Что текстовая аналитика может предложить бизнесу

Текстовая аналитика — это общий термин, охватывающий методы с использованием ИИ, которые помогают извлекать значимую информацию из неструктурированных данных. Эти знания помогают принимать обоснованные решения, повышать производительность и улучшать бизнес-аналитику.

Возможности текстовой аналитики
- анализировать предпочтения, тенденции и потребности клиентов, помогая в разработке продуктов и услуг.
- помогает быстро изучить большой объем данных в режиме реального времени.
- текстовая аналитика сокращает объем ручной работы в результате производительность значительно возрастает.

Интеллектуальный анализ текста представляет собой процесс изучения большого количества документов для обнаружения новой информации или помощи в ответах на конкретные вопросы.
Аналитика текста выявляет факты, взаимосвязи и утверждения, которые в противном случае остались бы похороненными в массе больших текстовых данных. После извлечения эта информация преобразуется в структурированную форму, которая может быть проанализирована или представлена с использованием кластерных таблиц HTML, интеллект-карт, диаграмм и т. д.

Структурированные данные, созданные с помощью интеллектуального анализа текста, могут быть интегрированы в базы данных, хранилища данных или информационные панели бизнес-аналитики и использоваться для описательной или прогнозной аналитики.

Понимание естественного языка помогает машинам «читать» текст или речь, моделируя способность человека понимать естественный язык, такой как украинский, английский или китайский.

Сложные приложения для интеллектуального анализа текста, например ULA Text Analytics, используются в таких разнообразных областях, как медицинские исследования, управление рисками, обслуживание клиентов, страхование (обнаружение мошенничества) и контекстная реклама.

Современные системы обработки природного языка могут последовательно и беспристрастно анализировать неограниченные объемы текстовых данных. Это могут быть: электронные письма, комментарии в социальных сетях, маркетинговые материалы, обращения в службу поддержки, опросы или мгновенные сообщения.