تحلیل متن

تحلیل متن

تجزیه و تحلیل متن (همچنین به عنوان متن کاوی یا تجزیه و تحلیل محتوا شناخته می شود) تکنیکی است که رایانه ها برای استخراج اطلاعات ارزشمند از زبان انسان به شیوه ای هوشمندانه و کارآمد استفاده می کنند.

محققان و توسعه دهندگان می توانند از این روش برای جمع آوری داده های متنوع و سازمان نیافته به شکل ساختاریافته استفاده کنند. در این فرآیند، اسناد برای مدیریت بدون دردسر قطعات داده، به زبان ساده، تجزیه می‌شوند: متن بدون ساختار به داده‌های ساختاریافته تبدیل می‌شود.

هنگامی که جملات روی کاغذ قرار می گیرند، بخش های انتگرال مانند اسم های خاص با استفاده از فهرست کلمات در فرهنگ لغت منشعب می شوند.

تجزیه و تحلیل متن، چه در اسناد و چه در گرافیک، جزئیات کیفی را می توان به جزئیات کمی تبدیل کرد. ایجاد تحلیل متن ایمن است، یک رویکرد تحقیقاتی است که برای جمع آوری نتایج معقول با رمزگشایی محتوا اقتباس شده است.

توسعه دهندگان و محققان از تجزیه و تحلیل متن برای ایجاد ارتباط بین دو موجودیت، تولید خلاصه خودکار، ترجمه، تشخیص گفتار و سایر وظایف مدیریت محتوای مشابهی که بر سر راهشان قرار می گیرد، استفاده می کنند.

اگر در مورد جنبه تجاری صحبت کنیم، تحلیل متن موضوعات گسترده تری مانند جستجوی معنایی و مدیریت محتوا را برای جمع آوری اطلاعات ارائه می دهد.

تحلیل متن - کالج نوین
تحلیل متن – کالج نوین

تکنیک های تحلیل

برای نظرسنجی‌سازان، تجزیه و تحلیل پاسخ‌های دریافتی برای نظرسنجی‌هایشان بسیار مهم است و تجزیه و تحلیل پاسخ‌های پایان باز را می‌توان با استفاده از تحلیل متن انجام داد.

یک نرم افزار تجزیه و تحلیل متن برای سازمان هایی مفید خواهد بود که می خواهند داده های بدون ساختار آنها با مشاهده الگوهای موجود در متن و تبدیل داده ها به فرمت های قابل خواندن توسط رایانه ساختار یافته شود.

نرم افزار تجزیه و تحلیل متن برای تجزیه و تحلیل احساسات یا تجزیه و تحلیل زبانی یا تجزیه و تحلیل کمی متن را می توان برای تبدیل متن به اطلاعات کاربردی استفاده کرد که می تواند در تصمیم گیری هوشمندانه برای کسب و کار موثر باشد.

هزاران داده ارزشمند دریافت شده از طریق نظرسنجی یا هر رسانه دیگر را می توان با استفاده از این تکنیک های تحلیل متن تجزیه و تحلیل کرد. اولین گام در این فرآیند بازیابی و تجزیه و تحلیل، شناسایی اطلاعات متنی از طریق اینترنت یا فایل‌های موجود در سیستم کامپیوتری یا پایگاه داده است.

تحلیل زبانی:
معمولاً دغدغه اصلی ساختن محتوا این است که یک جمله خودکفا است یا نه، اما ماهیت واقعی یک زبان این است که جملات متعدد چقدر به هم مرتبط هستند و کل محتوا چقدر برای مخاطب معنادار است.

نرم‌افزار تحلیل متن معمولاً تکنیک‌های آماری پیشرفته را پیاده‌سازی می‌کند، اما تکنیک‌های دیگری مانند روش‌های گسترده پیشرفت زبان طبیعی مانند برچسب‌گذاری گفتار یا هر روش تجزیه و تحلیل زبان دیگر را اجرا می‌کند.

این مقاله را مطالعه کنید  آمار استنباطی

در ابتدا برای آشکار کردن خطاهای دستوری در یک محتوا استفاده می شد، اما در نهایت به روشی تبدیل شد که برای ارزیابی حواس گسترده تر متن مانند متن یک جمله خاص، یعنی تعاملی بودن یا نبودن آن استفاده می شود. هنگام نتیجه گیری با استفاده از این روش، نویسنده و همچنین مخاطب هدف در نظر گرفته می شود.

شناسایی نهاد نامگذاری شده (NER):
همچنین به عنوان استخراج موجودیت یا شناسایی موجودیت شناخته می شود، این یک روش تجزیه و تحلیل متن شاخص جغرافیایی است که برای تجزیه و تحلیل پارامترهای متن نامگذاری شده و تعیین آنها به دسته های از پیش تعریف شده مانند نام مکان، افراد یا کلمات اختصاری استفاده می شود. NER برای تولید گزیده ای از متن به تکنیک های گرامری یا تکنیک های تحلیل عددی یا هر دو تکیه می کند.

تجزیه و تحلیل NER زمانی رخ می دهد که جمله تعریف نشده ای مانند: “جک مالک یک مزرعه 300 هکتاری از سال 2001 است.” به تعریفی مانند: “جک [شخص] از سال 2001 [زمان] دارای مزرعه ای 300 هکتاری در نشویل [محل] است.”

تحلیل احساسات:
بررسی روحیات و احساسات بازخورد مشتریان ارائه شده از طریق تماس، وب سایت یا صفحات رسانه های اجتماعی می تواند در حل سریعتر مشکلات و افزایش رضایت مشتری نقش اساسی داشته باشد. این به شما کمک می کند تا درک کنید که محصولات/خدمات شما چقدر با بازار هدف شما پیش می روند یا چه چیزی را می توان در مقایسه با سایر محصولات در بازار بهبود بخشید.

استخراج اطلاعات در مورد احساسات و نگرش ها با استفاده از روش های محاسباتی با شناسایی، کمی سازی و یادگیری در مورد داده های ذهنی. بینش در مورد احساسات، حالات یا نظرات پاسخ دهندگان با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات (نظر کاوی) برای ارائه نتایج بهتر مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرد.

3 روش اصلی برای انجام تحلیل احساسات وجود دارد:

1.از “خوشحال” تا “غمگین” یا 0-10 مقیاس که در آن مشتریان قرار است آنچه را که به گفته آنها تجارب آنها را با سازمان شما تعریف می کند وارد کنند. شما می توانید بر اساس این امتیاز روی بهبود یا حفظ تجربه مشتری خود کار کنید.

2.درک کنید که آیا مشتریان با استفاده از تجزیه و تحلیل قطبی تجربیات بسیار مثبت یا منفی داشته اند.

3.برای مثال، با طبقه‌بندی احساسات خود با جزئیات، بیان اینکه چقدر از تیم پشتیبانی مشتری عصبانی یا ناامید هستند.

تحلیل کمی یک متن:

این تکنیک تجزیه و تحلیل توسط انسان ها و همچنین رایانه ها برای ایجاد معادلات دستوری یا قطعی بین کلمات استفاده می شود. این می تواند به الگوهایی که در محتوا وجود دارد معنی دهد.

این مقاله را مطالعه کنید  اهداف مقاله نویسی

3 مرحله برای اجرای این تکنیک وجود دارد:

بخش هایی از متن را برای تجزیه و تحلیل انتخاب کنید.
پارامترهای کمی متن مانند تعداد کلمات، بخش‌های گفتار، دسته محتوا و موارد دیگر استخراج می‌شوند تا در یک ماتریس کمی وارد شوند.
برای اطمینان از نتیجه گیری مناسب در مورد متن یا نویسنده، این ماتریس باید با استفاده از روش های تحلیل آماری تحلیل شود.
تحلیل زمینه:
تحلیل زمینه ای به محقق اجازه می دهد که متن را با در نظر گرفتن عوامل مختلفی از جمله عوامل فرهنگی، اجتماعی یا تاریخی مورد تجزیه و تحلیل قرار دهد و شرایطی را در نظر بگیرد که تحت آن یک قطعه خاص از محتوا به وجود آمده است.

سوالاتی شبیه به: “عواملی که منجر به این متن شد چه بود؟” یا «این متن در مورد مخاطب هدف چه چیزی برای گفتن دارد؟» با استفاده از این تکنیک پاسخ دهید

بهترین راه برای ایجاد زمینه این است که یک همبستگی بین یک اسم و سایر اصطلاحات مرتبط که همسایه کلمات کلیدی هستند همراه با تجزیه و تحلیل ارتباط بین چند عبارت در محتوا مشخص شود.

ابهام زدایی نهاد نامگذاری شده (NED):
این مفهوم که پیوند نهاد نیز نامیده می شود، مفهومی است که تشخیص و شکل گیری مفاهیم را از محتوا ارائه می دهد و برای استخراج مفاهیم به تحلیل های آماری مانند NER وابسته نیست و موجودیت های خاصی را نیز بازیابی نمی کند.

به عنوان مثال، در یک جمله، “استیو جابز برای موفقیت اپل ضروری بود.” مفهوم برند اپل است و نه میوه. این با استفاده از پیوند نهاد آشکار می شود، اما به یک پایگاه دانش موجودیت نیاز دارد که شامل تمام موارد ذکر شده در متن باشد.

تحلیل متن
تحلیل متن – کالج نوین

نمونه های تجزیه و تحلیل متن

تجزیه و تحلیل متن یک مفهوم نسبتاً جدید در علم رایانه است که شامل ایجاد مقادیر عظیمی از داده های سازماندهی نشده مناسب و سازنده است. این به افزایش ارزش داده ها کمک می کند و همچنین می توان از این داده ها در مدیریت ریسک یا مسیرهایی مانند جرایم سایبری استفاده کرد.

در اینجا 5 نمونه تجزیه و تحلیل متن برای ایجاد آگاهی در مورد کاربردهای متن کاوی در دنیای امروز آورده شده است:

پیشگیری از جرایم سایبری: با توجه به ماهیت نحوه عملکرد اینترنت، رسانه ای بسیار آسیب پذیر برای به اشتراک گذاری داده ها و ارتباطات است.

این درها را برای بسیاری از جرایم سایبری پیش بینی نشده باز کرده است که می توان با استفاده از تجزیه و تحلیل متن از آنها جلوگیری کرد. احتمالاً این یکی از معدود تکنیک هایی است که برای جلوگیری از جرایم سایبری استفاده می شود.

این مقاله را مطالعه کنید  تحقیق پیمایشی

خدمات مشتری کارآمد: این یکی از نمونه‌های اساسی تحلیل متن است که با استفاده از رسانه‌هایی مانند نرم‌افزار نظرسنجی یا تماس‌های رضایت مشتری برای تولید محصولات یا خدمات بهتر، خدمات مشتری را بهبود می‌بخشد. این تکنیک با ارائه پاسخ های سریع و خودکار به آنها در مواقعی که نیاز به کمک دارند، به ایجاد اعتماد مشتریان کمک می کند. این اتفاق می افتد زیرا وابستگی آنها به اپراتورها به شدت کاهش می یابد و در زمان آنها صرفه جویی می شود.

تبلیغات از طریق رسانه های دیجیتال: این روزها، شرکت های تبلیغاتی برای جمع آوری نتایج قابل اعتماد به رسانه های دیجیتال متکی هستند. تحلیل متن یکی از حیاتی ترین ابزارهایی است که شرکت های تبلیغاتی برای به دست آوردن نتایج دقیق 360 درجه از آن استفاده می کنند. در مقایسه با روش‌های سنتی تبلیغات مانند رویکردهای مبتنی بر کوکی، از نظر حریم خصوصی ایمن و نتایج دقیق برتری دارد.

محتوای خود را تقویت کنید: تولید محتوا به تلاش انسان متکی است، اما تا آنجا که به مدیریت حجم قابل توجهی از داده ها مربوط می شود، فرآیند تولید محتوا را تسهیل می کند. با استفاده از تجزیه و تحلیل متن، محتوا را می توان با افزودن جنبه های متعدد مانند سازماندهی یا ارائه طرح کلی به محتوا ارتقا داد تا آن را برای بیش از یک پیاده سازی قابل اجرا کند.

تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شبکه‌های رسانه‌های اجتماعیرسانه‌های اجتماعی مؤثرترین رسانه برای برقراری ارتباط با مخاطبان هدف خود برای دریافت بازخورد، بررسی و انتقاد برای بهبود هستند و همچنین به مجموعه‌ای از داده‌ها دسترسی می‌دهند.

شرکت ها در حال توسعه استراتژی های رسانه های اجتماعی برای به دست آوردن بینش در مورد عملکرد محصول خود و همچنین درک شخصیت خریدار هستند تا بهبودها بتوانند مسیر مشخصی داشته باشند.

این جایی است که تجزیه و تحلیل متن وارد می شود. این تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها، استخراج نتایج از تجزیه و تحلیل و همچنین درک بازخورد و احساسات کاربر را آسان تر می کند.

پیاده سازی یک نرم افزار فقط شروع کل فرآیند استفاده از داده ها است. حجم زیادی از داده ها تجزیه و تحلیل می شود و نتیجه این تجزیه و تحلیل در برگه هایی وارد می شود که سپس برای مشاهده الگوهای داده اسکن می شوند تا بسته شدن سیستماتیک به متن ارائه شود، از اطلاعات بازیابی شده برای بهتر کردن متن استفاده کنید و از محدود کردن خود به کلمات کلیدی خودداری کنید.

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

پنج × چهار =

شروع گفتگو
نیاز به کمک دارید؟
سلام
چطور می تونم کمکتون کنم؟