O que é Análise de Texto?

A análise de texto combina um conjunto de técnicas de aprendizado de máquina, estatísticas e linguísticas para processar grandes volumes de texto não estruturado ou texto que não tem um formato predefinido, para derivar percepções e padrões. Ele permite que empresas, governos, pesquisadores e mídia explorem o enorme conteúdo à sua disposição para tomar decisões cruciais. A análise de texto usa uma variedade de técnicas - análise de sentimento, modelagem de tópico, reconhecimento de entidade nomeada, frequência de termo e extração de evento.

Qual é a diferença entre Mineração de Texto e Análise de Texto?

A mineração de texto e a análise de texto costumam ser usadas de forma intercambiável. O termo mineração de texto é geralmente usado para derivar percepções qualitativas de texto não estruturado, enquanto a análise de texto fornece resultados quantitativos.

Por exemplo, a mineração de texto pode ser usada para identificar se os clientes estão satisfeitos com um produto, analisando suas avaliações e pesquisas. A análise de texto é usada para informações mais profundas, como identificar um padrão ou tendência de um texto não estruturado. Por exemplo, a análise de texto pode ser usada para entender um aumento negativo na experiência do cliente ou na popularidade de um produto.

Os resultados da análise de texto podem ser usados com técnicas de visualização de dados para facilitar o entendimento e tomar decisões rápidas.

Qual é a relevância da análise de texto no mundo de hoje?

Em 2020, cerca de 4,57 bilhões de pessoas tinham acesso à internet. Isso é cerca de 59 por cento da população mundial. Destes, cerca de 49 por cento das pessoas são ativas nas redes sociais. Uma enorme quantidade de dados de texto é gerada todos os dias na forma de blogs, tweets, avaliações, discussões em fóruns e pesquisas. Além disso, a maioria das interações com os clientes agora são digitais, o que cria outro enorme banco de dados de texto.

A maioria dos dados de texto não é estruturada e está espalhada pela web. Se esses dados de texto forem coletados, agrupados, estruturados e analisados corretamente, um conhecimento valioso pode ser derivado deles. As organizações podem usar essas informações para realizar ações que aumentem a lucratividade, a satisfação do cliente, a pesquisa e até a segurança nacional.

Benefícios da Análise de Texto

A análise de texto pode ajudar empresas, organizações e movimentos sociais de eventos de várias maneiras:

• Ajude as empresas a compreender as tendências do cliente, o desempenho do produto e a qualidade do serviço. Isso resulta em uma tomada de decisão rápida, aprimorando a inteligência de negócios , aumentando a produtividade e reduzindo custos.
• Ajuda os pesquisadores a explorar uma grande quantidade de literatura pré-existente em um curto espaço de tempo, extraindo o que é relevante para o seu estudo. Isso ajuda em descobertas científicas mais rápidas.
• Auxilia na compreensão de tendências e opiniões gerais da sociedade, que capacitam governos e órgãos políticos na tomada de decisões.
• As técnicas de análise de texto ajudam os mecanismos de pesquisa e os sistemas de recuperação de informações a melhorar seu desempenho, proporcionando experiências de usuário rápidas.
• Refine os sistemas de recomendação de conteúdo do usuário categorizando o conteúdo relacionado.

Técnicas de análise de texto e casos de uso

Existem várias técnicas relacionadas à análise do texto não estruturado. Cada uma dessas técnicas é usada para diferentes cenários de caso de uso.

Análise de sentimentos

A análise de sentimento é usada para identificar as emoções transmitidas pelo texto não estruturado. O texto de entrada inclui análises de produtos, interações com clientes, postagens em mídias sociais, discussões em fóruns ou blogs. Existem diferentes tipos de análise de sentimento. A análise de polaridade é usada para identificar se o texto expressa um sentimento positivo ou negativo. A técnica de categorização é usada para uma análise mais detalhada das emoções - confuso, desapontado ou zangado.

Casos de uso de análise de sentimento:

• Avalie a resposta do cliente a um produto ou serviço
• Entenda as tendências do público em relação a uma marca
• Entenda as novas tendências no espaço do consumidor
• Priorize os problemas de atendimento ao cliente com base na gravidade
• Acompanhe como o sentimento do cliente evolui ao longo do tempo

Modelagem de tópicos

Essa técnica é usada para localizar os principais temas ou tópicos em um grande volume de texto ou um conjunto de documentos. A modelagem de tópicos identifica as palavras-chave usadas no texto para identificar o assunto do artigo.

Casos de uso de modelagem de tópicos:

• Grandes escritórios de advocacia usam modelagem de tópicos para examinar centenas de documentos durante grandes litígios.
• A mídia online usa modelagem de tópicos para captar tópicos de tendência na web.
• Os pesquisadores usam a modelagem de tópicos para uma revisão exploratória da literatura.
• As empresas podem determinar quais de seus produtos são bem-sucedidos.
• A modelagem de tópicos ajuda os antropólogos a determinar as questões e tendências emergentes em uma sociedade com base no conteúdo que as pessoas compartilham na web.

Reconhecimento de entidade nomeada (NER)

NER é uma técnica de analítica de texto usada para identificar entidades nomeadas como pessoas, lugares, organizações e eventos em texto não estruturado. NER extrai substantivos do texto e determina os valores desses substantivos.

Casos de uso de reconhecimento de entidade nomeada:

• O NER é usado para classificar o conteúdo de notícias com base nas pessoas, lugares e organizações apresentadas neles.
• Os mecanismos de pesquisa e recomendação usam o NER para recuperação de informações.
• Para grandes empresas de rede, o NER é usado para classificar as solicitações de atendimento ao cliente e atribuí-las a uma cidade ou ponto de venda específico.
• Os hospitais podem usar o NER para automatizar a análise de relatórios de laboratório.

Frequência do termo - frequência inversa do documento

TF-IDF é usado para determinar a frequência com que um termo aparece em um grande texto ou grupo de documentos e, portanto, a importância desse termo para o documento. Essa técnica usa um fator de frequência de documento inverso para filtrar palavras, artigos, proposições e conjunções que ocorrem com frequência, embora não sejam perspicazes.

Extração de evento

Esta é uma técnica de analítica de texto que é um avanço em relação à extração de entidade nomeada. A extração de eventos reconhece eventos mencionados no conteúdo do texto, por exemplo, fusões, aquisições, movimentos políticos ou reuniões importantes. A extração de eventos requer um conhecimento avançado da semântica do conteúdo de texto. Algoritmos avançados se esforçam para reconhecer não apenas os eventos, mas o local, os participantes, a data e a hora, sempre que aplicável. A extração de eventos é uma técnica benéfica que tem vários usos em campos.

Casos de uso de extração de evento:

• Análise de links: é uma técnica para entender “quem conheceu quem e quando” por meio da extração de eventos da comunicação nas redes sociais. Isso é usado por agências de aplicação da lei para prever possíveis ameaças à segurança nacional.
• Análise geoespacial: quando os eventos são extraídos junto com suas localizações, as informações podem ser usadas para sobrepô-los em um mapa. Isso é útil na análise geoespacial dos eventos.
• Monitoramento de riscos de negócios: grandes organizações lidam com várias empresas parceiras e fornecedores. As técnicas de extração de eventos permitem que as empresas monitorem a web para descobrir se algum de seus parceiros, como fornecedores ou vendedores, está lidando com eventos adversos, como processos judiciais ou falência.

Etapas envolvidas com análise de texto

A análise de texto é uma técnica sofisticada que envolve várias etapas prévias para reunir e limpar o texto não estruturado. Existem diferentes maneiras de realizar a análise de texto. Este é um exemplo de um modelo de fluxo de trabalho.

1. Coleta de dados - os dados de texto costumam estar espalhados pelos bancos de dados internos de uma organização, incluindo bate-papos com clientes, e-mails, análises de produtos, tíquetes de serviço e pesquisas Net Promoter Score. Os usuários também geram dados externos na forma de postagens em blogs, notícias, análises, postagens em mídias sociais e discussões em fóruns da web. Embora os dados internos estejam prontamente disponíveis para análise, os dados externos precisam ser coletados.
2. Preparação de dados - uma vez que os dados de texto não estruturados estão disponíveis, eles precisam passar por várias etapas preparatórias antes que os algoritmos de aprendizado de máquina possam analisá-los. Na maioria dos softwares de análise de texto, esta etapa ocorre automaticamente. A preparação do texto inclui várias técnicas usando processamento de linguagem natural, como segue:
   • Tokenização: nesta etapa, os algoritmos de análise de texto dividem a sequência contínua de dados de texto em tokens ou unidades menores que constituem palavras ou frases inteiras. Por exemplo, os tokens de caractere podem ser cada letra individual desta palavra: P-E-I-X-E. Ou você pode dividir por tokens de subpalavra: Pesca. Os tokens representam a base de todo processamento de linguagem natural. Esta etapa também descarta todo o conteúdo indesejado do texto, incluindo espaços em branco.
   • Marcação de parte do discurso: nesta etapa, cada token nos dados é atribuído a uma categoria gramatical, como substantivo, verbo, adjetivo e advérbio.
   • Análise: a análise é o processo de compreensão da estrutura sintática do texto. A análise de dependência e a análise de constituintes são duas técnicas populares usadas para derivar a estrutura sintática.
   • Lematização e origem: são dois processos usados na preparação de dados para remover os sufixos e afixos associados aos tokens e reter sua forma de dicionário ou lema.
   • Remoção de palavras irrelevantes: esta é a fase em que todos os tokens que ocorrem com frequência, mas não têm valor na análise de texto. Isso inclui palavras como 'e', 'o' e 'a'.
3. Análise de texto - após a preparação de dados de texto não estruturados, as técnicas de análise de texto agora podem ser executadas para derivar informações. Existem várias técnicas usadas para análise de texto. Entre eles, destacam-se a classificação e extração de texto.

   Classificação de texto: esta técnica também é conhecida como categorização de texto ou marcação. Nesta etapa, certas tags são atribuídas ao texto com base em seu significado. Por exemplo, ao analisar comentários de clientes, tags como “positivo” ou “negativo” são atribuídos. A classificação de texto geralmente é feita usando sistemas baseados em regras ou sistemas baseados em aprendizado de máquina. Em sistemas baseados em regras, os humanos definem a associação entre o padrão de linguagem e uma etiqueta. “Bom” pode indicar uma crítica positiva; “Ruim” pode identificar uma crítica negativa.

   Os sistemas de aprendizado de máquina usam exemplos anteriores ou dados de treinamento para atribuir tags a um novo conjunto de dados. Os dados de treinamento e seu volume são cruciais, pois conjuntos maiores de dados ajudam os algoritmos de aprendizado de máquina a fornecer resultados de marcação precisos. Os principais algoritmos usados na classificação de textos são Support Vector Machines (SVM), família de algoritmos Naive Bayes (NB) e algoritmos de aprendizado profundo.

   Extração de texto: este é o processo de extrair informações reconhecíveis e estruturadas do texto de entrada não estruturado. Essas informações incluem palavras-chave, nomes de pessoas, lugares e eventos. Um dos métodos simples de extração de texto são as expressões regulares. No entanto, este é um método complicado de manter quando a complexidade dos dados de entrada aumenta. Campos aleatórios condicionais (CRF) é um método estatístico usado na extração de texto. O CRF é uma maneira sofisticada, mas eficaz, de extrair informações vitais de um texto não estruturado.

O que acontece depois da análise de texto?

Uma vez que os métodos analíticos de texto são usados para processar os dados não estruturados, as informações de saída podem ser alimentadas para sistemas de visualização de dados. Os resultados podem ser visualizados na forma de gráficos, gráficos, tabelas, infográficos ou painéis. Esses dados visuais permitem que as empresas identifiquem rapidamente as tendências nos dados e tomem decisões.