O que é mineração de texto?

Ao aplicar técnicas analíticas avançadas, como Naïve Bayes, Support Vector Machines (SVM) e outros algoritmos de deep learning, as empresas conseguem explorar e descobrir relacionamentos ocultos dentro de seus dados não estruturados.

Os dados de texto são um dos tipos mais comuns nos bancos de dados. Dependendo do banco de dados, esses dados podem ser organizados como:

• Dados estruturados: esses dados são padronizados em um formato tabular com várias linhas e colunas, facilitando o armazenamento e o processamento para análise e algoritmos de aprendizado de máquina. Os dados estruturados podem incluir inputs como nomes, endereços e números de telefone.
  
  
• Dados não estruturados: esses dados não têm um formato de dados predefinido. Esse tipo pode incluir texto de fontes como mídias sociais ou avaliações de produtos, ou formatos de mídia interativa como arquivos de vídeo e áudio.
  
  
• Dados semiestruturados: como o nome sugere, esses dados são uma mistura de formatos de dados estruturados e não estruturados. Embora tenham algum tipo de organização, eles não têm estrutura suficiente para atender aos requisitos de um banco de dados relacional. Exemplos de dados semiestruturados incluem arquivos XML, JSON e HTML.

Como muitos dados no mundo residem em um formato não estruturado, a mineração de texto é uma prática extremamente valiosa dentro das organizações. Ferramentas de mineração de texto e técnicas de processamento de linguagem natural (NLP), como extração de informações, nos permitem transformar documentos não estruturados em um formato estruturado para permitir a análise e a geração de insights de alta qualidade. Isso, por sua vez, melhora a tomada de decisão nas organizações, levando a melhores resultados de negócios.

Os termos mineração de texto e análise de texto são, em grande parte, sinônimos nas conversas, mas seu significado pode ter mais nuances. A mineração e a análise de texto identificam padrões e tendências textuais em dados não estruturados por meio do uso de aprendizado de máquina, estatística e linguística. Ao transformar os dados em um formato mais estruturado por meio de mineração e análise de texto, é possível encontrar insights mais quantitativos. A partir daí é possível empregar técnicas de visualização de dados para comunicar as descobertas a públicos mais amplos.

O processo de mineração de texto compreende várias atividades que permitem deduzir informações de dados de texto não estruturados. Antes de aplicar diferentes técnicas de mineração de texto, você deve começar com o pré-processamento de texto, que é a prática de limpar e transformar dados de texto em um formato utilizável. Essa prática é um aspecto central do processamento de linguagem natural (PLN) e geralmente envolve o uso de técnicas como identificação de linguagem, tokenização, marcação de classe gramatical, agrupamento e análise de sintaxe para formatar os dados adequadamente para análise. Quando o pré-processamento de texto estiver concluído, você poderá aplicar algoritmos de mineração de texto para obter insights dos dados. Algumas dessas técnicas comuns de mineração de texto incluem:

A recuperação de informações (IR) retorna informações ou documentos relevantes com base em um conjunto predefinido de consultas ou frases. Os sistemas de IR utilizam algoritmos para rastrear comportamentos de usuários e identificar dados relevantes. A recuperação de informações é comumente usada em sistemas de catálogos de bibliotecas e mecanismos de busca populares, como o Google. Algumas subtarefas comuns de IR incluem:

• Tokenização: é o processo de dividir textos longos em frases e palavras chamadas “tokens”. Eles são, nesse ponto, usados em modelos como o Bag of words, para realizar o agrupamento de texto e tarefas de correspondência de documentos.
  
  
• Stemming: refere-se ao processo de separar os prefixos e sufixos das palavras para extrair a forma e o significado da palavra raiz. Essa técnica melhora a recuperação de informações ao reduzir o tamanho dos arquivos de indexação.

O processamento de linguagem natural, a evolução da linguística computacional, usa métodos de várias disciplinas, como ciência da computação, inteligência artificial, linguística e ciência de dados, para permitir que os computadores entendam a linguagem humana tanto na forma escrita quanto verbal. Ao analisar a estrutura e a gramática das frases, as subtarefas de PLN permitem que os computadores “leiam”. Subtarefas comuns incluem:

• Resumo: essa técnica fornece uma sinopse de longos trechos de texto para criar um resumo conciso e coerente dos pontos principais de um documento.
  
  
• Marcação da classe gramatical (PoS): essa técnica atribui uma marcação a cada token em um documento com base em sua classe gramatical, ou seja, apontando substantivos, verbos, adjetivos e assim por diante. Essa etapa permite a análise semântica de texto não estruturado.
  
  
• Categorização de texto: essa tarefa, também conhecida como classificação de texto, é responsável por analisar documentos de texto e classificá-los com base em tópicos ou categorias predefinidas. Esta subtarefa é particularmente útil na categorização de sinônimos e abreviações.
  
  
• Análise de sentimento: essa tarefa detecta sentimentos positivos ou negativos de fontes de dados internas ou externas, permitindo que você acompanhe mudanças nas atitudes dos clientes ao longo do tempo. É comumente usada para fornecer informações sobre percepções de marcas, produtos e serviços. Esses insights podem ajudar as empresas a se conectar com os clientes e melhorar os processos e as experiências dos usuários.

A extração de informações (IE) captura as partes relevantes dos dados ao pesquisar vários documentos. Ela também se concentra na extração de informações estruturadas de texto livre e no armazenamento dessas entidades, atributos e informações de relacionamento em um banco de dados. As subtarefas comuns de extração de informações incluem:

• A seleção de características, ou seleção de atributos, é o processo de selecionar os atributos importantes (dimensões) que contribuem ao máximo para a produção de um modelo de análise preditiva de dados.
  
  
• A extração de recursos é o processo de seleção de um subconjunto de atributos para melhorar a precisão de uma tarefa de classificação. Isso é particularmente importante na redução da dimensionalidade.
  
  
• O Named Entity Recognition (NER), também conhecido como identificação de entidades ou extração de entidades, tem como objetivo localizar e categorizar entidades específicas no texto, como nomes ou locais. Por exemplo, o NER identifica "Califórnia" como um local e "Maria" como o nome de uma mulher.

A mineração de dados é o processo de identificação de padrões e extração de insights úteis de conjuntos de big data. Essa prática avalia dados estruturados e não estruturados para identificar novas informações e é comumente utilizada para analisar o comportamento do consumidor em marketing e vendas. A mineração de texto é essencialmente um subcampo da mineração de dados, pois se concentra em trazer estrutura aos dados não estruturados e analisá-los para gerar novos insights. As técnicas mencionadas acima são formas de mineração de dados, mas se enquadram no escopo da análise de dados textuais.

Os softwares de análise de texto influenciaram a maneira como muitos setores trabalham, permitindo que melhorem as experiências dos usuários dos produtos e também tomem decisões de negócios melhores e com mais rapidez. Alguns casos de uso são:

Atendimento ao cliente: há várias maneiras pelas quais solicitamos feedback de nossos usuários. Quando combinados com ferramentas de análise de texto, os sistemas de feedback, como chatbots, pesquisas com clientes, NPS (pontuação líquida de promotores), avaliações on-line, tíquetes de suporte e perfis de mídia social, permitem que as empresas melhorem a experiência do cliente com rapidez. A mineração de texto e a análise de sentimentos podem fornecer um mecanismo para que as empresas priorizem os principais pontos problemáticos de seus clientes, permitindo que as empresas respondam a problemas urgentes em tempo real e aumentem a satisfação do cliente. Saiba como a Verizon está usando a análise de texto no atendimento ao cliente.

Gerenciamento de riscos: a mineração de texto também tem aplicações no gerenciamento de riscos, onde pode fornecer insights sobre tendências do setor e mercados financeiros, monitorando as mudanças de sentimento e extraindo informações de relatórios e white papers de analistas. Isso é particularmente valioso para instituições bancárias, pois esses dados fornecem mais confiança ao considerar investimentos empresariais em vários setores. Saiba como o CIBC e a EquBot estão usando a análise de texto para mitigação de riscos.

Manutenção: a mineração de texto fornece um panorama rico e completo da operação e funcionalidade de produtos e máquinas. Com o tempo, a mineração de texto automatiza a tomada de decisões, revelando padrões que se correlacionam com problemas e procedimentos de manutenção preventiva e reativa. A análise de texto ajuda os profissionais de manutenção a descobrir a causa raiz de desafios e falhas mais rapidamente.

Saúde: as técnicas de mineração de texto têm se tornado cada vez mais valiosas para os pesquisadores da área biomédica, especialmente no agrupamento das informações. A investigação manual de pesquisas médicas pode ser cara e demorada; a mineração de texto fornece um método de automação para extrair informações valiosas da literatura médica.

Filtragem de spam: O spam frequentemente serve como um ponto de entrada para hackers infectarem sistemas de computador com malwares. A mineração de texto pode fornecer um método para filtrar e excluir esses e-mails das caixas de entrada, melhorando a experiência geral do usuário e minimizando o risco de ataques cibernéticos aos usuários finais.