Введення

  • 1 хв.

У межах штучного інтелекту (ШІ) текстовий аналіз є підмножиною обробки природної мови (NLP), яка дозволяє машинам витягувати значення, структуру та інсайти з неструктурованого тексту. Організації використовують текстовий аналіз для перетворення відгуків клієнтів, запитів до служби підтримки, контрактів і публікацій у соціальних мережах на практичну аналітичну інформацію.

Техніки обробки та аналізу тексту розвивалися протягом багатьох років — від простих статистичних розрахунків на основі частоти термінів до векторних мовних моделей, які інкапсулюють семантичне значення. Деякі поширені випадки використання аналізу тексту включають:

  • Виявлення мови: Визначення мови (або мов), якою пишеться текст — часто це перший крок у багатоетапному процесі обробки тексту.
  • Виділення ключових термінів: визначення важливих слів і фраз у тексті, щоб допомогти визначити теми та теми, які він обговорює.
  • Виявлення сутності: ідентифікація іменованих об'єктів, згаданих у тексті; наприклад, місця, люди, дати та організації.
  • Виявлення персональної ідентифікаційної інформації (PII): ідентифікація та редагування особистих даних у тексті, таких як імена, адреси, телефонні номери, дані фінансових рахунків та інша конфіденційна інформація.
  • Класифікація тексту: Класифікація текстових документів за їхнім змістом. Наприклад, фільтрація електронної пошти як спам чи ні.
  • Аналіз настроїв: Особлива форма класифікації тексту, яка передбачає настрій тексту — наприклад, класифікація постів у соціальних мережах як позитивні, нейтральні або негативні.
  • Узагальнення тексту: Зменшення об'єму тексту при збереженні його важливих моментів. Наприклад, створення короткого однопараграфного резюме з багатосторінкового документа.

Текстовий аналіз є складним, бо мова складна, а комп'ютери важко її розуміють. Зрештою, усі методи аналізу тексту базуються на вимогі витягти значення з тексту природною мовою.

Нотатка

Ми усвідомлюємо, що різним людям подобається вчитися по-різному. Ви можете заповнювати цей модуль у форматі відео або читати контент у вигляді тексту та зображень. Текст містить більше деталей, ніж відео, тому в деяких випадках ви можете звернутися до нього як до додаткового матеріалу до відеопрезентації.