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:
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.
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.
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:
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:
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:
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 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.
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.
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