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.