O que é a mineração de texto?

A mineração de texto é o processo de derivar informações de alta qualidade do texto. Também é conhecido como mineração de dados de texto em alguns círculos e é semelhante em alguns aspectos à análise de texto. A mineração de texto envolve a descoberta de novas informações anteriormente desconhecidas usando um computador para extrair automaticamente dados de diferentes recursos escritos.

A mineração de texto é amplamente adotada em organizações orientadas ao conhecimento. Envolve o exame de grandes coleções de documentos, muitas vezes para fins de pesquisa. A mineração de texto é a ferramenta que identifica padrões, revela relacionamentos e faz afirmações com base em padrões que descobre por trás de camadas de big data textual .

Após a extração, as informações são convertidas em um formato estruturado que pode ser analisado posteriormente ou classificado em tabelas HTML agrupadas, mapas mentais e gráficos para apresentação. Para análise, ele pode ser integrado a data warehouses, bancos de dados ou painéis de business intelligence.

Tipos de análise executados em dados extraídos por meio de mineração de texto

Os dados extraídos por meio de mineração de texto podem ser valiosos para executar vários tipos de análises:

• Análise prescritiva
• Análise preditiva
• Análise descritiva
• Análise lexical - para estudar a distribuição de frequência de palavras
• Marcação e anotação
• Reconhecimento de padrões
• Links e associações
• Visualização

O objetivo é, essencialmente, transformar texto em dados para análise, por meio da aplicação de processamento de linguagem natural (PLN), diversos tipos de algoritmos e métodos analíticos. A interpretação das informações coletadas é uma parte importante desse processo.

As capacidades dos sistemas de processamento de linguagem natural hoje

A compreensão é o primeiro passo no processamento da linguagem natural que ajuda as máquinas a ler texto ou fala. De certa forma, simula a capacidade humana de entender um idioma real, como inglês, francês ou mandarim.

O processamento de linguagem natural combina tanto a compreensão da linguagem natural quanto a geração da linguagem natural. Isso, por sua vez, simula a capacidade humana de criar texto em linguagem natural. Exemplos disso incluem a capacidade de reunir ou resumir informações ou participar de uma conversa ou diálogo.

O processamento de linguagem natural se desenvolveu rapidamente na última década e continuará a evoluir e crescer. Produtos convencionais como Alexa, Siri e pesquisa por voz do Google usam processamento de linguagem natural para entender e responder às perguntas e solicitações dos usuários.

Os sistemas de processamento de linguagem natural são uma forma de automação que se tornou indispensável na análise de dados derivados de texto hoje. Suas capacidades são múltiplas:

• Eles podem executar análises em quantidades literalmente ilimitadas de dados textuais de forma consistente, incansável e imparcial.
• Eles têm a capacidade de entender conceitos sofisticados e complexos.
• Eles podem detectar ambiguidades de linguagem, extrair fatos relevantes e identificar relacionamentos.
• Eles podem fornecer resumos.

A importância da mineração de texto hoje

Atualmente, empresas em todo o mundo geram grandes quantidades de dados literalmente a cada minuto, simplesmente por terem uma presença online e operarem no espaço online. Esses dados vêm de várias fontes e são armazenados em data warehouses e em plataformas de nuvem. Os métodos e ferramentas tradicionais às vezes ficam aquém da análise de dados tão gigantescos que crescem exponencialmente a cada minuto, apresentando um grande desafio para as empresas.

Outra razão importante por trás da adoção da mineração de texto é a crescente competição acirrada na esfera empresarial, levando as organizações a buscarem soluções de maior valor agregado para se manterem à frente da concorrência.

Esse é o pano de fundo contra o qual aplicativos, ferramentas e técnicas de mineração de texto se tornaram populares; eles oferecem uma maneira de usar todos os dados coletados e podem ajudar as organizações a usá-los para crescer.

Como a mineração de texto e o processamento de linguagem natural funcionam juntos

Um exemplo da relevância da mineração de texto pode ser visto no contexto do aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é uma tecnologia de inteligência artificial amplamente utilizada que imbui os sistemas com a capacidade de aprender automaticamente com a experiência sem precisar ser programado. Essa tecnologia pode rivalizar ou até superar os humanos na resolução de problemas complexos com grande precisão.

No entanto, para que o aprendizado de máquina forneça o melhor resultado, ele precisa de uma entrada corretamente escolhida com a qual ser treinado. Em situações em que a maior parte da entrada de dados disponível está na forma de texto não estruturado, isso é difícil. Um exemplo disso são registros de saúde eletrônicos, conjuntos de dados de pesquisa clínica ou literatura científica totalmente em texto.

O processamento de linguagem natural é uma ótima ferramenta para extrair dados estruturados e limpos para esses modelos preditivos avançados usados em aprendizado de máquina nos quais basear o treinamento. Isso reduz a necessidade de anotação manual desses dados de treinamento e economiza custos.

Além disso, a mineração de texto permite a análise de grandes coleções de literatura e dados para identificar possíveis problemas no início do pipeline. Isso ajuda as empresas a fazer o melhor uso dos recursos de pesquisa e desenvolvimento e evitar falhas potencialmente conhecidas em funções como testes de medicamentos em estágio posterior.

A natureza multidisciplinar da mineração de texto

A mineração de texto é, para todos os efeitos, um campo multidisciplinar. Ela incorpora e integra as ferramentas de mineração de dados, recuperação de informações, aprendizado de máquina, linguística computacional e até estatística. A mineração de texto está preocupada com textos em linguagem natural armazenados em formatos semiestruturados ou não estruturados.

O processo de mineração de texto: etapas

Operações de pré-processamento

• Agrupar dados de texto não estruturados de várias fontes de dados: texto simples, arquivos do Word, arquivos PDF, páginas da Web, blogs, e-mails ou redes sociais.
• Higienizar e limpar os dados com a ajuda de ferramentas e aplicativos de mineração de texto para detectar e remover anomalias ou redundâncias. Esta parte do processo é extrair e manter apenas as informações pertinentes dos dados e ajudar a identificar as raízes de palavras específicas.
• Converter as informações em formatos estruturados adequados para análise.

Análise

• Analise os padrões nos dados por meio do Sistema de Informações Gerenciais (MIS).
• Extraia as informações valiosas e mova-as para um banco de dados seguro a fim de conduzir a análise de tendências.
• Use as informações para a tomada de decisões.

Técnicas de mineração de texto

Existem cinco técnicas comumente usadas e eficazes usadas na mineração de texto.

Extração de informações

Essa técnica refere-se ao processo de extração de informações significativas de faixas de dados textuais, sejam eles presentes na forma de formatos de texto não estruturados ou mesmo semiestruturados. Ela se concentra na identificação e extração de entidades, seus atributos e seus relacionamentos. As informações extraídas são armazenadas em um banco de dados para fácil acesso e recuperação no futuro. Processos de precisão e chamada são usados para avaliar a relevância e eficácia desses resultados.

Recuperação de informações

A técnica de recuperação de informações é mais específica e diz respeito à extração de padrões relevantes e associados a partir de um determinado conjunto de palavras ou frases. Os sistemas de recuperação de informações fazem uso de algoritmos para rastrear e acompanhar o comportamento do usuário e coletar dados relevantes. Um exemplo disso é o muito utilizado motor de busca Google.

Categorização

A categorização é uma forma de aprendizado supervisionado, na qual os textos em linguagem normal são classificados em um grupo predefinido de tópicos com base em seu conteúdo. O sistema reúne documentos de texto e os analisa para descobrir os tópicos relevantes ou a indexação correta para cada documento.

O processo de correferência é usado como parte do processamento de linguagem natural para extrair não apenas significados, mas sinônimos e abreviações reais de conjuntos de dados de texto. Atualmente, esse processo é automatizado com aplicações generalizadas, desde comerciais personalizados até a filtragem de spam. É amplamente utilizado na categorização de páginas da web sob definições hierárquicas. Seus usos são muitos.

Clustering

Essa técnica de mineração de texto procura identificar e localizar estruturas intrínsecas dentro de um banco de dados de texto e organizá-las em subgrupos (ou 'clusters') para análise posterior. Esta é uma técnica de mineração de texto vital e padrão.

O maior desafio no processo é criar clusters significativos a partir de dados textuais não classificados e não rotulados, sem informações prévias de leads. A análise de cluster é usada na distribuição de dados. Ela também atua como uma etapa de pré-processamento para outros algoritmos e técnicas de mineração de texto que podem ser aplicados downstream em clusters detectados.

Resumo

O resumo de texto é o processo de geração automática de uma versão compactada de um texto específico, que contém informações que podem ser úteis ao usuário final. O objetivo da técnica de resumo é examinar várias fontes de dados textuais para reunir resumos de textos contendo uma quantidade considerável de informações em um formato conciso. O significado geral e a intenção dos documentos originais são mantidos essencialmente inalterados. O resumo de texto integra os vários métodos que usam a categorização de texto, como árvores de decisão, redes neurais, inteligência de enxame ou modelos de regressão.

Aplicações e benefícios da mineração de texto

Ferramentas e técnicas de mineração de texto estão sendo implantadas em uma variedade de indústrias e áreas hoje; universidades, saúde, organizações e plataformas de rede social, para citar alguns.

Mineração de texto para análise, avaliação e gerenciamento de riscos

Muitas vezes, as organizações lançam novos produtos e serviços sem realizar uma análise de risco suficiente. A análise de risco inadequada deixa a organização para trás em informações e tendências importantes, contribuindo para que ela perca oportunidades de crescimento ou de melhor conexão com seu público-alvo.

As tecnologias de mineração de texto são os impulsionadores do software de gerenciamento de risco que pode ser integrado às operações de uma empresa. Essas tecnologias de mineração de texto podem coletar informações de várias fontes de dados de texto e criar links entre informações relevantes.

A adoção de tecnologias de mineração de texto permite que as organizações permaneçam informadas sobre as tendências atuais do mercado, obtenham as informações certas no momento certo e identifiquem riscos potenciais em tempo hábil. Isso significa que as organizações podem mitigar riscos e ser ágeis na tomada de decisões de negócios.

Detecção de fraude com mineração de texto e análise de texto

Essa aplicação de análise de texto e as ferramentas de mineração de texto continuam sendo um dos pilares das companhias de seguros e financeiras. Essas organizações reúnem a maioria de seus dados no formato de texto. Estruturar esses dados e submetê-los a análises de texto usando ferramentas e técnicas de mineração de texto ajuda essas empresas a detectar e prevenir fraudes. A mineração de texto também ajuda as empresas a processar pedidos de garantia ou seguro mais rapidamente.

Mineração de texto para business intelligence superior

Muitas organizações em vários setores estão aproveitando cada vez mais as técnicas de mineração de texto para obter informações superiores de business intelligence. As técnicas de mineração de texto geram informações profundas sobre o comportamento do cliente/comprador e as tendências do mercado.

A mineração de texto também ajuda as organizações a concluir uma análise de pontos fortes, fracos, oportunidades e ameaças de seus próprios negócios, bem como de sua concorrência, e obter vantagem no mercado.

As ferramentas e técnicas de mineração de texto também fornecem informações sobre o desempenho das estratégias e campanhas de marketing, o que os clientes estão procurando, suas preferências e tendências de compra e as mudanças no mercado.

Melhorar os serviços de atendimento ao cliente usando técnicas de mineração de texto

As técnicas de mineração de texto estão sendo cada vez mais adotadas no campo dos serviços de atendimento ao cliente para aprimorar a sua experiência geral. O processamento de linguagem natural é um pioneiro nessa área. As empresas estão investindo em software de análise de texto que pesquisa dados de texto de pesquisas de clientes, formulários de feedback, chamadas de voz, e-mails e bate-papos.

O objetivo da mineração e análise de texto é reduzir o tempo de resposta a uma chamada ou consulta e fornecer um retorno mais rápido e eficiente no tratamento das reclamações dos clientes. Isso tem o benefício da longevidade do cliente, menos rotatividade e resolução mais rápida de reclamações.

Análise de rede social usando ferramentas de mineração de texto

Com a grande dependência de texto das redes sociais, as ferramentas de mineração de texto brilham em termos de análise do número de postagens, curtidas, comentários, referências e tendências de seguidores da sua marca. Na verdade, existem várias ferramentas de mineração de texto projetadas apenas para analisar o desempenho da sua marca em várias plataformas de rede social.

A mineração de texto nas redes sociais também é uma ferramenta inestimável para entender as reações e os padrões de comportamento de um grande número de pessoas que interagem com sua marca e conteúdo online, muitas vezes em tempo real.

Isso permite que a mineração e análise de texto ajudem as organizações a capitalizar as tendências atuais que estão cativando seu público-alvo. O que está viralizando? Qual conteúdo está engajando os usuários? Como uma empresa pode usar essas informações para aumentar sua participação no mercado e aumentar as vendas?

Desvantagens da mineração de texto

Embora a tecnologia de mineração de texto, ou a própria mineração na web, não crie problemas, sua aplicação em conjuntos de dados de natureza privada pode levar a preocupações éticas. Isso inclui o uso de mineração de texto em registros médicos pessoais ou para criar perfis de grupo. Problemas de privacidade são uma questão ética altamente criticada relacionada ao uso inescrupuloso de mineração de texto.

Além disso, as empresas podem realizar mineração de texto para uma finalidade, mas usar os dados para outra finalidade não declarada ou não divulgada. Em um mundo onde os dados pessoais são uma grande mercadoria, tal uso indevido representa uma grande ameaça à privacidade dos dados de um indivíduo.

Apesar disso, a mineração de texto continua sendo uma ferramenta altamente poderosa que muitas organizações podem usar a seu favor para tudo, desde a simplificação das operações diárias até a tomada de decisões estratégicas de negócios.