人工智能和文本分析：遵循的最佳方法

人工智能和文本分析使您对业务绩效和客户有深入的了解，使您能够做出更好的决策。

从自动化重复性任务到提供可行的客户见解，人工智能可以帮助企业改善收入和用户体验。同样，文本分析会解释大量数据，以发现消费者趋势和机会。

文本分析是指分析文本以提取有用的高质量信息的方法。每个组织中大约80-90％的数据是非结构化的。文本分析使用AI和ML技术生成有价值的见解，您可以使用这些见解来制定数据驱动的决策。

文字分析技术

以前，文本分析是手动执行的，其中涉及使用关键字词典和识别循环术语。结果，公司不得不等待几个月才能获得可行的见解。

由于技术的进步，您现在可以立即处理大量数据。以下是文本分析中使用的技术。

人工智能（AI）：人工智能是指模仿人类行为的技术，涉及解决问题的智能过程。自然语言处理（NLP）：作为AI的一部分，NLP使计算机程序可以查看和理解人类语言。文本分析使用NLP消除了来自非结构化数据的干扰，从而帮助您了解客户对您的业务的看法并确定趋势。机器学习（ML）：人工智能（ML）的一部分可以自动从过去的经验中学习并自我完善，而无需任何人工干预。ML通过分析旧数据的处理方式对新数据进行分类。深度学习（DL）：DL是机器学习的一部分，可以处理和使用数据来更好地理解非结构化数据中的上下文，从而提高文本自动分析的准确性。情感分析：它是指计算机系统确定客户对您的业务，产品或服务（正面，中性或负面）的感觉的能力。

文本分析方法

有多种方法可以从非结构化数据中收集可行的见解。这些方法使用上述技术将宝贵的数据转换为有价值的数据。

让我们看一下文本分析的方法。

依赖解析

依存关系分析是指分析句子的语法结构的过程。它使用依存语法来确定“头部”单词和修饰这些头部的短语之间的关系。术语之间的链接为您提供了有关该句子的更多详细信息。

例如，在句子“他在纽约有关棉花糖的演讲完全是胡说八道”中，有两个名词修饰语（棉花糖和语音）。“ utter”一词是修饰名词“ bullshit”的形容词。

关键点：依赖关系分析有助于识别单词之间的关系，这使您可以确定文本中用户的情绪。

选区解析

选区解析使用上下文无关的语法破坏句子结构。它将句子划分为成分，即属于语法中特定类别的子短语。

例如，句子“我看见了狐狸”的选区分析树看起来像这样。

如您所见，选区分析将句子分为两部分，即NP（名词短语）和VP（动词短语）。这意味着英语语法规则规定可以使用名词（I）和动词短语（锯狐）的串联来创建句子。

同样，动词短语又分为两类（动词和名词短语）。

选区解析会创建树（如上面提到的树），并将句子分为单个短语组成，以确定其句法结构。

关键要点：选区分析使您能够了解要分析的文本的语法复杂性。

词干和词法化

词干指的是对词进行修剪以使其根源化的过程。例如，词干算法减少了词干，争论，争论和对词干争论的争论。

另一方面，词法化取决于单词的预期含义来确定单词的词缀。与词干提取不同，词条分解使用复杂的形态分析和词典来根据上下文选择正确的词条。例如，词形化算法可减少争论，争论，争论和争论的词语。

关键要点：词干和词根化都有助于训练系统中的数据并清除文本中的噪音。

文字分类

文本分类是指为非结构化文本分配预定义类别的方法。文本分类使进行情感分析，检测垃圾邮件以及文本背后的意图变得更加容易。

以这句话为例，“耳机具有出色的音质”。分类器可以以此为输入并分配相关标签，例如“耳机”和“音质”。

文本分类用于：

确定客户情绪了解给定文本在谈论什么在文本中检测意图提取重要的见解，例如关键字，功能等。确定句子中单词的含义。重点介绍：文本分类可以帮助您以经济高效的方式更快地对文本进行组织和分类。

最后

现在，文本分析比几年前容易得多。如果使用正确的方法，它可以帮助您获得有用的，可行的见解，以制定数据驱动型决策。使用本文提到的六种方法可以节省时间，自动化任务并为您的客户提供出色的用户体验。

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