Qu’est-ce que la fouille de textes ?

En appliquant des techniques d’analyse avancées, telles que les algorithmes Bayes naïfs, les machines à vecteurs de support (SVM) et d’autres algorithmes d’apprentissage profond, les entreprises peuvent explorer et découvrir des relations cachées au sein de leurs données non structurées.

Le texte est l’un des types de données les plus courants dans les bases de données. En fonction de la base de données, ces données peuvent être organisées comme suit :

• Données structurées : Ces données sont normalisées dans un format tabulaire avec de nombreuses lignes et colonnes, ce qui facilite leur stockage et leur traitement pour l’analyse et les algorithmes de machine learning. Les données structurées peuvent comprendre des entrées telles que des noms, des adresses et des numéros de téléphone.
  
  
• Données non structurées : Ces données n’ont pas de format prédéfini. Elles peuvent inclure du texte provenant de sources telles que les réseaux sociaux ou des avis sur des produits, ou bien il peut s’agir de formats multimédias tels que des fichiers vidéo et audio.
  
  
• Données semi-structurées : Comme leur nom l’indique, ces données sont un mélange de formats de données structurées et non structurées. Si ce type de données présente un certain degré d’organisation, leur structure n’est pas suffisante pour répondre aux exigences d’une base de données relationnelle. Les fichiers XML, JSON et HTML sont des exemples de données semi-structurées.

Près de 80 % des données mondiales sont stockées dans un format non structuré. En d’autres termes, la fouille de textes est un atout précieux pour les entreprises. Les outils de fouille de textes et les techniques de traitement automatique du langage naturel (NLP), comme l’extraction d’informations, nous permettent de transformer des documents non structurés en un format structuré, pour une analyse et une génération d’informations de haute qualité. La prise de décision est ainsi améliorée dans les entreprises, ce qui se traduit par de meilleurs résultats commerciaux.

Les termes fouille de textes et analyse de texte sont en grande partie synonymes dans les conversations générales, mais ils peuvent avoir un sens plus nuancé. La fouille de textes et l’analyse de texte identifient des motifs et des tendances textuels dans les données non structurées grâce à l’utilisation du machine learning, des statistiques et de la linguistique. En transformant les données dans un format plus structuré grâce à la fouille de textes et à l’analyse de texte, il est possible d’obtenir davantage d’informations quantitatives grâce à l’analyse de texte. Des techniques de visualisation des données peuvent ensuite être utilisées pour communiquer les résultats à des publics plus larges.

La fouille de textes comprend plusieurs activités qui permettent de déduire des informations à partir de données textuelles non structurées. Avant de pouvoir appliquer différentes techniques de fouille de textes, vous devez commencer par un prétraitement du texte, qui consiste à nettoyer les données textuelles et à les transformer en un format utilisable. Cette pratique est un aspect essentiel du traitement automatique du langage naturel (NLP) et implique généralement l’utilisation de techniques telles que l’identification de la langue, la tokenisation, le marquage des parties du discours, la fragmentation et l’analyse syntaxique pour formater les données de manière appropriée pour l’analyse. Une fois le prétraitement du texte terminé, vous pouvez appliquer des algorithmes de fouille de textes pour tirer des informations de ces données. Voici quelques-unes des techniques de text mining courantes :

La recherche d’information (RI) renvoie les informations ou les documents pertinents en fonction d’un ensemble prédéfini de requêtes ou de phrases. Les systèmes de RI utilisent des algorithmes pour suivre les comportements des utilisateurs et identifier les données pertinentes. La recherche d’information est couramment utilisée dans les systèmes de catalogue des bibliothèques et les moteurs de recherche populaires, comme Google. Voici quelques sous-tâches de RI courantes :

• Tokenisation : Il s’agit du processus de décomposition d’un texte long en phrases et en mots appelés « jetons ». Ceux-ci sont ensuite utilisés dans des modèles, comme le Bag of words, pour les tâches de regroupement de textes et de mise en correspondance de documents.
  
  
• Racinisation : Il s’agit du processus consistant à séparer les préfixes et les suffixes des mots pour obtenir la forme et la signification du mot racine. Cette technique améliore la recherche d’information en réduisant la taille des fichiers d’indexation.

Le traitement automatique du langage naturel, une évolution de la linguistique informatique, utilise des méthodes issues de diverses disciplines, telles que l’informatique, l’intelligence artificielle, la linguistique et la science des données, pour permettre aux ordinateurs de comprendre le langage humain sous forme écrite et verbale. En analysant la structure des phrases et la grammaire, les sous-tâches de NLP permettent aux ordinateurs de « lire ». Voici quelques-unes de ces sous-tâches courantes :

• Synthèse : Cette technique synthétise les textes longs pour créer un résumé concis et cohérent des principaux points d’un document.
  
  
• Marquage des parties du discours (Part-of-Speech, PoS) : Cette technique attribue un marquage à chaque jeton du document en fonction de la partie du discours qu’il représente : noms, verbes, adjectifs, etc. Cette étape permet d’effectuer l’analyse sémantique d’un texte non structuré.
  
  
• Catégorisation de textes : Cette tâche, également connue sous le nom de classification de textes, est chargée d’analyser les documents texte et de les classer en fonction de thèmes ou de catégories prédéfinis. Cette sous-tâche est particulièrement utile pour catégoriser les synonymes et les abréviations.
  
  
• Analyse des sentiments : Cette tâche détecte les sentiments positifs ou négatifs à partir de sources de données internes ou externes, vous permettant de suivre les changements d’attitude des clients au fil du temps. Elle est couramment utilisée pour fournir des informations sur la perception des marques, des produits ou des services. Ces informations permettent aux entreprises de mieux communiquer avec leurs clients et d’améliorer les processus et l’expérience utilisateur.

L’extraction d’informations (EI) fait remonter les données pertinentes lors de la recherche dans différents documents. Elle permet également d’extraire des informations structurées à partir de texte libre et de stocker ces entités, attributs et informations relationnelles dans une base de données. Voici quelques sous-tâches courantes d’extraction d’informations :

• La sélection des caractéristiques, ou sélection des attributs, est le processus qui consiste à sélectionner les caractéristiques importantes (dimensions) qui contribuent le plus aux résultats d’un modèle d’analyse prédictive.
  
  
• L’extraction de caractéristiques consiste à sélectionner un sous-ensemble de caractéristiques pour améliorer la précision d’une tâche de classification. Cette tâche est particulièrement importante pour la réduction de dimensionnalité.
  
  
• La reconnaissance d’entités nommées (NER) également connue sous le nom d’identification d’entités ou d’extraction d’entités, vise à trouver et à catégoriser des entités spécifiques dans le texte, telles que les noms ou les lieux. Par exemple, elle reconnaît « Californie » comme un lieu et « Mary » comme un prénom de femme.

Le data mining est un processus global d’identification de motifs et d’extraction d’informations utiles à partir de vastes ensembles de données. Cette pratique consiste à évaluer à la fois des données structurées et non structurées pour identifier des informations nouvelles. Elle est couramment utilisée par les équipes de marketing et de vente pour analyser les comportements des consommateurs. La fouille de textes est essentiellement une sous-catégorie du data mining, puisqu’elle vise à structurer des données non structurées et à les analyser pour en tirer des informations inédites. Les techniques mentionnées ci-dessus sont des formes de data mining, mais elles relèvent du champ de l'analyse de données textuelles.

Les logiciels d’analyse de texte ont eu un impact sur le mode de fonctionnement des entreprises de nombreux secteurs, leur permettant d’améliorer l’expérience des utilisateurs avec leurs produits, et de prendre des décisions métier plus rapides et plus judicieuses. Voici quelques cas d’utilisation :

Service client : Il existe plusieurs façons de solliciter les commentaires des utilisateurs. Lorsqu’ils sont combinés à des outils d’analyse de texte, les systèmes de recueil de commentaires, comme les chatbots, les enquêtes auprès des clients, le Net Promoter Score (NPS), les avis en ligne, les tickets d’assistance et les profils sur les réseaux sociaux permettent aux entreprises d’améliorer rapidement l’expérience de leurs clients. La fouille de textes et l’analyse des sentiments peuvent fournir aux entreprises un mécanisme leur permettant de hiérarchiser les principales problématiques de leurs clients. Ainsi, elles peuvent réagir face aux problèmes urgents en temps réel et augmenter la satisfaction des clients. Découvrez comment Verizon utilise l’analyse de texte dans son service client.

Gestion des risques : La fouille de textes a également des applications dans la gestion des risques, où elle peut fournir des informations sur les tendances du secteur et les marchés financiers en surveillant l’évolution des sentiments et en extrayant des informations à partir de rapports d’analystes et de livres blancs. Cela s’avère particulièrement utile pour les institutions bancaires, car ces données inspirent davantage confiance lorsqu’il s’agit d’investir dans plusieurs secteurs. Découvrez comment la CIBC et EquBot utilisent l’analyse de texte pour atténuer les risques.

Maintenance : Le text mining fournit une image riche et complète du fonctionnement des produits et des machines. Au fil du temps, la fouille de textes automatise la prise de décision en révélant des tendances en corrélation avec les problèmes et les procédures de maintenance préventive et réactive. L’analyse de texte aide les professionnels de la maintenance à découvrir plus rapidement la cause racine des problèmes et des pannes.

Santé : Les techniques de fouille de textes sont de plus en plus précieuses pour les chercheurs du domaine biomédical, en particulier pour le clustering d’informations. L’investigation manuelle des recherches médicales peut être coûteuse et chronophage. La fouille de textes fournit une méthode d’automatisation qui permet d’extraire des informations précieuses de la littérature médicale.

Filtre antispam : Le spam sert souvent de point d’entrée aux pirates pour infecter les systèmes informatiques avec des logiciels malveillants. La fouille de textes peut fournir une méthode pour filtrer et exclure ces e-mails des boîtes de réception, améliorant ainsi l’expérience utilisateur globale et minimisant le risque de cyberattaques pour les utilisateurs finaux.