Die zweite Forschungsfrage, die entscheidend ist, beruht auf Fach- oder Domänenexpertise. Nämlich, was versucht man zu entdecken oder vorherzusagen und von was? Diese spezifischen Ziele und Ziele stammen in der Regel von Teammitgliedern, die sich mit dem Anwendungsbereichsbereich auskennen und sich selbst zur Beantwortung (und erneuten Beantwortung) von Fragen zur Verfügung stellen, Ursachenanalysen durchführen und Entwurfsergebnisse interpretieren oder Schulungs- und Testdatenergebnisse überprüfen. Einige der bekanntesten SaaS-Lösungen und APIs für die Textanalyse sind: Natural Language Understanding hilft Maschinen, Text (oder eine andere Eingabe wie Sprache) zu lesen, indem sie die menschliche Fähigkeit simulieren, eine natürliche Sprache wie Englisch, Spanisch oder Chinesisch zu verstehen. Die natürliche Sprachverarbeitung umfasst sowohl das natürliche Sprachverständnis als auch die natürliche Sprachgenerierung, die die menschliche Fähigkeit simuliert, Text in natürlicher Sprache zu erstellen, z. B. um Informationen zusammenzufassen oder an einem Dialog teilzunehmen. Ontotext Platform implementiert alle Varianten dieses Zusammenspiels, das Text und große Knowledge Graphs verknüpft, um Lösungen für Content-Tagging, Klassifizierung und Empfehlung zu ermöglichen. Indem wir diese Übereinstimmung in Texten erkennen und ihm das E-Mail-Tag zuweisen, können wir einen rudimentären – aber funktionalen – E-Mail-Adress-Extraktor erstellen. Was wird allgemein bewertet, um die Leistung eines Kundenservice-Teams zu bestimmen? Häufige KPIs sind die erste Reaktionszeit, die durchschnittliche Zeit bis zur Lösung (d. h. wie lange Ihr Team zur Lösung von Problemen benötigt) und die Kundenzufriedenheit (CSAT).
Und, seien wir ehrlich, die allgemeine Kundenzufriedenheit hat viel mit den ersten beiden Metriken zu tun. Wenn Sie langformigen Text bevorzugen, gibt es eine Reihe von Büchern über oder mit SpaCy: Es heißt LDA, ein Akronym für die zungendrehende Latent Dirichlet Allocation. Es ist ein elegantes mathematisches Sprachmodell, das Themen (Listen mit ähnlichen Wörtern) erfasst und wie sie sich über verschiedene Texte erstrecken. Bei Anwendung auf EHRs, klinische Studienaufzeichnungen oder Volltextliteratur kann die Verarbeitung natürlicher Sprachen die sauberen, strukturierten Daten extrahieren, die erforderlich sind, um die fortschrittlichen Vorhersagemodelle zu fördern, die beim maschinellen Lernen verwendet werden, wodurch der Bedarf an teurer, manueller Anmerkung von Trainingsdaten reduziert wird. Wenn Sie in der Kundenerfahrung, im Produkt, im Marketing oder im Vertrieb arbeiten, gibt es eine ganze Reihe von Textanalyseanwendungen, die Ihnen helfen können, manuelle Prozesse zu automatisieren und bessere Einblicke zu erhalten, die Sie nicht technisch versiert benötigen. Werfen wir einen Blick! Auch akademische Institutionen haben sich in die Text-Mining-Initiative eingeschaltet: Nur weil ein Wort oder ein Satz im Text erwähnt wird, bedeutet das nicht immer, dass es im Text um dieses Thema geht. Zum Beispiel, wenn ein Kunde die Situation erklärt, die zu einem Problem führt: «Meine Kreditkarte wurde abgelehnt und die Kasse war super hilfsbereit und wartete geduldig, während ich nach Bargeld in meiner Tasche suchte.» Bei diesem Kommentar geht es nicht um Kreditkarten oder Bargeld, sondern um das Verhalten der Mitarbeiter. Jetzt, da Ihr neuer Themenklassifier in Betrieb ist, müssen Sie nur noch neue Daten hochladen und das Modell seine Sache erledigen lassen.
Mit MonkeyLearn können Sie einfach mehr CSV- und Excel-Dateien hochladen, um neue Daten zu analysieren oder eine unserer Integrationen zu verwenden: Es gibt mehrere Datenvisualisierungstools, mit denen Sie Textanalyseergebnisse verarbeiten können. Werfen wir einen genaueren Blick auf die drei beliebtesten: Alternativ können Textanalysen verwendet werden, um Trends zu identifizieren und zu überwachen. Dies ist eher eine analytische Funktion, die schneller und einfacher (lesen billiger) zu tun ist, weil es nicht versucht, Ergebnisse vorherzusagen.
