¿Qué es la minería de textos?

La minería de textos es el proceso de obtener información de alta calidad a partir de un texto. También se conoce como minería de datos de texto en algunos círculos y es similar en algunos aspectos al análisis de texto. La minería de textos implica el descubrimiento de información nueva y previamente desconocida utilizando una computadora para extraer automáticamente datos de diferentes recursos escritos.

La minería de textos se adopta ampliamente en las organizaciones impulsadas por el conocimiento. Implica examinar grandes colecciones de documentos, a menudo con fines de investigación. La minería de textos es la herramienta que identifica patrones, descubre relaciones y hace afirmaciones basadas en patrones que descubre enterrados en capas profundas de Big Data textuales.

Tras la extracción, la información se convierte en un formato estructurado que puede analizarse más a fondo o clasificarse en tablas HTML agrupadas, mapas mentales y gráficos para su presentación. Para el análisis, se puede integrar en almacenes de datos, bases de datos o paneles de inteligencia de negocio.

Tipos de análisis que se ejecutan en datos extraídos a través de la minería de textos

Los datos extraídos a través de la minería de textos pueden ser valiosos para ejecutar varios tipos de análisis:

• Análisis prescriptivo
• Analítica predictiva
• Analítica descriptiva.
• Analítica léxica: para estudiar la distribución de frecuencias de las palabras.
• Etiquetado y anotación.
• Reconocimiento de patrones.
• Enlaces y asociaciones.
• Visualización

El objetivo es, esencialmente, convertir texto en datos para análisis, mediante la aplicación de procesamiento de lenguaje natural (NLP), varios tipos de algoritmos y métodos analíticos. La interpretación de la información recopilada es una parte importante de este proceso.

Las capacidades de los sistemas de procesamiento del lenguaje natural en la actualidad.

La comprensión del lenguaje natural es el primer paso en el procesamiento del lenguaje natural que ayuda a las máquinas a leer texto o voz. En cierto modo, simula la capacidad humana de comprender un idioma real como el inglés, el francés o el mandarín.

El procesamiento del lenguaje natural combina la comprensión del lenguaje natural y la generación del lenguaje natural. Esto, a su vez, simula la capacidad humana para crear texto en lenguaje natural. Ejemplos de esto incluyen la capacidad de cotejar o resumir información, o participar en una conversación o diálogo.

El procesamiento del lenguaje natural se ha desarrollado a pasos agigantados durante la última década y seguirá evolucionando y creciendo. Los productos convencionales como Alexa, Siri y la búsqueda por voz de Google utilizan el procesamiento del lenguaje natural para comprender y responder a las preguntas y solicitudes de los usuarios.

Los sistemas de procesamiento de lenguaje natural son una forma de automatización que se ha vuelto indispensable en el análisis de datos derivados de texto en la actualidad. Sus habilidades son múltiples:

• Pueden ejecutar análisis en cantidades literalmente ilimitadas de datos textuales de manera consistente, incansable y de manera imparcial.
• Tienen la capacidad de comprender conceptos sofisticados y complejos.
• Pueden detectar ambigüedades del lenguaje, extraer hechos relevantes e identificar relaciones.
• Pueden proporcionar resúmenes.

La importancia de la minería de textos hoy

Las empresas de todo el mundo generan grandes cantidades de datos literalmente cada minuto, simplemente por tener una presencia en línea y operar en el espacio en línea. Estos datos provienen de múltiples fuentes y se almacenan en almacenes de datos y en plataformas en la nube. Los métodos y herramientas tradicionales a veces se quedan cortos en el análisis de datos tan gigantescos que crecen exponencialmente por minuto, presentando un gran desafío para las empresas.

Otra razón importante detrás de la adopción de la minería de textos es la creciente competencia feroz en la esfera empresarial, lo que lleva a las organizaciones a buscar más soluciones de valor agregado para mantenerse por delante de la competencia.

Tal es el trasfondo en el que las aplicaciones, herramientas y técnicas de minería de textos se han popularizado; ofrecen una manera de usar todos los datos que se han recopilado y luego pueden ayudar a las organizaciones a usarlos para crecer.

Cómo funcionan juntos la minería de textos y el procesamiento del lenguaje natural

Un ejemplo de la relevancia de la minería de textos se puede ver en el contexto del aprendizaje automático. El aprendizaje automático es una tecnología de inteligencia artificial ampliamente utilizada que otorga a los sistemas la capacidad de aprender automáticamente de la experiencia sin tener que programarlos. Esta tecnología puede rivalizar o incluso superar a los humanos en la resolución de problemas complejos con gran precisión.

Sin embargo, para que el aprendizaje automático brinde el mejor resultado, necesita información bien seleccionada para entrenar. En situaciones donde la mayor parte de la entrada de datos disponible está en forma de texto no estructurado, esto es difícil. Un ejemplo de esto son los registros de salud electrónicos, los conjuntos de datos de investigación clínica o la literatura científica de texto completo.

El procesamiento del lenguaje natural es una gran herramienta para extraer datos estructurados y limpios para estos modelos predictivos avanzados que se utilizan en el aprendizaje automático para basar su entrenamiento. Esto reduce la necesidad de anotación manual de tales datos de entrenamiento y ahorra costos.

Además, la minería de textos permite el análisis de grandes colecciones de literatura y datos para identificar problemas potenciales en una etapa temprana del proceso. Esto ayuda a las empresas a hacer el mejor uso de los recursos de investigación y desarrollo y evitar fallas potencialmente conocidas en funciones como ensayos de medicamentos en etapas posteriores.

La naturaleza multidisciplinar de la minería de textos

La minería de textos es, a todos los efectos, un campo multidisciplinar. Incorpora e integra las herramientas de minería de datos, recuperación de información, aprendizaje automático, lingüística computacional e incluso estadística. La minería de textos se ocupa de los textos en lenguaje natural almacenados en formatos semiestructurados o no estructurados.

El proceso de minería de textos: pasos

Operaciones de preprocesamiento

• Recopilación de datos de texto no estructurados de múltiples fuentes de datos: texto sin formato, archivos de Word, archivos PDF, páginas web, blogs, correos electrónicos o redes sociales.
• Higiene y limpieza de los datos con la ayuda de herramientas y aplicaciones de minería de textos para detectar y eliminar anomalías o redundancias. Esta parte del proceso consiste en extraer y conservar solo la información pertinente de los datos y ayudar a identificar las raíces de palabras específicas.
• Convierta lo anterior en formatos estructurados adecuados para el análisis.

Análisis

• Analice los patrones dentro de los datos a través del Sistema de información de gestión (MIS).
• Extraiga los conocimientos valiosos y mueva la información a una base de datos segura para impulsar el análisis de tendencias.
• Utilice los conocimientos para la toma de decisiones.

Técnicas de minería de textos

Hay cinco técnicas comunes y efectivas que se utilizan en la minería de textos.

Extracción de información

Esta técnica se refiere al proceso de extraer información significativa de franjas de datos textuales, ya sea que estén presentes en forma de formatos de texto no estructurados o incluso semiestructurados. Se enfoca en identificar y extraer entidades, sus atributos y sus relaciones. La información extraída se almacena en una base de datos para un fácil acceso y recuperación en el futuro. Los procesos de precisión y recuperación se utilizan para evaluar la relevancia y eficacia de estos resultados.

Recuperación de información

La técnica de recuperación de información es más específica y pertenece a la extracción de patrones relevantes y asociados basados en un conjunto particular de palabras o frases. Los sistemas de recuperación de información hacen uso de algoritmos para rastrear y seguir el comportamiento del usuario y recopilar datos relevantes. Un ejemplo de esto es el motor de búsqueda de Google muy utilizado.

Categorización

La categorización es una forma de aprendizaje supervisado, en la que los textos en un idioma normal se clasifican en un conjunto predefinido de temas en función de su contenido. El sistema recopila documentos de texto y los analiza para encontrar los temas relevantes o la indexación correcta de cada documento.

El proceso de correferencia se utiliza como parte del procesamiento del lenguaje natural para extraer no solo significados, sino también sinónimos y abreviaturas reales de conjuntos de datos de texto. En la actualidad, este proceso es automatizado y tiene aplicaciones muy extendidas, desde comerciales personalizados hasta filtrado de spam. Se usa ampliamente para categorizar páginas web bajo definiciones jerárquicas. Sus usos son muchos.

Agrupación

Como sugiere el nombre, esta técnica de minería de textos busca identificar y ubicar estructuras intrínsecas dentro de una base de datos de texto y organizarlas en subgrupos (o "grupos") para su posterior análisis. Esta es una técnica de minería de textos vital y estándar.

El mayor desafío en el proceso de formación de grupos es crear grupos significativos a partir de datos textuales no clasificados ni etiquetados, sin información previa sobre el cliente potencial. El análisis de conglomerados se utiliza en la distribución de datos. También actúa como un paso de preprocesamiento para otros algoritmos y técnicas de minería de textos que se pueden aplicar aguas abajo en los clústeres detectados.

Resumen

El resumen de texto es el proceso de generar automáticamente una versión comprimida de un texto específico, que contiene información que puede ser útil para el usuario final. El objetivo de la técnica de resumen es mirar a través de múltiples fuentes de datos textuales para armar resúmenes de textos que contienen una cantidad considerable de información en un formato conciso. El significado general y la intención de los documentos originales se mantienen esencialmente sin cambios. El resumen de texto integra los diversos métodos que utilizan la categorización de texto, como árboles de decisión, redes neuronales, inteligencia de enjambre o modelos de regresión.

Aplicaciones y Beneficios de la minería de textos

Las herramientas y técnicas de minería de textos se están implementando en una variedad de industrias y áreas en la actualidad; academia, atención médica, organizaciones, plataformas de redes sociales, por nombrar algunos.

Minería de textos para análisis de riesgos, evaluación y gestión de riesgos

A menudo, las organizaciones lanzan nuevos productos y servicios sin realizar una cantidad suficiente de análisis de riesgos. Un análisis de riesgos inadecuado atrasa a la organización en información y tendencias clave, lo que contribuye a que se pierdan oportunidades de crecimiento o de conectarse mejor con su público objetivo.

Las tecnologías de minería de textos son los impulsores del software de gestión de riesgos que se puede integrar en las operaciones de una empresa. Estas tecnologías de minería de textos pueden recopilar información de una multitud de fuentes de datos de texto y crear vínculos entre conocimientos relevantes.

La adopción de tecnologías de minería de textos permite a las organizaciones mantenerse al día con las tendencias actuales del mercado, obtener la información correcta en el momento correcto e identificar los riesgos potenciales de manera oportuna. Esto significa que las organizaciones pueden mitigar los riesgos y ser ágiles en la toma de decisiones comerciales.

Detección de fraude con minería de textos y análisis de texto

Esta aplicación de análisis de texto y las herramientas de minería de textos siguen siendo un pilar de las compañías financieras y de seguros. Estas organizaciones recopilan la mayoría de sus datos en formato de texto. Estructurar estos datos y someterlos a análisis de texto utilizando herramientas y técnicas de minería de textos ayuda a estas empresas a detectar y prevenir el fraude. La minería de textos también ayuda a las empresas a procesar las reclamaciones de garantía o de seguro con mayor rapidez.

Minería de textos para una inteligencia comercial superior

Muchas organizaciones de diversas industrias están aprovechando cada vez más las técnicas de minería de textos para obtener conocimientos superiores de inteligencia empresarial. Las técnicas de minería de textos brindan conocimientos profundos sobre el comportamiento del cliente/comprador y las tendencias del mercado.

La minería de textos también ayuda a las organizaciones a completar un análisis de fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas de su propio negocio, así como de su competencia, y obtener una ventaja en el mercado.

Las herramientas y técnicas de minería de textos también brindan información sobre el rendimiento de las estrategias y campañas de marketing, lo que buscan los clientes, sus preferencias y tendencias de compra y el mercado cambiante.

Mejora de los servicios de atención al cliente mediante técnicas de minería de textos

Las técnicas de minería de textos se están adoptando cada vez más en el campo de los servicios de atención al cliente para mejorar la experiencia general del cliente. El procesamiento del lenguaje natural es pionero en esta área. Las empresas están invirtiendo en software de análisis de texto que controla los datos de texto de encuestas de clientes, formularios de comentarios, llamadas de voz, correos electrónicos y chats.

El objetivo de la minería de textos y el análisis es reducir el tiempo de respuesta a una llamada o consulta y brindar una respuesta más rápida y eficiente para abordar las quejas de los clientes. Esto tiene el beneficio de la longevidad del cliente, menos abandono y una resolución más rápida de las quejas.

Análisis de redes sociales usando herramientas de minería de textos

Con la naturaleza cargada de texto de las redes sociales, las herramientas de minería de textos brillan en términos de analizar la cantidad de publicaciones, me gusta, comentarios, referencias y tendencias de seguidores de su marca. De hecho, existen varias herramientas de minería de textos diseñadas solo para analizar el rendimiento de su marca en varias plataformas de redes sociales.

La minería de textos en las redes sociales también es una herramienta invaluable para comprender las reacciones y los patrones de comportamiento de una gran cantidad de personas que interactúan con su marca y contenido en línea, a menudo en tiempo real.

Esto permite la minería de textos y el análisis de texto para ayudar a las organizaciones a capitalizar las últimas tendencias del momento que están cautivando a su público objetivo. ¿Qué se está volviendo viral? ¿Qué contenido atrae a los usuarios? ¿Cómo puede una empresa utilizar esta información para aumentar su cuota de mercado y aumentar las ventas?

Desventajas de la minería de textos

Si bien la tecnología de minería de textos o minería web en sí misma no crea problemas, su aplicación en conjuntos de datos de naturaleza privada puede generar preocupaciones éticas. Esto incluye el uso de minería de textos en registros médicos personales o para crear perfiles grupales. Los problemas de privacidad son un problema ético muy criticado relacionado con el uso sin escrúpulos de la minería de textos.

Además, las empresas pueden realizar minería de textos para un propósito, pero podrían usar los datos para otro propósito, no declarado o no revelado. En un mundo donde los datos personales son una gran mercancía, tal mal uso presenta una gran amenaza para la privacidad de los datos de un individuo.

A pesar de esto, la minería de textos sigue siendo una herramienta muy poderosa que muchas organizaciones pueden usar para su beneficio para todo, desde optimizar las operaciones diarias hasta tomar decisiones comerciales estratégicas.