鉴于公司可以访问的非结构化数据量空前巨大，文本分析等技术无疑大有可为。能够从合同、索赔、电子邮件、演示文稿、客户互动、博客文章、评论和新闻流等商业文档中提取有价值的见解对于获得竞争优势至关重要。通过利用这项技术，组织可以在正确的时间使用正确的信息来支持决策，从而创造更多价值，在市场中保持竞争力。
为什么文本分析很重要？
尽管文本分析市场已经相当成熟，但人们对它是什么以及公司如何使用它存在很多误解。对于许多企业用户来说，它是一种“魔盒”，输入非结构化文本，然后神奇地输出结构化数据。事实并非如此。
文本分析本质上是让计算机理解人类的信息（文本、文档、语言）并发现文本中的价值。
根据 Quadrant Knowledge Solutions 的说法，“文本分 目标电话号码或电话营销数据 析涉及处理半结构化和非结构化文档以获取有意义的数据进行分析，促进相关自动化和关键业务洞察。”
Quadrant Knowledge Solutions 最近发布了其2023 年文本分析平台 SPARK Matrix™，其中 expert.ai 获得了认可。
利用这项技术，您可以分析任何类型的非结构化文本或半结构化数据，提取高质量和相关的信息，以推动进一步的分析和战略决策。
如何实现这一点取决于底层方法。
为什么文本分析可以成就或毁掉你的 NLP 投资
自然语言处理(NLP)是指使计算机能够理解人类语言的技术，而文本分析则用于 NLP 中检查书面内容的结构和含义。NLP 和文本分析共同分解语言数据，以便分析和理解其中的组成部分。该技术对于 NLP 应用至关重要，可提供 您可以在其中安排和召开 100 人的会议 对大规模语言数据的稳健、准确的理解。
这里的关键词是“理解”。正如 Forrester Wave 最近报道的那样：“文本分析是赌注，但并非所有功能都是平等的。”语言理解中的错误可能会对文本分析应用程序造成严重破坏，而 NLP 的准确性取决于应用程序所采用的方法。
处理上述自然语言信息类型的传统技术仅仅管理关键字和模式列表，而不理解术语的含义。这使得你更难确信自己充分利用了信息。
相反，理解文本人性化方面的技术可确保您能够更准确地捕捉信息中传达的含义和背景。我们谈论的是自然语言理解(NLU) 技术，它与 NLP 一起，可以立即理解单词和表达的正确含义，并识别文本中概念之间的关系。这使您能够更自信、更有效地利用客户服务互动、合同和入职表格、风险评估报告和电子邮件中包含的信息。
文本分析如何工作
文本分析是指用于处理大量非结构化文本以获得见解、模式和理解的技术。这些技术包括确定和分类文本的主题、总结文本、从文本中提取关键实体以及识别文本的语气或情绪（情绪分析）。
当文本分析和 NLP 结合使用时，它们可以提供对非结 企业对企业数据库 构化文本数据的上下文理解。此类数据存在于文档、电子邮件以及我们通过语言和文本进行交流的众多方式中。换句话说，文本分析和 NLP 处理构成企业信息大部分的非数字、非结构化和半结构化数据。