Il text mining, noto anche come data text mining, rappresenta una disciplina fondamentale nell’era dell’informazione. Si tratta del processo di trasformazione di testo non strutturato in un formato strutturato al fine di identificare modelli significativi e ottenere nuovi insight. Questa pratica si è evoluta grazie all’applicazione di avanzate tecniche analitiche e algoritmi di deep learning, consentendo alle aziende di esplorare e rilevare relazioni nascoste all’interno dei propri dati non strutturati.
Text Mining: quanto e perché è importante?
Il testo rappresenta uno dei tipi di dati più comuni all’interno dei database, ed è suddiviso in tre categorie principali.
Dati Strutturati
I dati strutturati sono organizzati in un formato tabulare con numerose righe e colonne. Questa strutturazione facilita l’archiviazione e l’elaborazione per l’analisi e gli algoritmi di machine learning. Esempi di dati strutturati includono nomi, indirizzi e numeri di telefono.
Dati Non Strutturati
I dati non strutturati non seguono un formato dati predefinito. Questi dati possono includere testo proveniente da fonti come social media, recensioni di prodotti o file multimediali come video e audio.
Dati Semi-Strutturati
I dati semi-strutturati rappresentano una combinazione di formati strutturati e non strutturati. Sebbene siano in qualche modo organizzati, questi dati non hanno la struttura necessaria per soddisfare i requisiti di un database relazionale. Esempi di dati semi-strutturati comprendono file XML, JSON e HTML.
Poiché circa l’80% dei dati nel mondo è non strutturato, il text mining assume un’importanza essenziale all’interno delle organizzazioni. Gli strumenti di text mining e le tecniche di Natural Language Processing (NLP), come l’estrazione di informazioni, consentono di convertire documenti non strutturati in un formato strutturato, abilitando così l’analisi e la generazione di insight di alta qualità. Questo miglioramento del processo decisionale porta a risultati aziendali migliori.
Differenza tra Text Mining e Analytics del Testo
Sebbene i termini siano spesso usati in modo intercambiabile, presentano alcune sfumature di significato. Entrambi si concentrano sull’identificazione di tendenze e modelli all’interno dei dati non strutturati mediante l’utilizzo di machine learning, statistiche e linguistica. Tuttavia, il text mining si concentra sulla strutturazione dei dati, mentre l’analisi del testo consente di ottenere insight più quantitativi. Questi insight possono poi essere comunicati in modo efficace utilizzando tecniche di visualizzazione dei dati.
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Tecniche di Text Mining
Il processo di text mining coinvolge diverse attività che consentono di estrarre informazioni dai dati di testo non strutturati. Prima di applicare queste tecniche, è necessario eseguire una pre-elaborazione del testo, che include la pulizia e la trasformazione dei dati in un formato utilizzabile.
Recupero delle Informazioni
Il recupero delle informazioni restituisce informazioni pertinenti o documenti in base a un insieme predefinito di query o frasi. Questo processo coinvolge la tokenizzazione, che suddivide il testo in frasi e parole, e la derivazione, che separa prefissi e suffissi per ridurre le dimensioni dei file di indicizzazione.
Natural Language Processing (NLP)
L’elaborazione NLP consente ai computer di comprendere il linguaggio umano nelle forme scritte e verbali. Questa pratica coinvolge il riepilogo del testo, l’etichettatura di parti del discorso e la categorizzazione del testo, che classifica i documenti in categorie predefinite. Inoltre, l’analisi del sentiment rileva sentiment positivi o negativi nei dati.
Estrazione delle Informazioni
L’estrazione delle informazioni evidenzia parti importanti dei dati durante la ricerca in vari documenti. Questo processo comprende la selezione della funzione, l’estrazione delle funzioni e il riconoscimento di entità nominate (NER), che identifica e categorizza entità specifiche nel testo.
Data Mining
Il text mining è una branca del data mining che mira ad identificare modelli ed estrae insight da grandi insiemi di dati, sia strutturati che non strutturati. Il text mining si concentra specificamente sulla strutturazione dei dati non strutturati e sulla loro analisi per generare nuovi insight.
Applicazioni del Text Mining
Il software di analytics del testo ha un impatto significativo in molteplici settori.
Gestione del Rischio
Nel settore finanziario, il text mining monitora il sentiment e le tendenze di settore dai report degli analisti e dai whitepaper, fornendo maggiore fiducia nelle decisioni di investimento.
Manutenzione
Il text mining automatizza il processo decisionale riguardo alla manutenzione preventiva e reattiva, aiutando a individuare rapidamente le cause dei malfunzionamenti.
Assistenza Sanitaria
Nella ricerca biomedica, il text mining automatizza l’estrazione di informazioni utili dalla letteratura medica, accelerando la scoperta di nuove conoscenze.
Filtro della Posta Indesiderata
Il text mining è utilizzato per filtrare le email indesiderate, riducendo il rischio di attacchi informatici.
Servizio Clienti
Il text mining è utilizzato per analizzare il feedback dei clienti da diverse fonti, come chatbot, sondaggi, recensioni online e social media. Questo permette alle aziende di migliorare l’esperienza del cliente, identificando problemi urgenti in tempo reale.
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In conclusione, il text mining è una potente tecnica per estrarre valore dai dati di testo non strutturati. Le sue applicazioni sono ampie e influenzano positivamente diverse industrie, migliorando l’efficienza, l’esperienza del cliente e il processo decisionale. Sfruttando le tecniche di text mining e l’analisi testuale, le aziende possono ottenere un vantaggio competitivo nel mondo dei dati.
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