¿Qué es la minería de texto?

¿Qué es la minería de texto?

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. Puede emplear la minería de texto para analizar grandes colecciones de materiales textuales para capturar conceptos clave, tendencias y relaciones ocultas.

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 en las bases de datos. Dependiendo de la base de datos, estos datos pueden organizar como:

  • Datos estructurados: estos datos están estandarizados 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 comentarios de productos, o formatos de medios enriquecidos como archivos de video y audio.

  • Datos semiestructurados: Como su nombre indica, estos datos son una mezcla entre formatos de datos estructurados y no estructurados. Aunque tiene cierta organización, no tiene suficiente estructura para cumplir los requisitos de una base de datos relacional. Algunos ejemplos de datos semiestructurados son los archivos XML, JSON y HTML.

Dado que aproximadamente el 80 % de los datos del mundo residen 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 las técnicas de procesamiento de 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 insights de alta calidad. Esto, a su vez, mejora la toma de decisiones de las organizaciones, lo que conduce a mejores resultados comerciales.

Diseño 3D de pelotas rodando en una pista

Las últimas novedades e insights sobre IA 


Descubra insights y noticias de expertos sobre IA, la nube y mucho más en el boletín semanal Think. 

Minería de textos vs. analytics de texto

Los términos, minería de texto y analytics de texto, son en gran medida sinónimos en cuanto al significado de la 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, estadística y lingüística. Al transformar los datos en un formato más estructurado a través de la minería de texto y el análisis de texto, se pueden encontrar más insights cuantitativos a través del análisis de texto. Las técnicas de visualización de datos se pueden aprovechar para comunicar los hallazgos a una audiencia más amplia.

Mixture of Experts | Podcast

Decodificación de la IA: Resumen semanal de noticias

Únase a nuestro panel de ingenieros, investigadores, responsables de producto y otros profesionales de talla mundial que se abren paso entre el revuelo de la IA para ofrecerle las últimas noticias e insights al respecto.

Técnicas de minería de textos

El proceso de minería de textos comprende varias actividades que le permiten deducir información a partir 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 de lenguaje natural (PLN) y generalmente implica el uso de técnicas como identificación de lenguaje, tokenización, etiquetado de partes del discurso, fragmentación y análisis de sintaxis para formatear los datos adecuadamente para el análisis. Cuando se completa el preprocesamiento de texto, puede aplicar algoritmos de minería de texto para obtener insights de los datos. Algunas de estas técnicas comunes de minería de textos 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 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 IR 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.

  • Separación de palabras: Se refiere al proceso de separar los prefijos y sufijos de las palabras para obtener la forma y el significado de la palabra raíz. Esta técnica mejora la recuperación de información al reducir el tamaño de los archivos de indexación.

El procesamiento de lenguaje natural (PLN)

El procesamiento de 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 las computadoras 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 que las computadoras "lean". Las subtareas comunes incluyen:

  • Resumen: esta técnica proporciona una sinopsis de fragmentos largos de texto para crear un resumen conciso y coherente de los puntos principales de un documento.

  • Etiquetado por parte de la oración: Esta técnica asigna una etiqueta a cada token de un documento en función de su parte de la oración, es decir, de los sustantivos, verbos, adjetivos, etc. Este paso permite el análisis semántico de textos no estructurados.

  • Categorización del 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 predefinidas. Esta subtarea es particularmente útil cuando se categorizan 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 emplea habitualmente para proporcionar información sobre las percepciones de las marcas, los productos y los servicios. Estos insights pueden impulsar a las compañías a conectarse con los clientes y 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 centra 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:

  • La selección de características, o selección de atributos, es el proceso de seleccionar las características importantes (dimensiones) para contribuir al máximo a los resultados de un modelo de análisis predictivos.

  • 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.

  • El Named Entity Recognition (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, el NER identifica "California" como localidad y "Mary" como nombre de mujer.

Minería de datos

La minería de datos es el proceso de identificar patrones y extraer insights 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 insights novedosos. Las técnicas mencionadas anteriormente son formas de minería de datos, pero entran en el ámbito del análisis de datos textuales.

Aplicaciones de minería de textos

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

Atención al cliente: hay varias formas en las que solicitamos feedback de nuestros usuarios. Cuando se combinan con herramientas de analytics de texto, los sistemas de comentarios, como chatbots, encuestas a clientes, NPS (puntuaciones netas de promotores), comentarios 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 insights sobre las tendencias de las industrias 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 analytics para la mitigación de 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 principal de los problemas y fallos.

Atención médica: 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 de la investigación médica puede ser costosa y llevar mucho tiempo; la minería de textos proporciona un método de automatización para extraer información valiosa de la literatura médica.

Filtrado de spam: el spam suele servir 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 ataques cibernéticos para los usuarios finales.

Soluciones relacionadas
IBM watsonx Orchestrate

Diseñe asistentes y agentes de IA escalables con facilidad, automatice tareas repetitivas y simplifique procesos complejos con IBM watsonx Orchestrate.

Descubra watsonx Orchestrate
Herramientas y API de procesamiento de lenguaje natural

Acelere el valor de negocio de la inteligencia artificial con una cartera potente y flexible de bibliotecas, servicios y aplicaciones.

Explorar las soluciones de PLN
Consultoría y servicios de IA

Reinvente los flujos de trabajo y las operaciones críticas añadiendo IA para maximizar las experiencias, la toma de decisiones en tiempo real y el valor empresarial.

Conozca los servicios de IA
Dé el siguiente paso

Diseñe asistentes y agentes de IA escalables con facilidad, automatice tareas repetitivas y simplifique procesos complejos con IBM watsonx Orchestrate.

Descubra watsonx Orchestrate Explorar las soluciones de PLN