Text Mining Wiki - Définitions et exemples d'utilisation

Text mining : définition et exemples d'application

Le Text Mining ou Text Analytics désigne un processus d'évaluation de grandes quantités de données textuelles non structurées dont disposent les entreprises dans différents formats, comme les mémos, les e-mails, les rapports ou les données et communications des clients. Les textes et les commentaires sur les sites web, les blogs et les posts sur les médias sociaux prennent également de plus en plus d'importance en raison de l'augmentation de la communication avec les clients. Bien que le texte soit structuré de manière compréhensible pour un être humain, il n'est pas structuré d'un point de vue analytique, car il ne peut pas être intégré dans une base de données relationnelle ou un tableau avec des lignes et des colonnes.

Le Text Mining permet aux entreprises de générer des informations supplémentaires précieuses à partir de données textuelles qui ne pouvaient pas être saisies auparavant. Grâce à l'utilisation de procédés et d'algorithmes de machine learning, les textes peuvent être analysés et catégorisés selon des modèles, des formulations et des mots-clés. De cette manière, il est par exemple possible d'examiner des modèles pertinents sur le plan commercial, comme une augmentation ou une diminution du feedback positif des clients, afin d'obtenir de nouvelles connaissances qui peuvent conduire à des optimisations de produits ou à d'autres mesures intéressantes.

Domaines d'application du Text Mining

Le text mining peut être utilisé pour différents processus, comme par exemple

  1. Catégorisation de texte : une structure définie est appliquée au texte afin de le classer pour l'analyse ou la requête. Les filtres anti-spam et le routage des e-mails utilisent de telles classifications pour évaluer le texte des e-mails entrants et décider s'il s'agit ou non de spam.
  2. Clustering de texte : regroupement automatique d'énormes quantités de textes en thèmes ou catégories significatifs pour une recherche ou un filtrage rapide des informations. Les moteurs de recherche utilisent le regroupement de textes pour fournir des résultats de recherche pertinents.
  3. Analyse des sentiments (analyse de l'humeur) : Cette analyse est particulièrement utile pour identifier les tendances, les modèles et les opinions au sein de différents fichiers texte. L'analyse de sentiment, également connue sous le nom d'"Opinion Mining", cherche à extraire l'opinion subjective ou le sentiment du texte.
  4. Résumé de document : les documents peuvent être automatiquement condensés à l'aide d'un programme informatique afin de conserver les points les plus importants du document original. Les moteurs de recherche utilisent également cette technologie pour résumer les sites web dans des listes de résultats.

Le text mining est particulièrement utile pour la collecte et l'extraction d'informations, la reconnaissance des formes, l'analyse des sentiments (sentiment analysis), le marquage et l'analyse prédictive afin d'obtenir davantage d'informations à partir du texte.

Pour pouvoir effectuer du text mining, le fichier texte à analyser doit non seulement être numérisé, mais aussi pouvoir être édité. Il est important de disposer d'un fichier éditable dans lequel le texte peut être modifié ou recherché à l'aide de mots spécifiques (par exemple, les fichiers PDF et Word). Il est également avantageux d'éliminer les "mots d'arrêt" des textes afin d'extraire rapidement les informations pertinentes des fichiers texte correspondants. Les mots d'arrêt comprennent des mots tels que "cependant", "puisque", "de" et ainsi de suite, qui apparaissent fréquemment dans tous les textes, mais qui ne fournissent pas d'informations claires sur le contenu ou la signification du texte.

Solution Low Code sans programmation

Le serveur Konfuzio est une plateforme logicielle à faible code qui aide les entreprises à effectuer des procédures de text mining dans leurs documents et e-mails. La plateforme offre une interface utilisateur conviviale et intuitive qui permet aux utilisateurs sans connaissances techniques préalables d'analyser les données textuelles et d'en tirer de précieuses informations.

Le serveur Konfuzio permet aux entreprises d'analyser et de catégoriser automatiquement les données textuelles non structurées telles que les e-mails, les rapports et les documents. La plateforme offre une multitude de fonctions telles que la reconnaissance d'entités nommées, l'analyse de sentiments, le marquage de la partie de la parole et l'extraction de mots-clés. Le système peut également être utilisé pour créer automatiquement des rapports et des résumés afin de faciliter l'accès aux informations.

Un autre avantage du serveur Konfuzio est qu'il a été spécialement conçu pour plus de 100 langues. Cela signifie qu'il est capable de gérer les défis spécifiques de ces langues, comme la séparation des substantifs et l'utilisation de mots composés. La plateforme est également capable de prendre en compte les expressions familières et les différences régionales afin de fournir des résultats précis et pertinents.

Le serveur Konfuzio offre également un large éventail de domaines d'application, y compris le domaine de la gestion de la qualité, de la communication avec les clients et de la finance. Dans le domaine de la gestion de la qualité, le serveur Konfuzio peut aider à identifier les problèmes et les plaintes dans les données textuelles et à reconnaître les tendances et les modèles dans l'analyse des commentaires des clients. Dans le domaine de la communication avec les clients, le serveur peut être utilisé pour analyser l'humeur des clients dans les e-mails et les formulaires de feedback et pour identifier les tendances et les modèles dans la communication avec les clients. Dans le domaine financier, le serveur peut aider à détecter les fraudes et à réduire les risques de conformité en identifiant les activités et les transactions inhabituelles dans les données textuelles.

Un autre avantage du serveur Konfuzio est qu'il est conçu comme une plate-forme logicielle à faible code. Cela signifie que les entreprises n'ont pas besoin de connaissances informatiques approfondies pour utiliser la plateforme. Au lieu de cela, elles peuvent simplement utiliser des outils de glisser-déposer pour créer des flux de travail et des processus adaptés à leurs besoins spécifiques.

Dans l'ensemble, le serveur Konfuzio offre aux entreprises un moyen simple et efficace d'effectuer des opérations de text mining sur leurs documents et leurs e-mails. Grâce à son interface utilisateur conviviale et intuitive et à ses puissantes fonctionnalités, il constitue un choix judicieux pour les entreprises de toutes tailles qui souhaitent obtenir des informations précieuses à partir de leurs données textuelles non structurées.

Solution High Code : Paquets Python pour le Text Mining

Python est un langage de programmation qui offre un grand nombre de paquets pour l'exécution de procédures de text mining. Voici cinq paquets Python qui peuvent être utilisés pour le text mining :

NLTK

NLTK est l'un des paquets Python les plus populaires pour l'exploration de texte et prend en charge un grand nombre de tâches, notamment la tokenisation, le marquage de la partie de la parole, l'analyse syntaxique, l'analyse de sentiment et la reconnaissance d'entités nommées (NER). Le paquet est facile à utiliser et dispose d'une large base d'utilisateurs.

Exemple de code :

import nltk
nltk.download('point')
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "Le text mining est un processus de création de valeur à partir de grandes quantités de données textuelles non structurées".
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

spaCy

spaCy est un paquet rapide et efficace pour l'exploration de texte et prend également en charge une variété de tâches, y compris la reconnaissance d'entités nommées, l'analyse syntaxique de dépendance et le marquage de la partie de la parole. Le paquet est optimisé pour de grandes quantités de texte et se prête bien à l'exécution de Text Mining sur de grands ensembles de données.

Exemple de code :

import spacy
nlp = spacy.load("fr_core_news_sm")
text = "Le text mining est un processus de création de valeur à partir de grandes quantités de données textuelles non structurées".
doc = nlp(text)
for token in doc :
    print(token.text, token.pos_)

TextBlob - Code de la communauté

TextBlob est un paquet Python pour le Text Mining et le Natural Language Processing. Il prend en charge un grand nombre de tâches telles que l'analyse de sentiments, l'étiquetage de la partie de la parole et la reconnaissance d'entités nommées. Le paquet offre également une API simple pour le traitement de textes.

Exemple de code :

from textblob import TextBlob
text = "L'exploration de texte est un processus de création de valeur à partir de grandes quantités de données textuelles non structurées".
blob = TextBlob(text)
print(blob.sentiment)

Gensim

Gensim est un paquet Python pour l'exploration de textes, qui se concentre sur la modélisation de topiques et le traitement de grandes quantités de textes. Le paquet supporte également les Word Embeddings, une technique de représentation des mots sous forme de vecteurs, afin de saisir les similitudes sémantiques entre les mots.

Exemple de code :

from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["texte", "minage", "est", "un", "processus", "le", "création de valeur", "à partir de", "grandes", "quantités", "non structuré", "données textuelles"]]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
print(modèle['texte'])

Scikit-learn

Scikit-learn est un package Python pour l'apprentissage automatique qui prend également en charge la fouille de texte. Le paquet offre des fonctions pour la vectorisation de textes, la classification de textes et la réduction de la dimensionnalité de données textuelles. C'est également un bon choix lorsqu'il s'agit de combiner des procédures de text mining avec d'autres algorithmes de machine learning.

Exemple de code :

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
texts = ["Le text mining est un processus de création de valeur à partir de grandes quantités de données textuelles non structurées", "L'analyse de sentiment est une technique permettant d'évaluer l'humeur positive ou négative d'un texte"].
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(textes)
print(X.toarray())

Konfuzio SDK

Le SDK Konfuzio est un outil puissant pour effectuer des opérations de text mining sur des documents et des e-mails en français. Il offre une multitude de fonctions qui peuvent aider les entreprises à obtenir des informations précieuses à partir de données textuelles non structurées.

Le SDK prend en charge différentes tâches telles que la reconnaissance d'entités nommées, l'étiquetage de la partie de la parole, l'analyse des sentiments et l'extraction de mots-clés. Il peut également être utilisé pour catégoriser et indexer automatiquement des documents afin d'en faciliter l'accès et la recherche.

L'une des fonctions les plus importantes du Konfuzio SDK est la possibilité de traiter des documents et des e-mails en grande quantité. Le SDK peut traiter différents formats de fichiers tels que PDF, Word et EML et peut également être intégré à des bases de données. Il peut également extraire automatiquement des informations telles que l'expéditeur, le destinataire et les lignes d'objet et utiliser ces informations pour catégoriser et analyser les documents.

Un autre avantage du Konfuzio SDK est qu'il a été spécialement développé pour la langue allemande. Cela signifie qu'il peut gérer les défis spécifiques de la langue allemande, tels que la séparation des substantifs et l'utilisation de mots composés. Le SDK est également capable de prendre en compte les expressions familières et les différences régionales afin de fournir des résultats précis et pertinents.

Pour utiliser le SDK Konfuzio, les entreprises doivent d'abord télécharger leurs documents et leurs e-mails dans le système. Le SDK utilise ensuite des procédures et des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données textuelles et en tirer de précieux enseignements. Les résultats peuvent ensuite être présentés dans différents formats tels que des rapports, des tableaux ou des tableaux de bord.

Le Konfuzio SDK peut être utilisé dans différents domaines d'application, par exemple dans la communication avec les clients, dans le domaine financier ou dans le domaine de la gestion de la qualité. Dans la communication avec les clients, le SDK peut par exemple être utilisé pour analyser l'humeur des clients dans les e-mails et les formulaires de feedback et pour identifier les tendances et les modèles dans la communication avec les clients. Dans le domaine financier, le SDK peut contribuer à détecter les fraudes et à réduire les risques de conformité en identifiant les activités et les transactions inhabituelles dans les données textuelles. Dans le domaine de la gestion de la qualité, le SDK peut contribuer à améliorer la qualité des produits en identifiant les problèmes et les plaintes dans les données textuelles et en détectant les tendances et les modèles dans l'analyse des commentaires des clients.

Dans l'ensemble, le Konfuzio SDK est un outil puissant pour les entreprises qui souhaitent obtenir des informations précieuses à partir de données textuelles non structurées en langue allemande. Il offre une multitude de fonctions spécialement adaptées aux besoins de la langue allemande et peut être utilisé dans différents domaines d'application afin d'obtenir de précieuses informations. Il est également convivial et facile à intégrer, ce qui permet aux entreprises de commencer rapidement à analyser leurs données textuelles.

Un autre avantage du Konfuzio SDK est qu'il fonctionne sur une plateforme basée sur le cloud, ce qui signifie que les entreprises n'ont pas besoin de leurs propres serveurs et matériel pour effectuer l'analyse de text mining. Le système peut également évoluer de manière flexible afin de répondre aux besoins des entreprises de toutes tailles.

Dans l'ensemble, le Konfuzio SDK offre aux entreprises un moyen simple et efficace d'effectuer des opérations de text mining sur leurs documents et leurs e-mails. Avec son puissant moteur d'analyse et son orientation spécifique vers la langue française, il constitue un bon choix pour les entreprises qui souhaitent obtenir des informations précieuses à partir de leurs données textuelles non structurées.

Conclusion

Le text mining permet aux entreprises d'obtenir des informations précieuses à partir de données textuelles non structurées. L'utilisation de paquets Python tels que NLTK, spaCy, TextBlob, Gensim et Scikit-learn facilite considérablement la mise en œuvre de procédures de text mining et offre une multitude de fonctionnalités pour différentes tâches. Il est toutefois important que les entreprises aient des objectifs clairs pour leurs projets de text mining et qu'elles examinent soigneusement les procédures et les paquets les mieux adaptés à leurs besoins spécifiques.

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