イントロダクション

人工知能 (AI) 内では、テキスト分析は、機械が非構造化テキストから意味、構造、分析情報を抽出できるようにする自然言語処理 (NLP) のサブセットです。 組織はテキスト分析を使用して、顧客のフィードバック、サポート チケット、契約、ソーシャル メディアの投稿を実用的なインテリジェンスに変換します。

用語頻度に基づく単純な統計計算から、セマンティックな意味をカプセル化するベクターベースの言語モデルまで、長年にわたって進化したテキストを処理および分析する手法。 テキスト分析の一般的なユース ケースには、次のようなものがあります。

• キー用語の抽出: テキスト内の重要な単語や語句を識別し、説明するトピックとテーマを決定するのに役立ちます。
• エンティティ検出: テキストで言及されている名前付きエンティティを識別する。たとえば、場所、人、日付、組織などです。
• テキスト分類: 内容に基づいてテキスト ドキュメントを分類します。 たとえば、スパムとしてメールをフィルター処理したり、スパムではないとしてフィルター処理したりします。
• 感情分析: テキストの センチメント を予測する特定の形式のテキスト分類 。たとえば、ソーシャル メディアの投稿を 肯定的、 中立的、 または否定的に分類します。
• テキストの要約: 顕著なポイントを保持しながらテキストの量を減らします。 たとえば、複数ページのドキュメントから短い 1 段落の概要を生成します。

テキスト分析は、言語が複雑であり、コンピューターでは理解しにくいため、困難です。 最終的には、すべてのテキスト分析手法は、自然言語テキストから 意味 を抽出する要件に基づいています。