Text Mining: Definition, Techniken, Anwendungsfälle

Text Mining ist die Verwendung von Machine Learning für die Textanalyse. Hier erfährst du alles, was du wissen musst: Definition, Funktionsweise, Techniken, Vorteile, Anwendungsfälle…

Moderne Unternehmen verfügen über eine Vielzahl von Daten über ihre Kunden oder ihre Branche. Neue digitale Technologien wie soziale Netzwerke, E-Commerce oder mobile Apps für Smartphones eröffnen den Zugang zu einer riesigen Menge an Informationen. Durch die Analyse dieser Daten können ungenutzte Möglichkeiten oder alarmierende Probleme entdeckt werden, die dringend gelöst werden müssen. Einige Arten von Daten sind jedoch schwieriger auszuwerten als andere. Daten aus sozialen Netzwerken oder anderen Websites bestehen hauptsächlich aus Texten: Kommentare zu Postings, Produktbewertungen, Beschwerden in Community-Foren usw. Texte gehören jedoch zu den so genannten „unstrukturierten“ Daten. Diese Informationen können von herkömmlicher Software und Datenanalyse-Tools nicht richtig verarbeitet werden. Daher ist es notwendig, sich auf Text Mining zu verlassen. Beim Text Mining oder der Textanalyse wird unstrukturierter Text in strukturierte Daten umgewandelt, um dann eine Analyse durchzuführen. Diese Praxis basiert auf der Technologie der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing), die es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache automatisch zu verstehen und zu verarbeiten. Künstliche Intelligenz ist nun in der Lage, Texte automatisch nach Gefühl, Thema oder Absicht zu klassifizieren. Ein Text Mining-Algorithmus kann z. B. Bewertungen zu einem Produkt durchsehen, um festzustellen, ob sie überwiegend positiv, neutral oder negativ sind. Es ist auch möglich, die am häufigsten verwendeten Schlüsselwörter zu ermitteln. Auf diese Weise sind Unternehmen in der Lage, große und komplexe Datensätze einfach, schnell und effektiv zu analysieren. Diese Disziplin reduziert auch die Zeit, die mit manuellen und sich wiederholenden Aufgaben verschwendet wird. Die Teams sparen Zeit und können sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren, die menschliches Eingreifen erfordern. Die Unternehmensleitung wiederum kann sich auf die Daten stützen, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Wie funktioniert Text Mining ?

Text Mining basiert auf Machine Learning: Eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz, die viele verschiedene Techniken und Werkzeuge umfasst, mit denen Computer lernen können, Aufgaben selbstständig auszuführen. Machine-Learning-Modelle werden anhand von Daten trainiert, damit sie in der Lage sind, genaue Vorhersagen zu treffen. Beim Text Mining geht es darum, die Textanalyse mithilfe von Machine Learning zu automatisieren. Um dies zu erreichen, werden die Algorithmen mit Texten als Beispieldaten trainiert. Der erste Schritt ist das Zusammenstellen von Daten. Diese können aus internen Quellen stammen, z. B. aus Chat-Interaktionen, E-Mails, Umfragen oder den Datenbanken des Unternehmens. Sie können auch aus externen Quellen wie sozialen Netzwerken, Meinungsseiten oder Nachrichtenartikeln stammen. Die Daten müssen dann mithilfe verschiedener Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung aufbereitet werden. Diese „Datenvorverarbeitung“ zielt darauf ab, die Daten zu bereinigen und in ein brauchbares Format umzuwandeln. Dies ist ein wesentlicher Aspekt der natürlichen Sprachverarbeitung und beinhaltet die Verwendung verschiedener Techniken wie Sprachidentifizierung, Tokenization, Etikettierung von Redeteilen, Chunking und Syntaxanalyse. Das Ziel dieser verschiedenen Methoden ist es, die Daten für die Analyse zu formatieren. Nach Abschluss dieses „Pre-Processing“ des Textes kommt schließlich die Zeit der Datenanalyse. Dabei werden verschiedene Textmining-Algorithmen verwendet, um Informationen aus den Daten zu gewinnen.

Methoden und Techniken des Text Mining

Es gibt eine große Vielfalt an Techniken und Methoden des Text Mining. Hier sind die am häufigsten verwendeten.

Analysetechniken

Bei der Worthäufigkeitstechnik geht es darum, die am häufigsten wiederkehrenden Begriffe oder Konzepte in einem Datensatz zu identifizieren. Dies kann sehr nützlich sein, z. B. bei der Analyse von Kundenbewertungen oder Gesprächen in sozialen Netzwerken. Wenn z. B. Begriffe wie „zu teuer“ oder „überteuert“ häufig vorkommen, kann die Analyse darauf hindeuten, dass das Produkt zu teuer ist. Daher sollte der Preis nach Möglichkeit angepasst werden. Bei der Kollokationsmethode hingegen werden Wortsequenzen ermittelt, die häufig in unmittelbarer Nähe zueinander vorkommen. Bestimmte Wörter kommen sehr häufig zusammen vor. Dies können Bigramme oder Trigramme sein, also Kombinationen aus zwei bis drei Wörtern. Durch das Erkennen dieser Kollokationen ist es möglich, die semantische Struktur eines Textes besser zu verstehen und zuverlässigere Text Mining-Ergebnisse zu erhalten. Die Konkordanzmethode hingegen wird verwendet, um den Kontext zu erkennen, in dem eine Gruppe von Wörtern in einem Text vorkommt. Diese Technik hilft dabei, Mehrdeutigkeit zu vermeiden und die Bedeutung eines Begriffs in seinem spezifischen Kontext zu verstehen. ?Auch interessant:

Aversarial Examples im Machine Learning

Microsoft Azure Kurs Machine Learning

Underfitting im Machine Learning

Machine Learning Definition

Das Abrufen von Informationen

Beim Informationsabruf geht es darum, relevante Informationen aus einem vordefinierten Satz von Suchanfragen oder Phrasen zu finden. Dieser Ansatz wird häufig in Bibliothekskatalogsystemen oder Websuchmaschinen verwendet. IR-Systeme (Information Retrieval) verwenden verschiedene Algorithmen, um das Verhalten der Nutzer zu verfolgen und relevante Daten zu identifizieren. Bei der „Tokenization“ wird ein langer Text in Sätze oder Wörter zerlegt, die „Tokens“ (Token) genannt werden. Diese Token werden dann in Modellen für das Clustering von Text oder für Aufgaben zur Zuordnung von Dokumenten verwendet. Beim „Stemming“ hingegen werden die Präfixe und Suffixe von Wörtern getrennt, um das Stammwort und seine Bedeutung abzuleiten. Mit dieser Technik kann die Größe der Indexdateien reduziert werden.

Textklassifizierung

Es gibt auch fortgeschrittenere Methoden des Text Mining. Bei der Textklassifizierung werden unstrukturierten Textdaten Etiketten zugewiesen. Dies ist ein wichtiger und unverzichtbarer Schritt für die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing). Sie ermöglicht es, einen komplexen Text zu organisieren und zu strukturieren, um relevante Daten aus ihm herauszufiltern. Diese Technik ermöglicht es Unternehmen, alle Arten von Textinformationen zu analysieren und daraus wertvolle Informationen zu gewinnen. Es gibt verschiedene Formen der Textklassifizierung. Die Themenanalyse (Topic Analysis) ermöglicht es, die Hauptthemen oder Themen eines Textes zu verstehen. Sie ist eine der wichtigsten Möglichkeiten, Textdaten zu organisieren. Bei der Gefühlsanalyse (Sentiment Analysis) werden die in einem Text enthaltenen Emotionen analysiert. Dies ermöglicht es, die Meinungen der Kunden besser zu verstehen, z. B. wenn man die Kommentare zu einem Produkt durchsieht. Texte können danach klassifiziert werden, ob sie positiv, negativ oder neutral sind. Bei der Spracherkennung wird ein Text nach der Sprache klassifiziert. So können z. B. Anfragen an den Kundenservice sortiert und an einen Berater oder Agenten weitergeleitet werden, der die richtige Sprache beherrscht. Dadurch kann wertvolle Zeit gespart werden. Die Absichtserkennung schließlich ermöglicht es, die Absichten eines Textes automatisch zu erkennen. So kann z. B. durch die Analyse verschiedener Antworten auf eine Werbe-E-Mail festgestellt werden, welche Gesprächspartner an einem Produkt interessiert sind. ?Auch interessant:

Bagging im Machine Learning – Was ist das ?

Machine Learning Clustering: CAH Algorithmus

Deep Learning vs. Machine Learning

Data Poisoning

Die Extraktion von Informationen

Eine weitere Technik des Text Mining ist die Textextraktion. Sie zielt darauf ab, bestimmte Daten aus einem Text zu extrahieren, z. B. Schlüsselwörter, Eigennamen, Adressen oder E-Mails. Dadurch wird das manuelle Sortieren der Daten vermieden und somit Zeit gespart. Man kann die Merkmale auswählen, die am meisten zu den Ergebnissen eines Modells für die prädiktive Analyse beitragen, die Merkmale extrahieren, um die Genauigkeit einer Klassifizierungsaufgabe zu verbessern, oder bestimmte Entitäten in einem Text erkennen und kategorisieren. Es ist natürlich auch möglich, Textextraktion und Textklassifikation oder andere Text Mining-Methoden in derselben Analyse zu kombinieren.

Text Mining vs. Text Analytics: Wo liegt der Unterschied?

Text Mining wird oft mit Text Analytics verwechselt. In Wirklichkeit handelt es sich um zwei leicht unterschiedliche Konzepte. Beide zielen darauf ab, die automatische Analyse von Texten zu ermöglichen, basieren aber auf unterschiedlichen Techniken. Text Mining identifiziert relevante Informationen in einem Text, während Text Analytics darauf abzielt, Trends in großen Datensätzen zu entdecken. Das eine liefert qualitative Analysen, das andere quantitative Analysen. Im Allgemeinen wird Text Analytics verwendet, um Tabellen, Diagramme und Grafiken oder andere visuelle Berichte zu erstellen. Text Mining kombiniert Statistik, Linguistik und Machine Learning, um Ergebnisse aus vergangenen Erfahrungen automatisch vorherzusagen. Bei Text Analytics wiederum werden aus den Ergebnissen der Text Mining-Analyse Datenvisualisierungen erstellt. Es ist natürlich auch möglich, beide Ansätze zu kombinieren.

Die Vorteile von Text Mining

Text Mining bietet viele Vorteile in einer Zeit, in der Unternehmen und Einzelpersonen jeden Tag riesige Datenmengen generieren. Fast 80 % der Textdaten sind unstrukturiert. Daher ist es unmöglich, sie ohne Text Mining zu analysieren. Beispiele dafür sind E-Mails, Beiträge in sozialen Netzwerken, Messenger-Diskussionen, Anfragen an den Kundendienst, Umfragen usw. Es ist sehr schwierig, diese Informationen manuell zu sortieren. Mithilfe von Textanalysen können große Datenmengen in Sekundenschnelle analysiert werden, wodurch die Produktivität gesteigert wird. Diese Analysen können in Echtzeit durchgeführt werden, so dass man sofort eingreifen kann, wenn ein Problem erkannt wird.

Wie kann Text Mining eingesetzt werden?

Text Mining kann von Unternehmen auf vielfältige Weise genutzt werden. Die Anwendungsmöglichkeiten dieser Technologie sind unbegrenzt und erstrecken sich auf alle Branchen. Sie ermöglicht es, die Textanalyse zu automatisieren, sowohl im Marketing als auch in der Produktentwicklung, im Vertrieb oder im Kundenservice. Teams können so ihre Effizienz und Produktivität steigern, indem sie sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren.

Kundenservice

Im Bereich des Kundenservice ist es z. B. möglich, Anfragen automatisch zu sortieren. Text Mining identifiziert automatisch Themen, Absicht, Komplexität und Sprache der Anfragen, um sie zu organisieren. So können sich die Agenten darauf konzentrieren, den Kunden zu helfen. Wenn eine Anfrage wichtiger, dringender als eine andere ist, kann sie automatisch priorisiert und vor den anderen bearbeitet werden. Darüber hinaus kann Text Mining auch dazu dienen, die Effizienz des Kundenservice und die Zufriedenheit der Nutzer zu messen. Text Mining ist auch sehr nützlich, um das Feedback und die Meinungen der Kunden zu einer Marke und ihren Produkten zu analysieren. Dies ermöglicht es, ihre Meinungen, aber auch ihre Erwartungen und die Qualität ihrer Erfahrungen mit deinem Unternehmen zu verstehen. Produktbewertungen, Kommentare in sozialen Netzwerken und Antworten auf Umfragen können unter die Lupe genommen werden. Auf diese Weise kann man sich auf die Daten stützen, um die richtigen Entscheidungen zu treffen und Schwachstellen zu verbessern.

Risikomanagement

Text Mining wird im Bereich des Risikomanagements eingesetzt. Es kann verwendet werden, um Informationen über Branchentrends oder Finanzmärkte zu gewinnen, indem man auf Stimmungsschwankungen achtet oder Informationen aus Analyseberichten und Weißbüchern extrahiert. Dies kann sich in Bankinstituten als sehr nützlich erweisen. Mithilfe von Daten können Investitionen in verschiedenen Sektoren mit mehr Vertrauen angegangen werden. Viele Banken nutzen diesen Ansatz.

Wartung

Text Mining bietet einen umfassenden Überblick über die Aktivitäten und den Betrieb von Industrieanlagen und Maschinen. Es ermöglicht die Automatisierung der Entscheidungsfindung bei der Wartung. Beispielsweise können Muster und Trends hervorgehoben werden, die auf das Auftreten eines Problems hindeuten. Auf diese Weise ist es möglich, vorausschauende Wartungsmaßnahmen zu ergreifen, um einzugreifen, bevor es zu spät ist. So können Wartungsarbeiten proaktiv durchgeführt werden.

Gesundheit

Im Gesundheitsbereich werden Text Mining-Techniken immer häufiger von Forschern eingesetzt. Mithilfe von Informationsclustering können z. B. Informationen aus medizinischen Büchern automatisiert extrahiert werden. Dies spart Zeit und Geld. Somit erweist sich dieser Ansatz als wertvolle Hilfe für die Welt der Medizin und des Gesundheitswesens.

Cybersecurity

Die Textanalyse kann sich auch als besonders nützlich für die Cybersicherheit erweisen. So ist es z. B. möglich, Spam automatisch in E-Mail-Postfächern zu erkennen und herauszufiltern. Auf diese Weise können Hacker die Spam-Methode nicht mehr nutzen, um in Computersysteme einzudringen. Das Risiko von Cyberangriffen wird drastisch verringert und auch die Nutzererfahrung wird verbessert.

Wie kann man sich in Text Mining ausbilden lassen?

Es gibt immer mehr Textdaten, und die Textanalyse wird für datengetriebene Unternehmen in allen Branchen immer wichtiger. Um zu lernen, wie man Text Mining und seine Feinheiten beherrscht, kannst du dich an die Liora-Trainings wenden. Diese Disziplin steht auf dem Lehrplan unserer Kurse für Data Analyst und Data Scientist. Diese beiden Kurse bilden dich zu Datenanalysten bzw. Datenwissenschaftlern aus, für die Text Mining eine zentrale Rolle spielt. Alle unsere Kurse zeichnen sich durch einen innovativen „Blended Learning“-Ansatz aus, der Präsenzunterricht und Fernunterricht miteinander verbindet. So profitierst du von der Flexibilität eines Online-Trainings, während du dank der Masterclasses im Präsenzunterricht motiviert bleibst. Diese Kurse können in nur wenigen Wochen im intensiven BootCamp-Format oder in einigen Monaten im Rahmen einer Weiterbildung absolviert werden, die du mit deiner persönlichen oder beruflichen Aktivität vereinbaren kannst. Am Ende dieser Programme erhalten die Lernenden ein von der Universität Sorbonne zertifiziertes Diplom. 90 % der Lernenden finden nach Abschluss des Kurses eine Arbeitsstelle. Warte nicht länger und entdecke unsere Ausbildungsgänge.