典型的文本分析案例研究

时间:2019-04-03 22:31:08 阅读:84次

  文本分析在数据管理中仍然是一项相对鲜为人知的活动。但是,这种技术越来越多地应用于组织内部。为了解释这项技术的工作原理,我们将探讨一些最典型和最易理解的文本分析案例研究。

  在第一组文本分析案例研究中,我们将了解文本分析如何提高现有投资的回报率:

推动更好的搜索

  搜索是任何知识密集型组织的典型任务。在过去的20年中,公司在实施企业搜索或文档管理系统方面投入了大量资金,这些系统应该可以帮助用户找到他们想要的东西。然而,不可避免地,大多数组织对传统甚至高级搜索平台的结果都不满意。因为它使用户能够智能地过滤搜索结果,所以文本分析可能是希望应对信息访问挑战的组织的单一最高回报投资。虽然这种文本分析的使用看起来很明显,但它仍然不是组织中该技术的常见应用。

燃料更丰富,性能更高的预测模型

  用于预测影响运营或财务的事件的复杂模型主要基于从DB或通常基于数据的企业应用程序中提取的结构化数据。季度销售预测,客户流失率或新的月度客户往往主要关注从ERP,BI等提取的过去结构化数据。其他可能改善预测模型的信息经常被忽略,因为它很难获得,甚至更多因为它的形式与人们习惯的形式不同。在一个示例中,客户使用文本分析来推动预测模型,该预测模型预测上市公司的给定董事会成员如何对可能影响股票价格的主题进行投票。通过使用年度报告,他们应用文本分析自动提取董事会成员在给定公司以及他们所属的任何其他董事会(过去和现在)的投票表现。

实现更有效的合规性

  对于大多数组织而言,合规性传统上意味着根据内部政策或外部立法实施工作流程和程序。但是,合规越来越要求所形成的表格和实际信息也是一致的。越来越常见的文本分析案例研究涉及对这些信息密集型流程(即合同,发票等)的输出进行持续和频繁的自动分析,以确保工作流程和文档中包含的信息都符合要求。

  文本分析案例研究的第二个领域围绕自动化:

自动化信息密集型业务流程

  有几个流程属于此类别。例如,对于出版商和媒体而言,内容创建,管理和发布都可以更高效,这要归功于自动标记和分类,使编辑人员免于此手动任务。此外,对于银行和保险公司而言,贷款申请管理或索赔管理等流程是典型的文本分析案例研究,因为从半结构化或非结构化文档中自动提取数据可提高整体自动化程度,从而节省大量成本。

一般启用BOTS和自助帮助

   BOTS除了是最新的硅谷热潮之外,还将改变客户服务。通过网站或其他通信平台上的BOTS或其他自然语言问答系统,组织可以更高效,有时甚至比基于人类的客户支持更好。这是典型的文本分析案例研究,因为高性能与自动理解单词含义的能力直接相关,这是基于语义的文本分析软件的核心。

保持DB当前

  多个企业系统因未获取最新信息而受到影响。以人力资源系统为例:员工数据,尤其是技能方面的数据,除非员工参加正式培训课程,否则不会更新,这在许多组织中越来越少见。员工随着时间的推移获得的在职技能如何?这些也很少与人力资源部门沟通。文本分析可以非常有效地确保DB信息与当前现实保持一致。例如,在这种情况下,足以不断分析员工制作的内容,以及组织内的官方绩效报告或促销。

典型的文本分析案例研究所属专题:文本专题 典型专题 《典型的文本分析案例研究》链接:http://www.zhouchuanxiong.net/1640

典型的文本分析案例研究相关文章