Что такое анализ текста? – Разъяснение – AWS

Что такое анализ текста?

Анализ текста — это процесс применения компьютерных систем для считывания и интерпретации написанного человеком текста с целью извлечения деловой информации. Программное обеспечение для анализа текста может автоматически классифицировать, сортировать и извлекать информацию из текста для выявления закономерностей, взаимосвязей, тенденций и других практически полезных сведений. Анализ текста можно использовать для эффективной и точной обработки многочисленных текстовых источников (электронных писем, документов, содержимого социальных сетей и отзывов о товарах) так же, как это сделал бы человек.

В чем заключается важность анализа текста?

Анализ текста используется предприятиями для извлечения полезных сведений из множества источников неструктурированных данных. При принятии решений они используют обратную связь из различных источников: электронной почты, социальных сетей и опросов клиентов. Однако обработка такого огромного объема информации без соответствующего программного обеспечения становится непосильной задачей.

Анализ текста позволяет быстро получать точную информацию из перечисленных источников. Данный процесс полностью автоматизирован и последователен, а его результаты становятся основой для принятия решений. Например, использование программного обеспечения для анализа текста позволяет мгновенно выявлять негативные тональности в сообщениях социальных сетей и своевременно принимать меры по решению проблемы.

Анализ тональности текста

Анализ тональности или интеллектуальный анализ мнений использует методы анализа текста, чтобы понять эмоциональную составляющую, передаваемую фрагментом текста. Анализ тональности используется для анализа отзывов, блогов, форумов и других интернет-СМИ, чтобы определить, довольны ли клиенты своими покупками. Анализ тональности помогает заметить новые тенденции, отследить изменения настроений и решить проблемы продвижения продукции. Благодаря анализу тональности и определению конкретных ключевых слов можно отследить изменения в мнении клиентов и выявить первопричину проблемы. 

Организация ведения записей

Анализ текста способствует эффективному управлению, категоризации и поиску документов. В частности, сюда относятся автоматизация ведения истории болезни, мониторинг упоминаний брендов и выявление страхового мошенничества. Например, компания LexisNexis Legal & Professional использует извлечение текста для поиска отдельных записей среди 200 миллионов документов.

Индивидуализация обслуживания клиентов

ПО анализа текста позволяет обрабатывать электронные письма, отзывы, чаты и другую текстовую переписку. Получив информацию о предпочтениях клиентов, покупательских привычках и общем восприятии бренда, можно сформировать индивидуальное представление продукции для различных потребительских сегментов. 

Как работает анализ текста?

Суть анализа текста заключается в обучении компьютерных программ ассоциировать слова с конкретными значениями и разбирать семантический контекст неструктурированных данных. Это похоже на то, как люди изучают новый язык, ассоциируя слова с объектами, действиями и эмоциями. 

ПО анализа текста работает на принципах глубокого обучения и обработки естественного языка.

Глубокое обучение

Искусственный интеллект — это область науки о данных, которая учит компьютеры думать как люди. Машинное обучение — класс методов искусственного интеллекта для обучения или тренировки компьютеров. Глубокое обучение — узкоспециализированный метод машинного обучения, в котором используются нейронные сети или программные структуры, имитирующие деятельность человеческого мозга. Технология глубокого обучения при анализе текста позволяет воспринимать текст так же, как человеческий мозг.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (NLP) — направление искусственного интеллекта, которое дает компьютерам возможность автоматически извлекать смысл из естественного, созданного человеком текста. Она использует лингвистические модели и статистику для обучения технологии глубокого обучения обработке и анализу текстовых данных, включая изображения рукописного текста.  Такие методы NLP, как оптическое распознавание символов (OCR), преобразуют изображения текста в текстовые документы, находя и распознавая слова на изображениях.

 

Какие виды методов анализа текста существуют?

ПО анализа текста использует следующие группы методов.

Классификация текста

При классификации текста программное обеспечение для анализа текста учится ассоциировать определенные ключевые слова с конкретными темами, намерениями пользователей или тональностями текста. При этом используются следующие методы: 

• Классификация на основе правил присваивает тексту теги на основе заранее определенных правил для семантических компонентов или синтаксических шаблонов.
• Системы на основе машинного обучения работают путем обучения программ анализа текста на примерах и повышения их точности в присвоении тексту тегов. Для обработки структурированных данных, категоризации слов и выработки семантического понимания между ними эти системы используют такие лингвистические модели, как наивный байесовский классификатор, метод опорных векторов и глубокое обучение.

Например, положительный отзыв часто содержит такие слова, как 

«хорошо», «быстро» и «отлично». В то же время отрицательные отзывы могут содержать такие слова, как «несчастливый», «медленный» и «плохой». Специалисты по анализу данных обучают ПО анализа текста искать такие термины и классифицировать отзывы как положительные или отрицательные. Таким образом, служба поддержки клиентов может легко отслеживать настроения клиентов по отзывам.

Извлечение текста

Метод извлечения текста сканирует текст и извлекает из него ключевую информацию. Данный метод позволяет определить в фрагменте текста ключевые слова, атрибуты продукта, названия брендов, названия мест и многое другое. Программное обеспечение для извлечения текста применяет следующие методы:

• Регулярное выражение (REGEX) — массив символов определенного формата, который определяет предварительное условие поиска того, что нужно извлечь.
• Условные случайные поля (CRF) — метод машинного обучения, который извлекает текст, оценивая определенные шаблоны или фразы.
  Он является более точным и гибким, чем REGEX. 

Например, можно использовать извлечение текста для отслеживания упоминаний бренда в социальных сетях. Отследить каждое упоминание бренда в социальных сетях вручную — невозможно. Извлечение текста позволяет получать уведомления об упоминаниях бренда в режиме реального времени. 

Тематическое моделирование

Методы тематического моделирования выявляют и группируют связанные ключевые слова, встречающиеся в неструктурированном тексте, в тему или тематику. Данные методы позволяют обрабатывать множество текстовых документов и сортировать их по темам на основе частоты возникновения различных слов. Методы тематического моделирования создают контекст для дальнейшего анализа документов.

Например, с помощью методов тематического моделирования можно просмотреть архив отсканированных документов и классифицировать их как счета, юридические документы и договоры с клиентами. Затем, применяя соответствующие методы, можно проанализировать счета для получения важной финансовой информации или договора для получения информации о клиентах.

Редактирование персональных данных

Данный метод автоматически обнаруживает и удаляет из документа идентифицируемую информацию о персональных данных: имена, адреса или номера счетов. Благодаря редактированию персональных данных можно обеспечить конфиденциальность и соблюдение требований местных законов и нормативных актов.

Например, можно проанализировать обращения в службу поддержки и информационные статьи, обнаружить персональные данные и отредактировать текст перед индексацией документов в результате поиска. После такой обработки в результатах поиска не будет иметься персональных данных.

Из каких этапов состоит анализ текста?

Для проведения анализа текста следует придерживаться планомерного процесса, включающего четыре этапа.

Этап 1: сбор данных

На этом этапе осуществляется сбор текстовых данных из внутренних и внешних источников.

Внутренние данные

Внутренние данные – это текстовый контент, который является внутренним для предприятия и легко доступен (например, электронные письма, чаты, счета и опросы сотрудников).  

Внешние данные

Внешние данные можно найти в таких источниках, как социальные сети, площадки с отзывами, новостные статьи и интернет-форумы. Получить внешние данные сложнее, поскольку они находятся вне контроля предприятия. Для извлечения внешних данных может потребоваться использование инструментов парсинга или интеграция со сторонними решениями.

Этап 2: подготовка данных

Подготовка данных является важной частью анализа текста. Она включает в себя структурирование необработанных текстовых данных в приемлемый для анализа формат. ПО анализа текста автоматизирует данный процесс и включает следующие основные методы обработки естественного языка (NLP). 

Токенизация

Токенизация — это разделение необработанного текста на несколько частей, имеющих семантический смысл. Например, фраза text analytics benefits businesses токенизируется до слов text, analytics, benefits и businesses.

Маркировка частей речи

Маркировка частей речи служит для присвоения грамматических тегов элементам, полученным после токенизации текста. Так, в вышеупомянутом примере получается: text: существительное, analytics: существительное, benefits: глагол и businesses: существительное.

Синтаксический анализ

Синтаксический анализ устанавливает значимые связи между токенизированными словами с установленными тегами английской грамматики. Благодаря этому программное обеспечение для анализа текста визуализирует взаимосвязи между словами. 

Лемматизация

Лемматизация — лингвистический процесс приведения слова к лемме — его словарной форме. Например, словарная форма слова visualizing – visualize.

Удаление стоп-слов

Стоп-слова – это слова, которые практически не имеют смыслового контекста в предложении, например, and, or и for. В зависимости от условий употребления, программное обеспечение может удалить их из структурированного текста. 

Этап 3: анализ текста

Анализ текста — это основная часть процесса, в ходе которого ПО обрабатывает текст с помощью различных методов. 

Классификация текста

Классификация — процесс присвоения текстовым данным тегов, основанных на правилах или системах машинного обучения.

Извлечение текста

Извлечение включает в себя определение наличия определенных ключевых слов в тексте и привязку их к тегам. Для этого ПО использует такие методы, как регулярные выражения и условные случайные поля (CRF).

Этап 4: визуализация

Визуализация — перевод результатов анализа текста в легко понимаемый формат. Результаты анализа текста можно представить в виде графиков, диаграмм и таблиц. Визуализированные результаты помогают выявить закономерности и тенденции и построить планы действий. Например, наблюдается всплеск возвратов продукции, а причины этому неясны. С помощью визуализации отзывы анализируются на наличие таких слов, как «дефект», «неправильный размер» или «неподходящий размер», а после сводятся в таблицу. В результате становится ясно, какая проблема является главной и приоритетной. 

Что такое текстовая аналитика?

Текстовая аналитика — количественные данные, которые можно получить путем анализа закономерности в нескольких образцах текста. Аналитика представляется в виде диаграмм, таблиц или графиков. 

В чем разница между понятиями «анализ текста» и «текстовая аналитика»?

Текстовая аналитика помогает определить наличие определенной тенденции или закономерности по результатам анализа тысяч откликов. В то же время с помощью анализа текста можно определить, является ли отзыв клиента положительным или отрицательным.

Что такое интеллектуальный анализ текста?

Интеллектуальный анализ текста — процесс получения качественной информации путем анализа неструктурированного текста.  

В чем разница между понятиями «анализ текста» и «интеллектуальный анализ текста»?

Никакой разницы нет. Оба термина обозначают один и тот же процесс получения ценных сведений из таких источников, как электронная почта, ответы на опросы и ленты социальных сетей.

Чем может помочь Amazon Comprehend?

Amazon Comprehend – это сервис обработки естественного языка (NLP), в котором для поиска ценной информации и взаимосвязей в тексте применяются технологии машинного обучения. С его помощью можно упростить рабочие процессы обработки документов, автоматически классифицируя и извлекая из них информацию. Например, Amazon Comprehend можно использовать для выполнения следующих задач:

• проведение анализа тональностей в обращениях в службу поддержки, отзывах о продукции, сообщениях в социальных сетях и т. д.; 
• интеграция Amazon Comprehend с Amazon Lex для создания интеллектуального виртуального разговорного помощника;
• извлечение медицинских терминов из документов и определение взаимосвязи между ними с помощью Amazon Comprehend Medical.

Создайте аккаунт AWS и начните работу уже сегодня.

rutermextract · PyPI

Библиотека для извлечения ключевых слов из текстов на русском языке. Для морфологического анализа используется pymorphy2. Разработка вдохновлена библиотекой topia.termextract, которая делает то же самое с англоязычными текстами.

Установка

pip install rutermextract

Использование

>>> from rutermextract import TermExtractor
>>> term_extractor = TermExtractor()
>>> text = u'Съешь ещё этих мягких французских булок да выпей же чаю.'
>>> for term in term_extractor(text):
>>>    print term.normalized, term.count
мягкие французские булки 1
чай 1

Извлеченные ключевые слова приводятся в нормальную форму и упорядочиваются от более важных к менее важным.

Возможные применения

Вызов библиотеки

Аргументы при вызове экземпляра класса TermExtractor:

• text — текст.

• (опционально) limit — максимальное количество извлечённых ключевых слов. По умолчанию ограничения нет.

• (опционально) nested — True, если нужно ивзлекать ключевые слова, лежащие внутри других ключевых слов. Например, вместе с «функциональный язык программирования» извлекаются «язык программирования» и «программирование».

• (опционально) weight — функция для вычисления веса извлеченного ключевого слова. В нее передается объект типа Term. По умолчанию ключевые слова упорядочиваются по количеству употреблений, затем по количеству слов.

• (опционально) strings — True, если результатом вызова должен быть список нормализованных строк. По умолчанию возвращается список объектов типа Term.

Term имеет следующие свойства: words (список слов), word_count (количество слов), normalized (тёрм в виде нормализованной строки), count — количество употреблений.

Пример использования функции веса

>>> from rutermextract import TermExtractor
>>> term_extractor = TermExtractor()
>>> text = . ..
>>> idf = ...  # Словарь соответствия ключевых слов их обратным частотам.
>>> terms = term_extractor(text, weight=lambda term: idf.get(term.normalized, 1.0) * term.count)

Зависимости

Качество работы

Библиотека извлекает ключевые слова на основе заранее заданных правил. К сожалению, на данный момент это единственный возможный вариант, поскольку для русского языка не существует открытого синтаксического корпуса, который можно использовать для обучения синтаксических моделей.

Основные проблемы:

1. Неполные правила. Например, сейчас не извлекаются ключевые слова, содержащие предлоги («вор в законе», «сосед по парте»). Эта проблема может решаться при дальнейшем развитии библиотеки, но правил, покрывающих все случаи всё равно быть не может.

2. Неоднозначность при морфологическом разборе. Сейчас она разрешается выбором наиболее вероятного варианта, что в некоторых случаях неверно. Проблема может проявляться как при извлечении ключевых слов, так и при их нормализации.

   (Например, из заголовка «Мальчика назвали в честь нападающего футбольного клуба» будет извлечена фраза «нападающий футбольный клуб».)

3. Ложные ключевые слова. Некоторые извлеченные фразы могут не являться на самом деле ключевыми. Размера текста не всегда бывает достаточно для того, чтобы отличить важные для текста слова от неважных, основываясь только на количестве употреблений. Поэтому необходимо использовать сторонние модели (например, tf-idf) для определения важности ключевых слов.

Обратная связь

Буду рад услышать предложения по улучшению или сообщения о багах в issues или по почте.

Лицензия

MIT

ключевых слов и определений | Определите ключевые слова и понятия

Сегодня цифровой маркетинг вращается вокруг ключевых слов. Но что такое ключевые слова? Почему они так важны для кампаний SEO и PPC?

Недавно мы обсуждали стратегии подбора прибыльных ключевых слов с помощью бесплатных онлайн-инструментов. В этом блоге основное внимание уделяется терминам и определениям ключевых слов, которые имеют решающее значение для понимания того, почему ключевые слова так важны, и как правильно проводить исследование ключевых слов.

Ключевое слово

Ключевые слова — это слова, фразы или предложения, которые кто-то вводит в строку поиска в Интернете. Например, если вы набираете статью «лучшие фильмы на Netflix», чтобы ранжироваться по ключевому слову, вам нужно будет включить ключевое слово в текст вашего контента (изображений и видео недостаточно). Вы также можете заплатить за появление в результатах поиска в поисковых системах с оплатой за клик.

Каннибализация ключевых слов

Когда вы чрезмерно пытаетесь ранжироваться по одному и тому же или похожему ключевому слову на слишком многих страницах вашего веб-сайта, становится трудно понять, на какую страницу поисковая система должна направлять пользователей. Чтобы избежать каннибализации ключевых слов, вы должны обратить внимание на иерархию вашего веб-сайта и убедиться, что ваши основные страницы — это те, которые пытаются ранжироваться по этому ключевому слову.

Это хорошая идея, чтобы ваша главная страница ранжировалась по основному ключевому слову, а блоги и другой контент были нацелены на ключевые слова с более длинным хвостом.

Наметьте самые важные «исходные ключевые слова» и сделайте эти страниц на своем веб-сайте. Хороший способ думать о «исходных» словах — это если есть страница Википедии для этого термина / фразы. Если у него есть страница в Википедии, то рекомендуется сделать эту целевую поисковую фразу ключевым словом для ваших основных страниц продуктов/услуг.

Вы можете помочь избежать проблемы каннибализации ключевых слов, создав «хлебные крошки» или добавив ссылку на главную страницу в основной текст. Например, если у вас есть страница «Кондиционирование воздуха», а затем еще одна страница с таргетингом «Решения по зонированию кондиционеров», сделайте ссылку на страницу «Кондиционирование воздуха».

Плотность ключевого слова

Плотность ключевого слова показывает, сколько раз ключевое слово появляется на вашей веб-странице. Хотя «наполнение ключевыми словами» раньше было эффективной практикой SEO, теперь оно может навредить вам больше, чем помочь. Полезно, чтобы ключевое слово отображалось в заголовке, мета-описаниях и тегах alt, но слишком частое использование ключевого слова не одобряется. Вместо этого попробуйте использовать соответствующие синонимы и посмотрите, сколько раз вы используете ключевое слово в своем контенте. Людям и поисковым системам нужна полезная информация, а алгоритмы адаптировались к черной тактике SEO по заполнению ключевыми словами.

Популярность ключевого слова

При разработке исследования ключевых слов и таргетинга на определенные ключевые слова важно помнить о популярности ключевого слова — сколько раз выполняется поиск по этому конкретному ключевому слову за определенный период времени.

Известность ключевого слова

Известность ключевого слова относится к тому, где ключевое слово расположено в исходном коде HTML вашей веб-страницы. Хотя важно не загромождать веб-страницы ключевыми словами, поисковые системы ищут известность ключевых слов в таких местах, как начало текста (насколько высоко ключевое слово находится на странице), теги заголовков (h2, h3 и т. ), URL-адреса (теги