Text mining: O que é mineração de texto?

Text mining (mineração de texto) é uma área especializada de data mining (mineração de dados). Ela analisa dados de texto não estruturados ou com pouca estrutura, bem como conjuntos de dados complexos. Essas análises são feitas com a ajuda de softwares próprios, baseados no processamento de linguagem natural, deep learning e big data, explorando, estruturando e identificando informações essenciais, estruturas e relações de significado entre dados textuais.

O que é text mining?

Text mining, também chamado de text data mining, é uma área especializada de data mining. O processo de mineração de texto envolve a extração e a análise de informações presentes em grandes volumes de dados, conjuntos de dados e, principalmente, textos pouco estruturados ou não estruturados. Os dados analisados são explorados e então estruturados por diferentes técnicas de análise, permitindo a identificação de insights valiosos, bem como padrões e estruturas significativas.

O text mining é capaz de examinar formatos não estruturados como documentos, e-mails, postagens em mídias sociais e fóruns, além de conteúdos em bancos de dados de texto. Como esses dados podem variar significativamente em termos de semântica, sintaxe, tipografia, tamanho, temática e idioma, a mineração de dados oferece a vantagem de realizar pré-processamentos e análises eficientes em grandes conjuntos de dados para diferentes fins, inclusive para análises de sentimentos, triagens de candidatos, pesquisas de mercado, pesquisas científicas e atendimento ao cliente.

Como funciona o text mining?

O text mining opera de maneira semelhante ao data mining, mas seu foco é a análise de dados não estruturados ou pouco/ parcialmente estruturados. Como cerca de 80% de todos os dados estão em formatos não estruturados, o software de text mining facilita o processamento e a organização de documentos e grandes conjuntos de dados. Para isso, ele utiliza tecnologias modernas de análise quantitativa e qualitativa, como processamento de linguagem natural (NLP) e deep learning, para estruturar, agrupar e categorizar os dados textuais.

O processo de text mining pode ser dividido em várias etapas:

1. Preparação de dados e texto: Inicialmente, os textos são coletados de diversas fontes e formatos, como e-mails, documentos, conteúdos de sites ou bancos de dados temáticos. Após a coleta, os textos são estruturados, normalizados e limpos. Esse processo inclui a redução de palavras às suas formas base (stemming e lematização), a uniformização de variações de palavras, a remoção de caracteres irrelevantes e de stopwords e a divisão do texto em tokens para uso em agrupamentos e comparação de documentos.

2. Preparação do texto: No conjunto de dados que foi preparado, palavras-chave, frases, padrões ou estruturas comuns são identificadas. Outras etapas incluem a marcação e o resumo dos dados, a extração de propriedades textuais (como frases e palavras frequentes), bem como a categorização e o agrupamento dos dados.

3. Análise: Após a preparação, diversos modelos de análise são utilizados para extrair informações e estruturas relevantes de dados categorizados, agrupados, filtrados ou segmentados, por meio da extração de palavras-chave ou reconhecimento de padrões. Técnicas como clustering hierárquico, modelagem de tópicos, análise de sentimentos ou resumos de texto são usadas para identificar entidades, relações e padrões relevantes.

4. Interpretação e modelagem: Com base nas descobertas de tecnologias de análise e deep learning modernas, os insights são analisados e convertidos em modelos de dados, estratégias de negócios e previsões. A extração de informações e a análise de padrões e tendências permitem identificar oportunidades de otimização para produtos e serviços, além de avaliar e processar grandes volumes de dados de forma eficiente.

Em que áreas o text mining é utilizado?

O software de text mining e data mining é aplicado em diversos setores e áreas. Ele é útil tanto para fins comerciais quanto para objetivos científicos ou de segurança. As aplicações comuns do text mining incluem:

• Atendimento ao cliente: O text mining melhora a experiência do cliente e do usuário ao combinar feedback em recursos como chatbots, avaliações, tickets de suporte, pesquisas ou dados de redes sociais. Dessa forma, é possível identificar rapidamente problemas e oportunidades de melhoria através de análises de sentimentos e comportamento do usuário, atendendo solicitações de maneira eficiente e fortalecendo a fidelidade do cliente. Além disso, o software de mineração de dados alivia empresas que enfrentam escassez de pessoal no atendimento ao cliente.
• Análises de sentimentos: Por meio da avaliação e análise de feedbacks, resenhas ou comunicações com clientes, é possível monitorar variações de sentimentos e a percepção pública de marcas, campanhas e empresas. Com base nisso, produtos e serviços podem ser ajustados e otimizados.
• Gestão de riscos: O text mining no gerenciamento de riscos monitora mudanças de sentimento e identifica variações ou pontos-chave em relatórios e whitepapers. Por exemplo, ele pode incentivar investimentos ao permitir que instituições financeiras compreendam melhor tendências e desenvolvimentos em setores ou mercados financeiros.
• Manutenção e reparo: A mineração de dados extrai e identifica dados técnicos importantes que são essenciais para o estado ideal e o desempenho de máquinas, bem como para a qualidade do produto. Assim, padrões e tendências, bem como falhas em procedimentos de manutenção, podem ser detectados, e as causas de interrupções, falhas ou defeitos de produção, identificadas.
• Saúde: No setor médico, o text mining auxilia na pesquisa e categorização de literatura especializada complexa, facilitando a localização rápida de informações sobre sintomas, doenças e tratamentos. Ele também ajuda a identificar relações, reduzir o tempo de tratamento, diminuir custos de pesquisa, otimizar métodos de tratamento e correlacionar descobertas valiosas.
• Filtro de spam: Para detectar e filtrar e-mails de spam, o text mining é fundamental na redução de riscos de ciberataques, ao reconhecer padrões, estruturas e frases típicas de spam e malware.
• Triagem de candidatos: Por meio da análise estruturada de currículos, é possível selecionar candidatos adequados que possuam as qualificações-chave desejadas.
• Recuperação de informações: Através da busca e extração de informações e dados, é possível melhorar a obtenção de informações, também chamada de information retrieval, especialmente para mecanismos de busca ou otimização de sites para busca.

Quais são as vantagens do text mining?

O text mining é uma ferramenta poderosa e versátil para a análise e exploração de dados não estruturados, que auxilia na melhoria de diversos processos e funções empresariais. Ao oferecer insights importantes sobre os dados, o text mining proporciona, entre outros, os seguintes benefícios:

• Detecção precoce de problemas: Identifica problemas de produtos e negócios antecipadamente, com base em feedbacks e comunicações dos clientes, para otimizar processos e serviços.
• Melhoria de produtos e serviços: Evidencia as melhorias desejadas pelos clientes para produtos ou serviços. A análise das necessidades dos clientes permite uma abordagem personalizada e direcionada, além de acelerar o atendimento, melhorando a qualidade do marketing e do serviço ao cliente.
• Previsão de evasão de clientes: Revela tendências no comportamento dos usuários ou nas avaliações que possam indicar uma possível evasão de clientes, permitindo a implementação de ações para fortalecer a fidelidade e a satisfação deles.
• Detecção de fraudes: Identifica anomalias e padrões suspeitos em textos ou documentos, contribuindo para a prevenção antecipada de fraudes ou spam.
• Gestão de riscos: Fornece insights sobre tendências e riscos empresariais com base em relatórios, documentos e mídia, facilitando a tomada de decisões no gerenciamento de riscos.
• Otimização de publicidade online: Através de uma segmentação mais precisa do público-alvo, é possível aprimorar campanhas publicitárias, direcionar melhor as ações de marketing e gerar leads ou conversões.
• Diagnóstico médico: Com a análise e avaliação de relatórios de pacientes, exames e tratamentos, sintomas podem ser identificados mais rapidamente, facilitando diagnósticos e reduzindo o tempo de tratamento.
• Melhoria da qualidade e eficiência dos dados: Dados grandes e não estruturados são mais bem limpos e organizados para remover redundâncias, melhorar a qualidade e a usabilidade das informações. Assim, conjuntos de dados podem ser processados e categorizados de maneira mais eficiente e rápida.

Qual é a diferença entre text mining e data mining?

Embora o text mining e o data mining estejam próximos, e o text mining seja considerado parte do data mining, existem diferenças claras. Ao contrário do data mining, o text mining analisa especialmente dados textuais não estruturados ou parcialmente estruturados, como e-mails, documentos, publicações em redes sociais ou bancos de dados textuais. O software extrai informações para identificar padrões, palavras-chave ou tendências e estruturar conjuntos de dados. Já o data mining examina prioritariamente dados estruturados de bancos de dados ou tabelas para descobrir informações e mostrar padrões, tendências e relações.

Para o text mining, tecnologias como o deep learning e, principalmente, o processamento de linguagem natural (NLP) são essenciais, enquanto o data mining se baseia em métodos de análise matemática, estatística e em algoritmos. Apesar dessa distinção, é possível afirmar que transições entre data mining e text mining podem ser fluidas, dependendo dos métodos de análise, objetivos e conjuntos de dados.

Quais tecnologias são utilizadas no text mining?

O text mining, como parte do data mining, usa abordagens como inteligência artificial, aprendizado de máquina e outras tecnologias da ciência de dados para análises de dados textuais.

O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é uma base importante para o text mining, permitindo que o software compreenda, interprete e processe a linguagem humana. O machine learning usa algoritmos para reconhecer padrões, fazer previsões, treinar computadores e otimizar processos. Já o deep learning é uma forma especializada de Machine Learning que utiliza redes neurais para identificar relações complexas em grandes volumes de texto e melhorar a precisão das análises.

Outras técnicas incluem a identificação de idioma, para determinar a língua do texto, e a tokenização, que divide os textos em segmentos como palavras ou frases. O Part-of-Speech-Tagging atribui a cada palavra uma função gramatical, enquanto o Chunking agrupa palavras vizinhas em unidades significativas. A análise sintática (Parsing) examina a estrutura gramatical das sentenças para identificar as relações entre as palavras e compreender os significados dos textos. Essas tecnologias permitem, isoladamente ou em conjunto, uma análise aprofundada e um uso eficiente dos dados textuais.