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. Al aplicar técnicas analíticas avanzadas, como Naïve Bayes, Support Vector Machines (SVM) y otros algoritmos de machine learning, las empresas pueden analizar y descubrir relaciones ocultas dentro de sus datos no estructurados.

El texto es uno de los tipos de datos más comunes dentro de las bases de datos. Dependiendo de la base de datos, los datos se pueden organizar en:

• Datos estructurados: estos datos están estandarizados en un formato tabular con numerosas filas y columnas, lo que facilita su almacenamiento y procesamiento para el análisis y los algoritmos de machine learning. Los datos estructurados pueden incluir nombres, direcciones y números de teléfono.
  
  
• Datos no estructurados: estos datos no tienen un formato de datos predefinido. Pueden incluir texto de fuentes, como redes sociales o reseñas de productos, o formatos de archivos multimedia, como video y audio.
  
  
• Datos semiestructurados: como sugiere el nombre, estos datos son una combinación entre formatos de datos estructurados y no estructurados. Si bien están organizados de alguna forma, no tienen la estructura suficiente para cumplir con los requisitos de una base de datos relacional. Algunos ejemplos de datos semiestructurados incluyen archivos XML, JSON y HTML.

Ya que aproximadamente el 80 % de los datos en el mundo tiene un formato no estructurado (enlace externo a ibm.com), la minería de texto es una práctica extremadamente valiosa dentro de las organizaciones. Las herramientas de minería de texto y de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como la extracción de información (PDF, 131 KB) (enlace externo a ibm.com), nos permiten transformar documentos no estructurados en un formato estructurado para analizarlos y generar 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 analítica de texto son en gran medida sinónimos, pero pueden tener un significado más detallado. 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, estadísticas y lingüística. Al transformar los datos en un formato más estructurado a través de la minería y el análisis de texto, la analítica de texto permite encontrar más insights cuantitativos. Las técnicas de visualización de datos se pueden aprovechar para comunicar los hallazgos 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 que pueda aplicar diferentes técnicas de minería de texto, debe empezar por 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 generalmente implica el uso de técnicas como identificación del lenguaje, creación de tokens, etiquetado gramatical, fragmentación y análisis sintáctico para formatear los datos de manera adecuada para el análisis. Cuando se completa el preprocesamiento de texto, puede aplicar algoritmos de minería de texto para obtener insights a partir de los datos. Algunas de estas técnicas comunes de minería de texto incluyen:

Recuperación de información

La recuperación de información (IR) devuelve información o documentos relevantes basándose 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 usa comúnmente en sistemas de catálogos de bibliotecas y motores de búsqueda populares, como Google. Algunas subtareas de IR comunes incluyen:

• Creación de tokens: este es el proceso de desglosar un texto de formato largo en oraciones y palabras llamadas "tokens", las cuales se utilizan en los modelos, como "bolsas de palabras", para tareas de agrupación de texto y coincidencia de documentos. 
  
  
• Lematización: se refiere al proceso de separar los prefijos y sufijos de las palabras para derivar la forma y el significado de la raíz de la palabra. Esta técnica mejora la recuperación de información al reducir el tamaño de los archivos indexados.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

El procesamiento del lenguaje natural, que se desarrolló 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 de PLN permiten a las computadoras "leer". Algunas subtareas comunes incluyen:

• Resumen: esta técnica proporciona una sinopsis de textos extensos para crear un resumen conciso y consistente de los puntos principales de un documento.
  
  
• Etiquetado gramatical (PoS): esta técnica asigna una etiqueta a cada token en un documento en función de a qué parte de la oración corresponde, es decir, que denota sustantivos, verbos, adjetivos, etc. Este paso permite el análisis semántico en un texto no estructurado.
  
  
• Categorización de 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 predefinidos. Esta subtarea es particularmente útil cuando se categorizan sinónimos y abreviaturas.
  
  
• Análisis de sentimientos: esta tarea detecta sentimientos positivos o negativos 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 comúnmente para proporcionar información sobre las percepciones de marcas, productos y servicios. Estos insights pueden impulsar a las empresas a conectarse con los clientes y a mejorar los procesos y las experiencias de los usuarios.

Extracción de información

La extracción de información (IE) muestra los datos relevantes cuando se buscan varios documentos. También se enfoca en extraer información estructurada de texto libre y almacenar estas entidades, atributos e información de relaciones en una base de datos. Algunas subtareas comunes de extracción de información incluyen:

• Selección de características: también conocida como selección de atributos, es el proceso de seleccionar las características importantes (dimensiones) para contribuir al máximo en los resultados de un modelo de análisis predictivo.
  
  
• 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.
  
  
• Reconocimiento de entidad nombrada (NER): también conocido como identificación de entidad o extracción de entidad, tiene como objetivo encontrar y categorizar entidades específicas en el texto, como nombres o ubicaciones. Por ejemplo, NER identifica "California" como ubicación y "María" como nombre de mujer.

Minería de datos

La minería de datos es el proceso de identificar patrones y extraer información útil de grandes conjuntos de datos. Esta práctica evalúa datos estructurados y no estructurados para identificar nueva información, y se utiliza comúnmente para analizar los comportamientos de los consumidores en las áreas de marketing y ventas. La minería de texto es prácticamente una subárea de la minería de datos, ya que se centra en aportar estructura a los datos no estructurados y analizarlos para generar nuevos insights. Las técnicas mencionadas anteriormente son formas de minería de datos que caen dentro del ámbito del análisis de datos de texto.

El software de analítica de texto ha condicionado la forma de trabajar de muchas industrias, permitiéndoles mejorar las experiencias de los usuarios de productos, así como agilizar y mejorar la toma de decisiones empresariales. Entre los casos de uso se destacan:

Servicio al cliente: existen varias formas de solicitar comentarios a nuestros usuarios. Cuando se combinan con herramientas de analítica de texto, sistemas de comentarios, como chatbots, encuestas de clientes, grado de recomendación (Net-Promoter Score o NPS en inglés), reseñas en línea, tickets de soporte y perfiles de redes sociales, permiten a las empresas mejorar su experiencia del cliente con mayor rapidez. La minería de texto y el análisis de sentimientos proporcionan a las empresas un mecanismo para priorizar sus principales puntos débiles según los clientes, lo que permite a las organizaciones responder a problemas urgentes en tiempo real y aumentar la satisfacción del cliente. Conozca cómo Verizon usa la analítica de texto en el servicio al cliente.

Gestión de riesgos: la minería de texto también tiene aplicaciones en la gestión de riesgos, donde puede proporcionar información sobre las tendencias de la industria y los mercados financieros al monitorear los cambios en las opiniones y al extraer información de informes de analistas y documentos técnicos. Esto es particularmente valioso para las instituciones bancarias, ya que estos datos brindan más confianza al considerar las inversiones comerciales en varios sectores. Descubra cómo CIBC y EquBot utilizan la analítica de texto para mitigar los riesgos.

Mantenimiento: la minería de texto proporciona una imagen detallada y completa del funcionamiento y la funcionalidad de los productos y la maquinaria. Con el tiempo, la minería de texto automatiza la toma de decisiones al revelar patrones que se correlacionan con problemas y procedimientos de mantenimiento preventivo y reactivo. La analítica de texto ayuda a los profesionales de mantenimiento a descubrir más rápidamente la causa principal de los desafíos y las fallas.

Cuidado de la salud: las técnicas de minería de texto han sido cada vez más valiosas para los investigadores en el campo biomédico, particularmente para agrupar información. La investigación médica manual puede resultar costosa y requerir mucho tiempo. La minería de texto proporciona un método de automatización para extraer información valiosa de fuentes bibliográficas.

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