Разбор слова по цвету 1 класс: Фонетический разбор слова онлайн бесплатно и с примерами для 1-5 класса

HTML

  <дел>
<час>
Введите допустимое значение цвета:
<тип ввода="текст">
  

УСБ

  раздел {
  ширина: 100%;
  высота: 200 пикселей;
}
  

  const inputElem = document.querySelector('input');
const divElem = document.querySelector('div');

функция validTextColor (stringToTest) {
  если (stringToTest === "") { вернуть ложь; }
  если (stringToTest === "наследовать") { return false; }
  если (stringToTest === "прозрачный") { return false; }

  константное изображение = документ.СоздатьЭлемент("Изображение");
  image.style.color = "rgb (0, 0, 0)";
  image.style.color = stringToTest;
  if (image.style.color !== "rgb(0, 0, 0)") { return true; }
  image.style.color = "rgb (255, 255, 255)";
  image.style.color = stringToTest;
  return image.style.color !== "rgb(255, 255, 255)";
}

inputElem.addEventListener('change', () => {
  если (validTextColor (inputElem.value)) {
    divElem. style.backgroundColor = inputElem.value;
    divElem.textContent = '';
  } еще {
    divElem.style.backgroundColor = 'белый';
    дивЭлем.textContent = 'Недопустимое значение цвета';
  }
});
  

Результат

Варианты синтаксиса RGB

В этом примере показано множество способов создания одного цвета с помощью различных синтаксисов цветов RGB.

 


#f09
#F09
#ff0099
#FF0099


RGB(255,0,153)
RGB(255, 0, 153)
RGB(255, 0, 153.0)
RGB(100%,0%,60%)
RGB(100%, 0%, 60%)
RGB(100%, 0, 60%)
RGB(255 0 153)


#f09f
#F09F
#ff0099ff
#FF0099FF


RGB(255, 0, 153, 1)
RGB(255, 0, 153, 100%)


RGB(255 0 153/1)
RGB(255 0 153/100%)


RGB(255, 0, 153.6, 1)
rgb(2.55e2, 0e0, 1.53e2, 1e2%)
  

Варианты прозрачности RGB

 
#3а30
#3A3F
#33аа3300
#33АА3380


rgba(51, 170, 51, .1)
rgba(51, 170, 51, .4)
rgba(51, 170, 51, .7)
RGBA(51, 170, 51, 1)


RGBA(51 170 51/0,4)
rgba(51 170 51/40%)


RGBA(51, 170, 51,6, 1)
rgba(5.1e1, 1.7e2, 5.1e1, 1e2%)
  

Варианты синтаксиса HSL

 
хсл(270,60%,70%)
hsl(270, 60%, 70%)
hsl(270 60% 70%)
hsl (270 градусов, 60%, 70%)
хсл (4. 71239рад, 60%, 70%)
hsl (0,75 оборота, 60%, 70%)


hsl(270, 60%, 50%, .15)
hsl(270, 60%, 50%, 15%)
hsl(270 60% 50% / 0,15)
hsl(270 60% 50% / 15%)
  

Варианты синтаксиса HWB

 
хвб(90 10% 10%)
хвб(90 50% 10%)
hwb(90 градусов 10% 10%)
hwb(1.5708рад 60% 0%)
hwb(.25turn 0% 40%)


hwb(90 10% 10% / 0,5)
хвб(90 10% 10% / 50%)
  

Полностью насыщенные цвета

Светло- и темно-зеленый

Насыщенная и ненасыщенная зелень

Варианты прозрачности HSL

  hsla(240, 100%, 50%, . 05)
hsla(240, 100%, 50%, .4)
hsla(240, 100%, 50%, .7)
hsla(240, 100%, 50%, 1)


hsla(240 100% 50% / 0,05)


hsla(240 100% 50% / 5%)
  

Спецификация	Статус	Комментарий
Модуль цвета CSS, уровень 4	Рабочий проект	Добавляет цвета LCH и Lab, функцию hwb() , функциональную нотацию color() , rebeccapurple , четырех- ( #RGBA ) и восьмизначный ( #RRGGBBAA ) шестнадцатеричные обозначения, rgba() и hsla() как псевдонимы rgb() и hsl() (оба с одинаковым синтаксисом параметров), параметры функции, разделенные пробелами, как альтернатива запятым, проценты для альфа-значений и углы для компонента оттенка в hsl() цветов.
Цветовой модуль CSS уровня 3 Определение «» в этой спецификации.	Рекомендация	Отменяет системные цвета. Добавляет цвета SVG и rgba() , hsl() и hsla() функциональные обозначения.
CSS уровня 2 (редакция 1) Определение в этой спецификации.	Рекомендация	Добавляет ключевое слово оранжевый и системные цвета.
Уровень CSS 1 Определение в этой спецификации.	Рекомендация	Исходное определение. Включает 16 основных цветовых ключевых слов.

Таблицы BCD загружаются только в браузере

difflib — Помощники для вычисления дельт — Документация по Python 3.10.2 “”” Интерфейс командной строки для difflib.

Что такое анализ текста? Руководство для начинающих

Если вы получаете огромные объемы неструктурированных данных в виде текста (электронные письма, разговоры в социальных сетях, чаты), вы, вероятно, знаете о проблемах, связанных с анализом этих данных.

Обработка и организация текстовых данных вручную требует времени, утомительна, неточна и может быть дорогостоящей, если вам нужно нанять дополнительных сотрудников для сортировки текста.

Автоматизируйте анализ текста с помощью инструмента без кода

Из этого руководства вы узнаете больше о том, что такое анализ текста, как выполнять анализ текста с помощью инструментов ИИ и почему как никогда важно автоматически анализировать текст в реальном времени. время.

1. Основы анализа текста
2. Методы и приемы
3. Как работает анализ текста?
4. Как анализировать текстовые данные
5. Варианты использования и приложения
6. Инструменты и ресурсы
7. Учебное пособие

Что такое текстовый анализ?

Анализ текста (TA) — это метод машинного обучения, используемый для автоматического извлечения ценных сведений из неструктурированных текстовых данных. Компании используют инструменты анализа текста, чтобы быстро анализировать онлайн-данные и документы и преобразовывать их в полезную информацию.

Вы можете использовать текстовый анализ для извлечения определенной информации, такой как ключевые слова, имена или информация о компании из тысяч электронных писем, или классифицировать ответы на опросы по настроению и теме.

Анализ текста, анализ текста и анализ текста

Во-первых, давайте развеем миф о том, что анализ текста и анализ текста — это два разных процесса.Эти термины часто используются взаимозаменяемо для объяснения одного и того же процесса получения данных посредством изучения статистических моделей. Чтобы избежать путаницы, давайте остановимся на анализе текста.

Итак, анализ текста против анализа текста : в чем разница?

Анализ текста дает качественные результаты, а анализ текста дает количественные результаты. Если машина выполняет текстовый анализ, она идентифицирует важную информацию в самом тексте, но если она выполняет текстовую аналитику, она выявляет закономерности в тысячах текстов, что приводит к графикам, отчетам, таблицам и т. д.

Допустим, менеджер службы поддержки хочет знать, сколько обращений в службу поддержки было решено отдельными членами команды. В этом случае они использовали бы текстовую аналитику для создания графика, который визуализирует скорость разрешения отдельных заявок.

Однако, вполне вероятно, что менеджер также хочет знать, какая часть заявок привела к положительному или отрицательному результату?

Анализируя текст в каждой заявке и последующие обмены, менеджеры службы поддержки клиентов могут видеть, как каждый агент обрабатывал заявки и были ли клиенты довольны результатом.

По сути, задача анализа текста состоит в том, чтобы расшифровать двусмысленность человеческого языка, а в анализе текста — выявить закономерности и тенденции на основе числовых результатов.

Почему важен анализ текста?

Когда вы заставляете машины работать над организацией и анализом ваших текстовых данных, понимание и преимущества огромны.

Ниже приведены некоторые преимущества анализа текста:

Масштабируемость анализа текста

Инструменты анализа текста позволяют компаниям структурировать огромное количество информации, такой как электронные письма, чаты, социальные сети, запросы в службу поддержки, документы, и так далее, за секунды, а не дни, так что вы можете перенаправить дополнительные ресурсы на более важные бизнес-задачи.

Анализ текста в режиме реального времени

В наши дни предприятия перегружены информацией, и комментарии клиентов могут появляться где угодно в Интернете, но бывает сложно уследить за всем этим. Анализ текста меняет правила игры, когда речь идет об обнаружении срочных дел, где бы они ни появлялись, круглосуточно и без выходных в режиме реального времени. Обучив модели анализа текста обнаруживать выражения и настроения, которые подразумевают негатив или срочность, компании могут автоматически помечать твиты, обзоры, видео, билеты и т. п. и принимать меры раньше, чем позже.

Анализ текста с помощью ИИ дает согласованные критерии

Люди допускают ошибки. Факт. И чем утомительнее и трудоемче задача, тем больше ошибок они делают. Обучая модели анализа текста вашим потребностям и критериям, алгоритмы могут анализировать, понимать и сортировать данные гораздо точнее, чем люди.

Методы и приемы анализа текста

Существуют базовые и более сложные методы анализа текста, каждый из которых используется для разных целей. Во-первых, узнайте о более простых методах анализа текста и примерах того, когда вы можете использовать каждый из них.

Классификация текста

Классификация текста — это процесс присвоения предопределенных тегов или категорий неструктурированному тексту. Он считается одним из самых полезных методов обработки естественного языка, потому что он настолько универсален и может организовывать, структурировать и классифицировать практически любую форму текста для предоставления значимых данных и решения проблем. Обработка естественного языка (NLP) — это метод машинного обучения, который позволяет компьютерам разбивать и понимать текст так же, как это сделал бы человек.

Ниже мы сосредоточимся на некоторых из наиболее распространенных задач классификации текста, которые включают анализ тональности, моделирование тем, определение языка и определение намерений.

Анализ настроений

Клиенты свободно оставляют свое мнение о компаниях и продуктах при взаимодействии со службой поддержки, в опросах и по всему Интернету. Анализ настроений использует мощные алгоритмы машинного обучения для автоматического считывания и классификации по полярности мнений (положительные, отрицательные, нейтральные) и выше, по чувствам и эмоциям автора, даже по контексту и сарказму.

Например, с помощью анализа настроений компании могут помечать жалобы или срочные запросы, чтобы их можно было немедленно решить — даже предотвратить PR-кризис в социальных сетях. Классификаторы настроений могут оценивать репутацию бренда, проводить исследования рынка и помогать улучшать продукты с учетом отзывов клиентов.

Попробуйте предварительно обученный классификатор MonkeyLearn. Просто введите свой собственный текст, чтобы увидеть, как это работает:

Тест с вашим собственным текстом

Тематический анализ

Другим распространенным примером классификации текста является тематический анализ (или моделирование темы), который автоматически организует текст по теме или теме. Например:

«Приложение действительно простое и удобное в использовании»

Если мы используем тематические категории, такие как Цены, Поддержка клиентов, и Простота использования, этот отзыв о продукте будет классифицирован как Простота использования .

Попробуйте предварительно обученный классификатор тем MonkeyLearn, который можно использовать для классификации ответов NPS для продуктов SaaS.

Обнаружение намерения

Классификаторы текста также можно использовать для определения намерения текста.Обнаружение намерений или классификация намерений часто используются для автоматического понимания причин обратной связи с клиентами. Это жалоба? Или клиент пишет с намерением приобрести продукт? Машинное обучение может читать разговоры чат-ботов или электронные письма и автоматически направлять их соответствующему отделу или сотруднику.

Попробуйте классификатор намерений электронной почты MonkeyLearn.

Извлечение текста — еще один широко используемый метод анализа текста, который извлекает фрагменты данных, которые уже существуют в любом заданном тексте. Вы можете извлекать такие вещи, как ключевые слова, цены, названия компаний и спецификации продуктов, из новостных отчетов, обзоров продуктов и т. д.

Вы можете автоматически заполнять электронные таблицы этими данными или выполнять извлечение вместе с другими методами анализа текста, чтобы одновременно классифицировать и извлекать данные.

Ключевые слова — это наиболее часто используемые и наиболее релевантные термины в тексте, слова и фразы, обобщающие содержание текста. [Извлечение ключевых слов](](https://monkeylearn.com/keyword-extraction/) можно использовать для индексации данных для поиска и для создания облаков слов (визуальное представление текстовых данных).

Попробуйте предварительно обученный экстрактор ключевых слов MonkeyLearn, чтобы увидеть, как он работает. Просто введите свой текст ниже:

Тест со своим текстом

Распознавание сущностей

Экстрактор распознавания именованных сущностей (NER) находит сущности, которые могут быть людьми, компаниями или местами. и существуют в текстовых данных.Результаты показаны с соответствующей меткой объекта, как в предварительно обученном экстракторе имен MonkeyLearn:

Тест с вашим собственным текстом

Частота слов

Частота слов — это метод анализа текста, который измеряет наиболее часто встречающиеся слова или понятия. в заданном тексте с использованием числовой статистики TF-IDF (термин частотно-обратная частота документа).

Вы можете применить этот метод для анализа слов или выражений, которые клиенты чаще всего используют в разговорах со службой поддержки. Например, если слово «доставка» чаще всего появляется в наборе отрицательных обращений в службу поддержки, это может свидетельствовать о том, что клиенты недовольны вашей службой доставки.

Словосочетание

Словосочетание помогает идентифицировать слова, которые часто встречаются вместе. Например, в отзывах клиентов на веб-сайте бронирования отелей слова «воздух» и «кондиционирование» чаще встречаются вместе, чем по отдельности.Биграммы (два смежных слова, например, «кондиционер» или «поддержка клиентов») и триграммы (три смежных слова, например, «вне офиса» или «продолжение следует») — наиболее распространенные типы словосочетаний, на которые вам нужно обращать внимание. .

Коллокация может быть полезна для выявления скрытых семантических структур и повышения детализации информации за счет подсчета биграмм и триграмм как одного слова.

Согласование

Согласование помогает определить контекст и экземпляры слов или набора слов.Например, следующее соответствие слова «простой» в наборе обзоров приложений:

В этом случае соответствие слова «простой» может дать нам быстрое представление о том, как рецензенты используют это слово. Его также можно использовать для декодирования неоднозначности человеческого языка в определенной степени, глядя на то, как слова используются в разных контекстах, а также имея возможность анализировать более сложные фразы.

Устранение неоднозначности смысла слова

Очень часто слово имеет более одного значения, поэтому устранение неоднозначности смысла слова является серьезной проблемой обработки естественного языка.Возьмем, к примеру, слово «свет». Относится ли текст к весу, цвету или электрическому прибору? Интеллектуальный анализ текста с устранением неоднозначности слов может различать слова, имеющие более одного значения, но только после обучения моделей этому.

Кластеризация

Текстовые кластеры способны понимать и группировать огромное количество неструктурированных данных. Хотя они менее точны, чем алгоритмы классификации, алгоритмы кластеризации реализуются быстрее, поскольку для обучения моделей не нужно помечать примеры.Это означает, что эти интеллектуальные алгоритмы извлекают информацию и делают прогнозы без использования обучающих данных, иначе называемых неконтролируемым машинным обучением.

Google — отличный пример того, как работает кластеризация. Когда вы ищете термин в Google, задумывались ли вы когда-нибудь о том, что для получения релевантных результатов требуется всего несколько секунд? Алгоритм Google разбивает неструктурированные данные с веб-страниц и группирует страницы в кластеры вокруг набора похожих слов или n-грамм (всех возможных комбинаций соседних слов или букв в тексте).Таким образом, страницы из кластера, которые содержат большее количество слов или n-грамм, релевантных поисковому запросу, будут отображаться первыми в результатах.

Как работает анализ текста?

Чтобы действительно понять, как работает автоматический анализ текста, вам необходимо понять основы машинного обучения. Начнем с определения Тома Митчелла из книги «Машинное обучение»:

«Говорят, что компьютерная программа учится выполнять задачу T на основе опыта E».

Другими словами, если мы хотим, чтобы программное обеспечение для анализа текста выполняло желаемые задачи, нам нужно научить алгоритмы машинного обучения анализировать, понимать и извлекать смысл из текста. Но как? Простой ответ — пометить примеры текста. Как только у машины будет достаточно примеров размеченного текста для работы, алгоритмы смогут начать различать и устанавливать ассоциации между фрагментами текста и делать прогнозы сами по себе.

Это очень похоже на то, как люди учатся различать темы, объекты и эмоции. Допустим, у нас есть срочные и малоприоритетные проблемы, которые нужно решить. Мы инстинктивно не знаем разницы между ними — мы учимся постепенно, связывая срочность с определенными выражениями.

Например, когда мы хотим определить срочные проблемы, мы будем искать такие выражения, как ‘пожалуйста, помогите мне как можно скорее!’ или ‘срочно: не удается войти на платформу, система ВЫКЛЮЧЕНА!’ . С другой стороны, чтобы определить проблемы с низким приоритетом, мы будем искать более позитивные выражения, такие как ‘спасибо за помощь! Действительно ценю это’ или ‘новая функция работает как сон’ .

Как анализировать текстовые данные

Анализ текста может растянуть крылья искусственного интеллекта на целый ряд текстов в зависимости от желаемых результатов. Его можно применять к:

• Целым документам : получение информации из всего документа или абзаца: например, общее впечатление от отзыва клиента.
• Отдельные предложения : получает информацию из конкретных предложений: например, более подробные настроения каждого предложения отзыва клиента.
• Подпредложения : получает информацию из подвыражений в предложении: например, основные настроения каждой единицы мнения отзыва клиента.

Когда вы знаете, как разбить данные, вы можете приступить к их анализу.

Давайте рассмотрим, как работает анализ текста, шаг за шагом, и более подробно рассмотрим различные доступные алгоритмы и методы машинного обучения.

Сбор данных

Вы можете собирать данные о своем бренде, продукте или услуге как из внутренних, так и из внешних источников:

Внутренние данные

Это данные, которые вы генерируете каждый день, от электронных писем и чатов до опросов, запросов клиентов, и билеты поддержки клиентов.

Вам просто нужно экспортировать его из своего программного обеспечения или платформы в виде файла CSV или Excel или подключить API для прямого доступа.

Некоторые примеры внутренних данных:

• Программное обеспечение для обслуживания клиентов : программное обеспечение, которое вы используете для общения с клиентами, управления запросами пользователей и решения проблем поддержки клиентов: Zendesk, Freshdesk и Help Scout — несколько примеров.

• CRM : программа, которая отслеживает все взаимодействия с клиентами или потенциальными клиентами.Это может включать в себя различные области, от поддержки клиентов до продаж и маркетинга. Hubspot, Salesforce и Pipedrive являются примерами CRM.

• Chat : приложения, которые общаются с членами вашей команды или вашими клиентами, такие как Slack, Hipchat, Intercom и Drift.

• Электронная почта : король делового общения, электронная почта по-прежнему остается самым популярным инструментом для управления беседами с клиентами и членами команды.

• Опросы : обычно используются для сбора отзывов о службе поддержки клиентов, отзывах о продуктах или для проведения маркетинговых исследований, таких как Typeform, Google Forms и SurveyMonkey.

• NPS (Net Promoter Score) : один из самых популярных показателей качества обслуживания клиентов в мире. Многие компании используют программное обеспечение для отслеживания NPS для сбора и анализа отзывов своих клиентов. Вот несколько примеров: Delighted, Promoter.io и Satismeter.

• Базы данных : база данных представляет собой набор информации. Используя систему управления базами данных, компания может хранить, управлять и анализировать все виды данных. Примеры баз данных включают Postgres, MongoDB и MySQL.

• Аналитика продукта : отзывы и информация о взаимодействии клиента с вашим продуктом или услугой. Полезно понимать путь клиента и принимать решения на основе данных. ProductBoard и UserVoice — это два инструмента, которые вы можете использовать для обработки аналитики продуктов.

Внешние данные

Это текстовые данные о вашем бренде или продуктах со всего Интернета. Вы можете использовать инструменты парсинга веб-страниц, API-интерфейсы и открытые наборы данных для сбора внешних данных из социальных сетей, новостных сводок, онлайн-обзоров, форумов и т. д. и анализировать их с помощью моделей машинного обучения.

Инструменты веб-скрейпинга:

• Визуальные инструменты веб-скрейпинга : вы можете создать свой собственный веб-скрейпер, даже не имея опыта программирования, с такими инструментами, как. Dexi.io, Portia и ParseHub.e.

• Web Scraping Frameworks : опытные программисты могут воспользоваться такими инструментами, как Scrapy на Python и Wombat на Ruby, для создания пользовательских парсеров.

API

Facebook, Twitter и Instagram, например, имеют свои собственные API и позволяют извлекать данные с их платформ. Крупные СМИ, такие как New York Times или The Guardian, также имеют свои собственные API-интерфейсы, и вы можете использовать их, среди прочего, для поиска в их архиве или сбора комментариев пользователей.

Интеграция

Инструменты SaaS, такие как MonkeyLearn, предлагают интеграцию с инструментами, которые вы уже используете. Вы можете напрямую подключаться к Twitter, Google Sheets, Gmail, Zendesk, SurveyMonkey, Rapidminer и другим ресурсам. И выполните текстовый анализ данных Excel, загрузив файл.

2. Подготовка данных

Чтобы автоматически анализировать текст с помощью машинного обучения, вам необходимо упорядочить данные.Большая часть этого делается автоматически, и вы даже не заметите, как это происходит. Однако важно понимать, что автоматический анализ текста использует ряд методов обработки естественного языка (NLP), подобных приведенным ниже.

Токенизация, тегирование частей речи и синтаксический анализ

Токенизация — это процесс разбиения строки символов на семантически значимые части, которые можно анализировать (например, слова), при отбрасывании бессмысленных фрагментов (например, пробелов).

В приведенных ниже примерах показаны два разных способа токенизации строки ‘Анализ текста не так уж и сложен’ .

(Неверно): Анализировать текст не так сложно. = [“Анализ”, “анализировать текст”, “это н”, “не то”, “сложно”.]

(Правильно): анализировать текст не так уж и сложно. = [“Анализ”, “текст”, “есть”, “не”, “это”, “трудно”, “.”]

После того, как токены были распознаны, пришло время классифицировать их по категориям. Тегирование части речи относится к процессу присвоения грамматической категории, такой как существительное, глагол и т. Д., Обнаруженным токенам.

Вот теги PoS токенов из предложения выше:

«Анализ»: ГЛАГОЛ, «текст»: СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ, «есть»: ГЛАГОЛ, «не»: ADV, «тот»: ADV, «жесткий» : ПРИЛАГ, “.”: PUNCT

Со всеми категоризированными токенами и языковой моделью (то есть грамматикой) система теперь может создавать более сложные представления текстов, которые она будет анализировать. Этот процесс известен как разбор . Другими словами, синтаксический анализ относится к процессу определения синтаксической структуры текста. Для этого алгоритм синтаксического анализа использует грамматику языка, на котором был написан текст. В результате синтаксического анализа одного и того же текста с использованием различных грамматик будут получены разные представления.

В приведенных ниже примерах показаны представления зависимости и избирательного округа предложения «Анализ текста не так уж и сложен» .

Разбор зависимостей

Грамматики зависимостей можно определить как грамматики, устанавливающие направленные отношения между словами предложений. Анализ зависимостей — это процесс использования грамматики зависимостей для определения синтаксической структуры предложения:

Анализ составных частей

Грамматики структуры фраз составляющих моделируют синтаксические структуры, используя абстрактные узлы, связанные со словами и другими абстрактными категориями (в зависимости от тип грамматики) и ненаправленные отношения между ними. Синтаксический анализ групп относится к процессу использования грамматики групп для определения синтаксической структуры предложения:

Как вы можете видеть на изображениях выше, выходные данные алгоритмов анализа содержат большое количество информации, которая может помочь вам понять синтаксическая (и отчасти семантическая) сложность текста, который вы собираетесь анализировать.

В зависимости от решаемой проблемы вы можете попробовать разные стратегии и методы синтаксического анализа. Однако в настоящее время синтаксический анализ зависимостей, похоже, превосходит другие подходы.

Лемматизация и стемминг

Стемминг и лемматизация относятся к процессу удаления всех аффиксов (то есть суффиксов, префиксов и т. д.), присоединенных к слову, чтобы сохранить его лексическую основу, также известную как корень или основа или его словарная форма или le mma . Основное различие между этими двумя процессами заключается в том, что генерация обычно основана на правилах, которые обрезают начало и окончание слов (и иногда приводят к несколько странным результатам), тогда как лемматизация использует словари и гораздо более сложный морфологический анализ.

В таблице ниже показаны выходные данные лемматизатора Snowball Stemmer от NLTK и лемматизатора Spacy для токенов в предложении «Анализ текста не так уж и сложен» . Различия в выводе выделены жирным шрифтом:

Удаление стоп-слов

Чтобы обеспечить более точный автоматический анализ текста, нам нужно удалить слова, которые дают очень мало семантической информации или вообще не имеют значения. Эти слова также известны как стоп-слова : a, and, or, the и т. д.

Для каждого языка существует множество разных списков стоп-слов.Однако важно понимать, что вам может понадобиться добавить слова в эти списки или удалить их из них в зависимости от текстов, которые вы хотите проанализировать, и анализов, которые вы хотели бы выполнить.

Возможно, вы захотите провести лексический анализ домена, из которого пришли ваши тексты, чтобы определить слова, которые следует добавить в список стоп-слов.

Анализ ваших текстовых данных

Теперь, когда вы научились анализировать неструктурированные текстовые данные и научились основам подготовки данных, как вы будете анализировать весь этот текст?

Что ж, анализ неструктурированного текста не прост. Существует бесчисленное множество методов анализа текста, но два основных метода — это классификация текста и извлечение текста.

Классификация текста

Классификация текста (также известная как категоризация текста или тегирование текста ) относится к процессу присвоения тегов текстам на основе их содержания.

Раньше классификация текста выполнялась вручную, что занимало много времени, было неэффективным и неточным. Но автоматизированные модели анализа текста машинного обучения часто работают всего за несколько секунд с непревзойденной точностью.

Наиболее популярные задачи классификации текста включают анализ тональности (т. е. определение, когда в тексте говорится что-то положительное или отрицательное по заданной теме), определение темы (т. е. определение, о каких темах говорится в тексте) и определение намерения (т. е. определение цели или

Системы, основанные на правилах

образец, который можно найти в тексте и теге. Правила обычно состоят из ссылок на морфологические, лексические или синтаксические образцы, но они также могут содержать ссылки на другие компоненты языка, такие как семантика или фонология.

Вот пример простого правила для классификации описаний продуктов в зависимости от типа продукта, описанного в тексте:

(HDD|RAM|SSD|Память) → Аппаратное обеспечение

В этом случае система назначит Тег Hardware к тем текстам, которые содержат слова HDD , RAM , SSD или Memory .

Наиболее очевидным преимуществом систем, основанных на правилах, является то, что они легко понятны людям. Однако создание сложных систем, основанных на правилах, требует много времени и больших знаний как в лингвистике, так и в темах, затрагиваемых в текстах, которые система должна анализировать.

Кроме того, системы на основе правил трудно масштабировать и поддерживать, поскольку добавление новых правил или изменение существующих требует тщательного анализа и проверки влияния этих изменений на результаты прогнозов.

Системы на основе машинного обучения

Системы на основе машинного обучения могут делать прогнозы на основе того, что они узнали из прошлых наблюдений. Этим системам необходимо предоставить несколько примеров текстов и ожидаемые предсказания (теги) для каждого из них. Это называется обучающими данными . Чем более последовательными и точными будут ваши тренировочные данные, тем лучше будут окончательные прогнозы.

Когда вы обучаете классификатор на основе машинного обучения, обучающие данные должны быть преобразованы во что-то, что может понять машина, то есть векторов (т.е. списки чисел, которые кодируют информацию). Используя векторы, система может извлекать соответствующие функции (фрагменты информации), которые помогут ей учиться на основе существующих данных и делать прогнозы относительно будущих текстов.

Есть несколько способов сделать это, но один из наиболее часто используемых называется векторизацией набора слов . Вы можете узнать больше о векторизации здесь.

После преобразования текстов в векторы они передаются в алгоритм машинного обучения вместе с ожидаемыми результатами для создания модели классификации, которая может выбирать, какие функции лучше всего представляют тексты, и делать прогнозы относительно невидимых текстов:

Обученная модель преобразует невидимый текст в вектор, извлекает его соответствующие признаки и делает прогноз:

Алгоритмы машинного обучения

В классификации текста используется множество алгоритмов машинного обучения.Наиболее часто используются семейство алгоритмов Naive Bayes (NB) , Support Vector Machines (SVM) и алгоритмы глубокого обучения.

Семейство наивных байесовских алгоритмов основано на теореме Байеса и условных вероятностях появления слов образца текста в словах набора текстов, принадлежащих данному тегу. Векторы, которые представляют тексты, кодируют информацию о том, насколько вероятно, что слова в тексте встречаются в текстах данного тега. С помощью этой информации можно вычислить вероятность принадлежности текста любому заданному тегу в модели. Как только все вероятности будут вычислены для входного текста, модель классификации вернет тег с наибольшей вероятностью в качестве выходных данных для этого ввода.

Одним из основных преимуществ этого алгоритма является то, что результаты могут быть неплохими, даже если данных для обучения немного.

Машины опорных векторов (SVM) — это алгоритм, который может разделить векторное пространство размеченных текстов на два подпространства: одно пространство, содержащее большинство векторов, принадлежащих данному тегу, и другое подпространство, содержащее большинство векторов, не принадлежащих данному тегу. принадлежат этому одному тегу.

Модели классификации, использующие SVM в своей основе, будут преобразовывать тексты в векторы и определять, к какой стороне границы, разделяющей векторное пространство для данного тега, принадлежат эти векторы. В зависимости от того, где они приземляются, модель будет знать, принадлежат ли они данному тегу или нет.

Наиболее важным преимуществом использования SVM является то, что результаты обычно лучше, чем результаты, полученные с помощью наивного байесовского метода. Однако для SVM требуется больше вычислительных ресурсов.

Глубокое обучение — это набор алгоритмов и методов, которые используют «искусственные нейронные сети» для обработки данных так же, как это делает человеческий мозг.Эти алгоритмы используют огромные объемы обучающих данных (миллионы примеров) для создания семантически богатых представлений текстов, которые затем могут быть загружены в модели на основе машинного обучения различных типов, которые будут делать гораздо более точные прогнозы, чем традиционные модели машинного обучения:

Гибридный Системы

Гибридные системы обычно содержат системы на основе машинного обучения в своей основе и системы на основе правил для улучшения прогнозов

Оценка

Производительность классификатора обычно оценивается с помощью стандартных показателей, используемых в области машинного обучения: точность , точность , отзывают , а F1 набирает . Понимание того, что они означают, даст вам более четкое представление о том, насколько хорошо ваши классификаторы анализируют ваши тексты.

Также важно понимать, что оценка может выполняться по фиксированному набору тестов (т. е. набору текстов, для которых мы знаем ожидаемые выходные теги) или с использованием перекрестной проверки (т. е. метода, который разделяет ваши обучающие данные в разные складки, чтобы вы могли использовать некоторые подмножества ваших данных в целях обучения, а некоторые — в целях тестирования, см. ниже).

Точность, точность, отзыв и оценка F1

Точность — это количество правильных прогнозов, сделанных классификатором, деленное на общее количество прогнозов. В общем, точность сама по себе не является хорошим показателем производительности. Например, когда категории несбалансированы, то есть когда одна категория содержит гораздо больше примеров, чем все остальные, предсказание того, что все тексты принадлежат этой категории, будет возвращать высокие уровни точности. Это известно как парадокс точности.Чтобы получить лучшее представление о производительности классификатора, вы можете вместо этого рассмотреть точность и полноту.

Точность указывает, сколько текстов было предсказано правильно из тех, которые были предсказаны как принадлежащие данному тегу. Другими словами, точность берет количество текстов, которые были правильно предсказаны как положительные для данного тега, и делит его на количество текстов, которые были предсказаны (правильно и неправильно) как принадлежащие тегу.

Мы должны иметь в виду, что точность дает информацию только о тех случаях, когда классификатор предсказывает, что текст принадлежит данному тегу.Это может быть особенно важно, например, если вы хотите генерировать автоматические ответы на сообщения пользователей. В этом случае, прежде чем отправлять автоматический ответ, вы хотите быть уверены, что отправляете правильный ответ, верно? Другими словами, если ваш классификатор говорит, что пользовательское сообщение принадлежит к определенному типу сообщений, вы хотели бы, чтобы классификатор сделал правильное предположение. Это означает, что вам нужна высокая точность для этого типа сообщения.

Вызов указывает, сколько текстов было предсказано правильно из тех, которые должны были быть предсказаны как принадлежащие данному тегу.Другими словами, отзыв берет количество текстов, которые были правильно предсказаны как положительные для данного тега, и делит его на количество текстов, которые были либо правильно предсказаны как принадлежащие тегу, либо неверно предсказаны как не принадлежащие тегу.

Отзыв может оказаться полезным, например, при перенаправлении обращений в службу поддержки соответствующей команде. Может быть желательно, чтобы автоматизированная система обнаруживала как можно больше заявок по критической метке (например, заявки о «Нарушениях / простоях» ) за счет некоторых неверных прогнозов на этом пути.В этом случае прогнозирование поможет выполнить начальную маршрутизацию и решить большинство этих критических проблем как можно скорее. Если прогноз неверен, билет будет перенаправлен членом команды. При обработке тысяч заявок в неделю высокий уровень отзыва (конечно, с хорошим уровнем точности) может сэкономить команде поддержки много времени и позволить им быстрее решать критические проблемы.

Результат F1 — это гармоничное средство точности и отзыва. Он сообщает вам, насколько хорошо работает ваш классификатор, если одинаковое значение придается точности и полноте.В целом, оценка F1 является гораздо лучшим показателем эффективности классификатора, чем точность.

Перекрестная проверка

Перекрестная проверка довольно часто используется для оценки производительности текстовых классификаторов. Метод прост. Прежде всего, обучающий набор данных случайным образом разбивается на несколько подмножеств одинаковой длины (например, 4 подмножества с 25% исходных данных в каждом). Затем все подмножества, кроме одного, используются для обучения классификатора (в данном случае 3 подмножества с 75% исходных данных), и этот классификатор используется для прогнозирования текстов в оставшемся подмножестве. Затем вычисляются все показатели производительности (то есть точность, точность, полнота, F1 и т. д.). Наконец, процесс повторяется с новой проверочной складкой до тех пор, пока все складки не будут использованы для целей тестирования.

После использования всех складок вычисляются средние показатели производительности, и процесс оценки завершается.

Извлечение текста относится к процессу распознавания структурированных фрагментов информации из неструктурированного текста. Например, может быть полезно автоматически определять наиболее релевантные ключевые слова из фрагмента текста, определять названия компаний в новостной статье, определять арендодателей и арендаторов в финансовых контрактах или определять цены в описаниях продуктов.

Регулярные выражения

Регулярные выражения (также известные как регулярные выражения) работают как эквивалент правил, определенных в задачах классификации. В этом случае регулярное выражение определяет шаблон символов, который будет связан с тегом.

Например, приведенный ниже шаблон обнаружит большинство адресов электронной почты в тексте, если перед ними стоят пробелы:

(?i)\b(?:[a-zA-Z0-9_-.]+)@( ?:(?:[[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.)|(?:(?:[a- zA-Z0-9-]+.)+))(?:[a-zA-Z]{2,4}|[0-9]{1,3})(?:]?)\b

Обнаружив это совпадение в текстах и ​​назначив ему тег электронной почты , мы можем создать элементарный экстрактор адресов электронной почты.

У такого подхода есть очевидные плюсы и минусы. С положительной стороны, вы можете быстро создавать экстракторы текста, и полученные результаты могут быть хорошими, если вы можете найти правильные шаблоны для типа информации, которую хотите обнаружить. С другой стороны, регулярные выражения могут стать чрезвычайно сложными, и их может быть очень трудно поддерживать и масштабировать, особенно когда требуется много выражений для извлечения желаемых шаблонов.

Условные случайные поля

Условные случайные поля (CRF) — это статистический подход, часто используемый при извлечении текста на основе машинного обучения.Этот подход изучает шаблоны, которые необходимо извлечь, взвешивая набор характеристик последовательностей слов, которые появляются в тексте. Используя CRF, мы можем добавить несколько переменных, которые зависят друг от друга, к шаблонам, которые мы используем для обнаружения информации в текстах, такой как синтаксическая или семантическая информация.

Это обычно создает гораздо более богатые и сложные шаблоны, чем использование регулярных выражений, и потенциально может кодировать гораздо больше информации. Однако для его реализации требуется больше вычислительных ресурсов, поскольку все функции должны быть рассчитаны для всех рассматриваемых последовательностей, и все веса, присвоенные этим функциям, должны быть изучены, прежде чем определять, должна ли последовательность принадлежать тегу. или не.

Одним из основных преимуществ подхода CRF является его способность к обобщению. Как только экстрактор будет обучен с использованием подхода CRF на текстах определенной области, он сможет достаточно хорошо обобщать то, что он изучил, на другие области.

Экстракторы иногда оцениваются путем вычисления тех же стандартных показателей производительности, которые мы объяснили выше для классификации текста, а именно: точность , точность , отзыв и оценка F1 .Однако эти показатели не учитывают частичное совпадение шаблонов. Чтобы извлеченный сегмент был действительно положительным для тега, он должен полностью совпадать с сегментом, который должен был быть извлечен.

Рассмотрим следующий пример:

«Ваш рейс вылетает 14 января 2020 г. в 15:30 из SFO» Дата из текста выше, верно? Итак, если бы вывод экстрактора был 14 января 2020 года, мы бы посчитали это истинным положительным результатом для тега DATE .

Но что, если выход экстрактора был 14 января? Можно ли сказать, что экстракция была плохой? Можно ли сказать, что это был ложный положительный результат для тега DATE ? Для захвата частичных совпадений, подобных этому, можно использовать некоторые другие показатели производительности для оценки производительности экстракторов. Одним из примеров этого является семейство метрик ROUGE.

ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) — это семейство показателей, используемых в области машинного перевода и автоматического суммирования, которые также можно использовать для оценки производительности средств извлечения текста.Эти метрики в основном вычисляют длину и количество последовательностей, которые перекрываются между исходным текстом (в данном случае нашим исходным текстом) и переведенным или резюмированным текстом (в данном случае нашим извлечением).

В зависимости от длины единиц, перекрытие которых вы хотите сравнить, вы можете определить метрику ROUGE-n (для единиц длины n ) или вы можете определить метрику ROUGE-LCS или ROUGE-L, если вы собираетесь сравнить самую длинную общую последовательность (LCS).

4. Визуализируйте свои текстовые данные

Теперь вы знаете множество методов анализа текста для разбивки ваших данных, но что вы делаете с результатами? Инструменты бизнес-аналитики (BI) и визуализации данных позволяют легко понять ваши результаты на ярких информационных панелях.

MonkeyLearn Studio — это универсальный инструмент для сбора, анализа и визуализации данных. Методы машинного обучения с глубоким обучением позволяют выбирать необходимые анализы текста (извлечение ключевых слов, анализ тональности, классификация аспектов и т. д.) и связывать их вместе для одновременной работы.

Вы сразу поймете важность текстовой аналитики. Просто загрузите свои данные и визуализируйте результаты, чтобы получить ценную информацию. Все это работает вместе в едином интерфейсе, так что вам больше не придется загружать и скачивать между приложениями.

Бесплатный инструмент визуализации Google позволяет создавать интерактивные отчеты с использованием самых разных данных. После импорта данных вы можете использовать различные инструменты для разработки отчета и превращения ваших данных в впечатляющую наглядную историю. Делитесь результатами с отдельными пользователями или группами, публикуйте их в Интернете или встраивайте на свой веб-сайт.

Looker — это платформа для анализа бизнес-данных, предназначенная для предоставления значимых данных любому сотруднику компании. Идея состоит в том, чтобы позволить командам получить более полную картину того, что происходит в их компании.

Вы можете подключаться к различным базам данных и автоматически создавать модели данных, которые можно полностью настроить в соответствии с конкретными потребностями. Посмотрите здесь, чтобы начать.

Tableau — это инструмент бизнес-аналитики и визуализации данных с интуитивно понятным и удобным подходом (не требует технических навыков). Tableau позволяет организациям работать практически с любым существующим источником данных и предоставляет мощные возможности визуализации с более продвинутыми инструментами для разработчиков.

Для всех желающих доступна пробная версия.Узнайте, как выполнять анализ текста в Tableau.

Приложения и примеры анализа текста

Знаете ли вы, что 80% бизнес-данных — это текст? Текст присутствует в каждом крупном бизнес-процессе, от запросов в службу поддержки до отзывов о продуктах и ​​онлайн-взаимодействии с клиентами. Автоматизированный анализ текста в режиме реального времени может помочь вам справиться со всеми этими данными с помощью широкого спектра бизнес-приложений и сценариев использования. Максимизируйте эффективность и сократите количество повторяющихся задач, которые часто сильно влияют на текучесть кадров.Лучше понять мнение клиентов без необходимости сортировать миллионы сообщений в социальных сетях, онлайн-обзоров и ответов на опросы.

Если вы работаете в сфере взаимодействия с клиентами, продуктов, маркетинга или продаж, существует ряд приложений для анализа текста, позволяющих автоматизировать процессы и получать ценную информацию из реального мира. И самое главное, для этого вам не нужны какие-либо знания в области науки о данных или инженерный опыт.

Мониторинг социальных сетей

Допустим, вы работаете в Uber и хотите знать, что пользователи говорят о бренде.Вы читали положительные и отрицательные отзывы в Twitter и Facebook. Но каждый день отправляется 500 миллионов твитов, а каждый месяц Uber упоминается в социальных сетях тысячами. Можете ли вы представить себе анализ их всех вручную?

Здесь вступает в действие анализ тональности, чтобы проанализировать мнение о заданном тексте. Анализируя ваши упоминания в социальных сетях с помощью модели анализа настроений, вы можете автоматически классифицировать их по категориям: Положительные , Нейтральные или Отрицательные .Затем пропустите их через анализатор тем, чтобы понять тему каждого текста. Выполняя анализ настроений на основе аспектов, вы можете автоматически определять причины положительных или отрицательных упоминаний и получать такие сведения, как:

• Самая популярная жалоба на Uber в социальных сетях?
• Уровень успеха службы поддержки клиентов Uber — люди довольны или их это раздражает?
• Что пользователям Uber нравится в этой услуге, когда они упоминают Uber в положительном ключе?

Предположим, вы только что добавили новую услугу в Uber.Например, Uber Eats. Это решающий момент, и ваша компания хочет знать, что люди говорят о Uber Eats, чтобы вы могли как можно скорее исправить любые сбои и улучшить лучшие функции. Вы также можете использовать анализ настроений на основе аспектов в своих профилях Facebook, Instagram и Twitter для любых упоминаний Uber Eats и узнавать такие вещи, как:

• До сих пор люди довольны Uber Eats?
• Что нужно срочно исправить?
• Как мы можем включить положительные истории в нашу маркетинговую и PR-коммуникацию?

Вы можете использовать анализ текста не только для отслеживания упоминаний вашего бренда в социальных сетях, но и для отслеживания упоминаний ваших конкурентов.Клиент жалуется на услуги конкурента? Это дает вам возможность привлечь потенциальных клиентов и показать им, насколько лучше ваш бренд.

Мониторинг бренда

Следите за комментариями о вашем бренде в режиме реального времени, где бы они ни появлялись (социальные сети, форумы, блоги, обзорные сайты и т. д.). Вы сразу поймете, когда возникнет что-то негативное, и сможете использовать положительные комментарии в свою пользу.

Сила отрицательных отзывов довольно велика: 40% потребителей отказываются от покупки, если у компании есть отрицательные отзывы.Разгневанный клиент, жалующийся на плохое обслуживание клиентов, может распространиться со скоростью лесного пожара в течение нескольких минут: друг поделится этим, затем еще один, затем еще… И прежде чем вы это узнаете, негативные комментарии станут вирусными.

• Узнайте, как со временем меняется репутация вашего бренда.
• Сравните репутацию вашего бренда с репутацией вашего конкурента.
• Определите, какие аспекты наносят ущерб вашей репутации.
• Определите, какие элементы повышают репутацию вашего бренда в онлайн-СМИ.
• Определите потенциальные кризисы в сфере PR, чтобы вы могли справиться с ними как можно скорее.
• Настройтесь на данные в определенный момент, например, в день запуска нового продукта или подачи заявки на IPO. Просто проведите анализ настроений в социальных сетях и упоминаниях в прессе в тот день, чтобы узнать, что люди говорили о вашем бренде.
• Сделайте репост положительного упоминания вашего бренда, чтобы о нем узнали.

Служба поддержки клиентов

Несмотря на опасения и ожидания многих людей, анализ текста не означает, что служба поддержки клиентов будет полностью автоматизирована.Это просто означает, что предприятия могут оптимизировать процессы, чтобы команды могли тратить больше времени на решение проблем, требующих взаимодействия с человеком. Таким образом, компании смогут увеличить удержание, учитывая, что 89% клиентов меняют бренды из-за плохого обслуживания клиентов. Но как анализ текста может помочь обслуживанию клиентов вашей компании?

Маркировка билетов

Позвольте машинам сделать всю работу за вас. Анализ текста автоматически определяет темы и помечает каждую заявку. Вот как это работает:

• Модель анализирует язык и выражения на языке клиента, например, «Я не получил правильный заказ.”
• Затем он сравнивает это с другими подобными разговорами.
• Наконец, он находит совпадение и автоматически помечает билет. В этом случае он может быть под тегом Проблемы с доставкой .

Это происходит автоматически при поступлении новой заявки, освобождая агентов по работе с клиентами, чтобы они могли сосредоточиться на более важных задачах.

Маршрутизация и сортировка заявок: поиск подходящего человека для работы

Машинное обучение может считывать в заявке тему или срочность и автоматически направлять ее соответствующему отделу или сотруднику.

Например, для SaaS-компании, которая получает тикет клиента с просьбой о возмещении, система интеллектуального анализа текста определит, какая группа обычно занимается вопросами выставления счетов, и отправит им тикет. Если в тикете написано что-то вроде «Как я могу интегрировать ваш API с python?» , он попадет прямо к команде, отвечающей за помощь с интеграциями.

Билетная аналитика: узнайте больше от своих клиентов

Что обычно оценивается для определения эффективности работы группы обслуживания клиентов? Общие KPI: время первого отклика , среднее время до разрешения (т.е. сколько времени требуется вашей команде для решения проблем) и удовлетворенность клиентов (CSAT). И, давайте смотреть правде в глаза, общая удовлетворенность клиентов во многом связана с первыми двумя показателями.

Но как мы можем получить актуальную информацию о CSAT из разговоров с клиентами? Как мы можем определить, доволен ли клиент тем, как была решена проблема? Или если они выразили недовольство решением проблемы?

В этой ситуации можно использовать анализ настроений на основе аспектов. Этот тип анализа текста исследует чувства и темы, стоящие за словами на различных каналах поддержки, таких как заявки в службу поддержки, разговоры в чатах, электронные письма и опросы CSAT.Модель анализа текста может понимать слова или выражения для определения взаимодействия со службой поддержки как Положительное , Отрицательное или Нейтральное , понимать, что было упомянуто (например, Служба или UI/UX ), и даже определять настроения за словами (например, Печаль , Гнев и т. д.).

Обнаружение срочности: приоритет срочных заявок

«С чего начать?» – вопрос, который часто задают себе представители службы поддержки клиентов.Срочность, безусловно, является хорошей отправной точкой, но как определить уровень срочности, не тратя драгоценное время на размышления?

Программное обеспечение для анализа текста может определить уровень срочности заявки клиента и соответствующим образом пометить ее. Заявки в службу поддержки со словами и выражениями, обозначающими срочность, например «как можно скорее» или «немедленно» , должным образом помечаются как Priority .

Чтобы увидеть, как работает анализ текста для определения срочности, ознакомьтесь с демонстрационной моделью MonkeyLearn для определения срочности.

Голос клиента (VoC) и обратная связь с клиентом

После того, как вы приобрели клиента, ключевым моментом является его удержание, поскольку привлечение новых клиентов обходится в 5–25 раз дороже, чем удержание уже имеющихся. Вот почему пристальное внимание к голосу клиента может дать вашей компании четкое представление об уровне удовлетворенности клиента и, следовательно, об удержании клиентов. Кроме того, это может дать вам полезную информацию для определения приоритетов дорожной карты продукта с точки зрения клиента.

Анализ ответов NPS

Возможно, у вашего бренда уже есть опрос удовлетворенности клиентов, наиболее распространенным из которых является Net Promoter Score (NPS). В этом опросе задается вопрос «Насколько вероятно, что вы порекомендуете [марку] другу или коллеге?» . Ответ представляет собой оценку от 0 до 10, и результат делится на три группы: промоутеров , пассивных и недоброжелателей .

Но здесь начинается сложная часть: в конце есть открытый дополнительный вопрос ‘Почему вы выбрали оценку X?’ Ответ может дать вашей компании бесценную информацию.Без текста вам остается только догадываться, что пошло не так. А теперь, благодаря текстовому анализу, вам больше не нужно читать эти открытые ответы вручную.

Вы можете сделать то же, что и Promoter.io: извлечь основные ключевые слова из отзывов ваших клиентов, чтобы понять, что хвалят или критикуют в отношении вашего продукта. Упоминается ли ключевое слово «Продукт» главным образом промоутерами или критиками? С помощью этой информации вы сможете использовать свое время, чтобы получить максимальную отдачу от ответов NPS и начать действовать.

Другой вариант — следовать по стопам Retently, используя текстовый анализ, чтобы классифицировать ваши отзывы по различным темам, таким как Поддержка клиентов, Дизайн продукта, и Характеристики продукта, , а затем анализировать каждый тег с помощью анализа тональности, чтобы увидеть, как положительно или отрицательно клиенты прочувствовать каждую тему. Теперь они знают, что находятся на правильном пути с дизайном продукта, но им еще предстоит поработать над функциями продукта.

Анализ опросов клиентов

Есть ли в вашей компании другая система опросов клиентов? Если это система подсчета очков или закрытые вопросы, проанализировать ответы будет проще простого: просто посчитайте числа.

Однако, если у вас есть опрос с открытым текстом, независимо от того, предоставляется ли он по электронной почте или представляет собой онлайн-форму, вы можете отказаться от ручной пометки каждого отдельного ответа, позволив анализу текста сделать всю работу за вас. Помимо экономии времени, вы также можете использовать согласованные критерии тегирования без ошибок, 24 часа в сутки, 7 дней в неделю.

Бизнес-аналитика

Анализ данных лежит в основе любой операции бизнес-аналитики. Теперь, что может сделать компания, чтобы понять, например, тенденции продаж и производительность с течением времени? С числовыми данными команда BI может определить, что происходит (например, продажи X снижаются), но не почему .Цифры легко анализировать, но они также несколько ограничены. Текстовые данные, с другой стороны, являются наиболее распространенным форматом деловой информации и могут предоставить вашей организации ценную информацию о ваших операциях. Анализ текста с помощью машинного обучения может автоматически анализировать эти данные для немедленного понимания.

Например, вы можете запустить извлечение ключевых слов и анализ тональности ваших упоминаний в социальных сетях, чтобы понять, на что люди жалуются в отношении вашего бренда.

Вы также можете запустить анализ настроений на основе аспектов отзывов клиентов, в которых упоминается плохое качество обслуживания клиентов. В конце концов, 67% потребителей называют плохой клиентский опыт одной из основных причин оттока. Может быть, это плохая поддержка, неисправная функция, неожиданное время простоя или внезапное изменение цены. Анализ отзывов клиентов может пролить свет на детали, и команда может принять соответствующие меры.

А как насчет ваших конкурентов? О чем говорят их отзывы? Пропустите их через свою модель анализа текста и посмотрите, что они делают правильно, а что неправильно, и улучшите свой собственный процесс принятия решений.

Продажи и маркетинг

Поиск потенциальных клиентов — самая сложная часть процесса продаж. И становится все тяжелее и тяжелее. Отдел продаж всегда хочет заключать сделки, что требует повышения эффективности процесса продаж. Но 27% торговых агентов тратят более часа в день на ввод данных вместо продажи, а это означает, что критически важное время уходит на административную работу, а не на закрытие сделок.

Текстовый анализ снимает тяжелую работу с ручными задачами по продажам, в том числе:

• Обновление статуса сделки на «Не заинтересован» в CRM.
• Оценка потенциальных клиентов на основе описания компании.
• Выявление лидов в социальных сетях, выражающих покупательское намерение.

GlassDollar, компания, которая связывает учредителей с потенциальными инвесторами, использует текстовый анализ для поиска наиболее качественных совпадений. Как? Они используют текстовый анализ для классификации компаний, используя их описания компаний. Результаты, достижения? Они сэкономили себе дни ручной работы, а после обучения модели классификации текста прогнозы были точными на 90%.Вы можете узнать больше об их опыте работы с MonkeyLearn здесь.

Анализ текста может не только автоматизировать ручные и утомительные задачи, но и улучшить вашу аналитику, чтобы сделать воронки продаж и маркетинга более эффективными. Например, вы можете автоматически анализировать ответы на ваши электронные письма и разговоры о продажах, чтобы понять, скажем, падение продаж:

• Какие препятствия на пути к заключению сделки?
• Что вызывает интерес у клиента?
• Что беспокоит клиентов?

Теперь представьте, что цель вашего отдела продаж — нацелиться на новый сегмент для вашего SaaS: людей старше 40 лет.Первое впечатление – продукт им не нравится, но почему ? Просто отфильтруйте разговоры о продажах этой возрастной группы и запустите их в своей модели анализа текста. Команды по продажам могли бы принимать более обоснованные решения, используя углубленный анализ текстов разговоров с клиентами.

Наконец, вы можете использовать машинное обучение и анализ текста, чтобы в целом улучшить процесс продаж. Например, Drift, маркетинговая диалоговая платформа, интегрировала MonkeyLearn API, чтобы позволить получателям автоматически отказываться от электронных писем о продажах в зависимости от того, как они отвечают.

Пришло время увеличить продажи и перестать тратить драгоценное время на лиды, которые никуда не уходят. Xeneta, морская грузовая компания, разработала алгоритм машинного обучения и обучила его определять, какие компании являются потенциальными клиентами, на основе описаний компаний, собранных с помощью FullContact (компания SaaS, в которой есть описания миллионов компаний).

Вы можете сделать то же самое или нацелить пользователей, которые посещают ваш веб-сайт, на:

• Получить информацию о том, где работают потенциальные клиенты, используя такой сервис, как Clearbit, и классифицировать компанию в соответствии с ее типом бизнеса, чтобы увидеть, является ли это возможным лидом.
• Извлекайте информацию, чтобы легко узнать должность пользователя, компанию, в которой он работает, тип ее бизнеса и другую важную информацию.
• Сосредоточьтесь на наиболее подходящих лидах и сэкономьте время на их фактическом поиске: торговые представители получат информацию автоматически и сразу же начнут работать с потенциальными клиентами.

Аналитика продуктов

Предположим, у вашего стартапа есть приложение в магазине Google Play. Вы получаете необычайно негативные комментарии.В чем дело?

Вы можете узнать, что происходит за считанные минуты, используя модель анализа текста, которая группирует отзывы по разным тегам, таким как Простота использования и Интеграция. Затем пропустите их через модель анализа настроений, чтобы узнать, говорят ли клиенты о продуктах положительно или отрицательно. Наконец, с помощью MonkeyLearn Studio можно создавать графики и отчеты для визуализации и определения приоритетности проблем с продуктом.

Мы сделали это с отзывами о Slack на сайте обзоров продуктов Capterra и получили довольно интересные сведения.Вот как это сделать:

• Мы проанализировали отзывы с помощью анализа настроений на основе аспектов и разделили их на основные темы и настроения.

• Мы извлекли ключевые слова с помощью экстрактора ключевых слов, чтобы понять, почему отзывы, помеченные тегом «Производительность-качество-надежность» , имеют тенденцию быть отрицательными.

Ресурсы для анализа текста

Существует ряд ценных ресурсов, которые помогут вам начать работу со всеми возможностями анализа текста.

API анализа текста

Вы можете использовать библиотеки с открытым исходным кодом или API SaaS для создания решения для анализа текста, которое соответствует вашим потребностям. Библиотеки с открытым исходным кодом требуют много времени и технических ноу-хау, в то время как инструменты SaaS часто можно сразу же запустить в работу и практически не требуют опыта программирования.

Библиотеки с открытым исходным кодом

Python

Python является наиболее широко используемым языком в научных вычислениях, и точка. Такие инструменты, как NumPy и SciPy, зарекомендовали себя как быстрый динамический язык, который вызывает библиотеки C и Fortran там, где требуется производительность.

Эти вещи в сочетании с процветающим сообществом и разнообразным набором библиотек для реализации моделей обработки естественного языка (NLP) сделали Python одним из наиболее предпочтительных языков программирования для анализа текста.

NLTK

NLTK, Natural Language Toolkit, является лучшей в своем классе библиотекой для задач анализа текста. NLTK используется во многих университетских курсах, поэтому с его помощью написано много кода, и нет недостатка в пользователях, знакомых как с библиотекой, так и с теорией НЛП, которые могут помочь ответить на ваши вопросы.

SpaCy

SpaCy — это промышленная статистическая библиотека НЛП. Помимо обычных функций, он добавляет интеграцию с глубоким обучением и модели сверточной нейронной сети для нескольких языков.

В отличие от NLTK, которая является исследовательской библиотекой, SpaCy стремится быть проверенной в реальных условиях библиотекой промышленного класса для анализа текста.

Scikit-learn

Scikit-learn — это полный и зрелый инструментарий машинного обучения для Python, созданный на основе NumPy, SciPy и matplotlib, что обеспечивает ему невероятную производительность и гибкость для построения моделей анализа текста.

TensorFlow

TensorFlow, разработанная Google, на сегодняшний день является наиболее широко используемой библиотекой для распределенного глубокого обучения. Глядя на этот график, мы видим, что TensorFlow опережает конкурентов:

PyTorch

PyTorch — это платформа глубокого обучения, созданная Facebook и специально предназначенная для глубокого обучения. PyTorch — это библиотека, ориентированная на Python, которая позволяет вам определять большую часть архитектуры вашей нейронной сети с точки зрения кода Python и внутренне работает только с низкоуровневым высокопроизводительным кодом.

Keras

Keras — широко используемая библиотека глубокого обучения, написанная на Python. Он предназначен для быстрой итерации и экспериментов с глубокими нейронными сетями, а в качестве библиотеки Python он исключительно удобен для пользователя.

Важной особенностью Keras является то, что он предоставляет то, что по сути является абстрактным интерфейсом для глубоких нейронных сетей. Реальные сети могут работать поверх Tensorflow, Theano или других бэкэндов. Эта независимость от серверной части делает Keras привлекательным вариантом с точки зрения его долгосрочной жизнеспособности.

Разрешающая лицензия MIT делает ее привлекательной для предприятий, стремящихся разрабатывать собственные модели.

R

R — лучший язык для любой статистической задачи. Его коллекция библиотек (13 711 на момент написания статьи о CRAN) намного превосходит возможности любого другого языка программирования для статистических вычислений и больше, чем во многих других экосистемах. Короче говоря, если вы решите использовать R для чего-либо, связанного со статистикой, вы не будете окажитесь в ситуации, когда вам придется заново изобретать велосипед, не говоря уже о целом стеке.

Caret

Caret — это пакет R, предназначенный для создания полных конвейеров машинного обучения с инструментами для всего: от приема и предварительной обработки данных, выбора функций и автоматической настройки модели.

mlr

Проект Machine Learning in R (сокращенно mlr) предоставляет полный набор инструментов машинного обучения для языка программирования R, который часто используется для анализа текста.

Java

Java не нуждается в представлении. Язык может похвастаться впечатляющей экосистемой, которая выходит за рамки самой Java и включает в себя библиотеки других языков JVM, таких как Scala и Clojure.Кроме того, JVM проверена в боевых условиях, на разработку и настройку производительности ушли тысячи человеко-лет, так что Java, скорее всего, даст вам лучшую в своем классе производительность для всей вашей работы по анализу текста НЛП.

CoreNLP

Стэнфордский проект CoreNLP предоставляет проверенный и активно поддерживаемый инструментарий НЛП. Хотя он написан на Java, у него есть API для всех основных языков, включая Python, R и Go.

OpenNLP

Проект Apache OpenNLP — это еще один инструментарий машинного обучения для NLP.Его можно использовать с любого языка на платформе JVM.

Weka

Weka — это Java-библиотека для машинного обучения под лицензией GPL, разработанная в Университете Вайкато в Новой Зеландии. В дополнение к обширному набору API-интерфейсов машинного обучения Weka имеет графический пользовательский интерфейс под названием Explorer , который позволяет пользователям интерактивно разрабатывать и изучать свои модели.

Weka поддерживает прямое извлечение данных из баз данных SQL, а также глубокое обучение с помощью среды deeplearning4j.

SaaS API

Использование SaaS API для анализа текста имеет множество преимуществ:

Большинство инструментов SaaS представляют собой простые решения plug-and-play, не требующие установки библиотек и новой инфраструктуры.

API-интерфейсы SaaS предоставляют готовые к использованию решения. Вы даете им данные, и они возвращают анализ. Все остальные проблемы — производительность, масштабируемость, ведение журналов, архитектура, инструменты и т. д. — перекладываются на сторону, ответственную за поддержку API.

Часто достаточно написать несколько строк кода, чтобы вызвать API и получить результаты.

API-интерфейсы SaaS обычно предоставляют готовые интеграции с инструментами, которые вы, возможно, уже используете. Это позволит вам создать действительно решение без кода. Узнайте, как интегрировать анализ текста с Google Таблицами.

Некоторые из наиболее известных решений SaaS и API для анализа текста включают: Инструмент анализа текста SaaS?

Создание собственного программного обеспечения с нуля может быть эффективным и полезным, если у вас есть многолетний опыт работы с данными и инженерными разработками, но это требует много времени и может стоить сотни тысяч долларов.

Инструменты SaaS, с другой стороны, — отличный способ сразу же погрузиться в работу. Они могут быть простыми, простыми в использовании и такими же мощными, как создание собственной модели с нуля. MonkeyLearn — это платформа анализа текста SaaS с десятками предварительно обученных моделей. Или вы можете настроить свои собственные, часто всего за несколько шагов, чтобы получить такие же точные результаты. Все без опыта программирования.

Обучающие наборы данных

Если вы поговорите с любым профессионалом в области обработки и обработки данных, он скажет вам, что настоящим узким местом для создания лучших моделей являются не новые и лучшие алгоритмы, а больше данных.

Действительно, в машинном обучении данные играют решающую роль: простая модель, учитывая тонны данных, скорее всего, превзойдет ту, которая использует все приемы, описанные в книге, чтобы превратить каждый бит обучающих данных в осмысленный ответ.

Итак, вот несколько высококачественных наборов данных, которые вы можете использовать для начала:

Тематическая классификация

• Набор данных новостей Reuters: один из самых популярных наборов данных для классификации текста; в нем есть тысячи статей от Reuters, помеченных 135 категориями в соответствии с их темами, такими как политика, экономика, спорт и бизнес.

• 20 Группы новостей: очень известный набор данных, содержащий более 20 тысяч документов по 20 различным темам.

Анализ настроений

• Обзоры продуктов: набор данных с миллионами отзывов покупателей о продуктах на Amazon.

• Мнения авиакомпаний Twitter на Kaggle: еще один широко используемый набор данных для начала работы с анализом настроений. Он содержит более 15 000 твитов об авиакомпаниях (помеченных как положительные, нейтральные или отрицательные).

• Первые дебаты Республиканской партии Twitter Sentiment: еще один полезный набор данных с более чем 14 000 помеченных твитов (позитивных, нейтральных и негативных) из первых дебатов Республиканской партии в 2016 году.

Другие популярные наборы данных содержит 4601 письмо, помеченное как спам, а не спам.

Поиск объемных и высококачественных обучающих наборов данных является наиболее важной частью анализа текста, более важной, чем выбор языка программирования или инструментов для создания моделей. Помните, что лучше всего спроектированный конвейер машинного обучения бесполезен, если его модели подкреплены ненадежными данными.

Учебники по анализу текста

Лучший способ учиться — это делать.

Во-первых, мы рассмотрим учебные пособия для конкретных языков программирования, используя инструменты с открытым исходным кодом для анализа текста.Это поможет вам глубже понять доступные инструменты для выбранной вами платформы.

Затем мы рассмотрим пошаговое руководство по MonkeyLearn, чтобы вы могли сразу приступить к анализу текста.

Учебники с использованием библиотек с открытым исходным кодом

В этом разделе мы рассмотрим различные учебные пособия по анализу текста на основных языках программирования для машинного обучения, которые мы перечислили выше.

Python

NLTK

Официальная книга NLTK — это полный ресурс, который научит вас NLTK от начала до конца.Кроме того, справочная документация является полезным ресурсом для консультаций во время разработки.

Другие полезные руководства включают в себя:

SpaCy

spaCy 101: Все, что вам нужно знать: часть официальной документации, это руководство показывает вам все, что вам нужно знать, чтобы начать использовать SpaCy.

В этом руководстве показано, как создать конвейер WordNet с помощью SpaCy.

Кроме того, имеется официальная документация по API, объясняющая архитектуру и API SpaCy.

Если вы предпочитаете подробный текст, есть ряд книг о SpaCy или о нем:

Scikit-learn

Официальная документация scikit-learn содержит ряд руководств по основам использования scikit-learn, построению пайплайнов и оценка оценщиков.

Учебное пособие по Scikit-learn: Машинное обучение в Python показывает, как использовать scikit-learn и Pandas для изучения набора данных, его визуализации и обучения модели.

Для читателей, предпочитающих книги, есть несколько вариантов:

Keras

Официальный веб-сайт Keras содержит обширный API, а также учебную документацию.Для читателей, предпочитающих длинные тексты, книга «Глубокое обучение с Керасом» является полезным ресурсом. В книге используются примеры из реального мира, чтобы дать вам четкое представление о Керасе.

Другие учебные пособия:

• Практическая классификация текста с помощью Python и Keras: в этом учебном пособии реализуется модель анализа тональности с использованием Keras и рассказывается, как обучать, оценивать и улучшать эту модель.

• Классификация текста в Keras: в этой статье создается простой текстовый классификатор на основе набора данных новостей Reuters.Он классифицирует текст статьи по ряду категорий, таких как спорт, развлечения и технологии.

TensorFlow

Учебное пособие по TensorFlow для начинающих знакомит с математикой, лежащей в основе TensorFlow, и включает примеры кода, которые запускаются в браузере и идеально подходят для исследования и обучения. Цель урока — классифицировать уличные знаки.

Книга «Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» поможет вам получить интуитивное представление о машинном обучении с помощью TensorFlow и scikit-learn.

Наконец, официальное руководство по началу работы с TensorFlow.

PyTorch

Официальное руководство по началу работы от PyTorch знакомит с основами PyTorch. Если вас интересует что-то более практичное, ознакомьтесь с этим руководством по чат-боту; в нем показано, как создать чат-бота с помощью PyTorch.

Учебное пособие «Глубокое обучение для НЛП с PyTorch» — это краткое введение в идеи, лежащие в основе глубокого обучения, и их применение в PyTorch.

Наконец, официальный справочник API объясняет функционирование каждого отдельного компонента.

R

Caret

Краткое введение в пакет Caret показывает, как обучать и визуализировать простую модель. Практическое руководство по машинному обучению в R показывает, как подготовить данные, построить и обучить модель, а также оценить ее результаты. Наконец, у вас есть официальная документация, которая очень полезна для начала работы с Caret.

mlr

Для тех, кто предпочитает длинные тексты, на arXiv мы можем найти подробный учебник по mlr. Это больше похоже на книгу, чем на документ, и содержит обширные и подробные примеры кода для использования mlr.

Java

CoreNLP

Если вам интересно узнать о CoreNLP, вам следует ознакомиться с учебным пособием Linguisticsweb.org, в котором объясняется, как быстро приступить к работе и выполнить ряд простых задач NLP из командной строки. Кроме того, в этом руководстве CloudAcademy показано, как использовать CoreNLP и визуализировать его результаты. Вы также можете ознакомиться с этим руководством, посвященным анализу настроений с помощью CoreNLP. Наконец, есть этот учебник по использованию CoreNLP с Python, который полезен для начала работы с этой структурой.

OpenNLP

Перво-наперво: официальное руководство Apache OpenNLP должно быть отправная точка. Книга «Укрощение текста» была написана разработчиком OpenNLP и использует структуру, чтобы показать читателю, как реализовать анализ текста. Кроме того, в этом руководстве вы познакомитесь с OpenNLP, включая токенизацию, тегирование частей речи, разбор предложений и разбиение на фрагменты.

Weka

В библиотеке Weka есть официальная книга «Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения», которая пригодится, чтобы освоить Weka.

Если вы предпочитаете видео тексту, есть также ряд МООК с использованием Weka:

Учебник по анализу текста с шаблонами MonkeyLearn

Шаблоны MonkeyLearn — это простая и удобная в использовании платформа, которую вы можете использовать, не добавляя ни одной строки кода.

Следуйте приведенному ниже пошаговому руководству, чтобы узнать, как обрабатывать данные с помощью инструментов анализа текста и визуализировать результаты: 

1. Выберите шаблон для создания рабочего процесса:

{
  "заголовок ответа": {
    "статус":0,
    "Время Q":0,
    "параметры": {
      "к": "привет",
      "отладка":"запрос"}},
  «ответ»: {«numFound»: 0, «начало»: 0, «документы»: []
  },
  "отлаживать":{
    "rawquerystring": "привет",
    "строка запроса": "привет",
    "parsedquery":"текст:привет",
    "parsedquery_toString":"текст:привет",
    "QParser":"LuceneQParser"}}
 

текст: привет
 

текст: "йоник сили"
 

текст:"солр аналитика"~1
 

поиск соли
 

+solr +search facet -highlight /* использует + для обязательных и - для запрещенных */
solr И искать ИЛИ аспект НЕ выделять /* это эквивалентно первому запросу */
 

+text:solr text:facet text:аналитика
text:(+solr facet analytics) /* Это эквивалентно первому запросу *?
 

(+title:solr +title:(огранка аналитики)) ИЛИ (+body:solr +body:(огранка аналитики))