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什么是文本分析？
将非结构化文本文档转换为有用的、有组织的数据的行为称为文本分析。
文本分析的工作原理是将单词和短语分解为其组成部分，并使用复杂的软件规则和机器学习技术评估每个部分的作用和重要性。
文本分析过去仅限于确定词频这样的简单任务。近年来，自然语言理解 (NLU) 和 MI 等人工智能技术以及深度学习等方法显着提高了文本分析的效率。
文本分析技术
1.聚类
最重要的文本挖掘方法之一是聚类。它的目标是找到文本数据中的固有模式，并将它们排列成相关的子组或“集群”以供进一步研究。在没有任何先验知识的情况下，从未标记的文本材料中创建有意义的聚类，是聚类过程中的一个关键问题。
聚类分析是一种常见的文本挖掘方法，它有助于数据分布或作为其他文本挖掘技术的预处理阶段，这些技术对已发现的集群进行操作。
2. 摘要
自动创建给定文本的压缩版本（其中包含对最终用户有用的信息）的技术称为文本摘要。这种文本挖掘方法试图在大量文本源中搜索文本摘要，这些文本摘要以紧凑的方式提供大量信息，同时保持原始文档的一般意义和意图。
文本摘要结合了多种文本分类方法，例如决策树、神经网络、逻辑回归和群优化。
3. 信息提取
这是使用最广泛的文本挖掘方法。从大量文本材料中提取相关信息的过程称为信息交换。这种文本挖掘方法的目标是从半结构化或非结构化文本中提取实体、特征及其联系。无论收集到什么数据，都将保存在数据库中，以便长期访问和检索。精确率和召回率方法用于检查和增强输出的有效性和相关性。
4. 分类
这是一种“监督式”学习，其中使用文本挖掘技术根据内容，将常规语言文本分配给一组预设的主题。因此，分类或自然语言处理 (NLP) 是收集文本数据、处理和分析它们，以便为每个文本找到适当的主题或索引的行为。
文本分析的应用
1. 欺诈检测
文本分析以及文本挖掘技术为以文本格式收集全部数据的领域提供了巨大潜力。通过将文本分析的结果与相关的结构化数据集成起来，这些企业现在能够快速处理索赔，并防止和检测欺诈。
2. 社交媒体分析
许多文本挖掘方法是专门为评估社交媒体网站的性能而开发的。这些有助于跟踪和解释由新闻、博客、电子邮件和其他来源创建的在线内容。文本挖掘技术还可以快速评估你的品牌在社交媒体上的帖子、喜欢和联系的数量，帮助你更好地了解人们对你的公司和在线内容的反应。该研究将帮助你找出目标市场的“流行和不流行”。
3. 客户关怀服务
在客户服务领域，文本挖掘应用程序，尤其是自然语言处理 (NLP)，正变得越来越重要。公司正在采用文本分析工具，通过访问来自各种来源的文本数据（包括调查、用户反馈和用户对话等）来改善整个客户体验。文本分析旨在最大限度地减少公司的反应时间，并帮助快速有效地解决客户投诉。
4. 知识管理
管理大量文本数据已成为多个领域的难题，例如医疗保健。每小时收集的数据量是巨大的。所有这些信息都必须以一种可以在需要时随时访问的方式保存。流行病可能会爆发，医院需要共同分析所有数据，以便找到源头或第一个受影响的人。
5. 风险管理
缺乏适当或不充分的风险分析是公司失败的主要原因之一。实施和采用基于文本挖掘技术的风险管理工具，如 SAS Text Miner，可以帮助组织跟上行业趋势并提高他们减轻可能危害的能力。由于文本挖掘工具和技术可以聚合来自数百个文本数据源的相关数据并在检索到的见解之间建立联系，它们使企业能够在正确的时间访问适当的信息，从而改进风险管理框架。
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