• A mineração de dados textuais consiste em converter dados textuais não estruturados em um formato estruturado para descobrir padrões e informações significativas.
  • Os dados textuais existem em diferentes formatos dentro dos bancos de dados, incluindo dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, cerca de 80% dos dados mundiais estão em formatos não estruturados.
  • O uso de ferramentas de mineração de dados textuais e técnicas de processamento de linguagem natural permite que as organizações transformem documentos não estruturados em dados estruturados, facilitando a análise e melhorando os processos de tomada de decisão.

A mineração de dados textuais envolve a transformação de dados textuais não estruturados em um formato estruturado para revelar padrões e informações valiosas. Ela permite o exame de grandes volumes de texto para detectar conceitos importantes, tendências e conexões subjacentes. Ao explorar técnicas analíticas e as capacidades do processamento de linguagem natural, a mineração de dados textuais permite que as empresas extraiam informações valiosas, promovendo uma melhor tomada de decisão e eficiência operacional aprimorada.

O que é mineração de dados textuais?

Mineração de dados textuais, também chamada de mineração de texto, envolve a conversão de dados textuais não estruturados em um formato estruturado para descobrir padrões significativos e novas informações. Ela facilita a análise de vastas coleções de documentos textuais para identificar conceitos importantes, tendências e relações latentes.

Graças à aplicação de técnicas analíticas sofisticadas como Naïve Bayes, máquinas de vetores de suporte (SVM) e outros algoritmos de aprendizado profundo, as organizações podem explorar seus dados não estruturados para descobrir associações ocultas.

Os dados textuais existem em diferentes formatos dentro dos bancos de dados, classificados como segue:

Dados estruturados: Esses dados aderem a um formato tabular padronizado com muitas linhas e colunas, simplificando o armazenamento e o processamento para análise e algoritmos de aprendizado de máquina. Geralmente incluem entradas como nomes, endereços e números de telefone.

Dados não estruturados: Esses dados não possuem um formato predeterminado e incluem conteúdo textual de plataformas como mídias sociais ou avaliações de produtos, bem como formatos de mídia rica como arquivos de vídeo e áudio.

Dados semiestruturados: Apresentando uma mistura de características estruturadas e não estruturadas, esses dados possuem alguma organização, mas carecem da estrutura exigida por um banco de dados relacional. Exemplos incluem arquivos XML, JSON e HTML.

Dado que cerca de 80% dos dados mundiais existem em formatos não estruturados, a mineração de dados textuais tem uma importância considerável para as organizações. O uso de ferramentas de mineração de dados textuais e técnicas de processamento de linguagem natural (NLP), como a extração de informações, permite a transformação de documentos não estruturados em um formato estruturado, facilitando a análise e a geração de insights acionáveis. Consequentemente, isso melhora a tomada de decisão organizacional, levando a melhores resultados de negócios.

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Técnicas de mineração de dados textuais

O processo de mineração de dados textuais engloba várias atividades destinadas a extrair informações de dados textuais não estruturados. O pré-processamento de texto, primeira etapa desse processo, envolve a limpeza e formatação dos dados textuais para análise. Engloba técnicas como identificação de idioma, tokenização, etiquetagem morfossintática (part-of-speech tagging), chunking e análise sintática para preparar os dados para análise.

Uma vez concluído o pré-processamento de texto, vários algoritmos de mineração de dados textuais podem ser aplicados para extrair insights dos dados. As técnicas comuns de mineração de dados textuais incluem:

Recuperação de informação (IR): Os sistemas de recuperação de informação recuperam informações ou documentos relevantes com base em consultas ou frases predefinidas. Isso envolve subtarefas como tokenização, que divide o texto em frases e palavras (tokens), e stemming, que extrai a forma raiz das palavras para melhorar a eficiência da recuperação de informação.

Processamento de linguagem natural (NLP): O NLP permite que os computadores entendam a linguagem humana em forma escrita e verbal. Envolve tarefas como sumarização para condensar o texto em resumos concisos, etiquetagem morfossintática para atribuir etiquetas gramaticais aos tokens, categorização de texto para classificar documentos com base em tópicos, e análise de sentimentos para detectar emoções no texto.

Extração de informação (IE): A IE identifica e extrai dados relevantes de vários documentos, focando em informações estruturadas. As subtarefas incluem seleção e extração de características para melhorar a precisão de modelos preditivos, bem como reconhecimento de entidades nomeadas para identificar e categorizar entidades específicas, como nomes e lugares.

Mineração de dados (Data mining): A mineração de dados envolve a identificação de padrões e extração de informações de grandes conjuntos de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados. Embora a mineração de dados textuais seja um subcampo da mineração de dados, ela se concentra especificamente na estruturação de dados textuais não estruturados para gerar novas informações.

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Aplicações da mineração de dados textuais

Atendimento ao cliente: As empresas usam vários métodos para coletar feedback dos clientes, desde chatbots e pesquisas de clientes até pontuações NPS (net-promoter scores), avaliações online, tickets de suporte e perfis em mídias sociais. Integrados a ferramentas de análise de texto, esses mecanismos de feedback permitem que as empresas tratem rapidamente as preocupações dos clientes e melhorem os níveis de satisfação. A mineração de dados textuais, combinada com a análise de sentimentos, ajuda a priorizar os pontos críticos dos clientes, permitindo que as empresas respondam rapidamente a problemas urgentes em tempo real.

Gestão de riscos: Na gestão de riscos, a mineração de dados textuais oferece insights valiosos sobre tendências do setor e mercados financeiros. Ao monitorar mudanças de sentimento e extrair dados de relatórios de analistas e white papers, as organizações, especialmente instituições bancárias, ganham confiança na avaliação de investimentos de negócios em vários setores. A aplicação da análise de texto para mitigação de riscos é evidente nas estratégias adotadas por entidades como CIBC e EquBot.

Manutenção: A mineração de dados textuais fornece informações abrangentes sobre a operação e funcionalidade de produtos e máquinas. Com o tempo, ela automatiza os processos de tomada de decisão, identificando padrões associados a problemas e recomendando procedimentos de manutenção preventiva e reativa. Profissionais de manutenção aproveitam a análise de texto para diagnosticar rapidamente as causas raiz de desafios e falhas, simplificando as operações de manutenção.

Saúde: As técnicas de mineração de dados textuais desempenham um papel crucial na pesquisa biomédica, especialmente no agrupamento de informações. A revisão manual da literatura médica é demorada e cara. A mineração de dados textuais oferece uma abordagem automatizada para extrair informações valiosas de grandes volumes de pesquisa médica, ajudando os pesquisadores a identificar eficientemente informações relevantes.

Filtragem de spam: E-mails indesejados frequentemente servem como portas de entrada para ataques cibernéticos, representando riscos de segurança para sistemas de computador. A mineração de dados textuais serve como uma ferramenta eficaz para filtrar e bloquear e-mails indesejados, melhorando a experiência do usuário e minimizando a ameaça de infecções por malware.