С приходом эры больших данных, традиционные методы анализа текстов вручную с целью выявления основных тем и тенденций в данных оказались неэффективными. Представьте себе, что команда аналитиков ежедневно получает и распределяет по категориям тысячи отзывов о продукции или услугах компании, поступающих из сотни ее филиалов. Очевидно, что вручную проанализировать все эти записи в разумные сроки совершенно просто невозможно. Программные инструменты текстовой аналитики позволяют автоматизировать этот процесс и повысить его эффективность.

Текстовая аналитика, которую также часто называют глубоким или интеллектуальным анализом текста, — это автоматизированный процесс извлечения важной информации из неструктурированных текстовых данных, в ходе которого применяются методы из разных областей знания, включая компьютерную лингвистику, информационный поиск и статистику. Текстовая аналитика применяется как для интеллектуальной обработки экономических данных, так и в ходе научных исследований. Специалисты по анализу данных используют инструменты текстовой аналитики для обработки результатов опросов клиентов, данных торговых автоматов, записей call-центров, медицинских книжек пациентов, результатов промышленных научных исследований, юридической документации, активности в социальных сетях и др.

Используя алгоритмы обработки естественного языка и статистические инструменты, текстовая аналитика позволяет решать такие задачи, как классификация текстов, анализ тональности, распознавание именованных сущностей и извлечение отношений. В ходе выполнения этих задач значимая информация извлекается из сложных неструктурированных текстов большого объема, которые таким образом преобразуются в структурированные данные. Это позволяет компаниям резюмировать отзывы о своей продукции и услугах, связывать конкретные симптомы с эффективностью выбранной тактики лечения заболевания, и даже использовать алгоритмы машинного обучения для выявления новых тенденций в той или иной отрасли производства и результатов маркетинговых компаний.

Структурирование подобных данных позволяет аналитикам быстро резюмировать и визуализировать тенденции в данных, что в свою очередь ведет к лучшему пониманию самих данных, принятию информированных бизнес-решений и новым научным открытиям.