Recientemente compré una nueva camisa fuera de esta habitación oscura en ocasiones me visto con algo que no sea una camiseta negra y esa compra fue un desastre los colores no se parecían en nada a la imagen y el ajuste no era como se describía, así que la devolví junto con un comentario contundente. Mi comentario fue solo uno de miles, al vendedor le llevaría horas leerlos todos, y esta es solo una de las muchas prendas que venden. Afortunadamente, hay una mejor manera de procesar grandes cantidades de texto, como las reseñas de productos, y eso es a través de algo llamado minería de textos.
Índice
¿Qué es la minería de textos?
La minería de textos es la práctica de analizar vastas cantidades de materiales textuales para capturar conceptos clave, tendencias y relaciones ocultas. Es el proceso de transformar texto no estructurado en un formato estructurado para identificar patrones significativos y nuevas ideas.
Cuando hablamos de texto, podemos dividirlo en dos categorías: texto estructurado y no estructurado. El texto estructurado es aquel que se encuentra en un formato tabular con filas y columnas, como una tabla de base de datos o una hoja de cálculo. Este tipo de texto es fácil de procesar, consultar, filtrar y analizar. Por otro lado, el texto no estructurado no tiene un formato predefinido e incluye documentos de texto, correos electrónicos, imágenes, videos, publicaciones en redes sociales, entre otros. También existe el texto semi estructurado, que tiene cierta estructura pero no cumple con los requisitos de una base de datos relacional.
Resulta que aproximadamente el 80% de los datos en el mundo se encuentran en un formato no estructurado, lo que brinda muchas oportunidades para utilizar la minería de textos. Utilizamos la minería de textos para generar un índice de conceptos estructurados que nos permita responder preguntas como cuáles conceptos ocurren juntos y qué pueden predecir estos conceptos.
Las etapas de la minería de textos
La minería de textos se divide en cuatro etapas:
- Identificación del texto: En esta etapa, identificamos el texto que será analizado, como colecciones de artículos de noticias o reseñas de productos.
- Procesamiento del texto: En esta etapa, procesamos el texto para eliminar ruido y estandarizar el formato. Esto incluye eliminar palabras irrelevantes, dividir el texto en palabras individuales, realizar lematización y etiquetado de partes de la oración.
- Construcción de conceptos y categorías: En esta etapa, construimos los conceptos y las categorías basados en el texto procesado. Estos conceptos y categorías serán los bloques de construcción para el análisis posterior.
- Análisis y descubrimiento de relaciones: En esta etapa, analizamos el texto y descubrimos relaciones y patrones significativos. Esto nos permite hacer predicciones y descubrir información nueva.
Ahora, centrémonos en la segunda etapa por un momento. El problema principal en el manejo de este texto institucional y datos es que no hay reglas estándar para escribir texto de manera que una computadora pueda entenderlo. El lenguaje y, en consecuencia, el significado varían en cada documento y cada pieza de texto. Por ejemplo, si tomamos la frase «reproducción de documentos», ¿cómo podemos expandir su significado? ¿Qué otras palabras podrían ser sinónimas de reproducción? Un modelo de minería de texto basado en lingüística podría sugerir algunas palabras como «copia» o «duplicación». Estas palabras parecen adecuadas porque la minería de texto basada en lingüística aplica los principios de procesamiento del lenguaje natural para analizar palabras, frases y sintaxis del texto.
Una alternativa a la minería de texto basada en lingüística es la minería de texto basada en estadísticas, que utiliza cálculos de frecuencia para obtener términos relacionados. La minería de texto basada en estadísticas nos diría que «reproducción» está relacionada con el término «nacimiento», lo cual generaría resultados irrelevantes. Al utilizar el procesamiento del lenguaje natural para comprender el lenguaje utilizado, la minería de texto basada en lingüística se convierte en un enfoque más confiable.
El procesamiento del texto nos lleva a la construcción de categorías en la tercera etapa, donde los conceptos y tipos extraídos se utilizan como bloques de construcción para crear categorías. Luego, los registros y documentos se asignan a estas categorías, y podemos examinar el texto que contienen y buscar elementos que coincidan con la definición de las categorías. A partir de ahí, se realiza el descubrimiento de relaciones y el análisis predictivo mediante la minería de datos.
Aplicaciones de la minería de textos
Además de filtrar reseñas de productos, la minería de textos se puede aplicar en otros campos.
- En el ámbito del servicio al cliente, la minería de textos puede emplearse en el análisis de sentimientos, lo que permite a las empresas priorizar los puntos problemáticos identificados por sus clientes. Esto se logra procesando tickets de soporte, respuestas de chat bots, entre otros.
- En la gestión de riesgos, la minería de textos puede proporcionar información sobre las tendencias de la industria y los mercados financieros al monitorear cambios en el sentimiento y extraer información de informes de analistas y documentos técnicos.
- En el campo del mantenimiento, podemos utilizar la minería de textos para descubrir patrones relacionados con problemas en equipos, lo que nos permite generar procedimientos de mantenimiento preventivo y reactivo.
Finalmente, quiero compartir una historia personal. La camisa mal ajustada que devolví con una reseña negativa, resultó en que el vendedor me enviara un código de descuento del 50% además de mi reembolso. Otro resultado positivo gracias a la minería de textos en acción.
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Resumen
A continuación, se presenta una tabla que resume la información del artículo:
| Etapa | Descripción |
|---|---|
| Identificación del texto | Seleccionar el texto a analizar |
| Procesamiento del texto | Eliminar ruido y estandarizar el formato del texto |
| Construcción de conceptos y categorías | Crear conceptos y categorías basados en el texto procesado |
| Análisis y descubrimiento de relaciones | Analizar el texto y descubrir relaciones y patrones |
Preguntas frecuentes
A continuación, se responden algunas preguntas frecuentes sobre la minería de textos:
- ¿Cuál es la diferencia entre texto estructurado y no estructurado?
El texto estructurado se encuentra en un formato tabular con filas y columnas, mientras que el texto no estructurado no tiene un formato predefinido. - ¿Cómo se utiliza la minería de textos en el servicio al cliente?
La minería de textos se utiliza en el análisis de sentimientos para identificar los puntos problemáticos más importantes para los clientes. - ¿Qué otras aplicaciones tiene la minería de textos?
La minería de textos también se aplica en la gestión de riesgos y en el campo del mantenimiento, entre otros.
Espero que este artículo te haya brindado una comprensión clara de la minería de textos y sus aplicaciones. ¡Gracias por leer y nos vemos en nuestros próximos artículos relacionados!
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