Text mining: che cos’è e dove si utilizza
Il text mining fa parte del data mining e si concentra sull’analisi di dati testuali non o poco strutturati e di insiemi di dati complessi. Per analizzare e strutturare i dati di testo e identificare risultati, strutture e correlazioni importanti, nel text mining si ricorre a software basati sull’elaborazione del linguaggio naturale (natural language processing), deep learning e big data.
Che cos’è il text mining?
Il text mining, noto anche come text data mining, è un’area specializzata del data mining. Si tratta di un processo che prevede l’estrazione e l’analisi di informazioni da grandi database, insiemi di dati e soprattutto testi poco e non strutturati. I dati da analizzare vengono consultati utilizzando varie tecniche di analisi e convertiti in una forma strutturata. Questo consente di identificare intuizioni, informazioni, strutture e modelli significativi.
In questo contesto vengono analizzati formati non strutturati come documenti, e-mail, post sui social media o sui forum, nonché il contenuto di banche dati testuali. Dal momento che essi possono differire notevolmente in termini di semantica, sintassi, tipografia, dimensione, argomento e lingua, il text mining offre il vantaggio di un’efficiente pre-elaborazione e analisi di grandi insiemi di dati per vari scopi. Tra questi, l’analisi del sentiment, lo screening delle candidature, le ricerche di mercato, la scienza e l’assistenza clienti.
Come funziona il text mining?
Il text mining presenta un funzionamento simile a quello del data mining, ma si concentra prettamente sull’analisi di dati non strutturati o poco o parzialmente strutturati. Dato che circa l’80% di tutti i dati è disponibile in formati non strutturati, i software di text mining servono a facilitare l’elaborazione e la preparazione di documenti e grandi insiemi di dati. Le informazioni testuali vengono analizzate, convertite in forma strutturata, raggruppate e categorizzate utilizzando moderne tecnologie di analisi quantitativa e qualitativa come l’elaborazione del linguaggio naturale (NPL: natural language processing) e il deep learning.
Il processo di text mining può essere suddiviso in diverse fasi:
- Preparazione dei dati e del testo: per prima cosa si raccolgono i testi da varie fonti e in diversi formati come e-mail, documenti, contenuti di siti web o database categorizzati tematicamente. Una volta raccolti i dati, i testi vengono strutturati, normalizzati e ripuliti. Le parole vengono ridotte alla radice e alle forme normali attraverso lo stemming e la lemmatizzazione, le diverse varianti delle parole vengono standardizzate, i caratteri speciali e le parole non rilevanti (stop word) vengono rimossi o i testi vengono scomposti in singoli componenti, noti anche come token, al fine di utilizzarli per il clustering o il confronto dei documenti.
- Preparazione del testo: nel set di dati preparato vengono identificate parole chiave, frasi, schemi e strutture comuni. Ulteriori fasi di preparazione comprendono la marcatura e la sintesi dei record di dati, l’estrazione di proprietà del testo (ad esempio frasi e parole frequenti), la categorizzazione e il raggruppamento dei dati.
- Analisi: dopo la preparazione e l’elaborazione, vengono utilizzati vari modelli di analisi per rivelare risultati e strutture importanti da insiemi di dati categorizzati, clusterizzati, raggruppati o filtrati attraverso l’estrazione di parole chiave o il riconoscimento di modelli. In questo contesto ci si avvale di tecniche come il clustering gerarchico, il topic modelling, l’analisi del sentiment e i riassunti di testo per identificare entità, relazioni e modelli rilevanti.
- Interpretazione e modellazione: partendo dai risultati delle moderne tecnologie di deep learning e di analisi, le conoscenze acquisite vengono analizzate e trasferite in modelli di dati, strategie aziendali e previsioni. Dall’estrazione di informazioni e dall’analisi di modelli e tendenze, possono essere individuati potenziali di ottimizzazione per prodotti e servizi e possono essere valutati ed elaborati in modo efficiente grandi volumi di dati.
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In quali settori si utilizza il text mining?
I software per il text mining e il data mining trovano impiego in un’ampia gamma di settori e aree applicative, sia per scopi commerciali, sia a fini scientifici o di sicurezza. Tra le applicazioni più comuni di text mining ritroviamo le seguenti:
- Assistenza clienti: il text mining ottimizza l’esperienza di clienti e utenti combinando funzioni di feedback come chatbot, recensioni, ticket di assistenza, sondaggi e dati dai social media. Questo permette di identificare rapidamente i problemi e il potenziale di miglioramento attraverso l’analisi del sentiment e del comportamento dell’utente, di elaborare le richieste in modo efficiente e di aumentare la fidelizzazione della clientela. Il software di text mining alleggerisce anche l’onere delle aziende che devono affrontare la carenza di personale nel servizio clienti.
- Analisi del sentiment: valutando e analizzando i feedback, le recensioni e le comunicazioni con la clientela, è possibile rilevare in modo preciso le fluttuazioni del sentiment e la percezione pubblica di marchi, campagne e aziende. Ciò permette di ottimizzare prodotti e servizi in base a queste informazioni.
- Gestione del rischio: il text mining nella gestione del rischio monitora i cambiamenti del sentiment e identifica le fluttuazioni importanti o i punti di forza nei report o white paper. Ad esempio, il text mining può promuovere gli investimenti aiutando le istituzioni finanziarie a comprendere meglio le tendenze e gli sviluppi dei settori e dei mercati finanziari.
- Manutenzione e assistenza: il text mining estrae e identifica importanti dati tecnici di processo, fondamentali per il funzionamento ottimale e per le prestazioni delle macchine e la qualità del prodotto. Di conseguenza, consente di riconoscere modelli e tendenze o addirittura punti deboli nei processi di manutenzione e di individuare le cause di guasti, rotture o errori di produzione.
- Sanità: in campo medico, il text mining aiuta a ricercare e categorizzare la letteratura specialistica, solitamente ampia e complessa. In questo modo è possibile reperire più rapidamente informazioni preziose su sintomi, malattie e procedure di trattamento, riconoscere meglio le correlazioni, ottimizzare metodi e tempi di trattamento, ridurre i costi di ricerca e correlare i risultati di ricerca preziosi.
- Filtro antispam: il text mining può svolgere un ruolo fondamentale nella rilevazione e filtraggio di e-mail spam, riducendo la minaccia di attacchi informatici e identificando malware e spam attraverso schemi, strutture e frasi.
- Screening delle candidature: l’analisi strutturata delle candidature facilita la selezione di candidate idonee o candidati idonei con le qualifiche chiave ricercate.
- Recupero di informazioni: il text mining migliora la ricerca e l’estrazione di informazioni e dati, come nel caso del recupero delle informazioni, particolarmente utile per i motori di ricerca e la loro ottimizzazione (SEO).
I vantaggi del text mining in sintesi
Il text mining è uno strumento potente e versatile per analizzare e sbloccare dati non strutturati e migliorare vari processi e funzioni aziendali. Fornendo importanti approfondimenti sugli insiemi di dati, il text mining offre, tra gli altri, i seguenti vantaggi:
- Individuazione precoce dei problemi: basandosi sul feedback della clientela e sulla comunicazione con la stessa, è in grado di identificare i problemi di prodotto e di business già in fase iniziale.
- Miglioramento di prodotti e servizi: rende evidenti i miglioramenti desiderati dalla clientela per quanto riguarda i prodotti o i servizi. L’analisi delle esigenze della clientela consente di migliorare la qualità del marketing e del servizio clienti attraverso un approccio personalizzato e mirato, consentendo un’elaborazione più rapida delle richieste.
- Previsione dell’abbandono della clientela: mostra le tendenze che indicano un possibile abbandono della clientela attraverso il comportamento dell’utente o le recensioni. Ciò consente di adottare misure per consolidare la fidelizzazione e la soddisfazione della clientela.
- Rilevamento delle frodi: rileva anomalie e schemi sospetti nei dati di testo o nei documenti in modo da garantire una prevenzione tempestiva da frodi o spam.
- Gestione del rischio: l’approfondimento delle tendenze e dei rischi aziendali sulla base di rapporti, documenti e media fornisce conoscenze rilevanti che facilitano il processo decisionale nella gestione del rischio.
- Ottimizzazione della pubblicità online: la segmentazione ottimizzata del target contribuisce a migliorare le campagne pubblicitarie, controllare le misure pubblicitarie in modo più mirato e generare contatti (lead) e conversioni.
- Diagnosi medica: analizzando e valutando i referti dei pazienti, degli esami e dei trattamenti, è possibile classificare più rapidamente i sintomi, formulare più velocemente le diagnosi e ridurre i tempi di trattamento.
- Miglioramento della qualità e dell’efficienza dei dati: il text mining migliora la pulizia e la strutturazione di grandi quantità di dati non strutturati, eliminando i dati ridondanti e migliorando la qualità e l’utilità delle informazioni. Di conseguenza, i set di dati possono essere elaborati e categorizzati in modo più efficiente e veloce.
Qual è la differenza tra text mining e data mining?
Per quanto il text mining e il data mining siano simili e il text mining sia classificato come una sottobranca del data mining, le differenze tra i due sono sostanziali. Infatti, a differenza del data mining, il text mining si concentra principalmente sull’analisi di dati testuali non strutturati o semi-strutturati come e-mail, documenti, post sui social media e database testuali. La sua finalità è estrarre informazioni per identificare modelli, parole chiave o tendenze e strutturare i set di dati. Il data mining, per contro, analizza principalmente dati strutturati a partire da database o tabelle per accedere alle informazioni e identificare modelli, tendenze e correlazioni.
Le tecnologie che svolgono un ruolo importante nel text mining sono il deep learning e soprattutto l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), mentre il data mining si basa su metodi e algoritmi di analisi matematici e statistici. Tuttavia, i confini tra text mining e data mining possono essere fluidi, a seconda del metodo di analisi, dello scopo e dei set di dati utilizzati.
Quali sono le tecnologie utilizzate nel text mining?
In quanto parte del data mining, il text mining utilizza approcci come l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e varie altre tecnologie di data science per analizzare i dati testuali.
Un’importante base per il text mining è costituita dall’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che consente ai software di comprendere, dedurre ed elaborare il linguaggio umano. L’apprendimento automatico o machine learning si serve a sua volta di algoritmi per riconoscere modelli, fare previsioni, addestrare i computer e ottimizzare i processi. Il deep learning è una forma specializzata di apprendimento automatico che utilizza le reti neurali per identificare relazioni complesse in grandi quantità di testo e aumentare la precisione dell’analisi.
Le altre tecniche includono l’identificazione della lingua per determinare la lingua del testo e la tokenizzazione, che suddivide i testi in segmenti come parole o frasi. L’etichettatura part-of-speech (POS) assegna un ruolo grammaticale a ogni parola, mentre il chunking raggruppa le parole vicine in unità portatrici di significato. L’analisi della sintassi (parsing) analizza la struttura grammaticale della frase per identificare le relazioni tra le parole e cogliere i significati del testo. Queste tecnologie, applicabili individualmente o in combinazione, consentono di analizzare e utilizzare i dati testuali in maniera estremamente approfondita.