Indførelsen
Inden for kunstig intelligens (AI) er tekstanalyse en underkategori af naturlig sprogbehandling (NLP), der gør det muligt for maskiner at udtrække mening, struktur og indsigt fra ustruktureret tekst. Organisationer bruger tekstanalyse til at omdanne kundefeedback, supportsager, kontrakter og opslag på sociale medier til handlingsorienteret intelligens.
Teknikker til at behandle og analysere tekst udviklede sig over mange år, fra simple statistiske beregninger baseret på termfrekvens til vektorbaserede sprogmodeller, der indkapsler semantisk betydning. Nogle almindelige anvendelsestilfælde for tekstanalyse inkluderer:
- Nøgleordsudtrækning: At identificere vigtige ord og sætninger i teksten for at hjælpe med at bestemme de emner og temaer, den diskuterer.
- Entitetsdetektion: Identificerer navngivne enheder nævnt i teksten; for eksempel steder, personer, datoer og organisationer.
- Tekstklassifikation: Kategorisering af tekstdokumenter baseret på deres indhold. For eksempel at filtrere e-mails som spam eller ikke spam.
- Sentimentanalyse: En særlig form for tekstklassifikation, der forudsiger tekstens stemning – for eksempel kategorisering af opslag på sociale medier som positive, neutrale eller negative.
- Tekstopsummering: At reducere tekstvolumen, samtidig med at dens væsentlige punkter bevares. For eksempel at generere et kort ét-afsnits resumé ud fra et flersidet dokument.
Tekstanalyse er udfordrende, fordi sproget er komplekst, og computere har svært ved at forstå det. I sidste ende er alle tekstanalyseteknikker baseret på kravet om at udtrække mening fra naturlig sprogtekst.
Notat
Vi anerkender, at forskellige mennesker kan lide at lære på forskellige måder. Du kan vælge at gennemføre dette modul i videobaseret format, eller du kan læse indholdet som tekst og billeder. Teksten indeholder flere detaljer end videoerne, så i nogle tilfælde vil du måske henvise til den som supplerende materiale til videopræsentationen.