¿Qué es la minería de texto?

Mediante la aplicación de técnicas analíticas avanzadas, como Naïve Bayes, Support Vector Machines (SVM) y otros algoritmos de deep learning, 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 en las bases de datos. Según la base de datos, estos datos se pueden organizar como:

• Datos estructurados: estos datos se estandarizan en un formato tabular con numerosas filas y columnas, lo que facilita su almacenar y procesamiento para el análisis y los algoritmos de machine learning. Los datos estructurados pueden incluir entradas como nombres, direcciones y números de teléfono.
  
  
• Datos 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 vídeo y audio.
  
  
• Datos semiestructurados: como sugiere su nombre, estos datos son una mezcla entre formatos de datos estructurados y datos no estructurados. Aunque tiene cierta organización, no tiene suficiente estructura para satisfacer los requisitos de una base de datos relacional. Los ejemplos de datos semiestructurados incluyen archivos XML, JSON y HTML.

Dado que aproximadamente el 80 % de los datos del mundo residen en un formato no estructurado, la minería de textos es una práctica extremadamente valiosa dentro de las organizaciones. Las herramientas de minería de textos y las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como la extracción de información, nos permiten transformar documentos no estructurados en un formato estructurado para permitir el análisis y la generación de conocimientos de alta calidad. Esto, a su vez, mejora la toma de decisiones de las organizaciones, lo que conduce a mejores resultados empresariales.

Los términos, minería de textos y análisis de textos, son en gran medida sinónimos en la conversación, pero pueden tener un significado más matizado. La minería y el análisis de textos identifican patrones y tendencias textuales dentro de datos no estructurados mediante el uso de machine learning, la estadística y la lingüística. Al transformar los datos en un formato más estructurado mediante la minería de textos y el análisis de textos, se pueden encontrar más conocimientos cuantitativos a través del análisis de textos. A continuación, pueden aprovecharse las técnicas de visualización de datos para comunicar las conclusiones 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 poder aplicar diferentes técnicas de minería de texto, debe comenzar con el preprocesamiento de texto, 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 (PLN) y, por lo general, implica el uso de técnicas como la identificación del lenguaje, la tokenización, el etiquetado de partes de la oración, la fragmentación y el análisis sintáctico para formatear los datos de manera adecuada para el análisis. Una vez finalizado el preprocesamiento de texto, puede aplicar algoritmos de minería de texto para obtener conocimientos de los datos. Algunas de estas técnicas comunes de minería de texto incluyen:

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 utiliza comúnmente en sistemas de catálogo de bibliotecas y motores de búsqueda populares, como Google. Algunas subtareas comunes de RI incluyen:

• Tokenización: este es el proceso de dividir el texto de formato largo en oraciones y palabras llamadas "token". A continuación, se utilizan en los modelos, como Bag of words, para la agrupación de textos y las tareas de coincidencia de documentos.
  
  
• Derivado: se refiere al proceso de separar los prefijos y sufijos de las palabras para derivar la forma y el significado de la palabra raíz. Esta técnica mejora la recuperación de la información al reducir el tamaño de los archivos de indexación.

El procesamiento del lenguaje natural, que evolucionó 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 los ordenadores comprendan el lenguaje humano tanto en forma escrita como verbal. Al analizar la estructura y la gramática de las oraciones, las subtareas del PLN permiten a los ordenadores "leer". Las subtareas comunes incluyen:

• Resumen: esta técnica proporciona una sinopsis de largos fragmentos de texto para crear un resumen conciso y coherente de los puntos principales de un documento.
  
  
• Etiquetado de partes gramaticales (PoS): esta técnica asigna una etiqueta a cada token de un documento en función de su parte gramatical, es decir, que denota sustantivos, verbos, adjetivos, etc. Este paso permite el análisis semántico en texto no estructurado.
  
  
• Categorización de texto: esta tarea, también conocida como clasificación de texto, se encarga de analizar los documentos de texto y clasificarlos en función de temas o categorías. Esta subtarea es especialmente útil a la hora de categorizar sinónimos y abreviaturas.
  
  
• Análisis de sentimientos: esta tarea detecta el sentimiento positivo o negativo 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 habitualmente para proporcionar información sobre las percepciones de las marcas, los productos y los servicios. Estos conocimientos pueden impulsar a las empresas a conectarse con los clientes y mejorar los procesos y las experiencias de los usuarios.

La extracción de información (EI) muestra los datos pertinentes al buscar en varios documentos. También se centra en extraer información estructurada del texto libre y almacenar esta información sobre entidades, atributos y relaciones en una base de datos. Las subtareas comunes de extracción de información incluyen:

• La selección de características, o selección de atributos, es el proceso de seleccionar las características (dimensiones) importantes para que contribuyan en mayor medida a la producción de un modelo de análisis predictivo.
  
  
• La extracción de características es el proceso de selección de un subconjunto de características para mejorar la precisión de una tarea de clasificación. Esto es especialmente importante para la reducción de la dimensionalidad.
  
  
• El reconocimiento de entidades nombradas (NER), también conocido como identificación de entidades o extracción de entidades, tiene como objetivo encontrar y categorizar entidades específicas en el texto, como nombres o ubicaciones. Por ejemplo, NER identifica "California" como una ubicación y "Mary" como el nombre de una mujer.

La minería de datos es el proceso de identificar patrones y extraer conocimientos útiles de conjuntos de big data. Esta práctica evalúa tanto los datos estructurados como los datos 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 textos es esencialmente un subcampo 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 en el ámbito del análisis de datos textuales.

El software de análisis de texto ha impactado la forma en que trabajan muchos sectores, permitiéndoles mejorar las experiencias de los usuarios de los productos, así como tomar decisiones comerciales más rápidas y mejores. Algunos casos de uso incluyen:

Servicio de atención al cliente: hay varias formas en las que solicitamos comentarios de nuestros usuarios. Cuando se combinan con herramientas de análisis de texto, los sistemas de comentarios, como chatbots, encuestas a clientes, NPS (puntuaciones netas de promotores), reseñas en línea, incidencias de soporte y perfiles de redes sociales, permiten a las empresas mejorar la experiencia del cliente con rapidez. La minería de textos y el análisis de sentimientos pueden proporcionar un mecanismo para que las empresas prioricen los puntos débiles clave de sus clientes, lo que permite a las empresas responder a problemas urgentes en tiempo real y aumentar la satisfacción del cliente. Descubra cómo Verizon utiliza el análisis de texto en el servicio de atención al cliente.

Gestión de riesgos: la minería de textos también tiene aplicaciones en la gestión de riesgos, donde puede proporcionar conocimientos sobre las tendencias de los sectores y los mercados financieros mediante el seguimiento de los cambios de opinión y la extracción de información de los informes de los analistas y libros blancos. Esto es especialmente valioso para las instituciones bancarias, ya que estos datos proporcionan más confianza a la hora de considerar las inversiones empresariales en varios sectores. Descubra cómo CIBC y EquBot utilizan análisis para mitigar los riesgos.

Mantenimiento: la minería de textos proporciona una imagen rica y completa de la operación y la funcionalidad de los productos y la maquinaria. Con el tiempo, la minería de textos 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 problemas y fallos.

Sanidad: las técnicas de minería de texto han sido cada vez más valiosas para los investigadores en el campo biomédico, en particular para agrupar información. La investigación manual de investigaciones médicas puede ser costosa y consumir mucho tiempo; la minería de texto proporciona un método de automatización para extraer información valiosa de la literatura médica.

Filtrado de spam: el spam sirve con frecuencia como punto de entrada para que los hackers infecten los sistemas informáticos con malware. La minería de textos 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 ciberataques para los usuarios finales.