تجزیه و تحلیل متن (Text Analytics) چیست و چگونه پایگاه های داده گراف می توانند کمک کنند ؟
به عنوان یک توسعه دهنده یا تحلیلگر ممکن است عبارت “تحلیل متن” را شنیده باشید اما دقیقاً ندانید که چیست یا چگونه آنها را پیاده سازی کنید. در این مقاله به اشتراک می‌گذاریم که تجزیه و تحلیل متن چیست و برخی موارد استفاده از آن چیست و به اشتراک می‌گذاریم که پایگاه داده‌های گراف چگونه می‌توانند کمک کنند.
تجزیه و تحلیل متن (Text Analytics) چیست؟
بنابراین به هر حال تجزیه و تحلیل متن چیست؟ تجزیه و تحلیل متن رشته‌ای است که سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا معنای ارزشمندی را از داده‌های نیمه ساختاریافته و بدون ساختار آن استخراج کنند. معمولاً این کار با استفاده از یادگیری ماشین/NLP، آمار و تکنیک‌های زبانی به منظور مصرف داده‌هایی با حجم بسیار بالا و شکل آزاد، معمولاً بدون طرح‌واره از قبل، انجام می‌شود. امروزه تجزیه و تحلیل متن بسیار مهم است زیرا چه پست های اجتماعی باشد یا گزارش های داخلی به بازخورد مشتریان یا حتی قوانین خارجی، بسیاری از کسب و کارها و سازمان ها تشخیص روندها و الگوهای داده های متنی نیمه ساختاریافته و بدون ساختار خود را جزء ضروری خود می دانند.
موفقیت در عصر دیجیتال، تبدیل این متن آزاد به یکپارچه سازی و استانداردسازی به گونه ای که وقوع و وقوع همزمان موجوداتی مانند افراد، اشیا و حتی احساسات را بتوان استخراج کرد. نتیجه این فرآیندهای تجزیه و تحلیل متن مزایای زیادی برای سازمان دارد. در اینجا چند نمونه از موارد استفاده آورده شده است:
-
پیگیری پروژه های تحقیق و توسعه:
در سازمان هایی که برای آزمایش محصولات یا فرمولاسیون های جدید به تحقیق نیاز است، ردیابی گزارش ها و نتایج آنها اغلب دشوار است. به خصوص اگر نتایج هر آزمون ذهنی باشد، می توان از تجزیه و تحلیل متن برای جستجو و یافتن سریع نتایج آزمایش ها و ارتباط آنها استفاده کرد.
- تحلیل مالکیت فکری و فضای خالی:
سازمان هایی با درآمدی که به شدت به مالکیت معنوی وابسته است، می توانند از تجزیه و تحلیل متن برای یافتن زمینه های همگرایی در بازار استفاده کنند. در عین حال، شکاف‌ها یا «فضای سفید» در هر حوزه سیگنال‌های خوبی برای سرمایه‌گذاری‌های بالقوه جدید هستند. این می تواند به ویژه برای نحوه انجام تحقیقات و کشف اختراع مفید باشد.
- احساس مصرف کننده / مشتری:
پیگیری آنچه مشتریان در مورد محصولات و خدمات می گویند برای موفقیت ضروری است. تجزیه و تحلیل متن، نظرات مشتریان را تجزیه می کند تا زمینه های کلیدی را که مشتریان نظرات مثبت و منفی دارند، برجسته کند.
-
ارزیابی ریسک مالی:
هنگامی که سازمانی به دلیل تحت بازجویی، متهم شدن یا حتی به خاطر مسائل کمتر جدی، مطبوعات بدی دریافت می کند، تجزیه و تحلیل متن می تواند راهی برای جستجوی رسانه های خبری برای “اشاره های غیر شرافتمندانه” فراهم کند تا به موقع اقدامی برای ایجاد تفاوت انجام دهند.
تجزیه و تحلیل متن، NLP و مشکل تغییر زبان
خرد متعارف در دنیای علم داده ما را به پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از فرآیند استخراج «موجودات نام‌گذاری‌شده» مانند افراد، مکان‌ها یا محصولات اشاره می‌کند. اما NLP کلاسیک خود دارای محدودیت ها و محدودیت هایی است. به‌ویژه، در موقعیت‌هایی که زبان مورد استفاده بسیار زمینه‌ای است و با زبان رایج رایج متفاوت است، مدل‌های استاندارد NLP می‌توانند نتایج غیرمنتظره یا حتی نادرست را نشان دهند. هر مدلی که در ریاضیات به عنوان قضیه “ناهار رایگان” شناخته می شود، باید ویژگی و عمومیت را عوض کند.
به بیان ساده، مدل هایی که نتایج خاص را به طور دقیق پیش بینی می کنند، به موقعیت های گسترده تعمیم نمی دهند. و بالعکس، مدل هایی که در طیف وسیعی از سناریوها بسیار خوب عمل می کنند، زمانی که لازم باشد در شرایط بسیار خاص کار کنند، دقیق نخواهند بود. به عنوان یک مثال ساده، کلمه “دلفین” در معنای کلی نزدیکترین ارتباط را با کلمه “ماهی” دارد زیرا دلفین ها ماهی می خورند و ماهی ماهی بیشتر به عنوان “ماهی دلفین” شناخته می شود. اما درک تفاوت‌های مهم‌تر در معنا می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، برای مثال اینکه دلفین‌ها یک پستاندار هستند و با اورکاها مرتبط هستند، می‌تواند یک رابطه دشوارتر باشد.
فروش کرک تبلو
←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
موضوع دیگری که در تجزیه و تحلیل متن اهمیت دارد، روش پویایی استفاده انسان از کلمات است. اصطلاحات و عبارات جدید همیشه معرفی می شوند، چه در زبان عامیانه و چه علمی. به خصوص در مواردی که به اختصارات، کلمات اختصاری یا انقباض مربوط می شود، عبارات جدیدی به طور مداوم معرفی می شود. به عنوان ساده ترین مثال، با کدهای قانونی، چیزی که امروز قانونی است، ممکن است فردا غیرقانونی شود و باعث تغییر در مدل و فرآیند NLP شود.
این بدان معناست که یک مدل NLP استاتیک مانند خودرویی است که به محض خروج از نمایندگی، ارزش خود را از دست می دهد. از منظر دقت مدل، زمانی که دقت آن به دلیل الزامات خاص یا تغییر در نحوه استفاده از عبارات یا ایجاد اصطلاحات و عبارات جدید، از دقت آن کاسته شود، نیاز به پیگیری و بازآموزی مداوم دارد. به بیان ساده، NLP به تنهایی نمی تواند انتقال در مقیاس بزرگ در استفاده از زبان یا تفاوت های زمینه ای را در خود جای دهد. استفاده از پایگاه داده گراف (مثلاً Neo4j)، می تواند توانایی ما را برای پرداختن به این مسائل تجزیه و تحلیل متن/NLP و موارد دیگر به طور اساسی بهبود بخشد.
استفاده از پایگاه های داده گراف برای ایجاد طبقه بندی / هستی شناسی پویا
زبان‌ها تغییر می‌کنند، بنابراین این سوال پیش می‌آید که چه کاری می‌توانیم در مورد آن انجام دهیم؟ دانستن اینکه کلمات و عبارات در طول زمان تکامل می یابند به این معنی است که ما باید فروشگاه های چند بعدی بسازیم که زمینه و زمان را با هم ترکیب می کنند.
اساساً، هر موجودیت در نمودار می‌تواند به‌عنوان یک «نمونه» یا نسخه‌ای در زمان ذخیره شود که همچنین متنی است. به عنوان مثال، اصطلاح “پاپ” در متن موسیقی نشان دهنده نوعی موسیقی است، اما اصطلاحات مرتبط با آن باید از دهه 80 تا 90 و بعد از آن تغییر کند. در مرحله بعد، اصطلاح “پاپ” همچنین می تواند یک نوشیدنی در مناطق خاصی باشد، و در زمینه های دیگر، یک انفجار کوچک، نشان دهنده چیزی است که مورد توجه عموم قرار گرفته است. با استفاده از یک پایگاه داده گراف، معانی مختلف را می توان از طریق زمینه با گره های مجاور خاص تر متصل کرد.
یک پایگاه داده گراف که از این رویکرد پویا برای زمینه و زمان استفاده می کند، ایجاد شبکه ای از اصطلاحات را با احتمال دلبستگی یا “وابستگی” به زمینه های مختلف و حتی پنجره های زمانی متفاوت امکان پذیر می کند. به عنوان مثال، پایگاه داده گراف می تواند پیوندهایی را نشان دهد که در آن مشخص است “اصطلاح A” در “زمینه B” دارای “معنای C” است و قبلاً “معنای D” را به عنوان “زمینه B” داشته است.
این از جهاتی نیز نوعی «کنترل نسخه طبقه‌بندی یا هستی‌شناختی» است، به طوری که اصطلاحات یا خیلی خاص یا خیلی کلی نمی‌شوند. نمودارهای پویا قابلیت ردیابی را از تاریخچه اصطلاحات ارائه می‌کنند و در عین حال درک زمینه‌هایی را که در آنها استفاده می‌شود و روش‌های مختلف تفسیر یک اصطلاح را نیز هدایت می‌کنند.
مقیاس بندی و عملکرد تجزیه و تحلیل متن با پایگاه داده گراف
یکی از جنبه های منحصر به فرد تجزیه و تحلیل متن با استفاده از NLP در زمینه گراف، استفاده منحصر به فرد از جاسازی گراف است که در غیر این صورت به عنوان بردار شناخته می شود. این بردارها صرفاً نمایش های عددی معنا هستند که در گره یک گراف کدگذاری شده اند. از آنجایی که اعداد را به جای رشته ها مقایسه می کند، مقایسه معنا را با استفاده از الگوریتم هایی مانند شباهت کسینوس ممکن می کند تا به سرعت ارتباطات بین معنای رمزگذاری شده را در مقیاس عظیم پیدا کند و در عین حال عملکرد را تضمین کند.
به عنوان یک مثال، یک سازمان می‌تواند از این روش برای کپسوله‌سازی احساسات مثبت، خنثی و منفی در گره‌های پایگاه داده گراف، استخراج از فروشگاه‌های عظیم رسانه‌های اجتماعی و سایر محتوای عمومی، خودکار کردن فرآیند درک و هشدار دادن به ذینفعان در مورد هر موضوعی خارج از کنترل ، قبل از مارپیچ استفاده کند.
نتیجه گیری
بنابراین وقتی این سوال را مطرح می‌کنیم که «تحلیل متن چیست؟»، آشکار می‌شود که در حالی که بیش از یک فناوری یا تکنیک واحد و ساده است، استفاده مؤثر از ترکیبی از رویکردهای بهینه در شرایط امروزی حیاتی می‌شود. در حالی که اشکال سنتی تجزیه و تحلیل متن و تکنیک‌های NLP مرتبط، بینش‌های کلی را در مورد مشکلات ساده‌تر در گذشته ارائه کرده‌اند.
چشم‌انداز صنعت در حال تغییر امروز و داده‌های رو به رشد فزاینده نیازمند زمینه و جزئیات بیشتری از تجزیه و تحلیل متن هستند، در حالی که هنوز می‌توانند مقیاس‌بندی و اجرا شوند. پیوستگی طبیعی پایگاه داده گراف، روشی بصری برای ضبط آن زمینه، رمزگذاری معنا به روشی مقیاس‌پذیر و ترسیم بینش‌های عملی با استفاده از تجزیه و تحلیل گراف فراهم می‌کند، در حالی که مقیاس‌گذاری و عملکرد در زمینه حجم داده‌های بزرگ امروزی است. این بینش‌های زمینه‌ای و رویکرد مقیاس‌پذیر، پاسخ‌های بهبود یافته‌ای را به سؤالات خاص و مهمی که سازمان‌ها می‌خواهند از داده‌های متنی نیمه‌ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته ارزشمند خود بیرون بیاورند، ارائه می‌دهد.
مقاله های مرتبط:
1- چگونه یک برنامه ABM با عملکرد بالا برای سازمان B2B خود بسازید
2- آیا تحلیلگر کسب و کار شغل خوبی است؟
3- کدام پایگاه داده برای یادگیری ماشینی بهتر است؟
4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها