การวิเคราะห์ข้อความคืออะไร

หลายธุรกิจใช้การวิเคราะห์ข้อความเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงจากแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างต่างๆ มากมาย โดยอ้างอิงตามการตอบกลับจากแหล่งต่างๆ เช่น อีเมล โซเชียลมีเดีย และคำตอบแบบสำรวจของลูกค้า เพื่อช่วยในการตัดสินใจ อย่างไรก็ตาม ข้อความจำนวนมหาศาลจากแหล่งดังกล่าวนั้นล้นหลามมากเกินไปหากไม่มีซอฟต์พินิจพิเคราะห์ข้อความ

การวิเคราะห์ข้อความช่วยให้คุณสามารถรับข้อมูลที่ถูกต้องจากแหล่งที่มาต่างๆ ได้รวดเร็วยิ่งขึ้น กระบวนการนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์และสม่ำเสมอ และจะแสดงข้อมูลที่คุณสามารถดำเนินการได้ ตัวอย่างเช่น การใช้ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อความช่วยให้คุณสามารถตรวจจับความรู้สึกเชิงลบบนโพสต์โซเชียลมีเดียได้ทันที เพื่อให้คุณดำเนินการแก้ไขปัญหาได้

การวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึกหรือการทำเหมืองความคิดเห็นใช้วิธีการวิเคราะห์ข้อความเพื่อทำความเข้าใจความคิดเห็นที่ถ่ายทอดออกมาในข้อความ คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกกับรีวิว บล็อก ฟอรัม และสื่อออนไลน์อื่นๆ เพื่อพิจารณาว่าลูกค้าของคุณพึงพอใจกับการซื้อหรือไม่ การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้คุณมองเห็นแนวโน้มใหม่ๆ ติดตามการเปลี่ยนแปลงความรู้สึก และจัดการกับปัญหาด้านการประชาสัมพันธ์ คุณสามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงในส่วนความคิดเห็นของลูกค้าและระบุสาเหตุของปัญหาได้โดยการวิเคราะห์ความรู้สึกและการระบุคำหลักที่เฉพาะเจาะจง 

การจัดการบันทึก

การวิเคราะห์ข้อความช่วยให้จัดการ จัดประเภท และค้นหาเอกสารได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงการจัดการบันทึกผู้ป่วยอัตโนมัติ การตรวจสอบการกล่าวถึงแบรนด์ และการตรวจจับการฉ้อโกงประกันด้วย ตัวอย่างเช่น LexisNexis Legal & Professional ใช้การแยกข้อความเพื่อระบุบันทึกใดบันทึกหนึ่งในเอกสารกว่า 200 ล้านฉบับ

การปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้า

คุณสามารถใช้ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อความเพื่อประมวลผลอีเมล รีวิว แชท และการติดต่อทางข้อความอื่นๆ ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความชอบของลูกค้า พฤติกรรมการซื้อ และการรับรู้แบรนด์โดยรวมช่วยให้คุณสามารถปรับแต่งประสบการณ์ส่วนบุคคลสำหรับกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกันไปได้ 

ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อความใช้เทคนิคทั่วไปเหล่านี้

การจัดประเภทข้อความ

ในการจัดประเภทข้อความ ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อความจะเรียนรู้วิธีเชื่อมโยงคำหลักบางคำกับหัวข้อเฉพาะ เจตนาของผู้ใช้ หรือความรู้สึกต่างๆ โดยใช้วิธีการต่อไปนี้ 

• การจัดประเภทข้อความตามกฎจะกำหนดแท็กให้กับข้อความตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับองค์ประกอบทางความหมายหรือรูปแบบวากยสัมพันธ์
• ระบบที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงจะช่วยฝึกฝนซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อความโดยใช้ตัวอย่างต่างๆ และเพิ่มความถูกต้องแม่นยำในการแท็กข้อความ ซึ่งจะใช้รูปแบบทางภาษาศาสตร์ เช่น Naive Bayes, Support Vector Machines และดีปเลิร์นนิ่ง เพื่อประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้าง จัดหมวดหมู่คำ และพัฒนาความเข้าใจเชิงความหมายระหว่างคำเหล่านั้น

ตัวอย่างเช่น รีวิวเชิงบวกมักมีคำว่า ดี รวดเร็ว และยอดเยี่ยม ส่วนรีวิวเชิงลบอาจกมีคำว่า ไม่ชอบ ช้า และแย่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะฝึกฝนซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อความให้ค้นหาคำศัพท์เฉพาะดังกล่าว และจัดหมวดหมู่รีวิวว่าเป็นเชิงบวกหรือเชิงลบ ด้วยวิธีนี้ ทีมสนับสนุนลูกค้าสามารถตรวจสอบความรู้สึกของลูกค้าจากรีวิวได้อย่างง่ายดาย

การแยกข้อความ

การแยกข้อความจะสแกนข้อความและดึงข้อมูลสำคัญออกมา ซึ่งสามารถระบุคำหลัก คุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ ชื่อแบรนด์ ชื่อสถานที่ และข้อมูลอื่นๆ ในข้อความได้ ซอฟต์แวร์แยกข้อความใช้วิธีการดังนี้:

• นิพจน์ทั่วไป (REGEX): วิธีการนี้คืออาร์เรย์สัญลักษณ์ที่มีการจัดรูปแบบซึ่งทำหน้าที่เป็นเงื่อนไขเบื้องต้นของสิ่งที่จำเป็นต้องแยกออก
• ฟิลด์สุ่มแบบมีเงื่อนไข (CRF): วิธีการนี้คือวิธีแมชชีนเลิร์นนิงอย่างหนึ่งที่แยกข้อความโดยการประเมินรูปแบบหรือวลีเฉพาะ ซึ่งมีความประณีตและยืดหยุ่นมากกว่า REGEX 

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้การแยกข้อความเพื่อตรวจสอบการกล่าวถึงแบรนด์บนโซเชียลมีเดียได้ การติดตามแบรนด์ของคุณทุกเหตุการณ์บนโซเชียลมีเดียด้วยตนเองนั้นเป็นไปไม่ได้ การแยกข้อความจะเตือนให้คุณทราบเมื่อมีการกล่าวถึงแบรนด์ของคุณแบบเรียลไทม์ 

การสร้างรูปแบบหัวข้อ

วิธีการสร้างรูปแบบหัวข้อจะระบุและจัดกลุ่มคำหลักที่เกี่ยวข้องในข้อความที่ไม่มีโครงสร้างเป็นหัวข้อหรือสาระสำคัญ วิธีการเหล่านี้สามารถอ่านเอกสารข้อความได้หลายฉบับและจัดเรียงเป็นสาระสำคัญตามความถี่ของคำต่างๆ ในเอกสาร วิธีการสร้างรูปแบบหัวข้อจะให้บริบทสำหรับการวิเคราะห์เอกสารเพิ่มเติม

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้วิธีการสร้างรูปแบบหัวข้อเพื่ออ่านคลังเอกสารที่สแกนไว้และจัดหมวดหมู่เอกสารออกเป็นใบแจ้งหนี้ เอกสารทางกฎหมาย และข้อตกลงของลูกค้า จากนั้น คุณสามารถเรียกใช้วิธีการวิเคราะห์ต่างๆ กับเอกสารใบแจ้งหนี้ เพื่อหาข้อมูลเชิงลึกทางการเงิน หรือวิเคราะห์เอกสารข้อตกลงของลูกค้าเพื่อหาข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า

การตรวจทาน PII

การตรวจทาน PII จะตรวจจับและลบข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ (PII) เช่น ชื่อ ที่อยู่ หรือหมายเลขบัญชี ออกจากเอกสารโดยอัตโนมัติ การตรวจทาน PII ช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัว และจะปฏิบัติตามกฎหมายและระเบียบข้อบังคับในท้องถิ่น

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถวิเคราะห์ระบบตั๋วสนับสนุนและบทความองค์ความรู้เพื่อตรวจหาและตรวจทาน PII ก่อนที่คุณจะจัดทำดัชนีเอกสารในโซลูชันการค้นหา หลังจากนั้น โซลูชันการค้นหาจะไม่มี PII อยู่ในเอกสาร

การพินิจพิเคราะห์ข้อความคือข้อมูลเชิงปริมาณที่คุณได้รับจากการวิเคราะห์รูปแบบในตัวอย่างข้อความหลายตัวอย่าง ซึ่งแสดงผลเป็นแผนภูมิ ตาราง หรือกราฟ 

การวิเคราะห์ข้อความกับการพินิจพิเคราะห์ข้อความ

การพินิจพิเคราะห์ข้อความช่วยให้คุณระบุได้ว่ามีแนวโน้มหรือรูปแบบเฉพาะจากผลการวิเคราะห์คำติชมนับพันรายการหรือไม่ ในขณะเดียวกัน คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อความเพื่อพิจารณาว่าคำติชมของลูกค้าเป็นบวกหรือลบ

Amazon Comprehend คือบริการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าและความสัมพันธ์ในข้อความ คุณสามารถใช้เพื่อลดความซับซ้อนในขั้นตอนการประมวลผลเอกสารโดยจัดหมวดหมู่และแยกข้อมูลจากเอกสารโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ Amazon Comprehend ดำเนินการดังต่อไปนี้

• วิเคราะห์ความรู้สึกเกี่ยวกับระบบตั๋วสนับสนุนลูกค้า รีวิวผลิตภัณฑ์ ฟีดโซเชียลมีเดีย และอื่นๆ 
• ผสานรวม Amazon Comprehend กับ Amazon Lex เพื่อพัฒนา Chatbot การสนทนาที่ชาญฉลาด
• แยกคำศัพท์ทางการแพทย์จากเอกสารและระบุความสัมพันธ์ระหว่างคำศัพท์ด้วย Amazon Comprehend Medical

เริ่มต้นใช้งานด้วยการสร้างบัญชี AWS วันนี้