文本挖掘应用程序:改善我们今天生活的10个例子

时间:2019-04-03 22:31:51 阅读:133次

  以下10个文本挖掘示例演示了非结构化数据管理技术的实际应用如何不仅影响您的组织流程,还影响您的竞争能力。

文本挖掘应用程序:今天有10个例子

文本挖掘是一个相对较新的计算机科学领域,随着非结构化数据在相关性和数量上呈指数级增长,它的使用也在不断增长。

  文本挖掘可用于制作大型文档大量的非结构化数据可访问和有用,因此不仅可以产生价值,而且可以从非结构化数据管理中获得ROI,正如我们在风险管理软件和网络犯罪应用程序的文本挖掘应用中看到的那样。

  通过分类,实体提取,情感分析等技术,文本挖掘提取隐藏在文本内容中的有用信息和知识。在商业世界中,这转化为能够揭示甚至大量非结构化数据中的见解,模式和趋势。事实上,正是这种能力将所有不相关的材料推到一边,并提供了导致其迅速采用的答案,特别是在大型组织中。

  这10个文本挖掘示例可以让您了解这项技术如何帮助当今的组织。

1 - 风险管理

  无论是哪个行业,风险分析不足通常都是失败的主要原因。在金融行业尤其如此,采用基于文本挖掘技术的风险管理软件可以极大地提高风险降低的能力,实现对数千个来源和数PB文本文档的完整管理,并提供将信息和能够在合适的时间访问正确的信息。

2 - 知识管理

  在管理大量文本文档时,无法快速找到重要信息始终是一项挑战 - 只需询问医疗保健行业的任何人。在这里,组织面临着巨大的信息挑战 - 例如,数十年的基因组学和分子技术研究,以及大量的临床患者数据 - 这些数据可能对他们最大的利润中心有用:新产品开发。在这里,基于文本挖掘的知识管理软件为“信息过剩”问题提供了清晰可靠的解决方案。

3 - 网络犯罪预防

  互联网的匿名性以及通过它运行的许多通信功能都会增加基于互联网的犯罪风险。今天,文本挖掘情报和反犯罪应用程序正在使任何企业和执法机构或情报机构更容易预防网络犯罪。

4 - 客户服务

  文本挖掘以及自然语言处理是客户服务的常用应用。如今,文本分析软件经常被采用来改善客户体验,使用不同的有价值信息来源,例如调查,故障单和客户电话笔记,以提高解决问题的质量,有效性和速度。文本分析用于为客户提供快速,自动的响应,大大减少他们对呼叫中心运营商的依赖,以解决问题。

5 - 通过索赔调查进行欺诈检测

  在大多数信息作为文本收集的任何领域,文本分析都是一项非常有效的技术。保险公司通过将文本分析结果与结构化数据相结合来利用文本挖掘技术,以防止欺诈并迅速处理索赔。

6 - 内容相关广告

  数字广告是文本分析的一个适度新兴且不断发展的应用领域。在这里,像Admantx这样的公司已经将文本挖掘作为上下文重定向的核心引擎,取得了巨大的成功。与传统的基于cookie的方法相比,上下文广告提供了更好的准确性,完全保留了用户的隐私。

7 - 商业智能

  大型公司使用此流程来维护和支持决策。在这里,文本挖掘确实发挥了重要作用,即使在分析数PB的内部和开源数据时,分析师也能快速跳出答案。诸如Cogito智能平台(链接到CIP)之类的应用程序能够监控数千个来源并分析大量数据,仅从中提取相关内容。

8 - 内容丰富

  虽然使用文本内容确实需要一些人力,但文本分析技术在能够更有效地管理大量文本内容时会产生重大影响。信息。文本挖掘技术丰富了内容,提供了一个可扩展的层来标记,组织和汇总可用的内容,使其适用于各种用途。

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10 - 社交媒体数据分析

  今天,社交媒体是非结构化数据最多产的来源之一;组织已经注意到了。社交媒体越来越被认为是市场和客户智能的宝贵来源,公司正在使用它来分析或预测客户需求并了解其品牌的看法。在这两种需求中,文本分析可以通过分析大量非结构化数据,提取意见,情感和情感以及它们与品牌和产品的关系来解决这两个问题。

  了解有关NLP与文本挖掘的不同之处的更多信息。

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