Text Mining
Natural Language Processing, Sentiment Analysis, Language Understanding
Text-Mining ist in seiner Art dem Data Mining ähnlich, konzentriert sich jedoch auf Text und nicht auf strukturiertere Datenformen. Einer der ersten Schritte im Text-Mining-Prozess besteht jedoch darin, die Daten so zu organisieren und zu strukturieren, dass sie sowohl qualitativen als auch quantitativen Analysen unterzogen werden können.

  • Mit DeepCorr AI werden große Mengen unstrukturierter Textdaten untersucht und analysiert. Somit können wir Konzepte, Muster, Themen, Schlüsselwörter und andere Attribute in den Daten identifizieren.
  • DeepCorr AI ist für Datenwissenschaftler und andere Benutzer durch die Entwicklung von Big-Data-Plattformen und Deep-Learning-Algorithmen, die riesige Mengen unstrukturierter Daten analysieren können, praktischer geworden.
  • Durch das Mining und Analysieren von Text können Unternehmen potenziell wertvolle geschäftliche Erkenntnisse in Unternehmensdokumenten, Kunden-E-Mails, Call Center-Protokollen, ausführlichen Umfragekommentaren, Beiträgen zu sozialen Netzwerken, medizinischen Unterlagen und anderen Quellen textbasierter Daten finden.
  • DeepCorr AI wird zunehmend auch in AI-Chatbots und virtuelle Agenten integriert, die Unternehmen einsetzen, um Kunden automatisierte Antworten im Rahmen ihrer Marketing-, Vertriebs- und Kundendienstvorgänge bereitzustellen.
  • DeepCorr AI nutzt Natural Language Processing (NLP) -Technologien, bei der Prinzipien der Computerlinguistik zum Analysieren und Interpretieren von Datensätzen angewendet werden.
Die Vorarbeit umfasst das Kategorisieren, Gruppieren und Markieren von Text. Datensätze zusammenfassen; Taxonomien schaffen; und Extrahieren von Informationen über Dinge wie Worthäufigkeiten und Beziehungen zwischen Datenentitäten. Analysemodelle werden dann ausgeführt, um Erkenntnisse zu generieren, die dazu beitragen, Geschäftsstrategien und operative Maßnahmen voranzutreiben.

In der Vergangenheit basierten NLP-Algorithmen in erster Linie auf statistischen oder regelbasierten Modellen, aus denen hervorgeht, wonach in Datensätzen zu suchen ist. Mitte der 2010er-Jahre entwickelten sich jedoch tief entwickelte Lernmodelle (Deep Learning), die auf weniger beaufsichtigte Weise funktionieren, als alternativen Ansatz für die Textanalyse und andere fortgeschrittene Analyseanwendungen, die große Datensätze umfassen. Deep Learning verwendet neuronale Netze, um Daten mit einer iterativen Methode zu analysieren, die flexibler und intuitiver ist als das, was herkömmliches maschinelles Lernen unterstützt.

  • DeepCorr AI ist dadurch jetzt auch besser in der Lage, zugrundeliegende Ähnlichkeiten und Assoziationen in Textdaten aufzudecken. Ein unsupervised Modell könnte beispielsweise Daten aus Textdokumenten oder E-Mails in einer Gruppe von Themen organisieren, ohne dass ein Analyst dies erfordert.
  • DeepCorr AI nutzt Sentimentanalysen als eine weit verbreitete Text-Mining-Anwendung, mit der wir Kundenstimmungen über ein Unternehmen erfassen können.
  • Durch die Verwendung von Deepcorr AI können Unternehmen Einblick in die Kundenstimmung gewinnen, Produkt- und Geschäftsprobleme erkennen und dann beheben, bevor sie zu großen Problemen werden, die sich auf den Verkauf auswirken. Durch das Auswerten des Textes in Kundenrezensionen und Mitteilungen können auch gewünschte neue Funktionen identifiziert werden, um das Produktangebot zu stärken. In jedem Fall bietet die Technologie die Möglichkeit, das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern, was in den meisten Fällen zu höheren Umsätzen und Gewinnen führen wird.
Auch als Opinion-Mining bekannt, verfolgt die Sentiment-Analyse das Ziel, Text aus Online-Reviews, sozialen Netzwerken, E-Mails, Call Center-Interaktionen und anderen Datenquellen zu extrahieren, um gemeinsame Threads zu identifizieren, die auf positive oder negative Gefühle von Kunden hinweisen. Mit diesen Informationen können unter anderem Produktprobleme behoben, der Kundenservice verbessert und neue Marketingkampagnen geplant werden.

Wofür wird DeepCorr AI noch genutzt?
  • Screening von Jobkandidaten nach dem Wortlaut in ihren Lebensläufen
  • Blockieren von Spam-E-Mails
  • Klassifizieren von Website-Inhalten
  • Kennzeichnen von möglicherweise betrügerischen Versicherungsansprüchen
  • Analysieren von Beschreibungen medizinischer Symptome zur Unterstützung von Diagnosen
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