L’exploration de texte est l’une des méthodes les plus importantes d’analyse et de traitement des données non structurées, qui représentent près de 80 % des données mondiales. Aujourd’hui, la plupart des organisations et des institutions collectent et stockent d’énormes quantités de données dans des entrepôts de données et dans le nuage.
Ces données continuent de croître de manière exponentielle chaque minute, à mesure que de nouvelles données arrivent de nombreuses sources différentes.
Par conséquent, il est difficile pour les entreprises et les organisations de stocker, de traiter et d’analyser des quantités massives de données textuelles à l’aide de techniques traditionnelles. La mise à niveau des connaissances en matière de data mining vous aidera à surmonter les obstacles.
Ce blog traite du text mining, de ses méthodes et de la manière de l’utiliser dans les entreprises. Entrons dans le vif du sujet.
Qu’est-ce que le Text Mining ?
L’exploration de texte est le processus d’obtention d’informations importantes à partir de données textuelles écrites dans un langage standard. Ces informations proviennent de messages textuels, de courriels et de fichiers en langage courant. Il est principalement utilisé pour trouver des informations précieuses à partir de grandes quantités de données.
Il s’agit également d’un domaine multidisciplinaire qui fait appel à la recherche d’informations, à l’exploration de données, à l’apprentissage automatique, aux statistiques et à la linguistique informatique. Il s’agit de stocker des textes en langage naturel dans des formats non structurés ou semi-structurés.
L’exploration de texte, dans sa forme la plus élémentaire, recherche des faits, des relations et des validations dans de grandes quantités de données textuelles non structurées. Les données extraites sont ensuite traduites dans un format structuré qui peut être étudié ou présenté immédiatement à l’aide de tableaux HTML, de cartes mentales, de graphiques, etc. Il utilise diverses approches pour traiter le texte à cette fin.
Méthodes efficaces d’exploration de textes
Il existe plusieurs méthodes et stratégies pour l’exploration de textes. Ils sont divisés en deux parties.
- Méthode de base
- Méthode de l’avance
Nous aborderons dans cette section quelques-unes des méthodes les plus courantes. Dans un premier temps, nous opterons pour les méthodes de base :
- Fréquence des mots
La fréquence des mots peut être utilisée pour déterminer quels termes ou concepts apparaissent le plus souvent dans un ensemble de données. Lorsque l’on examine les commentaires des clients, les conversations sur les médias sociaux ou le retour d’information des clients, il peut être utile de savoir quels sont les mots les plus utilisés.
Par exemple, si les commentaires de vos clients sont remplis de mots tels que « cher », « hors de prix » et « surestimé », cela peut signifier que vous devez modifier vos prix (ou votre marché cible).
- Collocation
Un groupe de mots qui apparaissent couramment ensemble est appelé collocation. Les bigrammes et les trigrammes sont les types de collocations les plus courants. Les bigrammes sont deux mots qui vont généralement ensemble, comme démarrer, gagner du temps, ou prendre une décision (une combinaison de trois mots, comme à distance de marche ou rester en contact).
Trouver des collocations et les compter comme un seul mot vous permet :
- Améliorer la granularité du texte
- Mieux comprendre sa structure sémantique
- Obtenez des résultats plus précis grâce à l’exploration de texte.
- Concordance
La concordance permet de déterminer où et quand un mot ou un groupe de mots apparaît dans une phrase ou un texte. Nous savons tous que les mots peuvent avoir plusieurs sens et qu’un même mot peut être utilisé de différentes manières. En consultant la concordance d’un mot, vous pouvez déterminer son sens en fonction de son utilisation.
Nous allons maintenant aborder les méthodes avancées d’exploration de textes :
- Classification des textes
La classification des textes est le processus de catégorisation (étiquetage) des données textuelles non structurées. Cette tâche essentielle du traitement du langage naturel (NLP) permet d’organiser et de structurer facilement des textes complexes en données significatives.
La classification des textes permet aux entreprises d’analyser rapidement et à moindre coût toutes sortes d’informations, des courriels aux tickets d’assistance, afin d’obtenir des informations précieuses.
Nous aborderons ci-dessous quelques-unes des tâches les plus courantes en matière de classification de textes : l’analyse des sujets, l’analyse des sentiments, la détection de la langue et la détection de l’intention.
- Analyse du sujet
L’exploration de textes permet de comprendre les principaux thèmes ou sujets d’un texte et constitue l’une des méthodes les plus courantes d’organisation des données textuelles. Par exemple, un ticket d’assistance indiquant que ma commande en ligne n’est pas arrivée peut être classé comme un problème d’expédition.
Vous pouvez utiliser le logiciel d’enquête QuestionPro pour l’analyse des sujets. Avec QuestionPro, vous pouvez analyser automatiquement les réponses aux questions de l’enquête et identifier les principaux sujets abordés par les personnes interrogées.
Il peut vous aider à comprendre ce que vos clients veulent et ce dont ils ont besoin, ce qui peut vous aider à prendre de meilleures décisions commerciales et à rendre vos clients plus heureux.
- Analyse des sentiments
L’analyse des sentiments est l’une des méthodes les plus importantes de l’exploration de textes. Il s’agit d’examiner les sentiments qui sous-tendent un texte donné.
Supposons que vous recherchiez une série d’évaluations pour votre site web. Vous constaterez peut-être que l’interface utilisateur ou la facilité d’utilisation revient le plus souvent dans ces avis, mais vous aurez besoin de plus d’informations pour tirer des conclusions.
L’analyse des sentiments vous aide à déterminer le sujet d’un texte, sa signification et s’il est positif, négatif ou neutre. L’analyse des sentiments est un outil commercial utile qui peut être utilisé pour de nombreuses choses, comme la lecture d’avis ou de tickets d’assistance ou l’examen de ce que les gens disent sur les médias sociaux.
QuestionPro est un logiciel d’enquête complet doté de nombreuses fonctionnalités, dont l’analyse des sentiments. Si vous êtes à la recherche d’outils d’analyse des sentiments pour votre entreprise, QuestionPro est sans aucun doute la meilleure option pour vous.
Avec QuestionPro, vous pouvez utiliser leur outil d’analyse des sentiments pour analyser automatiquement les réponses aux enquêtes et déterminer le sentiment général (positif, négatif ou neutre) des réponses des personnes interrogées.
Ils peuvent vous aider à prendre des décisions commerciales et à améliorer la satisfaction des clients. Il peut également vous aider à trouver rapidement et facilement des tendances et des modèles dans les commentaires des clients.
- Détection des langues
L’une des meilleures choses que le text mining puisse faire est d’envoyer automatiquement les tickets d’assistance à la bonne équipe en fonction de leur langue. Cette tâche est facile à automatiser, ce qui fait gagner un temps précieux aux équipes. Il permet de classer un texte en fonction de sa langue.
- Détection des intentions
Vous pouvez utiliser un classificateur de texte pour déterminer automatiquement ce qu’un texte essaie de dire ou pourquoi il a été écrit. Il peut s’avérer très utile pour comprendre ce que disent les clients.
Par exemple, vous pouvez trier les réponses aux courriels de vente sortants pour trouver les personnes potentiellement intéressées par votre produit et celles qui souhaitent se désabonner.
- Extraction de texte
L’extraction de texte est une méthode d’analyse de texte qui permet d’extraire des données spécifiques d’un texte, telles que des mots-clés, des noms d’entités, des adresses, des courriels, etc. En utilisant l’extraction de texte, les entreprises peuvent éviter de trier manuellement leurs données pour en extraire les informations importantes.
Nous aborderons ci-dessous certaines des parties les plus importantes de l’extraction de texte : l’extraction de mots-clés, la reconnaissance d’entités nommées et l’extraction de caractéristiques.
- Extraction de mots-clés
Les mots-clés sont les éléments les plus significatifs d’un texte et peuvent être utilisés pour analyser son contenu. L’utilisation d’un extracteur de mots-clés permet notamment d’indexer des données consultables, de résumer le contenu d’un texte et de créer des nuages de mots-clés.
- Reconnaissance des entités nommées
Il vous permet de localiser et d’extraire les noms d’entreprises, d’organisations ou de personnes à partir d’un texte.
- Extraction des caractéristiques
Il aide à déterminer les caractéristiques spécifiques d’un produit ou d’un service dans un ensemble de données. Par exemple, si vous consultez les détails d’un produit, il vous sera facile d’extraire des informations telles que la couleur, la marque, le modèle, etc.
Comment utiliser le Text Mining dans l’entreprise ?
L’utilisation d’un logiciel de text mining peut être très bénéfique pour les entreprises. Ils peuvent fournir des informations utiles et contribuer au développement de l’intelligence économique dans tous les secteurs d’activité. Dans les entreprises, une API d’exploration de données est souvent utilisée de la manière suivante :
- Gestion de la réputation
L’image publique d’une entreprise doit être irréprochable dans la culture moderne d’aujourd’hui. Le text mining vous aide à comprendre les données d’écoute des médias sociaux et de la voix du client (VoC) en analysant les tweets, les commentaires, les articles d’actualité et d’autres réactions qui y font référence ou qui y sont liées.
Il s’agit des dirigeants d’entreprise, des investisseurs, des partis politiques et des groupes soutenus par l’entreprise, ainsi que des employés et des partenaires. Les entreprises peuvent améliorer leur réputation en temps réel en mettant en œuvre des actions préventives.
- Optimisation des moteurs de recherche
Les moteurs de recherche tels que Bing et Google utilisent le text mining pour reconnaître les spams et les textes de remplissage dans les sites web de marketing de contenu.
Le moteur peut marquer un courriel comme étant du spam en fonction de l’orthographe, du contexte et de l’intention, ou pénaliser le site web d’une entreprise qui a utilisé des mots-clés pour améliorer son classement dans les moteurs de recherche. Une API d’analyse de texte peut également être utilisée pour optimiser et renforcer le moteur de recherche d’une entreprise.
- Trouver des modèles dans les données
La recherche de modèles dans les données, qu’elles soient historiques ou actuelles, est un aspect essentiel des traitements médicaux et des essais cliniques, du développement de nouveaux produits, de la planification immobilière et d’autres domaines fortement monétisés et sensibles au facteur temps.
L’analyse de texte permet aux entreprises d’étudier des modèles de données à des fins diverses, y compris le comportement des clients. Les modèles et les tendances peuvent également être utiles pour élaborer de nouvelles politiques en matière de sécurité et de surveillance, ainsi que des règles de circulation visant à réduire les embouteillages sur les routes à fort trafic et des politiques d’immigration.
- Enquêtes et examens
Qu’il s’agisse de commentaires sur les médias sociaux, d’e-mails ou d’études de marché, une API d’analyse de texte intelligente peut reconnaître et classer les sujets et les thèmes.
Une solution d’analyse de texte utilise des techniques telles que le traitement du langage naturel (NLP) et l’analyse des sentiments basée sur les aspects pour garantir que tous les aspects et thèmes sont pris en compte dans un seul examen. Cette étude de cas montre comment les enquêtes sont utilisées le plus efficacement possible avec le text mining.
Contact avec QuestionPro pour la réalisation d’enquêtes. QuestionPro dispose de fonctions d’enquête polyvalentes et de modèles prêts à l’emploi. Vous pouvez également personnaliser la conception de votre enquête grâce à leurs fonctions avancées.
- La voix du salarié et le recrutement
L’exploration de texte peut vous aider à trouver le meilleur candidat pour le poste. Il peut rechercher des milliers d’enregistrements dans une base de données de recrutement en utilisant l’analyse de mots clés pour trouver le bon candidat. Vous pouvez réduire considérablement l’attrition du personnel en veillant à ce que vos employés vedettes soient heureux au travail.
L’utilisation de programmes de retour d’information sur la voix des employés (VoE), tels que les plateformes vocales, de chat et vidéo, tout au long du parcours de l’employé, peut fournir des informations précieuses sur la création d’un environnement de travail stimulant et d’un engagement profond entre l’employé et l’employeur.
APPRENDRE À CONNAÎTRE : Techniques d’exploration de données
Conclusion
L’exploration de texte est un outil efficace pour identifier les tendances et les idées dans les données textuelles et a de nombreuses applications. Elle peut être améliorée en la combinant avec d’autres techniques, telles que le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique.
Dans l’ensemble, il s’agit d’un outil important pour extraire des informations des données textuelles qui peuvent être utilisées pour éclairer la prise de décision et améliorer les résultats de l’entreprise.
Il est maintenant temps d’utiliser le text mining dans votre entreprise. Si vous avez besoin d’aide, QuestionPro est là pour vous. QuestionPro est un logiciel d’enquête complet doté d’excellentes fonctionnalités. Nous vous permettons de mener des enquêtes pour connaître l’avis de vos clients et de vos employés.
Vous pouvez également analyser vos données commerciales grâce à la fonction d’analyse de texte de QuestionPro. Alors, sans perdre de temps, contactez QuestionPro pour un essai gratuit.
