Tout comprendre sur le text mining en 2 minutes

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Nous sommes tous témoins de l’essor de l’intelligence artificielle, qui est en train d’accaparer une place majeure dans notre quotidien. Ceci est d'autant plus vrai dans le monde professionnel, où les nouvelles technologies occupent une place prépondérante. Parmi les disciplines faisant partie intégrante de l’intelligence artificielle se trouve le text mining. Il s’agit en quelque sorte d’un ensemble de techniques qui allient notamment les domaines de la linguistique, des statistiques et de l’informatique, ainsi que de la sémantique et du langage.

Ces techniques permettent alors d’extraire des informations à partir d’un corpus textuel pour ensuite les recréer. Majoritairement utilisé en marketing, cet outil commence également à être exploité dans de nombreux domaines comme les sciences politiques, la communication et la recherche.

Les applications du text mining

À l’heure actuelle, de plus en plus de données sont stockées dans des formats partiellement structurés, ou pires non structurés. Il peut s'agir de notes de centres d’appel, de réponses ouvertes à des enquêtes, de messages électroniques et bien d'autres choses encore. Pour les entreprises et les organisations qui souhaitent collecter, étudier et exploiter de manière optimale ces données, ce flot d’information pose beaucoup de problèmes.

C’est pour cette raison qu’elles ont recours au text mining, technique qui permet d’analyser des documents textuels afin d'identifier des thèmes-clés pour ensuite déterminer des tendances cachées. Grâce à la technologie intégrée dans cet outil, les utilisateurs n’ont pas besoin de connaître les termes précis et les glossaires utilisés par les auteurs pour exprimer des concepts.

En effet, pour chaque élément du texte, cet outil renvoie à un index de concept ainsi qu'à d’autres informations en rapport avec les concepts. Ces informations seront ensuite structurées et simplifiées de sorte qu’elles puissent être combinées avec d’autres sources de données. Bref, c’est une véritable solution pour ceux qui souhaitent plus de précisions dans la récolte des données.

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