Teksten analyseren en verwerken met AI
Binnen organisaties zit er veel data in tekstdocumenten. Vaak is men zich niet van bewust van de waarde van de data binnen teksten. Bij teksten kan er gedacht worden aan reviews van klanten, resultaten van open vragen binnen klant en marktonderzoek, teksten uit social media contact met klanten en interne documentatie. Het analyseren van tekstdata is een intensieve taak wanneer werknemers dit handmatig moeten doen. Veel organisaties maken om die reden dan ook geen gebruik van de (grote) datasets die ze tot hun beschikking hebben, omdat die bestaan uit tekstdata.
Met tekstmining kan het analyse proces een heel stuk worden vereenvoudigd. Text Mining maakt onder meer gebruik van data-analysetechnieken, zoals statistiek, data mining en machine learning. Door grote hoeveelheden tekst te verwerken, ‘leert’ de techniek steeds verder en kan daardoor generiek worden ingezet.
Door in combinatie met Machine Learning en AI de teksten te analyseren kan je modellen samenstellen die in staat zijn de door de organisatie vastgestelde informatie uit grote en kleine tekstdocumenten te halen. Wanneer het model eenmaal is gecreëerd is het daarnaast makkelijker om het analyseproces te automatiseren. Toekomstige nieuwe tekstdata kan snel worden verwerkt, en uit de resultaten kunt u nieuwe inzichten krijgen in bedrijfsprocessen, behoeftes van klanten, waarderingen van producten en andere factoren.
‘Zo’n 80 procent van alle data die we met z’n allen produceren is ongestructureerd. Een groot deel hiervan bestaat uit tekst, denk hierbij aan e-mails, verslagen, feedbackformulieren, productreviews etc. Ook deze data bevat veel waarde voor organisaties.’
