Innføring
Innenfor kunstig intelligens (AI) er tekstanalyse en underkategori av naturlig språkbehandling (NLP) som gjør det mulig for maskiner å hente ut mening, struktur og innsikt fra ustrukturert tekst. Organisasjoner bruker tekstanalyse for å omforme kundetilbakemeldinger, supporthenvendelser, kontrakter og innlegg på sosiale medier til handlingsrettet etterretning.
Teknikker for å behandle og analysere tekst utviklet seg over mange år, fra enkle statistiske beregninger basert på termfrekvens til vektorbaserte språkmodeller som innkapsler semantisk betydning. Noen vanlige bruksområder for tekstanalyse inkluderer:
- Nøkkelbegrepsuttrekking: Identifisere viktige ord og uttrykk i teksten for å hjelpe til med å bestemme hvilke temaer og temaer den diskuterer.
- Entitetsdeteksjon: Identifisering av navngitte enheter nevnt i tekst; for eksempel steder, personer, datoer og organisasjoner.
- Tekstklassifisering: Kategorisering av tekstdokumenter basert på innholdet. For eksempel å filtrere e-post som spam eller ikke spam.
- Sentimentanalyse: En spesiell form for tekstklassifisering som forutsier tekstens stemning – for eksempel å kategorisere innlegg på sosiale medier som positive, nøytrale eller negative.
- Tekstoppsummering: Redusere tekstvolumet samtidig som de viktigste poengene beholdes. For eksempel å lage et kort sammendrag på ett avsnitt fra et flersiders dokument.
Tekstanalyse er utfordrende fordi språk er komplekst, og datamaskiner har vanskelig for å forstå det. Til syvende og sist er alle tekstanalyseteknikker basert på kravet om å hente ut mening fra naturlig språktekst.
Note
Vi erkjenner at forskjellige mennesker liker å lære på forskjellige måter. Du kan velge å fullføre denne modulen i videobasert format, eller du kan lese innholdet som tekst og bilder. Teksten inneholder flere detaljer enn videoene, så i noen tilfeller kan det være lurt å referere til den som tilleggsmateriale til videopresentasjonen.