La minería de texto, también conocida como minería de datos de texto, es el proceso de transformar texto no estructurado en un formato estructurado para identificar patrones significativos y nuevos insights. Al aplicar técnicas analíticas avanzadas, como Naïve Bayes, Support Vector Machines (SVM) y otros algoritmos de aprendizaje profundo, las empresas pueden explorar y descubrir relaciones ocultas dentro de sus datos no estructurados.

El texto es uno de los tipos de datos más comunes dentro de las bases de datos. Dependiendo de la base de datos, estos se pueden organizar como:

• Estructurados: Estos datos están estandarizados en un formato tabular con numerosas filas y columnas, lo que facilita su almacenamiento y procesamiento para el análisis y los algoritmos de Machine Learning. Los datos estructurados pueden incluir nombres, direcciones y números de teléfono.
• No estructurados: Estos datos no tienen un formato de datos predefinido. Puede incluir texto de fuentes, como redes sociales o reseñas de productos, o formatos de medios enriquecidos como archivos de video y audio.
• Semiestructurados: Como sugiere el nombre, estos datos son una combinación entre formatos de datos estructurados y no estructurados. Si bien están organizados de alguna forma, no tiene la estructura suficiente para cumplir con los requisitos de una base de datos relacional. Los ejemplos de datos semiestructurados incluyen archivos XML, JSON y HTML.

Ya que el 80% de los datos en el mundo reside en un formato no estructurado, la minería de texto es una práctica extremadamente valiosa dentro de las organizaciones. Las herramientas de minería de texto y de procesamiento natural del lenguaje (PNL), como la extracción de información (PDF, 131 KB) (enlace externo a IBM), nos permite transformar documentos no estructurados en un formato estructurado para permitir el análisis y la generación de insights de alta calidad. Esto, a su vez, mejora la toma de decisiones de las organizaciones, lo que conduce a mejores resultados comerciales.

Los términos minería de texto y análisis de texto, son en gran medida sinónimos en una conversación, pero pueden tener un significado más matizado.  La minería de texto y el análisis de texto identifican patrones y tendencias textuales dentro de datos no estructurados mediante el uso de Machine Learning, estadísticas y lingüística. Al transformar los datos en un formato más estructurado a través de la minería y el análisis de texto, se pueden encontrar más conocimientos cuantitativos a través de la analítica. Las técnicas de visualización de datos se pueden aprovechar para comunicar los hallazgos a un público más amplio.

El proceso de minería de texto comprende varias actividades que le permiten deducir información de datos de texto no estructurados. Antes de que pueda aplicar diferentes técnicas de minería de texto, se debe comenzar con el preprocesamiento, que es la práctica de limpiar y transformar datos de texto en un formato utilizable. Esta práctica es un aspecto central del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y generalmente implica el uso de técnicas como la identificación del lenguaje, la tokenización, el etiquetado de parte del discurso, la fragmentación y el análisis sintáctico para formatear los datos de manera adecuada para el análisis. Cuando se completa el preprocesamiento de texto, usted puede aplicar algoritmos de minería de texto para obtener información a partir de los datos. Algunas de estas técnicas comunes de minería de texto incluyen:

Recuperación de información

La recuperación de información (IR) devuelve información o documentos relevantes basados en un conjunto predefinido de consultas o frases. Los sistemas de IR utilizan algoritmos para rastrear los comportamientos de los usuarios e identificar los datos relevantes. La recuperación de información se usa comúnmente en sistemas de catálogos de bibliotecas y motores de búsqueda populares, como Google. Algunas subtareas de IR comunes incluyen:

• Tokenización: Este es el proceso de dividir el texto de forma larga en oraciones y palabras llamadas "tokens". Después, estos se utilizan en los modelos como "bolsas de palabras" para tareas de agrupación de texto y coincidencia de documentos. 
• Derivado: Esto se refiere al proceso de separar los prefijos y sufijos de las palabras para derivar la forma y el significado de la raíz de la palabra. Esta técnica mejora la recuperación de información al reducir el tamaño de los archivos indexados.

Procesamiento de lenguaje natural (NLP)

El procesamiento natural del lenguaje , que se desarrolló a partir de la lingüística computacional, utiliza métodos de diversas disciplinas, como la informática, la inteligencia artificial, la lingüística y la ciencia de datos, para permitir que las computadoras comprendan el lenguaje humano tanto en forma escrita como verbal. Al analizar la estructura de la oración y la gramática, las subtareas de NLP permiten que las computadoras "lean". Las subtareas comunes incluyen:

• Resumen: Esta técnica proporciona una sinopsis de textos extensos para crear un resumen conciso y coherente de los puntos principales de un documento.
• Etiquetado de partes del discurso (PoS): Esta técnica asigna una etiqueta a cada token en un documento en función de su parte del discurso, es decir, que denota sustantivos, verbos, adjetivos, etc. Este paso permite el análisis semántico en un texto no estructurado.
• Categorización de texto: Esta tarea, que también se conoce como clasificación de texto, se encarga de analizar documentos de texto y clasificarlos en función de temas o categorías predefinidos. Esta subtarea es particularmente útil cuando se categorizan sinónimos y abreviaturas.
• Análisis de los sentimientos: Esta tarea detecta sentimientos positivos o negativos de fuentes de datos internas o externas, lo que le permite realizar un seguimiento de los cambios en las actitudes de los clientes a lo largo del tiempo. Se utiliza comúnmente para proporcionar información sobre las percepciones de marcas, productos y servicios. Estos insights pueden impulsar a las empresas a conectarse con los clientes y a mejorar los procesos y las experiencias de los usuarios.

Extracción de información

La extracción de información (IE) muestra los datos relevantes al buscar varios documentos. También se enfoca en extraer información estructurada de texto libre y almacenar estas entidades, atributos e información de relaciones en una base de datos. Las subtareas comunes de extracción de información incluyen:

• Selección de características, o selección de atributos, el cual es el proceso de seleccionar las características importantes (dimensiones) para contribuir al máximo en los resultados de un modelo de análisis predictivo.
• La extracción de características es el proceso de seleccionar un subconjunto de características para mejorar la precisión de una tarea de clasificación. Esto es particularmente importante para la reducción de la dimensionalidad.
• Reconocimiento de entidad nombrada (NER): también conocido como identificación de entidad o extracción de entidad, tiene como objetivo encontrar y categorizar entidades específicas en el texto, como nombres o ubicaciones. Por ejemplo, NER identifica "California" como ubicación y "Mary" como nombre de mujer.

Procesamiento de datos

La minería de datos es el proceso de identificar patrones y extraer información útil de grandes conjuntos de datos. Esta práctica evalúa datos estructurados y no estructurados para identificar nueva información, y se utiliza comúnmente para analizar los comportamientos de los consumidores dentro del marketing y las ventas. La minería de texto es prácticamente una sub-área de la minería de datos, ya que se centra en aportar estructura a los datos no estructurados y analizarlos para generar conocimientos novedosos. Las técnicas mencionadas anteriormente son formas de minería de datos, pero entran dentro del alcance del análisis de datos textuales.

El software de analítica de texto ha tenido un impacto en la forma en que funcionan muchas industrias, lo que les permite mejorar las experiencias de los usuarios de los productos y tomar decisiones decisiones de negocio más rápidamente y de mayor calidad. Algunos casos de uso incluyen:

• Servicio al Cliente: Hay varias formas en las que solicitamos comentarios de nuestros usuarios. Cuando se combina con herramientas de análisis de texto, los sistemas de retroalimentación, comochatbots, encuestas de clientes, NPS (puntajes de promotor neto), opiniones en línea, tickets de soporte y perfiles de redes sociales, permiten a las empresas mejorar su experiencia del cliente a una mayor velocidad. La minería de texto y el análisis de los sentimientos puede proporcionar un mecanismo para que las empresas prioricen los puntos débiles clave para sus clientes, lo que permite a las empresas responder a problemas urgentes en tiempo real y aumentar la satisfacción del cliente. Conozca cómo Verizon usa el análisis de texto en el servicio al cliente.
• Gestión de riesgos: La minería de texto también tiene aplicaciones en la gestión de riesgos, donde puede proporcionar información sobre las tendencias de la industria y los mercados financieros al monitorear los cambios en la opinión y al extraer información de informes de analistas y documentos técnicos. Esto es particularmente valioso para las instituciones bancarias, ya que estos datos brindan más confianza al considerar las inversiones comerciales en varios sectores. Descubra cómo CIBC y EquBot utilizan el análisis de texto para mitigar los riesgos.
• Mantenimiento: La minería de textos proporciona una imagen rica y completa del funcionamiento y la funcionalidad de los productos y la maquinaria. Con el tiempo, la minería de texto automatiza la toma de decisiones al revelar patrones que se correlacionan con problemas y procedimientos de mantenimiento preventivo y reactivo. El análisis de texto ayuda a los profesionales de mantenimiento a descubrir más rápidamente la causa raíz de los desafíos y las fallas. Descubra cómo Korean Airlines utiliza el análisis de texto para sus trabajos de mantenimiento.
• Salud: Las técnicas de minería de textos han sido cada vez más valiosas para los investigadores en el campo biomédico, particularmente para agrupar información. La investigación manual médica puede resultar costosa y requerir mucho tiempo; La minería de textos proporciona un método de automatización para extraer información valiosa de fuentes bibliográficas.
• Filtrado de spam: El spam sirve con frecuencia como un punto de entrada para que los piratas informáticos infecten los sistemas informáticos con malware. La minería de texto puede proporcionar un método para filtrar y excluir estos correos electrónicos de las bandejas de entrada, mejorando la experiencia general del usuario y minimizando el riesgo de ataques cibernéticos a los usuarios finales.

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Permita que sus científicos de datos se destaquen mediante un poderoso kit de herramientas de minería de datos. Watson Natural Language Understanding de IBM puede ayudar a sus equipos a que aprendan cómo analizar textos para revelar su estructura y su significado. Su equipo puede extraer metadatos del contenido como, por ejemplo, conceptos, entidades, palabras clave, categorías, sentimientos, emoción, relaciones y roles semánticos utilizando el entendimiento de lenguaje natural. Comience a trabajar hoy mismo con Watson Natural Language Understanding

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