ANÁLISIS DE TEXTO según el objetivo - TEXT ANALYSIS according to the objective
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3 سال پیش
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¿Qué es el Análisis de Texto?
El Análisis de Texto es el proceso de deducir significado a partir de texto y comunicaciones escritas (o datos no estructurados) con el fin de medir cosas como las opiniones del cliente, retroalimentación del usuario, comentarios sobre productos y mucho más. En otras palabras, es un método para convertir grandes cantidades de datos no estructurados en algo que pueda ser entendido y analizado.
En el contexto de la retroalimentación del usuario, el análisis de texto se utiliza normalmente para analizar y desglosar el contenido en campos de texto abiertos dentro de un formulario de retroalimentación. También implica categorización, agrupamiento, reconocimiento de patrones, marcación y visualización.
Técnicas populares del análisis de texto
Hay varias técnicas diferentes utilizadas por las empresas de software para analizar texto y datos no estructurados. Aquí están algunas de las más populares:
1. Frecuencia de las palabras (conteo de las palabras)
Se trata de un análisis de texto en su forma más simple, en el que los temas (por ejemplo, precio, servicio, cuenta, etc.) se cuentan y se llevan a la parte superior en función de la frecuencia con la que se mencionan. Esto es ideal para identificar rápidamente los temas comunes y los problemas que surgen entre sus visitantes.
2. Agrupamiento palabras (o combinación de palabras)
Muchas veces un grupo de palabras puede proporcionarle más perspectiva que una sola palabra. Por ejemplo, cuando palabras como “costos”, “costoso” y “mensual” se agrupan, usted puede concluir con seguridad que hay muchos clientes que piensan que los costos mensuales de uno de sus productos o servicios son demasiado caros. Pero para mirar más de cerca siempre puede abrir los comentarios individuales.
3. Análisis de sentimiento
Después de haber aplicado las técnicas anteriores, ahora sabe con qué frecuencia ciertas palabras ocurren y cómo se agrupan, pero, ¿es esta retroalimentación positiva, negativa o neutra? Por suerte para usted, sus clientes son propensos a proporcionar retroalimentación sobre los temas que se sienten seguros, por lo que con la herramienta adecuada en su lugar, la medición del sentimiento no debería ser un problema.
El análisis de sentimiento (o la Minería de Opinión) es un campo dentro del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) que permite a los usuarios medir la severidad de la retroalimentación basada en el uso de palabras positivas, negativas y neutrales, así como el sentimiento asociado con palabras de uso común.
Además, con algunas herramientas puede analizar sentimientos estrictamente negativos y positivos y palabras más comúnmente usadas asociadas a esos sentimientos.
4. Marcación/Categorización de los comentarios de retroalimentación
Cuando se pasa a través de los datos de retroalimentación, también es importante tener un sistema en su lugar que le permita filtrar y encontrar retroalimentación basada en el contenido de los comentarios abiertos. Esto se puede hacer a través de la marcación manual, donde se hace la marcación y la categorización para usted.
Con esto último, el usuario debe empezar primero marcando manualmente los elementos de retroalimentación.
Para refinar este proceso, el usuario puede notificarle al sistema si los comentarios fueron o no categorizados de forma correcta. Esto se hace utilizando el Aprendizaje Automatizado Supervisado, que es esencialmente una forma de entrenar al sistema para hacer lo que usted quiere, proporcionándole al sistema ejemplos de los cuales aprender. Con el tiempo, la categorización automatizada mejora basándose en la retroalimentación del usuario.
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¿Qué es el Análisis de Texto?
El Análisis de Texto es el proceso de deducir significado a partir de texto y comunicaciones escritas (o datos no estructurados) con el fin de medir cosas como las opiniones del cliente, retroalimentación del usuario, comentarios sobre productos y mucho más. En otras palabras, es un método para convertir grandes cantidades de datos no estructurados en algo que pueda ser entendido y analizado.
En el contexto de la retroalimentación del usuario, el análisis de texto se utiliza normalmente para analizar y desglosar el contenido en campos de texto abiertos dentro de un formulario de retroalimentación. También implica categorización, agrupamiento, reconocimiento de patrones, marcación y visualización.
Técnicas populares del análisis de texto
Hay varias técnicas diferentes utilizadas por las empresas de software para analizar texto y datos no estructurados. Aquí están algunas de las más populares:
1. Frecuencia de las palabras (conteo de las palabras)
Se trata de un análisis de texto en su forma más simple, en el que los temas (por ejemplo, precio, servicio, cuenta, etc.) se cuentan y se llevan a la parte superior en función de la frecuencia con la que se mencionan. Esto es ideal para identificar rápidamente los temas comunes y los problemas que surgen entre sus visitantes.
2. Agrupamiento palabras (o combinación de palabras)
Muchas veces un grupo de palabras puede proporcionarle más perspectiva que una sola palabra. Por ejemplo, cuando palabras como “costos”, “costoso” y “mensual” se agrupan, usted puede concluir con seguridad que hay muchos clientes que piensan que los costos mensuales de uno de sus productos o servicios son demasiado caros. Pero para mirar más de cerca siempre puede abrir los comentarios individuales.
3. Análisis de sentimiento
Después de haber aplicado las técnicas anteriores, ahora sabe con qué frecuencia ciertas palabras ocurren y cómo se agrupan, pero, ¿es esta retroalimentación positiva, negativa o neutra? Por suerte para usted, sus clientes son propensos a proporcionar retroalimentación sobre los temas que se sienten seguros, por lo que con la herramienta adecuada en su lugar, la medición del sentimiento no debería ser un problema.
El análisis de sentimiento (o la Minería de Opinión) es un campo dentro del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) que permite a los usuarios medir la severidad de la retroalimentación basada en el uso de palabras positivas, negativas y neutrales, así como el sentimiento asociado con palabras de uso común.
Además, con algunas herramientas puede analizar sentimientos estrictamente negativos y positivos y palabras más comúnmente usadas asociadas a esos sentimientos.
4. Marcación/Categorización de los comentarios de retroalimentación
Cuando se pasa a través de los datos de retroalimentación, también es importante tener un sistema en su lugar que le permita filtrar y encontrar retroalimentación basada en el contenido de los comentarios abiertos. Esto se puede hacer a través de la marcación manual, donde se hace la marcación y la categorización para usted.
Con esto último, el usuario debe empezar primero marcando manualmente los elementos de retroalimentación.
Para refinar este proceso, el usuario puede notificarle al sistema si los comentarios fueron o no categorizados de forma correcta. Esto se hace utilizando el Aprendizaje Automatizado Supervisado, que es esencialmente una forma de entrenar al sistema para hacer lo que usted quiere, proporcionándole al sistema ejemplos de los cuales aprender. Con el tiempo, la categorización automatizada mejora basándose en la retroalimentación del usuario.
3 سال پیش
در تاریخ 1399/12/24 منتشر شده
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