Cos’è l’analisi del testo?

L'analisi del testo è il processo di utilizzo di sistemi informatici per leggere e comprendere il testo scritto da esseri umani per informazioni dettagliate aziendali. Il software di analisi di del può classificare, ordinare ed estrarre informazioni dal testo in modo indipendente per identificare schemi, relazioni, sentimenti e altre conoscenze fruibili. È possibile utilizzare l'analisi del testo per elaborare in modo efficiente e accurato più fonti basate sul testo, come email, documenti, contenuti dei social media e recensioni di prodotti, come farebbe un essere umano.

Perché l’analisi del testo è importante?

Le aziende utilizzano l’analisi di testo per estrarre informazioni dettagliate fruibili da varie origini dati destrutturate. Dipendono dai feedback di fonti come email, social media e le risposte ai sondaggi dei clienti per facilitare il processo decisionale. Tuttavia, l'immenso volume del testo da tali fonti si rivela schiacciante senza un software di analisi dei dati del testo.

Senza analisi del testo, è possibile ottenere informazioni accurate dalle fonti in maniera più rapida. Il processo è completamente automatizzato e logico, e mostra i dati sui quali è possibile agire. Ad esempio, l'utilizzo dei software di analisi del testo permette di individuare immediatamente il sentiment negativo nei post sui social media, così da poter risolvere il problema.

Analisi del sentiment

L’analisi del sentiment o opinion mining utilizza i metodi di analisi del testo per comprendere le opinioni espresse in una porzione di testo. Si può utilizzare l'analisi del sentiment di recensioni, blog, forum e altri media online per stabilire se i consumatori sono soddisfatti dei propri acquisti. L'analisi del sentiment aiuta a individuare nuovi trend, cambi di rotta del sentiment e affrontare problemi di PR. Utilizzando l’analisi del sentiment e identificando specifiche parole chiave, è possibile tracciare i cambiamenti nell'opinione del consumatore e identificare la causa principale del problema. 

Gestione dei registri

L'analisi del testo conduce a una gestione efficiente, alla categorizzazione e alle ricerche di documenti. Ciò include l'automatizzazione della gestione delle cartelle cliniche dei pazienti, il monitoraggio delle menzioni del brand e la rilevazione delle frodi assicurative. Ad esempio, LexisNexis Legal & Professional utilizza l'estrazione di testi per identificare registri specifici tra 200 milioni di documenti.

Personalizzazione dell'esperienza cliente

Si può utilizzare l'analisi del testo per elaborare email, recensioni, chat e altra corrispondenza testuale. Con informazioni dettagliate sulle preferenze dei clienti, le loro abitudini di acquisto e la percezione generale del brand, è possibile costruire esperienze personalizzate per diversi segmenti di clientela. 

Come funziona l'analisi del testo?

Il nucleo dell'analisi del testo è il software informatico di addestramento per associare parole a significati specifici e comprendere il contesto semantico di dati non strutturati. Ciò è simile al modo in cui gli esseri umani imparano un nuovo linguaggio associando parole ad oggetti, azioni ed emozioni. 

L'analisi del testo si basa sui principi del deep learning e dell’elaborazione del linguaggio naturale.

Deep learning

L’intelligenza artificiale è il campo della data science che insegna ai computer a pensare come esseri umani. Il machine learning è una tecnica nell'ambito dell’intelligenza artificiale che utilizza specifici metodi per insegnare o addestrare i computer. Il deep learning è un metodo di machine learning specifico che utilizza le reti neurali o le strutture software che imitano il cervello umano. La tecnologia di deep learning alimenta i software di analisi del testo, così che queste reti possano leggere testi in modo simile al cervello umano.

Elaborazione del linguaggio naturale

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una branca dell’intelligenza artificiale che permette ai computer di derivare automaticamente significati da testi naturali di creazione umana. Utilizza modelli linguistici e statistiche per addestrare la tecnologia di deep learning a elaborare e analizzare dati di testo, incluse immagini di testo scritto a mano. I metodi NLP come il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) convertono le immagini di testo in documenti di testo, identificando e comprendendo le parole nelle immagini. 

Quali sono le tipologie di tecniche di analisi del testo?

Il software di analisi del testo utilizza queste comuni tecniche.

Classificazione del testo

Nella classificazione del testo, il software di analisi del testo impara ad associare determinate parole chiave ad argomenti, intenzioni dell’utente o sentiment specifici. Nel far ciò si avvale dei seguenti metodi: 

  • La classificazione basata su regole assegna tag al testo sulla base di regole predefinite per le componenti semantiche o i modelli sintattici.
  • I sistemi basati sul machine learning funzionano addestrando il software di analisi del testo con degli esempi e aumentando l'accuratezza nell'assegnare tag al testo. Utilizzano modelli linguistici come Naive Bayes, Support Vector Machines e il Deep Learning per elaborare dati strutturati, categorizzare parole e sviluppare una comprensione semantica tra di loro.

Ad esempio, una recensione favorevole contiene spesso parole come buono, veloce,eottimo. Le recensioni negative potrebbero contenere parole come insoddisfatto, lento,e mediocre. I data scientist addestrano il software di analisi del testo per cercare termini specifici simili e categorizzare le recensioni come positive o negative. In questo modo, il team di supporto della clientela può monitorare facilmente i sentiment dei clienti dalle recensioni.

Estrazione da testo

L'estrazione da testo scansiona il testo e ne trae le informazioni principali. Può identificare parole chiave, attributi del prodotto, nomi di brand, nomi di luoghi e altro ancora in una porzione di testo. I software di estrazione applicano i metodi seguenti:

  • Espressione regolare (REGEX): è una matrice formattata di simboli che fungono da presupposti di ciò che deve essere estratto.
  • Campi condizionali casuali (CFR): è un metodo di machine learning che estrae un testo valutando specifici modelli o frasi. È più sofisticato e flessibile di REGEX. 

Ad esempio, è possibile utilizzare l'estrazione da testo per monitorare le menzioni di un brand sui social media. Tracciare manualmente ogni occorrenza del proprio brand sui social media è impossibile. L'estrazione da testo avviserà delle menzioni del brand in tempo reale. 

Topic modeling

I metodi di topic modeling identificano e raggruppano parole chiave correlate che ricorrono in un testo non strutturato in un argomento o tema. Questi metodi possono leggere più documenti di testo e ordinarli in temi sulla base della frequenza di varie parole all'interno del documento. I metodi di topic modeling forniscono il contesto per ulteriori analisi dei documenti.

Ad esempio, è possibile utilizzare i metodi di topic modeling per leggere gli archivi di documenti scansionati e classificare i documenti in fatture, documenti legali e accordi con i clienti. Quindi è possibile eseguire diversi metodi di analisi su fatture per ottenere informazioni dettagliate finanziarie o sugli accordi con i clienti per ottenere informazioni dettagliate su questi ultimi.

Censura delle PII

La censura delle PII individua e rimuove le informazioni personali di identificazione (PII) come nomi, indirizzi o numeri di conto da un documento. La censura delle PII contribuisce a proteggere la privacy e soddisfare i requisiti legali e la regolamentazione locale.

Ad esempio, è possibile analizzare ticket di assistenza e articoli informativi per identificare e censurare le PII prima di indicizzare i documenti nella soluzione di ricerca. In seguito a questa operazione, le soluzioni di ricerca saranno documenti privi di PII.

Quali sono le fasi dell'analisi del testo?

Per implementare l'analisi del testo, è necessario seguire un processo sistematico che consta di quattro fasi.

Fase 1 - Raccolta dei dati

In questa fase, si raccolgono dati di testo da fonti interne o esterne.

Dati interni

I dati interni sono contenuti di testo interni alla propria azienda e prontamente disponibili, ad esempio email, chat, fatture e indagini sui dipendenti.

Dati esterni

Si possono trovare dati esterni in fonti come post dei social media, recensioni online, articoli di notizie e forum online. Acquisire dati esterni è più complesso perché sono al di fuori del proprio controllo. Potrebbe essere necessario utilizzare strumenti di web scraping o integrare con soluzioni di terze parti per estrarre dati esterni.

Fase 2 - Preparazione dei dati

La preparazione dei dati è una parte essenziale dell’analisi del testo. Riguarda la strutturazione di dati di testo non elaborati in un formato accettabile ai fini dell'analisi. I software di analisi del testo automatizzano il processo e riguardano i metodi comuni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) seguenti. 

Tokenizzazione

La tokenizzazione è la separazione del testo non elaborato in più parti che hanno senso dal punto di vista semantico. Ad esempio, la frase l'analisi dei dati di testo avvantaggia le aziende tokenizza le parole testo, analisi dei dati, avvantaggia, e aziende.

Part-of-speech tagging

Il part-of-speech tagging assegna tag grammaticali al testo tokenizzato. Ad esempio, applicare questo passaggio ai token precedentemente menzionati dà come risultato il testo: Sostantivo; analisi dei dati: Sostantivo; avvantaggia: Verbo; aziende: Sostantivo.

Parsing

Il parsing stabilisce connessioni significative tra le parole tokenizzate con la grammatica inglese. Aiuta il software di analisi del testo a visualizzare la relazione tra le parole. 

Lemmatizzazione 

La lemmatizzazione è un processo linguistico che semplifica le parole nella loro voce lessicale, ossia il lemma. Ad esempio, la voce lessicale di visualizzando è visualizzare.

Rimozione delle stop word

Le stop word sono parole che offrono poco o nessun contesto semantico a una frase, come e, oppure e per. In base al caso d’uso, il software potrebbe rimuoverle dal testo strutturato. 

Fase 3 - Analisi del testo

L’analisi del testo è la parte centrale del processo, in cui il software di analisi del testo elabora il testo utilizzando metodi diversi. 

Classificazione del testo

La classificazione è il processo di assegnazione dei tag ai dati di testo basati su regole o sistemi incentrati sul machine learning.

Estrazione da testo

L'estrazione consiste nell'identificare la presenza di specifiche parole chiave nel testo e associarle ai tag. Per fare questo, il software utilizza metodi come espressioni regolari e campi condizionali casuali (CRF).

Fase 4 - Visualizzazione

La visualizzazione riguarda la trasformazione dei risultati dell’analisi del testo in un formato facilmente comprensibile. Si troveranno i risultati dell'analisi dei dati testuali in grafici, diagrammi e tabelle. I risultati visualizzati aiutano ad identificare modelli e tendenze e costruire piani di azione. Ad esempio, supponiamo di avere un'impennata di resi del prodotto, ma che sussistono problemi nell'identificarne le cause. Con la visualizzazione, si cercano parole come difetti, taglia sbagliata, o cattiva vestibilità nel feedback e si sistemano in una tabella. Si verrà allora a conoscenza del problema maggiore che ha priorità assoluta. 

Cos’è il text mining?

Il text mining è il processo che consente di ottenere informazioni dettagliate qualitative attraverso l’analisi di un testo non strutturato. 

Analisi del testo vs text mining

Non vi è alcuna differenza tra l’analisi del testo e il text mining. Entrambi i termini si riferiscono allo stesso processo che consente di ottenere informazioni dettagliate importanti da fonti come email, risposte ai sondaggi e feed dei social media.

Cos'è la text analytics?

La text analytics si riferisce ai dati quantitativi che si possono ottenere analizzando i modelli in più campioni di testo. Si trovano in diagrammi, tabelle o grafici. 

Analisi del testo vs text analytics

La text analytics contribuisce a determinare se è presente un trend o modello particolare a partire dai risultati dell'analisi di migliaia di porzioni di feedback. È invece possibile utilizzare l’analisi del testo per stabilire se un feedback del cliente è positivo o negativo.  

In che modo Amazon Comprehend può fornire un contributo?

Amazon Comprehend è un servizio di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che adotta il machine learning per svelare informazioni dettagliate e collegamenti importanti in un testo. Si può utilizzare per semplificare i flussi di lavoro di elaborazione classificando automaticamente ed estraendo informazioni dagli stessi. Ad esempio, è possibile utilizzare Amazon Comprehend per eseguire le seguenti attività:

  • Eseguire l’analisi del sentiment su ticket di assistenza cliente, recensioni di prodotti, feed dei social media e altro. 
  • Integrare Amazon Comprehend con Amazon Lex per sviluppare una chatbot intelligente e conversazionale.
  • Estrarre termini medici da documenti e identificare la relazione che sussiste tra di loro con Amazon Comprehend Medical.

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