텍스트 마이닝이란 무엇인가요?

나이브 베이즈, SVM(서포트 벡터 머신) 및 기타 딥러닝 알고리즘과 같은 고급 분석 기법을 적용함으로써 기업은 비정형 데이터 내에서 숨겨진 관계를 탐색하고 발견할 수 있습니다.

텍스트는 데이터베이스 내에서 가장 일반적인 데이터 유형 중 하나입니다. 데이터베이스에 따라 이 데이터는 다음과 같이 구성될 수 있습니다.

• 정형 데이터: 이 데이터는 수많은 행과 열이 있는 표 형식으로 표준화되어 있어 분석 및 머신 러닝 알고리즘을 위해 저장하고 처리하기가 더 쉽습니다. 정형 데이터에는 이름, 주소, 전화번호와 같은 입력이 포함될 수 있습니다.
  
  
• 비정형 데이터: 이 데이터에는 미리 정의된 데이터 형식이 없습니다. 여기에는 소셜 미디어나 제품 검토와 같은 소스의 텍스트나 비디오나 오디오 파일과 같은 리치 미디어 형식이 포함될 수 있습니다.
  
  
• 반정형 데이터: 이름에서 알 수 있듯이 이 데이터는 정형 데이터 형식과 비정형 데이터 형식이 혼합된 데이터입니다. 어느 정도 조직적이긴 하지만 관계형 데이터베이스의 요구 사항을 충족할 만큼 구조가 충분하지 않습니다. 반정형 데이터의 예로는 XML, JSON 및 HTML 파일이 있습니다.

전 세계 데이터의 약 80%가 비정형 형식으로 존재하기 때문에 텍스트 마이닝은 조직 내에서 매우 가치 있는 작업입니다. 텍스트 마이닝 도구와 정보 추출과 같은 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하면 비정형 문서를 정형화된 형식으로 변환하여 분석하고 고품질 인사이트를 생성할 수 있습니다. 이는 결국 조직의 의사 결정을 개선하여 더 나은 비즈니스 성과로 이어집니다.

텍스트 마이닝과 텍스트 분석이라는 용어는 대화에서 대체로 동의어로 사용되지만, 미묘한 차이가 있을 수 있습니다. 텍스트 마이닝 및 텍스트 분석은 머신 러닝, 통계, 언어학을 사용하여 비정형 데이터 내의 텍스트 패턴과 트렌드를 식별합니다. 텍스트 마이닝과 텍스트 분석을 통해 데이터를 보다 정형화된 형식으로 변환하면, 텍스트 분석을 통해 보다 정량적인 인사이트를 발견할 수 있습니다. 그런 다음 데이터 시각화 기술을 활용하여 더 많은 대상에게 결과를 전달할 수 있습니다.

텍스트 마이닝 프로세스는 비정형 텍스트 데이터에서 정보를 추론할 수 있는 여러 활동으로 구성됩니다. 다양한 텍스트 마이닝 기술을 적용하려면 먼저 텍스트 데이터를 정리하고 사용 가능한 형식으로 변환하는 텍스트 전처리부터 시작해야 합니다. 이 작업은 자연어 처리(NLP)의 핵심적인 측면이며 일반적으로 언어 식별, 토큰화, 품사 태그 지정, 청크 및 구문 분석과 같은 기술을 사용하여 분석을 위해 데이터를 적절하게 포맷하는 작업을 포함합니다. 텍스트 전처리가 완료되면 텍스트 마이닝 알고리즘을 적용하여 데이터에서 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이러한 일반적인 텍스트 마이닝 기술에는 다음이 포함됩니다.

정보 검색(IR)은 미리 정의된 쿼리 또는 구문 집합을 기반으로 관련 정보 또는 문서를 반환합니다. IR 시스템은 알고리즘을 활용하여 사용자 행동을 추적하고 관련 데이터를 식별합니다. 정보 검색은 일반적으로 도서관 카탈로그 시스템과 Google과 같은 인기 있는 검색 엔진에서 사용됩니다. 일반적인 IR 하위 작업은 다음과 같습니다.

• 토큰화: 긴 형식의 텍스트를 "토큰"이라고 하는 문장과 단어로 분리하는 과정입니다. 그런 다음 이는 Bag of words 과 같은 모델에서 텍스트 클러스터링 및 문서 일치 작업에 사용됩니다.
  
  
• 어간: 단어에서 접두사와 접미사를 분리하여 어근의 형태와 의미를 도출하는 과정을 말합니다. 이 기술은 인덱싱 파일의 크기를 줄여 정보 검색을 개선합니다.

컴퓨터 언어학에서 발전한 자연어 처리는 컴퓨터 과학, 인공 지능, 언어학 및 데이터 과학과 같은 다양한 분야의 방법을 사용하여 컴퓨터가 문어체와 구어체 형태로 인간의 언어를 이해할 수 있도록 합니다. NLP 하위 작업은 문장 구조와 문법을 분석하여 컴퓨터가 '읽기'를 할 수 있도록 합니다. 일반적인 하위 작업은 다음과 같습니다.

• 요약: 이 기술은 긴 텍스트의 개요를 제공하여 문서의 주요 요점을 간결하고 일관성 있게 요약합니다.
  
  
• 품사(PoS) 태깅: 이 기술은 문서의 모든 토큰에 품사, 즉 명사, 동사, 형용사 등을 나타내는 태그를 할당합니다. 이 단계를 통해 비정형 텍스트에 대한 의미 분석을 수행할 수 있습니다.
  
  
• 텍스트 분류: 텍스트 분류라고도 하는 이 작업은 텍스트 문서를 분석하고 미리 정의된 주제나 카테고리에 따라 분류하는 작업을 담당합니다. 이 하위 작업은 동의어와 약어를 분류할 때 특히 유용합니다.
  
  
• 감정 분석: 이 작업은 내부 또는 외부 데이터 소스에서 긍정적 또는 부정적 감정을 감지하여 시간 경과에 따른 고객 태도의 변화를 추적할 수 있습니다. 일반적으로 브랜드, 제품 및 서비스에 대한 인식에 대한 정보를 제공하는 데 사용됩니다. 이러한 인사이트를 통해 기업은 고객과 소통하고 프로세스와 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

정보 추출(IE)은 다양한 문서를 검색할 때 관련 데이터를 표시합니다. 또한 자유 텍스트에서 구조화된 정보를 추출하고 이러한 엔티티, 속성 및 관계 정보를 데이터베이스에 저장하는 데 중점을 둡니다. 일반적인 정보 추출 하위 작업은 다음과 같습니다.

• 기능 선택 또는 속성 선택은 예측 분석 모델의 아웃풋에 가장 많이 기여할 수 있는 중요한 기능(차원)을 선택하는 프로세스입니다.
  
  
• 기능 추출은 분류 작업의 정확도를 높이기 위해 기능의 하위 집합을 선택하는 프로세스입니다. 이는 차원 감소에 특히 중요합니다.
  
  
• 엔티티 식별 또는 엔티티 추출이라고도 하는 Named Entity Recognition(NER)은 텍스트에서 이름이나 위치와 같은 특정 엔티티를 찾아서 분류하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, NER은 '캘리포니아'를 위치로, '메리'를 여성 이름으로 식별합니다.

데이터 마이닝은 빅데이터 세트에서 패턴을 식별하고 유용한 인사이트를 추출하는 과정입니다. 이 방법은 새로운 정보를 식별하기 위해 정형 및 비정형 데이터를 모두 평가하며, 이는 마케팅과 영업 분야에서 소비자 행동을 분석하는 데 일반적으로 사용됩니다. 텍스트 마이닝은 기본적으로 데이터 마이닝의 하위 분야로, 비정형 데이터에 구조를 가져오고 이를 분석하여 새로운 인사이트를 생성하는 데 중점을 둡니다. 위에서 언급한 기술은 데이터 마이닝의 한 형태이지만 텍스트 데이터 분석의 범위에 속합니다.

텍스트 분석 소프트웨어는 많은 업계의 업무 방식에 영향을 미쳐 제품 사용자 경험을 개선하고 더 빠르고 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 몇 가지 사용 사례는 다음과 같습니다.

고객 서비스: 사용자로부터 고객 피드백을 받는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 챗봇, 고객 설문조사, NPS(순 고객 추전 지수), 온라인 후기, 지원 티켓, 소셜 미디어 프로필과 같은 피드백 시스템을 텍스트 분석 툴과 결합하면 기업은 고객 경험을 빠르게 개선할 수 있습니다. 텍스트 마이닝과 감정 분석은 기업이 고객의 주요 불만 사항의 우선순위를 지정할 수 있는 메커니즘을 제공하여 기업이 긴급한 문제에 실시간으로 대응하고 고객 만족도를 높일 수 있도록 합니다. Verizon이 고객 서비스에서 텍스트 분석을 어떻게 활용하고 있는지 알아보세요.

위험 관리: 텍스트 마이닝은 위험 관리 분야에서도 활용되며, 감정 변화를 모니터링하고 애널리스트 보고서와 백서에서 정보를 추출하여 업계 동향과 금융 시장에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이는 다양한 부문에 걸친 비즈니스 투자를 고려할 때 더 큰 신뢰도를 제공하기 때문에 은행 기관에 특히 중요합니다. CIBC와 EquBot이 위험 완화를 위해 텍스트 분석을 어떻게 사용하고 있는지 알아보세요.

유지보수: 텍스트 마이닝은 제품 및 기계의 작동과 기능에 대한 풍부하고 완전한 그림을 제공합니다. 시간이 지남에 따라 텍스트 마이닝은 문제, 예방 및 사후 대응 유지보수 절차와 관련된 패턴을 파악하여 의사 결정을 자동화합니다. 유지보수 전문가는 텍스트 분석을 통해 문제와 장애의 근본 원인을 더 빠르게 파악할 수 있습니다.

헬스케어: 텍스트 마이닝 기술은 특히 정보를 클러스터링하는 데 있어 생의학 분야의 연구자들에게 점점 더 중요해지고 있습니다. 의학 연구를 수동으로 조사하는 것은 많은 비용과 시간이 소요될 수 있지만, 텍스트 마이닝은 의학 문헌에서 가치 있는 정보를 추출하는 자동화 방법을 제공합니다.

스팸 필터링: 스팸은 해커가 컴퓨터 시스템을 맬웨어로 감염시킬 수 있는 진입점 역할을 하는 경우가 많습니다. 텍스트 마이닝은 이러한 이메일을 받은 편지함에서 필터링하고 제외하는 방법을 제공하여 전반적인 사용자 경험을 개선하고 최종 사용자의 사이버 공격 위험을 최소화할 수 있습니다.