Cos'è il text mining?

Il text mining è il processo che permette di ricavare informazioni di alta qualità dal testo. In alcuni ambienti viene anche chiamato text data mining ed è simile in qualche modo alla text analytics. Il text mining comporta la scoperta di nuove informazioni precedentemente sconosciute usando un computer per estrarre automaticamente i dati da diverse risorse scritte.

Il text mining è ampiamente adottato nelle organizzazioni basate sulla conoscenza. Implica l'esame di grandi raccolte di documenti, spesso per scopi di ricerca. Il text mining è lo strumento che individua modelli, scopre relazioni e fa affermazioni basate sui modelli che scopre sepolti in profondità negli strati di big data testuali.

Dopo l'estrazione, le informazioni vengono convertite in un formato strutturato che può essere ulteriormente analizzato o ordinato in tabelle HTML raggruppate, mappe mentali e grafici per la presentazione. Per l'analisi, può essere integrato in data warehouse, database o dashboard di business intelligence.

Tipi di analisi eseguite sui dati estratti attraverso il text mining

I dati estratti attraverso il text mining possono essere preziosi per eseguire vari tipi di analisi:

• Prescriptive Analytics
• Analisi predittive
• Descriptive analytics
• Analisi lessicale, per studiare la distribuzione di frequenza delle parole
• Tagging e annotazione
• Riconoscimento dei pattern
• Collegamenti e associazioni
• Visualizzazione

L'obiettivo è, essenzialmente, trasformare il testo in dati da analizzare, attraverso l'applicazione dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), vari tipi di algoritmi e metodi analitici. L'interpretazione delle informazioni raccolte è una parte importante di questo processo.

Le capacità dei sistemi di elaborazione del linguaggio naturale oggi

La comprensione del linguaggio naturale è il primo passo nell'elaborazione del linguaggio naturale che aiuta le macchine a leggere il testo o il discorso. In un certo senso, simula la capacità umana di comprendere una lingua reale come l'inglese, il francese o il mandarino.

L'elaborazione del linguaggio naturale unisce la comprensione del linguaggio naturale con la generazione del linguaggio naturale. Questo, a sua volta, simula la capacità umana di creare testo in linguaggio naturale. Esempi di questo includono la capacità di raccogliere o riassumere informazioni o partecipare a una conversazione o a un dialogo.

L'elaborazione del linguaggio naturale si è sviluppata a passi da gigante nell'ultimo decennio e continuerà ad evolversi e a crescere. Prodotti mainstream come Alexa, Siri e la ricerca vocale di Google usano l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere e rispondere alle domande e alle richieste degli utenti.

I sistemi di elaborazione del linguaggio naturale sono una forma di automazione che oggi è diventata indispensabile nell'analisi dei dati derivati dal testo. Le loro capacità sono molteplici:

• Possono eseguire analisi su quantità letteralmente illimitate di dati testuali in modo coerente, instancabile e imparziale.
• Hanno la capacità di comprendere concetti sofisticati e complessi.
• Possono rilevare le ambiguità del linguaggio, estrarre i fatti rilevanti e individuare le relazioni.
• Possono fornire dei riassunti.

L'importanza del text mining oggi

Le aziende di tutto il mondo generano oggi grandi quantità di dati letteralmente ogni minuto, semplicemente perché hanno una presenza e operano nello spazio online. Questi dati provengono da diverse fonti e sono memorizzati in data warehouse e su piattaforme cloud. I metodi e gli strumenti tradizionali a volte non riescono ad analizzare questi dati giganteschi che crescono esponenzialmente di minuto in minuto, rappresentando una grande sfida per le aziende.

Un'altra ragione principale dietro l'adozione del text mining è la crescente concorrenza spietata nella sfera commerciale, che induce le organizzazioni a cercare soluzioni a maggiore valore aggiunto per rimanere davanti alla concorrenza.

Questo è il contesto in cui le applicazioni, gli strumenti e le tecniche di text mining sono diventate di uso comune; offrono un modo per utilizzare tutti quei dati che sono stati raccolti e possono aiutare le organizzazioni a usarli per crescere.

Come il text mining e l'elaborazione del linguaggio naturale lavorano insieme

Un esempio della rilevanza del text mining può essere visto nel contesto di machine learning. L'apprendimento automatico è una tecnologia di intelligenza artificiale ampiamente utilizzata che infonde ai sistemi la capacità di imparare automaticamente dall'esperienza senza dover essere programmati. Questa tecnologia può rivaleggiare o addirittura superare gli esseri umani nel risolvere problemi complessi con grande precisione.

Tuttavia, affinché il machine learning fornisca il miglior risultato, ha bisogno di input ben curati su cui allenarsi. In situazioni in cui la maggior parte dei dati disponibili è sotto forma di testo non strutturato, questo è difficile. Un esempio di ciò sono le cartelle cliniche elettroniche, i set di dati della ricerca clinica o la letteratura scientifica in versione integrale.

L'elaborazione del linguaggio naturale è un ottimo strumento per estrarre dati strutturati e puliti su cui questi modelli predittivi avanzati utilizzati nel machine learning possono basare il proprio addestramento. Questo riduce la necessità di annotazione manuale di tali dati di addestramento e consente di risparmiare sui costi.

Inoltre, il text mining permette l'analisi di grandi raccolte di letteratura e dati per individuare potenziali problemi all'inizio della pipeline. Questo aiuta le aziende a fare il miglior uso delle risorse di ricerca e sviluppo e ad evitare fallimenti potenzialmente noti in funzioni come le sperimentazioni di farmaci in fasi successive.

La natura multidisciplinare del text mining

Il text mining è, a tutti gli effetti, un campo multidisciplinare. Incorpora e integra gli strumenti di data mining, recupero delle informazioni, machine learning, linguistica computazionale e perfino statistica. Il text mining si occupa di testi in linguaggio naturale memorizzati in formati semistrutturati o non strutturati.

Il processo di estrazione del testo: i passaggi

Operazioni di pre-elaborazione

• Raccolta di dati di testo non strutturati da diverse fonti di dati: testo semplice, file word, file PDF, pagine web, blog, e-mail o social media.
• Igiene e pulizia dei dati con l'aiuto di strumenti e applicazioni di text mining per rilevare e rimuovere anomalie o ridondanze. Questa parte del processo serve per estrarre e mantenere solo le informazioni pertinenti dai dati e aiutare a identificare le radici di parole specifiche.
• Convertire quanto sopra in formati strutturati adatti all'analisi.

Analisi

• Analizzare i modelli all'interno dei dati attraverso il management information system (MIS).
• Estrarre le preziose intuizioni e spostare le informazioni in un database sicuro per guidare l'analisi delle tendenze.
• Usare le intuizioni per il processo decisionale.

Tecniche di text mining

Esistono cinque tecniche comunemente usate ed efficaci utilizzate nel text mining.

Estrazione di informazioni

Questa tecnica si riferisce al processo di estrazione di informazioni significative da fasce di dati testuali, presenti sotto forma di formati di testo non strutturati o anche semistrutturati. Si concentra sull'identificazione ed estrazione di entità, dei loro attributi e delle loro relazioni. Le informazioni estratte vengono memorizzate in un database per un facile accesso e recupero futuro. I processi di precisione e richiamo sono usati per valutare la rilevanza e l'efficacia di questi risultati.

Recupero delle informazioni

La tecnica di recupero delle informazioni è più specifica e riguarda l'estrazione di modelli rilevanti e associati basati su un particolare insieme di parole o frasi. I sistemi di recupero delle informazioni fanno uso di algoritmi per tracciare e seguire il comportamento degli utenti e raccogliere dati rilevanti. Un esempio è il tanto usato motore di ricerca Google.

Categorizzazione

La categorizzazione è una forma di apprendimento supervisionato, in cui i testi in lingua normale sono ordinati in un gruppo predefinito di argomenti basati sul loro contenuto. Il sistema raccoglie documenti di testo e li analizza per trovare i relativi argomenti o l'indicizzazione corretta per ogni documento.

Il processo di coriferimento è usato come parte dell'elaborazione del linguaggio naturale per estrarre non solo i significati, ma i sinonimi e le abbreviazioni reali da set di dati di testo. Attualmente, questo processo è automatizzato con applicazioni diffuse, dalla pubblicità personalizzata al filtraggio dello spam. È ampiamente utilizzato nella categorizzazione delle pagine web sotto definizioni gerarchiche. I suoi usi sono molti.

Raggruppamento

Come suggerisce il nome, questa tecnica di text mining cerca di identificare e localizzare strutture intrinseche all'interno di un database di testo e organizzarle in sottogruppi (o "cluster") per ulteriori analisi. Questa è una tecnica di text mining vitale e standard.

La più grande sfida nel processo di formazione dei cluster è quella di creare cluster significativi da dati testuali non classificati e non etichettati, senza alcuna informazione precedente. L'analisi dei cluster è usata nella distribuzione dei dati. Agisce anche come passo di pre-elaborazione per altri algoritmi e tecniche di text mining che possono essere applicati a valle sui cluster rilevati.

Riassunto

Il riassunto del testo è il processo di generazione automatica di una versione compressa di un testo specifico, contenente informazioni che possono essere utili all'utente finale. L'obiettivo della tecnica di riassunto è guardare attraverso fonti multiple di dati testuali per mettere insieme riassunti di testi contenenti una quantità considerevole di informazioni in un formato conciso. Il significato e l'intento generale dei documenti originali viene mantenuto essenzialmente invariato. Il riassunto del testo integra i vari metodi che usano la categorizzazione del testo, come gli alberi di decisione, le reti neurali, l'intelligenza di sciame o i modelli di regressione.

Applicazioni e benefici del text mining

Gli strumenti e le tecniche di text mining sono oggi impiegati in una varietà di settori e aree: università, sanità, organizzazioni, piattaforme di social media, per nominarne alcune.

Text mining per l'analisi, la valutazione e la gestione del rischio

Spesso le organizzazioni lanciano nuovi prodotti e servizi senza condurre una quantità sufficiente di analisi dei rischi. Un'analisi dei rischi inadeguata pone l'organizzazione in ritardo su informazioni e tendenze chiave, contribuendo a farle perdere opportunità di crescita o per connettersi meglio col suo pubblico di riferimento.

Le tecnologie di text mining sono la guida per il software di gestione del rischio che può essere integrato nelle operazioni aziendali. Tali tecnologie di text mining possono raccogliere informazioni da una moltitudine di fonti di dati testuali e creare collegamenti fra le rispettive intuizioni.

L'adozione di tecnologie di text mining permette alle organizzazioni di rimanere aggiornate sulle tendenze attuali del mercato, ottenere le informazioni giuste al momento giusto e identificare i rischi potenziali in modo tempestivo. Questo significa che le organizzazioni possono mitigare i rischi ed essere agili nel prendere decisioni aziendali.

Rilevamento delle frodi con text mining e text analytics

Questa applicazione di text analytics e gli strumenti di text mining all'interno rimangono un pilastro delle compagnie assicurative e finanziarie. Tali organizzazioni raccolgono la maggior parte dei loro dati in formato testo. Strutturare questi dati e sottoporli ad analisi testuali utilizzando strumenti e tecniche di text mining aiuta queste aziende a rilevare e prevenire le frodi. Il text mining aiuta anche le aziende ad elaborare più velocemente le richieste di garanzia o di assicurazione.

Text mining per una business intelligence superiore

Molte organizzazioni in vari settori stanno sfruttando in maniera crescente le tecniche di text mining per ottenere intuizioni superiori di business intelligence. Le tecniche di text mining producono informazioni approfondite sul comportamento dei clienti/acquirenti e sulle tendenze del mercato.

Il text mining aiuta anche le organizzazioni a eseguire un'analisi della forza, della debolezza, dell'opportunità e della minaccia della propria azienda e della concorrenza, e a guadagnare un vantaggio sul mercato.

Gli strumenti e le tecniche di text mining producono anche intuizioni su come le strategie e le campagne di marketing stanno funzionando, cosa stanno cercando i clienti, le loro preferenze,le tendenze di acquisto e il mercato che cambia.

Miglioramento dei servizi di assistenza clienti utilizzando tecniche di text mining

Le tecniche di text mining sono sempre più adottate nel campo dei servizi di assistenza ai clienti per migliorare la loro esperienza complessiva. L'elaborazione del linguaggio naturale è in prima linea in questo settore. Le aziende stanno investendo in software di text analytics che perlustra i dati di testo dei sondaggi dei clienti, dei moduli di feedback, delle chiamate vocali, e-mail e chat.

L'obiettivo del text mining e dell'analisi dei dati è quello di ridurre il tempo di risposta a una chiamata o a una richiesta e di fornire un tempo di evasione più veloce ed efficiente nell'affrontare i reclami dei clienti. I vantaggi sono la longevità del cliente, minore abbandono e una risoluzione più rapida dei reclami.

Analisi dei social media tramite strumenti di text mining

Con la natura pesantemente testuale dei social media, gli strumenti di text mining brillano in termini di analisi del numero di post, like, commenti, referenze e tendenze dei follower del tuo marchio. In effetti, ci sono diversi strumenti di text mining progettati proprio per analizzare come il marchio si comporta su varie piattaforme di social media.

Il text mining sui social media è anche uno strumento inestimabile per capire le reazioni e i modelli di comportamento di un gran numero di persone che interagiscono con il tuo marchio e i tuoi contenuti online, spesso in tempo reale.

Ciò consente al text mining e all'analisi del testo di aiutare le organizzazioni a capitalizzare sulle tendenze del momento che stanno catturando il loro pubblico target. Cosa sta diventando virale? Quali contenuti stanno coinvolgendo gli utenti? Come può un'azienda utilizzare queste informazioni per aumentare la propria quota di mercato e far crescere le vendite?

Svantaggi del text mining

Sebbene la tecnologia di text mining o web mining in sé non crei problemi, la sua applicazione su set di dati di natura privata può comportare questioni etiche. Tra queste l'uso del text mining su cartelle cliniche personali o per creare profili di gruppo. I problemi di privacy sono una questione etica molto criticata legata all'uso senza scrupoli del text mining.

Inoltre, le aziende possono condurre il text mining per uno scopo, ma potrebbero usare i dati per un altro scopo, non dichiarato o non rivelato. In un mondo in cui i dati personali sono una grande merce, tale uso improprio rappresenta una grande minaccia alla privacy dei dati di un individuo.

Nonostante questo, il text mining rimane uno strumento molto potente che molte organizzazioni possono usare a loro vantaggio per ogni cosa, dall'ottimizzazione delle operazioni quotidiane al prendere decisioni aziendali strategiche.