النص.
- ميزة استخراج
يساعد في تحديد ميزات معينة لمنتج أو خدمة في مجموعة من البيانات. على سبيل المثال ، إذا كنت تبحث في تفاصيل المنتج ، فسيكون من السهل سحب التفاصيل مثل اللون والعلامة التجارية والطراز وما إلى ذلك.
كيفية استخدام تعدين النص في الأعمال؟
يمكن أن يكون استخدام برامج التنقيب عن النصوص مفيدًا جدًا للشركات. يمكنهم تقديم معلومات مفيدة ومساعدة ذكاء الأعمال على النمو في أي صناعة يمكنك التفكير فيها. في الأعمال التجارية ، غالبًا ما يتم استخدام واجهة برمجة التطبيقات لاستخراج البيانات بالطرق التالية:
- إدارة السمعة
يجب أن تكون الصورة العامة للشركة خالية من العيوب في الثقافة الحديثة اليوم. يساعدك التنقيب عن النص على فهم بيانات الاستماع إلى الوسائط الاجتماعية وصوت العملاء (VoC) من خلال تحليل التغريدات والتعليقات والقصص الإخبارية والتعليقات الأخرى التي تشير إليها أو أي شيء متعلق بها.
ويشمل قادة الشركات والمستثمرين والأحزاب السياسية والمجموعات التي تدعمها الشركة ، بالإضافة إلى الموظفين والشركاء. يمكن للشركات تعزيز سمعتها في الوقت الفعلي من خلال تنفيذ إجراءات وقائية.
- محرك البحث الأمثل
تستخدم محركات البحث مثل Bing و Google التنقيب عن النص للتعرف على الرسائل غير المرغوب فيها ونص الحشو في مواقع تسويق المحتوى.
يمكن للمحرك وضع علامة على رسالة بريد إلكتروني على أنها بريد عشوائي بناءً على التهجئة والسياق والقصد أو معاقبة موقع الشركة الذي كان يحشو الكلمات الرئيسية لتعزيز ترتيب البحث الخاص به. يمكن أيضًا استخدام واجهة برمجة تطبيقات تحليلات النص لتحسين محرك البحث الخاص بالشركة وتقويته.
- البحث عن الأنماط في البيانات
يعد العثور على الأنماط في البيانات ، التاريخية والحالية على حد سواء ، جانبًا مهمًا في العلاجات الطبية والتجارب السريرية ، وتطوير المنتجات الجديدة ، والتخطيط العقاري ، وغيرها من المجالات التي يتم تحويلها إلى نقود عالية وحساسة للوقت.
تمكّن تحليلات النص الشركات من التحقيق في أنماط البيانات لأغراض مختلفة ، بما في ذلك سلوك العميل. يمكن أن تكون الأنماط والاتجاهات مفيدة أيضًا في تطوير سياسات جديدة للأمن والمراقبة ، فضلاً عن لوائح المرور لتخفيف الازدحام على الطرق عالية الحركة وسياسات الهجرة.
- الاستطلاعات والمراجعات
سواء كان ذلك من خلال المراجعات على وسائل التواصل الاجتماعي أو رسائل البريد الإلكتروني أو استطلاعات أبحاث السوق ، يمكن لواجهة برمجة تطبيقات تحليلات النص الذكية التعرف على الموضوعات والمواضيع وتصنيفها.
يستخدم الحل التحليلي للنص تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحليل المشاعر القائم على الجوانب لضمان مراعاة جميع الجوانب والمواضيع في مراجعة واحدة. توضح دراسة الحالة هذه كيف يتم استخدام الاستطلاعات بشكل أكثر فاعلية مع التنقيب عن النص.
تواصل مع QuestionPro لإجراء استطلاعات الرأي. يحتوي برنامج QuestionPro على ميزات مسح متعددة الاستخدامات مع قوالب جاهزة. يمكنك أيضًا تخصيص تصميم الاستطلاع بميزاتها المتقدمة.
- صوت الموظف والتوظيف
يمكن أن يساعدك التنقيب عن النص في العثور على أفضل مرشح للوظيفة. يمكنه البحث في آلاف السجلات في قاعدة بيانات التوظيف باستخدام تحليل الكلمات الرئيسية للعثور على المرشح المناسب. يمكنك تقليل استنزاف الموظفين بشكل كبير من خلال ضمان سعادة موظفيك المتميزين في العمل.
يمكن أن يوفر استخدام برامج التعليقات الصوتية للموظفين (VoE) ، مثل منصات الصوت والدردشة والفيديو ، طوال رحلة الموظف رؤى قيمة لإنشاء بيئة عمل محفزة ومشاركة عميقة بين الموظف وصاحب العمل.
استنتاج
يعد التنقيب عن النص أداة فعالة لتحديد الاتجاهات والرؤى في البيانات النصية وله العديد من التطبيقات. يمكن تحسينها من خلال دمجها مع تقنيات أخرى ، مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي.
بشكل عام ، تعتبر أداة مهمة لاستخراج الرؤى من البيانات النصية التي يمكن استخدامها لإبلاغ عملية صنع القرار وتحسين نتائج الأعمال.
حان الوقت الآن للاستفادة من التنقيب عن النصوص في عملك. إذا كنت بحاجة إلى أي مساعدة ، فإن QuestionPro موجودة لك. برنامج QuestionPro هو برنامج مسح كامل مع ميزات ممتازة. نسمح لك بإجراء استبيانات لمعرفة ملاحظات العملاء والموظفين.
يمكنك أيضًا تحليل بيانات عملك باستخدام ميزة تحليل النص في QuestionPro. لذلك دون إضاعة وقتك ، اتصل بـ QuestionPro للحصول على نسخة تجريبية مجانية.
