Metin madenciliği, dünyadaki verilerin neredeyse %80’ini oluşturan yapılandırılmamış verilerin analiz edilmesi ve işlenmesinde kullanılan en önemli yöntemlerden biridir. Günümüzde çoğu kurum ve kuruluş veri ambarlarında ve bulutta büyük miktarlarda veri toplamakta ve depolamaktadır.
Bu veriler, birçok farklı kaynaktan yeni veriler geldikçe her dakika katlanarak büyümeye devam ediyor.
Sonuç olarak, işletmelerin ve kuruluşların geleneksel teknikleri kullanarak büyük miktarda metinsel veriyi depolaması, işlemesi ve analiz etmesi zordur. Veri madenciliği konusunda uzmanlaşmak, engellerin üstesinden gelmenize yardımcı olacaktır.
Bu blogda metin madenciliği, yöntemleri ve iş dünyasında nasıl kullanılacağı tartışılacaktır. Hadi konuya girelim.
Metin Madenciliği Nedir?
Metin madenciliği, standart dilde yazılmış metin verilerinden önemli bilgilerin elde edilmesi sürecidir. Bu bilgiler ortak dildeki metin mesajlarından, e-postalardan ve dosyalardan gelmektedir. Çoğunlukla büyük miktarda veri toplamadan değerli içgörüler bulmak için kullanılır.
Aynı zamanda bilgi erişimi, veri madenciliği, makine öğrenimi, istatistik ve hesaplamalı dilbilimi kullanan çok disiplinli bir alandır. Doğal dil metninin yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış formatlarda depolanmasıyla ilgilidir.
Metin madenciliği, en temel haliyle, büyük miktarda yapılandırılmamış metinsel veriden gerçekleri, ilişkileri ve doğrulamayı arar. Çıkarılan bu veriler daha sonra HTML tabloları, zihin haritaları, grafikler vb. kullanılarak hemen çalışılabilecek veya gösterilebilecek yapılandırılmış bir biçime dönüştürülür. Bu amaçla metni işlemek için çeşitli yaklaşımlar kullanır.
Metin Madenciliğinde Etkili Yöntemler
Metin madenciliği için çeşitli yöntemler ve stratejiler vardır. Bunlar iki bölüme ayrılmıştır.
- Temel yöntem
- İlerleme yöntemi
Bu bölümde en yaygın yöntemlerden bazılarından bahsedeceğiz. İlk başta temel yöntemlere başvuracağız:
- Kelime Sıklığı
Kelime sıklığı, bir veri kümesinde hangi terimlerin veya kavramların en sık göründüğünü belirlemek için kullanılabilir. Müşteri yorumlarına, sosyal medya konuşmalarına veya müşteri geri bildirimlerine bakarken en çok hangi kelimelerin kullanıldığını bulmak faydalı olabilir.
Örneğin, müşteri yorumlarınız pahalı, yüksek fiyatlı ve abartılmış gibi kelimelerle doluysa, bu fiyatlarınızı (veya hedef pazarınızı) değiştirmeniz gerektiği anlamına gelebilir.
- Eşdizimlilik
Yaygın olarak birlikte görülen bir kelime grubu eşdizimlilik olarak bilinir. Bigramlar ve trigramlar en yaygın eşdizimlilik türleridir. Bigramlar genellikle bir araya gelen iki kelimedir, örneğin başlamak, zaman kazanmak veya karar vermek (üç kelimenin birleşimi, örneğin yürüme mesafesinde veya iletişimde kalmak).
Eşdizimli sözcükleri bulmak ve bunları tek bir sözcük olarak saymak size olanak sağlar:
- Metnin ayrıntı düzeyini iyileştirin
- Anlamsal yapısını daha iyi anlamak
- Metin madenciliğinden daha doğru sonuçlar elde edin.
- Uyum
Uyum, bir kelimenin veya kelime grubunun bir cümlede veya metinde nerede veya ne zaman geçtiğini belirler. Hepimiz kelimelerin birden fazla anlamı olabileceğini ve aynı kelimenin birçok farklı şekilde kullanılabileceğini biliyoruz. Bir kelimenin konkordansına bakarak, ne için kullanıldığına bağlı olarak ne anlama geldiğini belirleyebilirsiniz.
Şimdi metin madenciliğinin gelişmiş yöntemlerini tartışacağız:
- Metin Sınıflandırması
Metin sınıflandırma, yapılandırılmamış metin verilerini kategorize etme (etiketleme) işlemidir. Doğal Dil İşleme’nin (NLP) bu temel görevi, karmaşık metinleri anlamlı veriler halinde düzenlemeyi ve yapılandırmayı kolaylaştırır.
Metin sınıflandırma, işletmelerin e-postalardan destek taleplerine kadar her türlü bilgiyi hızlı ve ucuz bir şekilde analiz ederek değerli içgörüler elde etmelerini sağlar.
Aşağıda, metin sınıflandırması için en yaygın görevlerden bazılarını tartışacağız: konu analizi, duygu analizi, dil algılama ve niyet algılama.
- Konu Analizi
Metin madenciliği, bir metnin ana temalarını veya konularını anlamaya yardımcı olur ve metin verilerini düzenlemenin en yaygın yöntemlerinden biridir. Örneğin, online siparişimin ulaşmadığını belirten bir destek bileti, kargo sorunu olarak sınıflandırılabilir.
Konu analizi için QuestionPro anket yazılımından yararlanabilirsiniz. QuestionPro ile anket sorularına verilen yanıtları otomatik olarak analiz edebilir ve katılımcıların tartıştığı ana konuları belirleyebilirsiniz.
Müşterilerinizin ne istediğini ve neye ihtiyaç duyduğunu anlamanıza yardımcı olabilir, bu da daha iyi iş kararları almanıza ve müşterilerinizi daha mutlu etmenize yardımcı olabilir.
- Duygu Analizi
Duygu analizi, metin madenciliğinin en önemli yöntemlerinden biridir. Herhangi bir metnin altında yatan duyguları incelemeyi gerektirir.
Web siteniz için bir dizi incelemeye baktığınızı varsayın. Bu incelemelerde en çok UI-UX veya Kullanım Kolaylığının gündeme geldiğini görebilirsiniz, ancak herhangi bir sonuca varmak için daha fazla bilgiye ihtiyacınız var.
Duygu analizi, bir metnin ne hakkında olduğunu, ne anlama geldiğini ve olumlu, olumsuz veya tarafsız olup olmadığını anlamanıza yardımcı olur. Duygu analizi, yorumları veya destek biletlerini okumak ya da insanların sosyal medyada neler söylediğine bakmak gibi birçok farklı şey için kullanılabilen yararlı bir iş aracıdır.
QuestionPro, çok yönlü özelliklere sahip eksiksiz bir anket yazılımıdır ve duygu analizi de bunlardan biridir. İşletmeniz için duyarlılık analizi araçları arıyorsanız, QuestionPro şüphesiz sizin için en iyi seçenektir.
QuestionPro ile, anket yanıtlarını otomatik olarak analiz etmek ve katılımcının yanıtlarının genel duyarlılığını (olumlu, olumsuz veya nötr) belirlemek için duyarlılık analizi aracını kullanabilirsiniz.
İşle ilgili kararlar almanıza ve müşteri memnuniyetini artırmanıza yardımcı olabilirler. Ayrıca müşteri geri bildirimlerindeki eğilimleri ve kalıpları hızlı ve kolay bir şekilde bulmanıza yardımcı olabilir.
- Dil Algılama
Metin madenciliğinin yapabileceği en iyi şeylerden biri, destek biletlerini dillerine göre doğru ekibe otomatik olarak göndermektir. Bu görevin otomatikleştirilmesi kolaydır, bu da ekipler için değerli zaman tasarrufu sağlar. Bir metni diline göre sınıflandırmanıza olanak tanır.
- Niyet Tespiti
Bir metnin ne söylemeye çalıştığını veya neden yazıldığını otomatik olarak anlamak için bir metin sınıflandırıcı kullanabilirsiniz. Müşterilerin ne dediğini anlamaya çalışırken çok yardımcı olabilir.
Örneğin, ürününüzle ilgilenen potansiyelleri ve abonelikten çıkmak isteyenleri bulmak için giden satış e-postası yanıtlarını sıralayabilirsiniz.
- Metin Çıkarma
Metin çıkarma, bir metinden anahtar kelimeler, varlık adları, adresler, e-postalar vb. gibi belirli verileri çıkaran bir metin analitik yöntemidir. İşletmeler, metin çıkarma özelliğini kullanarak önemli bilgileri çıkarmak için verilerini manuel olarak sıralama zahmetinden kurtulabilir.
Aşağıda, metin çıkarmanın en önemli kısımlarından bazılarından bahsedeceğiz: anahtar kelime çıkarma, adlandırılmış varlık tanıma ve özellik çıkarma.
- Anahtar Kelime Çıkarma
Anahtar kelimeler bir metindeki en önemli unsurlardır ve metnin içeriğini analiz etmek için kullanılabilir. Bir anahtar kelime çıkarıcı kullanmak, diğer şeylerin yanı sıra aranabilir verileri dizine eklemenize, metin içeriğini özetlemenize ve etiket bulutları oluşturmanıza olanak tanır.
- Adlandırılmış Varlık Tanıma
Bir metinden işletmelerin, kuruluşların veya kişilerin adlarını bulmanızı ve çıkarmanızı sağlar.
- Özellik Çıkarma
Bir veri setindeki bir ürün veya hizmetin belirli özelliklerinin belirlenmesine yardımcı olur. Örneğin, ürün ayrıntılarına bakıyorsanız, renk, marka, model vb. gibi ayrıntıları çıkarmak kolay olacaktır.
İşletmelerde Metin Madenciliği Nasıl Kullanılır?
Metin madenciliği yazılımı kullanmak işletmeler için çok faydalı olabilir. Aklınıza gelebilecek her sektörde yararlı bilgiler verebilir ve iş zekasının gelişmesine yardımcı olabilirler. İş dünyasında, bir veri madenciliği API’si genellikle aşağıdaki şekillerde kullanılır:
- İtibar Yönetimi
Günümüzün modern kültüründe bir şirketin kamusal imajı kusursuz olmalıdır. Metin madenciliği, sosyal medya dinleme ve müşterinin sesi (VoC) verilerini, tweetleri, yorumları, haberleri ve bunlara atıfta bulunan diğer geri bildirimleri veya bunlarla ilgili herhangi bir şeyi analiz ederek anlamanıza yardımcı olur.
Şirket liderleri, yatırımcılar, siyasi partiler ve şirketin desteklediği grupların yanı sıra çalışanlar ve ortakları da içerir. Şirketler önleyici faaliyetler uygulayarak itibarlarını gerçek zamanlı olarak artırabilirler.
- Arama Motoru Optimizasyonu
Bing ve Google gibi arama motorları, içerik pazarlama web sitelerindeki spam ve dolgu metinlerini tanımak için metin madenciliğini kullanır.
Motor, yazım, içerik ve niyete göre bir e-postayı spam olarak işaretleyebilir veya arama sıralamasını yükseltmek için anahtar kelime dolduran bir şirket web sitesini cezalandırabilir. Bir metin analizi API’si, bir şirketin kendi arama motorunu optimize etmek ve güçlendirmek için de kullanılabilir.
- Verilerdeki Örüntüleri Bulma
Hem geçmiş hem de güncel verilerdeki kalıpları bulmak, tıbbi tedaviler ve klinik deneyler, yeni ürün geliştirme, gayrimenkul planlama ve diğer yüksek oranda para kazanılan ve zamana duyarlı alanlarda kritik bir husustur.
Metin analitiği, işletmelerin müşteri davranışları da dahil olmak üzere çeşitli amaçlarla veri modellerini araştırmasına olanak tanır. Örüntüler ve eğilimler, güvenlik ve gözetim için yeni politikalar geliştirmenin yanı sıra trafiğin yoğun olduğu güzergahlardaki sıkışıklığı hafifletmek için trafik düzenlemeleri ve göçmenlik politikaları açısından da faydalı olabilir.
- Anketler & İncelemeler
İster sosyal medyadaki yorumlar, ister e-postalar veya pazar araştırması anketleri aracılığıyla olsun, akıllı bir metin analizi API’si konuları ve temaları tanıyabilir ve sınıflandırabilir.
Bir metin analitik çözümü, tüm yönlerin ve temaların tek bir incelemede dikkate alınmasını sağlamak için doğal dil işleme (NLP) ve yön tabanlı duygu analizi gibi teknikler kullanır. Bu vaka çalışması, anketlerin metin madenciliği ile en etkili şekilde nasıl kullanıldığını göstermektedir.
Anket yapmak için QuestionPro ile iletişime geçin. QuestionPro, hazır şablonlar ile çok yönlü anket özelliklerine sahiptir. Ayrıca gelişmiş özellikleri ile anket tasarımınızı özelleştirebilirsiniz.
- Çalışanın Sesi & İşe Alım
Metin madenciliği, iş için en iyi adayı bulmanıza yardımcı olabilir. Doğru adayı bulmak için anahtar kelime analizi kullanarak bir işe alım veritabanındaki binlerce kayıt arasında arama yapabilir. Yıldız çalışanlarınızın işlerinde mutlu olmalarını sağlayarak çalışan kaybını önemli ölçüde azaltabilirsiniz.
Çalışan yolculuğu boyunca ses, sohbet ve video platformları gibi çalışanın sesi (VoE) geri bildirim programlarının kullanılması, besleyici bir çalışma ortamı ve derin çalışan-işveren bağlılığı yaratma konusunda değerli içgörüler sağlayabilir.
Sonuç
Metin madenciliği, metin verilerindeki eğilimleri ve içgörüleri belirlemek için etkili bir araçtır ve birçok uygulaması vardır. Doğal dil işleme ve makine öğrenimi gibi diğer tekniklerle birleştirilerek geliştirilebilir.
Genel olarak, karar verme sürecini bilgilendirmek ve iş sonuçlarını iyileştirmek için kullanılabilecek metin verilerinden içgörü elde etmek için önemli bir araçtır.
Şimdi işinizde metin madenciliğini kullanma zamanı. Herhangi bir yardıma ihtiyacınız olursa, QuestionPro sizin için orada. QuestionPro, mükemmel özelliklere sahip eksiksiz bir anket yazılımıdır. Müşteri ve çalışan geri bildirimlerinizi öğrenmek için anketler yapmanıza izin veriyoruz.
QuestionPro’nun metin analizi özelliği ile iş verilerinizi de analiz edebilirsiniz. Bu yüzden zamanınızı boşa harcamadan, ücretsiz deneme için QuestionPro ile iletişime geçin.
