Kolonginfo.com – Text mining adalah proses mengeksplorasi dan menganalisis sejumlah besar data teks tidak terstruktur dengan bantuan perangkat lunak yang dapat mengidentifikasi konsep, pola, topik, kata kunci, dan atribut lain dalam data. Ini juga dikenal sebagai analitik teks, meskipun beberapa orang membedakan antara kedua istilah tersebut; dalam pandangan ini, analitik teks mengacu pada aplikasi yang menggunakan teknik Text mining untuk memberi peringkat kumpulan data.
Berkat pengembangan platform data besar dan algoritme pembelajaran mendalam yang dapat menganalisis sejumlah besar data tidak terstruktur, Text mining menjadi lebih praktis bagi ilmuwan data dan pengguna lain.
Menambang dan menganalisis teks membantu organisasi menemukan wawasan bisnis yang berpotensi berharga dalam dokumen perusahaan, email pelanggan, log pusat panggilan, komentar survei kata demi kata, posting jejaring sosial, catatan medis, dan sumber data berbasis teks lainnya. Kemampuan Text mining juga semakin dibangun ke dalam chatbot AI dan agen virtual, yang digunakan perusahaan untuk memberikan respons otomatis kepada pelanggan sebagai bagian dari operasi pemasaran, penjualan, dan layanan pelanggan mereka.
Cara Kerja Text mining
Text mining mirip dengan data mining, tetapi berfokus pada teks daripada bentuk data yang lebih terstruktur. Namun, langkah pertama dalam proses text mining adalah mengatur dan menyusun data dengan cara tertentu sehingga dapat digunakan untuk analisis kualitatif.
Melakukannya sering kali melibatkan penggunaan teknik pemrosesan bahasa alami yang menerapkan prinsip-prinsip linguistik komputasional untuk mengurai dan menginterpretasikan kumpulan data.
Pekerjaan awal termasuk mengklasifikasikan, mengelompokkan, dan memberi label teks; menggabungkan kumpulan data; membuat taksonomi; dan mengekstrak informasi tentang frekuensi istilah dan hubungan antara entitas data. Model analitis kemudian dijalankan untuk menghasilkan temuan yang membantu mendorong strategi bisnis dan tindakan operasional.
Manfaat Text mining
Menggunakan text mining dan analitik untuk mendapatkan wawasan tentang sentimen pelanggan dapat membantu perusahaan mendeteksi masalah produk dan bisnis dan kemudian mengatasinya sebelum menjadi masalah besar yang memengaruhi penjualan.
Teks mining dalam ulasan dan komunikasi pelanggan juga dapat mengidentifikasi fitur baru yang diperlukan untuk membantu memperkuat penawaran produk. Dalam setiap kasus, teknologi menghadirkan peluang untuk meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan, yang diharapkan dapat meningkatkan pendapatan dan keuntungan.
Sebagai bagian dari program manajemen hubungan pelanggan dan pemasaran, text mining juga dapat membantu memprediksi pergantian pelanggan, memungkinkan perusahaan mengambil tindakan untuk mencegah potensi pembelotan ke pesaing komersial. Deteksi penipuan, manajemen risiko, iklan online, dan manajemen konten web adalah fungsi lain yang dapat memanfaatkan alat text mining.
Dalam perawatan kesehatan, teknologi mungkin dapat membantu mendiagnosis penyakit dan kondisi medis berdasarkan gejala yang dilaporkan pasien.
Penggunaan umum lainnya dari penambangan teks termasuk menyaring pelamar kerja berdasarkan kata-kata di resume, memblokir spam, mengklasifikasikan konten situs web, menandai klaim asuransi yang berpotensi penipuan, menganalisis deskripsi gejala medis untuk membantu diagnosis, dan memeriksa dokumen perusahaan sebagai bagian dari proses penemuan elektronik.
Perangkat lunak penambangan teks juga menyediakan kemampuan pencarian informasi yang serupa dengan yang disediakan oleh mesin pencari dan platform pencarian perusahaan, tetapi ini sering kali hanya merupakan elemen dari aplikasi penambangan teks tingkat tinggi dan tidak berguna dengan sendirinya.
Kesimpulan
Penambangan teks dapat menjadi tantangan karena data seringkali tidak jelas, tidak konsisten, dan kontradiktif. Upaya untuk menganalisisnya semakin diperumit oleh ambiguitas yang disebabkan oleh perbedaan sintaksis dan semantik dan penggunaan bahasa gaul, sarkasme, dialek lokal, dan bahasa teknis yang spesifik untuk setiap vertikal.
Oleh karena itu, algoritme penambangan teks harus dilatih untuk mengatasi ambiguitas dan inkonsistensi seperti itu saat mengklasifikasikan, memberi label, dan menggabungkan kumpulan data teks.
Leave a Reply