¿Qué es la analítica de texto?

La analítica de texto combina un conjunto de técnicas de Machine Learning, estadísticas y lingüísticas para procesar grandes volúmenes de texto no estructurado o texto que no tiene un formato predefinido, para derivar conocimientos y patrones. Permite a las empresas, gobiernos, investigadores y medios de comunicación explotar el enorme contenido a su disposición para tomar decisiones cruciales. la analítica de texto utiliza una variedad de técnicas: Sentiment Analysis, modelado de temas, reconocimiento de entidades con nombre, frecuencia de términos y extracción de eventos.

¿Cuál es la diferencia entre Text Mining y la analítica de texto?

Text Mining y la analítica de texto a menudo se usan indistintamente. El término Text Mining se utiliza generalmente para obtener información cualitativa a partir de texto no estructurado, mientras que la analítica de texto proporciona resultados cuantitativos.

Por ejemplo, Text Mining se puede utilizar para identificar si los clientes están satisfechos con un producto al analizar sus reseñas y encuestas. La analítica de texto se utiliza para obtener información más profunda, como identificar un patrón o tendencia a partir del texto no estructurado. Por ejemplo, la analítica de texto se puede utilizar para comprender un pico negativo en la experiencia del cliente o la popularidad de un producto.

Los resultados de la analítica de texto se pueden utilizar con técnicas de visualización de datos para una comprensión más fácil y una rápida toma de decisiones.

¿Cuál es la relevancia de la analítica de texto en el mundo actual?

A partir de 2020, alrededor de 4,570 millones de personas tienen acceso a Internet. Eso es aproximadamente el 59 % de la población mundial. De los cuales, alrededor del 49 % de las personas están activas en las redes sociales. Todos los días se genera una enorme cantidad de datos de texto en forma de blogs, tweets, reseñas, foros de discusión y encuestas. Además, la mayoría de las interacciones con los clientes ahora es digital, lo que crea otra enorme base de datos de texto.

La mayoría de los datos de texto no están estructurados y están dispersos por la web. Si estos datos de texto se recopilan, cotejan, estructuran y analizan correctamente, se pueden obtener conocimientos valiosos a partir de ellos. Las organizaciones pueden utilizar estos conocimientos para tomar acciones que mejoren la rentabilidad, la satisfacción del cliente, la investigación e incluso la seguridad nacional.

Beneficios de la analítica de texto

Existe una variedad de formas en las que la analítica de texto puede ayudar a las empresas, organizaciones y movimientos sociales:

• Ayuda a las empresas a comprender las tendencias de los clientes, el rendimiento del producto y la calidad del servicio. Esto se traduce en una rápida toma de decisiones, mejora de la inteligencia de negocio, aumento de la productividad y ahorro de costos.
• Ayuda a los investigadores a explorar una gran cantidad de literatura preexistente en poco tiempo, extrayendo lo que es más relevante para su estudio, lo cual ayudará a lograr avances científicos más rápidamente.
• Ayuda a comprender las tendencias y opiniones generales de la sociedad y, por lo tanto les permite a los Gobiernos y organismos políticos tomar decisiones fundamentadas.
• Las técnicas de la analítica de texto mejoran el rendimiento de los motores de búsqueda y sistemas de recuperación de información y, por lo tanto, proporcionan experiencias de usuario ágiles.
• Ajusta los sistemas de recomendación de contenido de los usuarios categorizando el contenido relacionado.

Técnicas de la analítica de texto y casos de uso

Existen varias técnicas relacionadas con el análisis del texto no estructurado. Cada una de estas técnicas se utiliza para diferentes escenarios de casos de uso.

Análisis de sentimientos

Sentiment Analysis se utiliza para identificar las emociones que transmite el texto no estructurado. El texto de entrada incluye reseñas de productos, interacciones de clientes, publicaciones en redes sociales, foros de discusión o blogs. Existen diferentes tipos de Sentiment Analysis. El análisis de polaridad se utiliza para identificar si el texto expresa un sentimiento positivo o negativo. La técnica de categorización se utiliza para un análisis más detallado de las emociones: confusión, decepción o enojo.

Casos de uso de Sentiment Analysis:

• Medir la respuesta del cliente a un producto o servicio
• Comprender las tendencias del público en torno a una marca
• Comprender las nuevas tendencias en los espacios de consumidores
• Priorizar los problemas de servicio al cliente en función de la gravedad
• Realizar un seguimiento de cómo evoluciona la opinión del cliente con el tiempo

Modelado de temas

Esta técnica se utiliza para encontrar los temas principales en un volumen masivo de texto o un conjunto de documentos. El modelado de temas identifica las palabras clave que se utilizan en el texto para definir el tema del artículo.

Casos de uso de modelado de temas:

• Los grandes bufetes de abogados utilizan modelos de temas para examinar cientos de documentos durante grandes litigios.
• Los medios en línea utilizan el modelado de temas para identificar los temas que están generando tendencia en la web.
• Los investigadores utilizan modelos de temas para la revisión exploratoria de la literatura.
• Las empresas determinan cuáles de sus productos tienen éxito.
• El modelado de temas ayuda a los antropólogos a determinar los problemas y tendencias emergentes en una sociedad en función del contenido que las personas comparten en la web.

Reconocimiento de entidades nombradas (NER)

NER es una técnica de la analítica de texto que se utiliza para identificar entidades con nombre como personas, lugares, organizaciones y eventos en texto no estructurado. NER extrae sustantivos del texto y determina los valores de dichos sustantivos.

Casos de uso de reconocimiento de entidades nombradas:

• NER se utiliza para clasificar el contenido de las noticias según las personas, los lugares y las organizaciones que aparecen en ellos.
• Los motores de búsqueda y recomendación utilizan NER para la recuperación de información.
• Para las empresas de grandes cadenas, NER se utiliza para clasificar las solicitudes de servicio al cliente y asignarlas a una ciudad o punto de venta específico.
• Los hospitales utilizan NER para automatizar el análisis de los informes de laboratorio.

Frecuencia de término: frecuencia inversa de documento (TF-IDF)

TF-IDF se utiliza para determinar la frecuencia con la que aparece un término en un texto grande o en un grupo de documentos y, por lo tanto, la importancia de ese término para el documento. Esta técnica utiliza un factor de frecuencia inversa de documento para filtrar palabras, artículos, preposiciones y conjunciones que ocurren con frecuencia pero que no son muy relevantes.

Extracción de eventos

Esta es una técnica de la analítica de texto más avanzada que la extracción de entidades nombradas. La extracción de eventos reconoce los eventos que se mencionan en el texto, por ejemplo, fusiones, adquisiciones, movimientos políticos o reuniones importantes. La extracción de eventos requiere una comprensión avanzada de la semántica del contenido del texto. Los algoritmos avanzados con capaces de reconocer no solo los eventos, sino también el lugar, los participantes, la fecha y la hora, cuando corresponda. La extracción de eventos es una técnica beneficiosa que tiene múltiples usos en todos los campos.

Casos de uso de extracción de eventos:

• Análisis de enlaces: esta es una técnica para comprender "quién conoció a quién y cuándo" a través de la extracción de eventos de la comunicación en redes sociales. Los organismos encargados de hacer cumplir la ley lo utilizan para predecir posibles amenazas a la seguridad nacional.
• Análisis geoespacial: cuando los eventos se extraen junto con sus ubicaciones, la información se puede utilizar para superponerlos en un mapa, lo cual resulta útil en el análisis geoespacial de los eventos.
• Monitoreo de riesgos comerciales: las grandes organizaciones tratan con múltiples empresas asociadas y proveedores. Las técnicas de extracción de eventos permiten a las empresas monitorear la web para averiguar si alguno de sus socios, como proveedores o vendedores, está lidiando con eventos adversos como demandas o quiebras.

Pasos necesarios para el uso de la analítica de texto

La analítica de texto es una técnica sofisticada que implica varios pasos previos para recopilar y limpiar el texto no estructurado. Hay diferentes formas de realizar la analítica de texto. Este es un ejemplo de un modelo de flujo de trabajo.

1. Recopilación de datos: los datos de texto a menudo se encuentran dispersos en las bases de datos internas de una organización, incluso en chats de clientes, correos electrónicos, reseñas de productos, recibos de servicios y encuestas de Net Promoter Score. Los usuarios también generan datos externos en forma de publicaciones en blogs, noticias, reseñas, publicaciones en redes sociales y discusiones en foros web. Si bien los datos internos están disponibles para análisis, los datos externos deberán recopilarse.
2. Preparación de datos: una vez que los datos de texto no estructurados están disponibles, deben pasar por varias etapas preparatorias antes de que los algoritmos de Machine Learning puedan analizarlos. En la mayoría de los programas de la analítica de texto, este paso ocurre automáticamente. La preparación de texto incluye varias técnicas que utilizan el procesamiento del lenguaje natural de la siguiente manera:
   • Tokenización: en este paso, los algoritmos de la analítica de texto dividen la cadena continua de datos de texto en tokens o unidades más pequeñas que componen palabras o frases completas. Por ejemplo, los tokens basados en caracteres podrían ser cada letra individual de esta palabra: A-U-T-O, o usted puede dividir los tokens basados en subpalabras: auto-mático. Los tokens representan la base de todo el procesamiento del lenguaje natural. Este paso también descarta todo el contenido no deseado del texto, incluidos los espacios en blanco.
   • Etiquetado gramatical: en este paso, a cada token de los datos se le asigna una categoría gramatical como sustantivo, verbo, adjetivo y adverbio.
   • Analizador sintáctico: es el proceso de comprender la estructura sintáctica del texto. El análisis de dependencias y el análisis de constituyentes son dos técnicas populares que se utilizan para obtener la estructura sintáctica.
   • Lematización y derivación: estos son dos procesos que se utilizan en la preparación de datos para eliminar los sufijos y afijos asociados con los tokens y conservar su forma básica o lema.
   • Eliminación de palabras irrelevantes: esta es la fase en la que se eliminan todos los tokens que ocurren con frecuencia pero no tienen valor en la analítica de texto. Esto incluye palabras como 'y', 'el' y 'una'.
3. Analítica de texto: después de la preparación de datos de texto no estructurados, ahora se pueden realizar técnicas de la analítica de texto para obtener información. Existen varias técnicas que se utilizan para la analítica de texto. Entre ellos se destacan la clasificación de texto y la extracción de texto.

   Clasificación de texto: esta técnica también se conoce como categorización o etiquetado de texto. En este paso, se asignan determinadas etiquetas al texto según su significado. Por ejemplo, al analizar las opiniones de los clientes, se asignan etiquetas como "positivo" o "negativo". La clasificación de texto a menudo se realiza mediante sistemas basados en reglas o sistemas basados en Machine Learning. En los sistemas basados en reglas, las personas definen la asociación entre el patrón de lenguaje y una etiqueta. "Bueno" puede indicar una revisión positiva; “Malo” puede identificar una reseña negativa.

   Los sistemas de Machine Learning utilizan ejemplos pasados o datos de entrenamiento para asignar etiquetas a un nuevo conjunto de datos. Los datos de entrenamiento y su volumen son cruciales, ya que los conjuntos de datos más grandes ayudan a los algoritmos de Machine Learning a proporcionar resultados de etiquetado más precisos. Los principales algoritmos utilizados en la clasificación de texto son Support Vector Machines (SVM), la familia de algoritmos Naive Bayes (NB) y algoritmos de Deep Learning.

   Extracción de texto: este es el proceso de extraer información reconocible y estructurada del texto de entrada no estructurado. Esta información incluye palabras clave, nombres de personas, lugares y eventos. Uno de los métodos simples para la extracción de texto son las expresiones regulares. Sin embargo, este es un método complicado de conservar cuando aumenta la complejidad de los datos de entrada. El campo aleatorio condicional (CRF) es un método estadístico utilizado en la extracción de texto. CRF es una forma sofisticada pero eficaz de extraer información vital del texto no estructurado.

¿Qué sucede después de emplear la analítica de texto?

Una vez que se utilizan los métodos de la analítica de texto para procesar los datos no estructurados, la información de salida se puede enviar a los sistemas de visualización de datos. Luego, los resultados se podrán visualizar en forma de gráficos, diagramas, tablas, infografías o paneles de control. Estos datos visuales permiten a las empresas detectar tendencias en los datos y tomar decisiones de manera rápida.