Text Mining (I): Introducción al análisis de textos con IA

¿Qué es la minería de textos?

La minería de textos (también conocida como análisis de textos), es el proceso de transformación de textos no estructurados en datos estructurados para facilitar su análisis. La minería de textos utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PNL ó NLP), lo que permite a las máquinas “entender” el lenguaje humano y procesarlo automáticamente.

Para las empresas, la gran cantidad de datos que se generan cada día representa tanto una oportunidad como un reto. Por un lado, los datos ayudan a las empresas a obtener una visión inteligente de las opiniones de la gente sobre un producto o servicio. Piensa en todas las ideas potenciales que podría obtener al analizar los correos electrónicos, las reseñas de productos, las publicaciones en las redes sociales, los comentarios de los clientes, los tickets de asistencia, etc. Por otro lado, está el dilema de cómo procesar todos estos datos. Y ahí es donde la minería de textos juega un papel importante.

Como la mayoría de las cosas relacionadas con el Procesamiento del Lenguaje Natural, la minería de textos puede parecer un concepto difícil de entender. Pero la verdad es que no tiene por qué serlo. En esta serie de post veremos los fundamentos de la minería de textos, se explicarán sus diferentes métodos y técnicas. También hablaremos de las principales aplicaciones de la minería de textos y cómo las empresas pueden utilizarla para automatizar muchos de sus procesos.

 

Introducción a la minería de textos

¿Cómo funciona la minería de textos?

La minería de textos es un proceso automático que utiliza el procesamiento del lenguaje natural para extraer información valiosa de textos no estructurados. Al transformar los datos en información que las máquinas pueden entender, la minería de textos automatiza el proceso de clasificación de textos por sentimiento, tema e intención.

Gracias a la minería de textos, las empresas pueden analizar conjuntos de datos complejos y de gran tamaño de forma sencilla, rápida y eficaz. Al mismo tiempo, las empresas están aprovechando esta potente herramienta para reducir algunas de sus tareas manuales y repetitivas, ahorrando a sus equipos un tiempo valioso.

Supongamos que necesita examinar toneladas de llamadas en un call center que sigue un guión determinado, estas llamadas se transcriben con herramientas de speech to text. Un algoritmo de minería de textos podría ayudarle a identificar las respuestas que se dan a las preguntas que se realicen en las llamadas, ¿Se interesan por el producto?, ¿Prefieren no saber más de la campaña?. También podría averiguar las principales palabras clave mencionadas por los clientes en relación con un tema determinado.

En pocas palabras, la minería de textos ayuda a las empresas a sacar el máximo partido de sus datos, lo que permite tomar mejores decisiones empresariales basadas en los mismos.

Pero llegados a este punto…¿cómo consigue la minería de textos todo esto? La respuesta nos lleva directamente al concepto de aprendizaje automático. (Machine Learning, que comprende el aprendizaje supervisado; aprendizaje no supervisado; y por refuerzo)

El aprendizaje automático es una disciplina derivada de la IA, que se centra en la creación de algoritmos que permiten a los ordenadores aprender tareas basadas en ejemplos. Los modelos de aprendizaje automático necesitan ser entrenados con datos, tras lo cual son capaces de predecir con un cierto nivel de precisión de forma automática.

Cuando se combinan la minería de textos y el aprendizaje automático, se hace posible el análisis automatizado de textos.

Volviendo a nuestro ejemplo anterior del Call Center, digamos que quieres clasificar esas llamadas en diferentes temas como Satisfacción, Quejas, precios o atención al cliente. Lo primero que se haría es entrenar un modelo clasificador de temas, cargando un conjunto de ejemplos y etiquetándolos manualmente. Después de alimentar varios ejemplos, el modelo aprenderá a diferenciar los temas y comenzará a hacer asociaciones, así como sus propias predicciones. Para obtener buenos niveles de precisión, debes alimentar tus modelos con un gran número de ejemplos que sean representativos del problema que estás tratando de resolver.

 

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Diferencia entre Text Mining, Text Analysis y Text Analytics

La minería de textos y el análisis de textos se utilizan a menudo como sinónimos. Sin embargo, la analítica de textos es un concepto ligeramente diferente, ambos intentan resolver el mismo problema (analizar automáticamente los datos de texto en bruto) utilizando técnicas diferentes.

  • La minería de textos identifica la información relevante dentro de un texto y, por tanto, proporciona resultados cualitativos.
  • La analítica de textos, sin embargo, se centra en la búsqueda de patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos, lo que da lugar a resultados más cuantitativos. La analítica de textos suele utilizarse para crear gráficos, tablas y otros tipos de informes visuales.

La minería de textos combina nociones de estadística, lingüística y aprendizaje automático para crear modelos que aprenden de los datos de entrenamiento y pueden predecir los resultados de la nueva información basándose en su experiencia previa.

La analítica de textos, por su parte, utiliza los resultados de los análisis realizados por los modelos de minería de textos para crear gráficos y todo tipo de visualizaciones de datos.

La elección del enfoque adecuado depende del tipo de información disponible. En la mayoría de los casos, ambos enfoques se combinan para cada análisis, lo que permite obtener resultados más convincentes.

 

En los próximos post hablaremos sobre Métodos y Técnicas para usar Text Mining.

 

 

Por Alejandro Delgado – Lead Data Scientist en Pixelabs.

 

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