Le text mining permet aux entreprises de tirer parti des grandes quantités de données textuelles à leur disposition. Les emails, les avis des clients ainsi que les réseaux sociaux sont effectivement de précieuses sources d’informations.
Un facteur clé du succès d’une entreprise réside dans la manière dont elle exploite ses données. Comme tout autre type de data, les textes peuvent fournir des renseignements essentiels pour améliorer les stratégies commerciales. Le processus de text mining permet donc d’obtenir quelque chose d’utile à partir des données textuelles brutes.
Définition du text mining
Le text mining ou l’exploration de texte est un processus qui consiste à transformer un texte non structuré en données structurées. Il s’agit d’une sous-catégorie du data mining qui s’applique donc aux données textuelles. D’ailleurs, certains le désignent sous le nom de text data mining.
Pour une entreprise, les données de nature textuelle sont volumineuses et complexes. L’exploration de texte facilite donc leur analyse afin d’en extraire les informations significatives dont l’entreprise peut tirer parti. Les textes en question peuvent correspondre aux emails, aux critiques de produits, aux commentaires provenant des sites web ou des réseaux sociaux.
En d’autres termes, le text mining est un processus automatique qui dérive les informations précieuses à partir de ces sources. L’analyse de ces données permet ensuite d’améliorer les stratégies commerciales ou les prises de décision.
Comment ça fonctionne ?
Le text mining est principalement possible grâce au machine learning qui consiste à former des algorithmes d’exploration pour extraire automatiquement les informations à partir d’une grande quantité de données.
Par ailleurs, le traitement du langage naturel (NLP) est également une technique clé de l’exploration de texte. Il s’agit, en quelque sorte, de la passerelle linguistique entre les ordinateurs et les humains. Autrement dit, le NLP permet aux machines de comprendre le langage humain.
Les techniques de text mining
Il existe différentes approches de text mining. L’une d’entre elles, la fréquence des mots, se base sur l’analyse de l’occurrence des mots dans un ensemble de données. Une autre technique appelée collocation consiste à identifier les mots qui apparaissent fréquemment à proximité l’une de l’autre. En outre, l’analyse de la concordance permet de déterminer le contexte d’un mot ou d’une série de mots.
La classification de texte
La classification est une méthode avancée de text mining qui consiste à étiqueter les données brutes. Il s’agit d’organiser et structurer les textes pour les transformer en informations significatives à l’aide du NLP. Une classification de texte permet principalement de faire faire par une analyse thématique, une analyse de sentiment, une détection de langue ou une détection de l’intention.
Mais pour cette technique, il existe encore différentes approches. Il est possible de faire une classification en se basant sur des règles linguistiques. En termes simples, l’algorithme d’exploration applique les balises (règles) aux données non structurées.
Une autre méthode basée sur le machine learning n’implique pas de codage manuel des règles linguistiques. Cette fois, les modèles apprennent eux-mêmes à partir d’exemples de données antérieurement étiquetées. Pour cette approche du text mining, les algorithmes les plus utilisés sont Naive Bayes, les machines à vecteur de support (SVM) ou encore le deep learning.
Enfin, la dernière technique combine la classification basée sur les règles au machine learning. Cette méthode hybride permet d’obtenir des résultats plus précis.
L’extraction de texte
La dernière technique de text mining de la liste est l’extraction de texte ou plus précisément des éléments spécifiques d’un texte. Il peut s’agir de mots-clés, de noms, de caractéristiques, d’adresses, etc.
Généralement, l’extraction de texte est mise en œuvre par l’identification des expressions régulières ou des champs aléatoires conditionnels (CRF). Les expressions régulières correspondent à une séquence de caractères associée à une balise. Cette approche se rapproche de la classification basée sur les règles. Les CRF quant à eux utilisent une approche statistique pour extraire le texte à l’aide du machine learning.
Cas d’utilisation du texte mining
Les informations que peuvent fournir les données textuelles peuvent contribuer au succès d’une entreprise. Le text mining est donc un processus par lequel toute organisation qui veut tirer parti de ces données doit passer.
L’exploration des données permet d’améliorer les différents axes. Les clients représentent une précieuse source de données textuelles comme les tickets d’assistance ou les commentaires sur les produits. Grâce au text mining, ces informations peuvent être exploitées afin de mieux répondre aux besoins des clients. En outre, la Business Intelligence bénéficie aussi de l’exploration de texte pour accélérer l’analyse des données.
Le text mining est aussi utilisé dans le domaine de la finance, pour détecter les fraudes dans les emails ou autres types de documents. Enfin, pour les soins de santé, il permet de regrouper rapidement les informations dans les DME des patients.
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