Nous collectons des données comme jamais auparavant, et d'ici 2025, environ 80% de ces données ne sera pas structuré. L'exploration de données contribue à façonner ces données, et les entreprises doivent investir dans l'analyse de textes non structurés pour acquérir des connaissances privilégiées sur leurs performances, leurs clients, les tendances du marché, etc.
Les données non structurées sont des éléments d'information non organisés et dispersés disponibles pour une entreprise mais qui ne peuvent pas être utilisés par un programme ou compris facilement par les humains. Ces données sont définies par un modèle de données et ne sont conformes à aucune structure prédéfinie. L'exploration de données nous permet de trier et de traiter de grands ensembles de données pour trouver des modèles qui aident les entreprises à obtenir des réponses et à résoudre des problèmes.
Défis de l'analyse de texte non structuré
Les données sont collectées sous différentes formes et sources, notamment les e-mails, les réseaux sociaux, le contenu généré par les utilisateurs, les forums, les articles, les actualités, etc. Compte tenu du volume important de données, les entreprises ignoreront probablement leur traitement en raison de contraintes de temps et de budget. Voici quelques défis clés en matière d’exploration de données liés aux données non structurées :
Nature des données
Puisqu’il n’existe pas de structure définie, connaître la nature des données constitue un défi de taille. Cela rend la recherche d'informations encore plus difficile et complexe, ce qui dissuade fortement l'entreprise de commencer à traiter, car elle n'a pas de direction à suivre.
Exigences système et technologiques
Les données non structurées ne peuvent pas être analysées avec les systèmes, bases de données et outils existants. Par conséquent, les entreprises ont besoin de systèmes de grande capacité et spécialement conçus pour extraire, localiser et analyser des données non structurées.
Traitement du langage naturel (PNL)
L'analyse textuelle de données non structurées nécessite des techniques de PNL, comme l'analyse des sentiments, la modélisation de sujets et la reconnaissance d'entités nommées (NER). Ces systèmes nécessitent une expertise technique et des machines avancées pour de grands ensembles de données.
Techniques de prétraitement dans l'exploration de données
Le prétraitement des données comprend le nettoyage, la transformation et l'intégration des données avant leur envoi pour analyse. À l’aide des techniques suivantes, les analystes améliorent la qualité des données pour faciliter l’exploration des données.
Nettoyage de texte
Le nettoyage de texte consiste à supprimer les données non pertinentes des ensembles de données. Cela inclut la suppression des balises HTML, des caractères spéciaux, des chiffres, des signes de ponctuation et d'autres aspects du texte. Le but est de normaliser les données textuelles, de supprimer les mots vides et de supprimer tout élément pouvant inhiber le processus d'analyse.tokenization
Lors de la création du pipeline d'exploration de données, la tokenisation des données est nécessaire pour décomposer les données non structurées car elles ont un impact sur le reste du processus. La tokenisation des données non structurées implique la création d'unités de données plus petites et similaires, conduisant à une représentation efficace.Marquage des parties du discours
Le balisage d'une partie du discours comprend l'étiquetage de chaque jeton en un nom, un adjectif, un verbe, un adverbe, une conjonction, etc. Cela permet de créer une structure de données grammaticalement correcte, ce qui est crucial pour un large éventail de fonctions PNL.Reconnaissance des entités nommées (NER)
Le processus NER comprend le marquage des entités dans les données non structurées avec des rôles et des catégories définis. Les catégories incluent, entre autres, les personnes, les organisations et les emplacements. Cela permet de constituer une base de connaissances pour l’étape suivante, en particulier lorsque la PNL entre en action.
Le nettoyage de texte consiste à supprimer les données non pertinentes des ensembles de données. Cela inclut la suppression des balises HTML, des caractères spéciaux, des chiffres, des signes de ponctuation et d'autres aspects du texte. Le but est de normaliser les données textuelles, de supprimer les mots vides et de supprimer tout élément pouvant inhiber le processus d'analyse.
Lors de la création du pipeline d'exploration de données, la tokenisation des données est nécessaire pour décomposer les données non structurées car elles ont un impact sur le reste du processus. La tokenisation des données non structurées implique la création d'unités de données plus petites et similaires, conduisant à une représentation efficace.
Le balisage d'une partie du discours comprend l'étiquetage de chaque jeton en un nom, un adjectif, un verbe, un adverbe, une conjonction, etc. Cela permet de créer une structure de données grammaticalement correcte, ce qui est crucial pour un large éventail de fonctions PNL.
Le processus NER comprend le marquage des entités dans les données non structurées avec des rôles et des catégories définis. Les catégories incluent, entre autres, les personnes, les organisations et les emplacements. Cela permet de constituer une base de connaissances pour l’étape suivante, en particulier lorsque la PNL entre en action.Présentation du processus d'exploration de texte
L'exploration de texte implique l'exécution de tâches étape par étape pour découvrir des informations exploitables à partir de textes et de données non structurés. Dans le cadre de ce processus, nous utilisons l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et la PNL pour extraire des informations utiles.
- Pré-traitement: Le traitement de texte comprend une série de tâches différentes, notamment le nettoyage du texte (suppression des informations inutiles), la tokenisation (division du texte en morceaux plus petits), le filtrage (suppression des informations non pertinentes), la radicalisation (identification de la forme de base des mots) et la lemmatisation. (réorganiser le mot dans sa forme linguistique originale).
- Sélection de fonctionnalité: La sélection de fonctionnalités consiste à extraire les fonctionnalités les plus pertinentes d'un ensemble de données. Particulièrement utilisée en machine learning, cette étape comprend également la classification, la régression et le clustering des données.
- Transformation de texte : Utiliser l'un des deux modèles, Bag of Words ou Vector Space Model avec sélection de fonctionnalités, pour générer des fonctionnalités (identification) de similarité dans l'ensemble de données.
- Exploration de données : En fin de compte, à l’aide de différentes techniques et approches applicables, les données sont extraites, qui sont ensuite utilisées pour une analyse plus approfondie.
Grâce aux données extraites, les entreprises peuvent former des modèles d'IA avec le aide au traitement OCR. En conséquence, ils peuvent déployer des renseignements authentiques pour obtenir des informations précises.
Applications clés de l'exploration de texte
Commentaires des clients
Les entreprises peuvent mieux comprendre leurs clients en analysant les tendances et les données extraites des données générées par les utilisateurs, des publications sur les réseaux sociaux, des tweets et des demandes d'assistance client. Grâce à ces informations, ils peuvent créer de meilleurs produits et proposer de meilleures solutions.
Surveillance de la marque
Étant donné que les techniques d’exploration de données peuvent aider à rechercher et à extraire des données de différentes sources, elles peuvent aider les marques à savoir ce que disent leurs clients. Grâce à cela, ils peuvent mettre en œuvre des stratégies de surveillance de la marque et de gestion de la réputation de la marque. En conséquence, les marques peuvent mettre en œuvre des techniques de contrôle des dommages pour sauver leur réputation.
Détection de fraude
Étant donné que l’exploration de données peut aider à extraire des informations profondément enracinées, notamment des analyses financières, l’historique des transactions et les réclamations d’assurance, les entreprises peuvent identifier les activités frauduleuses. Cela permet d’éviter des pertes indésirables et leur donne suffisamment de temps pour sauver leur réputation.
Recommandation de contenu
En comprenant les données extraites de différentes sources, les entreprises peuvent les exploiter pour fournir des recommandations personnalisées à leurs clients. La personnalisation joue un rôle important dans l’augmentation des revenus de l’entreprise et de l’expérience client.
Aperçus de la fabrication
Là où les informations des clients peuvent être utilisées pour connaître leurs préférences, elles peuvent également être utilisées pour améliorer les processus de fabrication. En tenant compte des retours d’expérience des utilisateurs, les fabricants peuvent mettre en œuvre des mécanismes d’amélioration des produits et modifier le processus de fabrication.
Filtrage des emails
L'exploration de données dans le filtrage des e-mails permet de différencier le spam, le contenu malveillant et les messages authentiques. Grâce à ces informations, les entreprises peuvent se protéger contre les cyberattaques et éduquer leurs employés et leurs clients pour éviter de communiquer avec certains types d'e-mails.
Analyse marketing concurrentielle
Si l’exploration de données peut aider les entreprises à en savoir beaucoup sur elles-mêmes et sur leurs clients, elle peut également mettre en lumière leurs concurrents. Ils peuvent analyser l'activité des profils de réseaux sociaux des concurrents, les performances du site Web et toute autre information disponible sur le Web. Là encore, ils peuvent identifier les tendances et les idées, tout en utilisant ces informations pour élaborer leurs stratégies marketing.
Conclusion
L’exploration de données à partir de textes non structurés deviendra une pratique fondamentale à mesure que nous progressons vers un monde à forte intensité de données. Les entreprises voudront découvrir de nouvelles tendances et informations pour créer de meilleurs produits et améliorer l’expérience client. Là où les défis opérationnels et financiers sont les plus importants aujourd’hui, ils peuvent être atténués grâce à la mise en œuvre à grande échelle de techniques d’exploration de données. Shaip possède une expertise dans la collecte, l'extraction et l'annotation de données, aidant les entreprises à mieux comprendre leurs clients, leurs marchés et leurs produits. Nous aidons les entreprises améliorent leur extraction de données OCR et la collecte avec des modèles d'IA pré-entraînés offrant une numérisation impressionnante. Contactez-nous pour savoir comment nous pouvons vous aider à traiter et à désencombrer les données non structurées.
