Phân tích dữ liệu văn bản là gì? Cách thực hiện phân tích dữ liệu văn bản
Phân tích một khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc dưới dạng văn bản như (email, cuộc trò chuyện trên mạng xã hội,...)là một thách thức đáng kể. Phân tích thủ công thường mất nhiều thời gian, tiêu tốn nguồn lực và dễ dẫn đến sai sót. Vậy phân tích dữ liệu văn bản là gì? Cách thực hiện phân tích dữ liệu văn bản như thế nào? Cùng theo dõi bài viết dưới giúp bạn thực hiện phân tích trong thời gian thực với độ chính xác cao.
I. Phân tích dữ liệu văn bản là gì?
Phân tích văn bản (Text Analysis) là một kỹ thuật học máy được thiết kế để tự động trích xuất thông tin chi tiết và giá trị từ dữ liệu văn bản phi cấu trúc. Nhiều doanh nghiệp hiện nay sử dụng các công cụ phân tích văn bản để nhanh chóng xử lý và chuyển đổi dữ liệu cùng tài liệu trực tuyến thành những thông tin hữu ích.
Phân tích văn bản có khả năng trích xuất các thông tin cụ thể như từ khóa, tên người hoặc thông tin công ty từ hàng nghìn email, hoặc phân loại các phản hồi khảo sát theo ý định, cảm xúc và chủ đề.
Phân tích dữ liệu văn bản là một quá trình xử lý dữ liệu định lượng thông qua việc nhận diện các mẫu và khuôn mẫu trong nhiều tài liệu văn bản. Kết quả của quá trình phân tích này thường được trình bày dưới dạng biểu đồ, bảng hoặc đồ thị.
II. Các bước phân tích dữ liệu văn bản
Để triển khai phân tích dữ liệu văn bản, bạn cần thực hiện theo một quy trình hệ thống với 4 giai đoạn:
1. Giai đoạn 1: Thu thập dữ liệu
Trong giai đoạn này, bạn sẽ thu thập dữ liệu văn bản từ các nguồn cả nội bộ lẫn bên ngoài.
Dữ liệu nội bộ
Dữ liệu nội bộ bao gồm các tài liệu văn bản hiện có trong doanh nghiệp của bạn, chẳng hạn như email, cuộc trò chuyện, hóa đơn và bảng khảo sát nhân viên.
Dữ liệu bên ngoài
Dữ liệu bên ngoài có thể được thu thập từ các nguồn như bài đăng trên mạng xã hội, đánh giá trực tuyến, bài viết tin tức và diễn đàn trực tuyến. Việc thu thập dữ liệu bên ngoài có thể gặp khó khăn hơn vì nó nằm ngoài tầm kiểm soát của bạn.
Bạn có thể cần sử dụng các công cụ phân tích văn bản thu thập dữ liệu từ trang web hoặc tích hợp với các giải pháp bên thứ ba để trích xuất dữ liệu từ các nguồn bên ngoài.
2. Giai đoạn 2: Chuẩn bị dữ liệu
Quá trình chuẩn bị dữ liệu là một bước quan trọng trong phân tích văn bản. Giai đoạn này bao gồm việc cấu trúc dữ liệu văn bản thô theo định dạng phù hợp để tiến hành phân tích. Phần mềm phân tích văn bản thường tự động hóa quá trình này, áp dụng các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sau:
Token hóa
Token hóa là quá trình phân tách văn bản thô thành các đơn vị có ý nghĩa, gọi là token. Ví dụ, cụm từ "text analytics benefits businesses" sẽ được token hóa thành các từ riêng biệt: text, analytics, benefits, và businesses.
Gán nhãn từ loại
Gán nhãn từ loại là quá trình thêm các nhãn ngữ pháp cho các token đã được phân tách. Ví dụ, đối với các token trên, kết quả gán nhãn có thể là: text (Danh từ), analytics (Danh từ), benefits (Động từ), businesses (Danh từ).
Phân tích
Quá trình phân tích thiết lập các mối liên kết có ý nghĩa giữa các từ đã được token hóa theo ngữ pháp tiếng Anh. Điều này giúp phần mềm phân tích văn bản trực quan hóa mối quan hệ giữa các từ.
Phục hồi nguyên thể từ
Phục hồi nguyên thể từ là quá trình chuyển đổi các từ về dạng cơ bản của chúng, hay còn gọi là dạng từ điển hoặc bổ đề. Ví dụ, dạng từ điển của từ "visualizing" là "visualize".
Loại bỏ từ dừng
Từ dừng là những từ không cung cấp nhiều thông tin ngữ nghĩa cho câu, chẳng hạn như "and" (và), "or" (hoặc), và "for" (cho). Phần mềm phân tích văn bản có thể loại bỏ những từ này để làm cho văn bản trở nên cấu trúc hơn và tập trung vào các từ có ý nghĩa hơn.
3. Giai đoạn 3: Phân tích văn bản
Phân tích văn bản là bước quan trọng trong quá trình, nơi phần mềm phân tích văn bản xử lý dữ liệu văn bản bằng các phương pháp khác nhau.
Phân loại văn bản
Phân loại văn bản là quá trình gán nhãn dữ liệu văn bản dựa trên các quy tắc hoặc hệ thống học máy. Điều này giúp tổ chức và phân nhóm văn bản theo các danh mục hoặc loại cụ thể.
Trích xuất văn bản
Quá trình trích xuất văn bản liên quan đến việc nhận diện các từ khóa cụ thể trong văn bản và liên kết chúng với các nhãn hoặc thông tin liên quan. Phần mềm thường sử dụng các kỹ thuật như biểu thức chính quy và trường ngẫu nhiên có điều kiện (CRF) để thực hiện việc này.
4. Giai đoạn 4: Hiển thị trực quan
Quá trình hiển thị trực quan chuyển đổi kết quả phân tích văn bản thành định dạng dễ hiểu, chẳng hạn như đồ thị, biểu đồ và bảng. Kết quả này giúp bạn nhận diện các mẫu và xu hướng trong dữ liệu, từ đó hỗ trợ việc xây dựng kế hoạch hành động.
Ví dụ, nếu số lượng sản phẩm bị hoàn trả đột ngột tăng nhưng bạn không xác định được nguyên nhân, quá trình hiển thị trực quan sẽ cho phép bạn tìm kiếm các từ khóa như "khiếm khuyết", "sai kích cỡ" hoặc "không vừa" trong phản hồi và tổ chức chúng thành biểu đồ. Nhờ đó, bạn có thể xác định nguyên nhân chính cần được ưu tiên xử lý.
Phân tích dữ liệu văn bản là một công cụ mạnh mẽ trong việc khai thác thông tin từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc. Nhờ vào khả năng tự động hóa và phân tích chính xác, phân tích dữ liệu văn bản vừa tiết kiệm thời gian và nguồn lực mà còn mang lại cái nhìn sâu sắc và giá trị thực tiễn cho các tổ chức. Cùng đồng hành với Vinasite Tools Online để có được những trải nghiệm hỗ trợ bạn được thuận lợi hơn.