소개

AI(인공 지능) 내에서 텍스트 분석은 기계가 구조화되지 않은 텍스트에서 의미, 구조 및 통찰력을 추출할 수 있도록 하는 NLP(자연어 처리)의 하위 집합입니다. 조직은 텍스트 분석을 사용하여 고객 피드백, 지원 티켓, 계약 및 소셜 미디어 게시물을 실행 가능한 인텔리전스로 변환합니다.

텍스트를 처리하고 분석하는 기술은 용어 빈도를 기반으로 하는 간단한 통계 계산에서 의미 체계 의미를 캡슐화하는 벡터 기반 언어 모델에 이르기까지 수년에 걸쳐 발전했습니다. 텍스트 분석에 대한 몇 가지 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 핵심 용어 추출: 텍스트에서 중요한 단어와 구를 식별하여 설명하는 주제와 테마를 결정하는 데 도움이 됩니다.
• 엔터티 검색: 텍스트에 언급된 명명된 엔터티 식별 예: 장소, 사람, 날짜 및 조직
• 텍스트 분류: 내용에 따라 텍스트 문서 분류 예를 들어 스팸 또는 스팸이 아님으로 전자 메일을 필터링합니다.
• 감정 분석: 텍스트의 감정을 예측하는 특정 형식의 텍스트 분류입니다(예: 소셜 미디어 게시물을 긍정, 중립 또는 부정으로 분류).
• 텍스트 요약: 눈에 띄는 점을 유지하면서 텍스트 볼륨을 줄입니다. 예를 들어 여러 페이지 문서에서 짧은 한 단락 요약을 생성합니다.

언어가 복잡하고 컴퓨터에서 이해하기 어렵기 때문에 텍스트 분석이 어렵습니다. 궁극적으로 모든 텍스트 분석 기술은 자연어 텍스트에서 의미를 추출하기 위한 요구 사항을 기반으로 합니다.