La minería de textos es uno de los métodos más importantes para analizar y procesar datos no estructurados, que representan casi el 80% de los datos mundiales. En la actualidad, la mayoría de las organizaciones e instituciones recopilan y almacenan enormes cantidades de datos en almacenes de datos y en la nube.
Estos datos siguen creciendo exponencialmente cada minuto a medida que llegan nuevos datos de muchas fuentes diferentes.
Como resultado, es difícil para las empresas y organizaciones almacenar, manejar y analizar cantidades masivas de datos textuales utilizando técnicas tradicionales. El perfeccionamiento en minería de datos te ayudará a superar los obstáculos.
Este artículo tratará sobre la minería de textos, sus métodos y cómo utilizarla en los negocios.
¿Qué es la minería de textos?
La minería de textos es el proceso de obtener información importante a partir de datos de texto escritos en lenguaje estándar. Esta información proviene de mensajes de texto en lenguaje común, correos electrónicos y archivos. Se utiliza sobre todo para encontrar información valiosa a partir de grandes cantidades de datos recopilados.
También es un campo multidisciplinar que utiliza la recuperación de información, la minería de datos, el aprendizaje automático, la estadística y la lingüística computacional. Se refiere al almacenamiento de texto en lenguaje natural en formatos no estructurados o semiestructurados.
La minería de textos, en su forma más básica, busca hechos, relaciones y validaciones a partir de grandes cantidades de datos textuales no estructurados. A continuación, estos datos extraídos se traducen a un formato estructurado que puede estudiarse o mostrarse inmediatamente mediante tablas HTML, mapas mentales, gráficos, etc. Para ello, utiliza diversos enfoques para procesar el texto.
Métodos de minería de textos
Existen varios métodos y estrategias para la minería de textos. Se dividen en dos partes.
- Método básico
- Método avanzado
En esta sección hablaremos de algunos de los métodos más comunes. En primer lugar, hablaremos de los métodos básicos:
Frecuencia de palabras
La frecuencia de palabras puede utilizarse para determinar qué términos o conceptos aparecen con más frecuencia en un conjunto de datos. Al examinar las opiniones de los clientes, las conversaciones en las redes sociales o los comentarios de los clientes, puede ser útil averiguar qué palabras se utilizan con más frecuencia.
Por ejemplo, si los comentarios de los clientes están llenos de palabras como caro y sobrevalorado, eso podría significar que necesitas cambiar tus precios (o tu mercado objetivo).
Colocación
Un grupo de palabras que suelen aparecer juntas se conoce como colocación. Las colocaciones más comunes son los bigramas y los trigramas. Los bigramas son dos palabras que suelen ir juntas, como ponerse en marcha, ahorrar tiempo o tomar decisiones (una combinación de tres palabras, como a poca distancia o mantenerse en contacto).
Encontrar colocaciones y contarlas como una sola palabra te permite:
- Mejorar la granularidad del texto
- Comprender mejor su estructura semántica
- Obtener resultados más precisos de la minería de textos.
Concordancia
La concordancia determina dónde o cuándo aparece una palabra o grupo de palabras en una frase o texto. Todos sabemos que las palabras pueden tener más de un significado y que una misma palabra puede utilizarse de muchas formas distintas. Al consultar la concordancia de una palabra, se puede determinar su significado en función del uso que se haga de ella.
Ahora hablaremos de los métodos avanzados de minería de textos:
Clasificación de textos
La clasificación de textos es el proceso de categorizar (etiquetar) datos de texto no estructurados. Esta tarea esencial del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) facilita la organización y estructuración de textos complejos en datos significativos.
La clasificación de textos permite a las empresas analizar de forma rápida y barata todo tipo de información, desde correos electrónicos a tickets de soporte, para obtener información valiosa.
A continuación, analizaremos algunas de las tareas más comunes de la clasificación de textos: análisis de temas, análisis de sentimientos, detección de lenguaje y detección de intenciones.
Análisis de temas
La minería de textos ayuda a comprender los temas o asuntos principales de un texto y es uno de los métodos más comunes de organizar datos de texto. Por ejemplo, un ticket de soporte indicando que mi pedido online no ha llegado puede clasificarse como un problema de envío.
Puede utilizar el software de encuestas QuestionPro para el análisis de temas. Con QuestionPro, puedes analizar automáticamente las respuestas a las preguntas de la encuesta e identificar los temas principales que tratan los encuestados.
Puede ayudarte a descubrir qué desean y necesitan tus clientes, lo que puede ayudarte a tomar mejores decisiones comerciales y hacer que tus clientes estén más satisfechos.
Análisis del sentimiento
El análisis de sentimientos es uno de los métodos más importantes de la minería de textos. Consiste en examinar los sentimientos que subyacen en un texto determinado.
Supongamos que estás viendo una serie de comentarios de tu sitio web. Puede que descubras que la UI-UX o la facilidad de uso aparecen con más frecuencia en esas reseñas, pero necesitas más información para sacar conclusiones.
El análisis de sentimiento te ayuda a averiguar de qué trata un texto, qué significa y si es positivo, negativo o neutro. El análisis de sentimiento es una herramienta comercial útil que puede utilizarse para muchas cosas diferentes, como leer reseñas o tickets de soporte o ver lo que la gente dice en las redes sociales.
QuestionPro es un software de encuestas completo con funciones versátiles, y el análisis de sentimientos es una de ellas. Si estás buscando herramientas de análisis de sentimiento para tu negocio, QuestionPro es sin duda la mejor opción.
Con QuestionPro, puedes utilizar su herramienta de análisis de sentimiento para analizar automáticamente las respuestas de la encuesta y determinar el sentimiento general (positivo, negativo o neutral) de las respuestas del encuestado.
Puede ayudar a tomar decisiones comerciales y mejorar la satisfacción del cliente. También puede ayudarte a encontrar tendencias y patrones en las respuestas de los clientes de forma rápida y sencilla.
Detección de idiomas
Una de las mejores cosas que puede hacer la minería de textos es enviar automáticamente las solicitudes de asistencia al equipo adecuado en función del idioma. Esta tarea es fácil de automatizar, lo que ahorra un tiempo valioso a los equipos. Permite clasificar un texto en función del idioma.
Detección de intenciones
Puedes utilizar un clasificador de texto para averiguar automáticamente qué intenta decir un texto o por qué se ha escrito. Puede ser muy útil cuando se trata de averiguar qué dicen los clientes.
Por ejemplo, podrías clasificar las respuestas de los correos electrónicos de ventas salientes para encontrar a los potenciales interesados en tu producto y a los que quieren darse de baja.
Extracción de texto
La extracción de texto es un método de análisis de texto que extrae datos específicos de un texto, como palabras clave, nombres de entidades, direcciones, correos electrónicos, etc. Al utilizar la extracción de texto, las empresas pueden evitar la molestia de clasificar manualmente sus datos para extraer información importante.
A continuación, hablaremos de algunas de las partes más importantes de la extracción de texto: extracción de palabras clave, reconocimiento de entidades con nombre y extracción de características.
Extracción de palabras clave
Las palabras clave son los elementos más significativos de un texto y pueden utilizarse para analizar su contenido. El uso de un extractor de palabras clave permite, entre otras cosas, indexar datos susceptibles de búsqueda, resumir el contenido de un texto y crear nubes de etiquetas.
Reconocimiento de entidades con nombre
Permite localizar y extraer los nombres de empresas, organizaciones o personas de un texto.
Extracción de características
Ayuda a determinar características específicas de un producto o servicio en un conjunto de datos. Por ejemplo, si estuvieras buscando detalles de un producto, sería fácil extraer detalles como el color, la marca, el modelo, etc.
¿Cómo utilizar la minería de textos?
Utilizar software de minería de textos puede ser muy beneficioso para las empresas. Pueden dar información útil y ayudar a la inteligencia empresarial a crecer en cualquier industria que se pueda imaginar. En los negocios, una API de minería de datos se utiliza a menudo de las siguientes maneras:
Gestión de la reputación
La imagen pública de una empresa debe ser impecable en la cultura moderna de hoy. La minería de textos te ayuda a comprender la escucha de los medios sociales y los datos de la voz del cliente (VoC) mediante el análisis de tweets, comentarios, noticias y otros comentarios que hacen referencia a ella o a cualquier cosa relacionada con ella.
Incluye a dirigentes de empresas, inversores, partidos políticos y grupos a los que apoya la empresa, así como a empleados y socios. Las empresas pueden mejorar su reputación en tiempo real aplicando medidas preventivas.
Conoce también qué es CX Reputation.
Optimización para motores de búsqueda
Los motores de búsqueda como Bing y Google utilizan la minería de texto para reconocer el spam y el texto de relleno en los sitios web de marketing de contenidos.
El motor puede marcar un correo electrónico como spam basándose en la ortografía, el contexto y la intención, o penalizar el sitio web de una empresa que ha estado rellenando palabras clave para aumentar su clasificación en las búsquedas. Una API de análisis de texto también puede utilizarse para optimizar y reforzar el propio motor de búsqueda de una empresa.
Encontrar patrones en los datos
Encontrar patrones en los datos, tanto históricos como actuales, es un aspecto crítico en tratamientos médicos y ensayos clínicos, desarrollo de nuevos productos, planificación inmobiliaria y otras áreas altamente monetizadas y sensibles al tiempo.
El análisis de textos permite a las empresas investigar patrones de datos para diversos fines, incluido el comportamiento de los clientes. Los patrones y tendencias también pueden ser útiles para desarrollar nuevas políticas de seguridad y vigilancia, así como normas de tráfico para aliviar la congestión en rutas muy transitadas y políticas de inmigración.
Encuestas y reseñas
Ya sea a través de reseñas en redes sociales, correos electrónicos o encuestas de mercado, una API de análisis de texto inteligente puede reconocer y clasificar temas y tópicos.
Una solución de análisis de texto emplea técnicas como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el análisis de sentimientos basado en aspectos para garantizar que todos los aspectos y temas se tienen en cuenta en una única reseña. Este caso práctico muestra cómo las encuestas se utilizan de forma más eficaz con la minería de textos.
Contacta con QuestionPro para realizar encuestas. QuestionPro dispone de funciones de encuesta versátiles con plantillas preparadas. También puedes personalizar el diseño de tu encuesta con sus funciones avanzadas.
Voz del empleado y reclutamiento
La minería de textos puede ayudarle a encontrar al mejor candidato para el puesto. Puede buscar entre miles de registros de una base de datos de contratación utilizando el análisis de palabras clave para encontrar al candidato adecuado. Puede reducir significativamente el abandono de empleados asegurándose de que tus empleados estrella están contentos en el trabajo.
El uso de programas de feedback de voz del empleado (VoE), como las plataformas de voz, chat y vídeo, a lo largo de todo el trayecto del empleado puede proporcionar información valiosa para crear un entorno de trabajo enriquecedor y un profundo compromiso entre empleado y empleador.
Conclusión
La minería de textos es una herramienta eficaz para identificar tendencias y perspectivas en los datos de texto y tiene muchas aplicaciones. Puede mejorarse combinándola con otras técnicas, como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático.
En general, es una herramienta importante para extraer información de los datos de texto que puede utilizarse para fundamentar la toma de decisiones y mejorar los resultados empresariales.
Ahora es el momento de utilizar la minería de textos en tu negocio. Si necesitas ayuda, QuestionPro está a tu disposición. QuestionPro es un completo software de encuestas con excelentes funciones. Te permite realizar encuestas para conocer la opinión de tus clientes y empleados.
También puedes analizar los datos de tu negocio con la función de análisis de texto de QuestionPro. Así que ponte en contacto con nosotros para una demostración o prueba gratuita.
