Text analytics
Každý den se ve vaší firmě hromadí stovky e-mailů, dokumentů, recenzí, odpovědí z dotazníků nebo otevřených komentářů. Co kdybychom vám pomohli získat z nich konkrétní odpovědi, trendy i varování – automaticky a v reálném čase?
Mgr. Ondřej Háva, Ph.D.
Senior Data Scientist
Textová analytika s využitím AI dokáže rozpoznat skryté vzorce, měřit spokojenost zákazníků a zefektivnit rozhodování napříč firmou.
Potřebujete poradit, co všechno lze z textů vytěžit?
Domluvte si online schůzku.
Proč spolupracovat s ACREA
Bez starostí s infrastrukturou
Na míru vašim potřebám
Od nápadu k výsledku rychle
Zkušenosti, které mají váhu
Jste připraveni vytěžit z textových dat maximum?
Každý den sedíte na zlatém dole informací – ve zprávách, e-mailech, přepisech, smlouvách i recenzích. Pomocí pokročilého zpracování přirozeného jazyka (NLP) a modelů strojového učení vám pomůžeme tato data přetavit v konkrétní přehledy, které skutečně využijete pro rozhodování.
Žádné složité nastavování, žádný drahý software – o vše se postaráme. Vy jen uvidíte výsledky:
- Jak mluví vaši zákazníci?
- Co se opakuje v kontrolních zprávách?
- Která témata v dokumentech nabývají na důležitosti?
Domluvte si s námi nezávaznou konzultaci a zjistěte, jak můžeme pracovat s vašimi konkrétními daty. Ukažme si, co všechno lze z textu dostat – rychle, bezpečně a bez zbytečných nákladů.
Domluvte si online schůzku.
Analýza sentimentu
Zachytí náladu, emoce i postoje v textech
Analýza sentimentu automaticky rozpozná, zda je text pozitivní, negativní nebo neutrální – a to ve velkém měřítku. Pomůže vám pochopit, jak lidé skutečně vnímají vaši značku, produkt nebo téma a usnadní rychlou reakci na jejich nálady a očekávání.
Příklady využití
- Vyhledání problémových oblastí ve stížnostech zákazníků či interní komunikaci.Návrh kroků ke zlepšení zákaznické zkušenosti.
- Analýza textových dokumentů a e-mailůIdentifikace klíčových pasáží s pozitivním, negativním nebo neutrálním sentimentem.
- Analýza sentimentu zákaznické zpětné vazbyVyhodnocení recenzí a komentářů na vaše produkty nebo služby.
- Identifikace pozitivních a negativních trendů v názorech zákazníků.Poskytnutí přehledných reportů o vnímání vaší značky.
- Customizované reporty a doporučeníPodrobný přehled o polaritě sentimentu v rámci jednotlivých textových bloků (věty, odstavce, dokumenty).
- Vizualizace dat a klíčových poznatků v interaktivní podobě.Doporučení konkrétních kroků pro zlepšení na základě analýzy.
- Rychlé řešení negativního sentimentuIdentifikace hlavních příčin nespokojenosti zákazníků.
Porovnání textů
Editační vzdálenost je metoda, která se používá k měření podobnosti mezi dvěma texty. Pomáhá zjistit, jak moc se dva texty liší a kolik úprav (editací) je potřeba k tomu, aby se jeden text změnil na druhý.
Jak to funguje?
- Editační vzdálenost zkoumá jednotlivé znaky, slova nebo věty a počítá počet změn, které jsou potřebné k jejich přeměně na jiný text.
- Lze ji využít nejen na porovnávání jednotlivých slov (např. hledání překlepů), ale i na porovnávání větších celků, jako jsou celé články nebo dokumenty.
Příklady využití
- Při analýze podobnosti dvou článků nebo prací lze odhalit, zda se jedná o plagiát nebo o podobně formulovaný obsah.
AI kategorizace obsahu
Automaticky nastavíme rychlé třídění velkého množství textů do předem definovaných kategorií. Systém na základě předchozích dat a vzorců automaticky rozpozná, do které kategorie daný dokument nebo text patří.
Jak to funguje?
- Systém je trénován na existujících příkladech textů, které jsou již kategorizovány.
- Pomocí algoritmů strojového učení a pravidelného učení z nových dat se neustále zdokonaluje, aby zajišťoval přesné výsledky i při práci s novými a neznámými texty.
Příklady využití
- Mediální společnosti mohou automaticky třídit tisíce článků a zpráv podle tématu (např. politika, ekonomika, sport), čímž urychlí práci redaktorů.
- Právní firmy mohou rychle organizovat právní dokumenty podle typu případu (např. smlouvy, soudní rozhodnutí, nálezy).
- Bankovní sektor může klasifikovat transakční zprávy podle stupně rizika a odhalit tak potenciální podvody.
- Průmyslové podniky mohou automaticky třídit technické dokumenty podle různých typů zařízení nebo výrobních procesů.
- Zákaznická podpora může okamžitě zpracovat tisíce interakcí od zákazníků a automaticky je kategorizovat podle problému nebo požadavku či závažnosti.
Vytěžování klíčových informací
Extrahujeme důležité informace, jako jsou jména osob, data, finanční údaje, adresy nebo technické specifikace, z textových dokumentů. Tím se významně snižuje potřeba manuálního vyhledávání.
Jak to funguje?
- Systém využívá vzory a NLP ke zpracování velkých objemů textu a vyhledává klíčové entity nebo specifické informace.
- Dokáže rozlišit a seskupit informace podle předem definovaných kategorií (např. jména osob, geografické údaje, atd.).
Příklady využití
- Právní oddělení mohou rychle získávat klíčové informace z obrovských balíků dokumentů (např. smlouvy nebo rozsudky).
- Zdravotnické organizace mohou extrahovat důležité údaje o pacientech a diagnózách z lékařských zpráv a zefektivnit administrativní procesy.
- Výzkumné instituce mohou použít extrakci pro analýzu vědecké literatury a zjištění, která témata se ve výzkumech nejčastěji objevují.
- Média a novináři mohou identifikovat trendy a témata, která jsou pro jejich publikum nejzajímavější a přizpůsobit tak obsah.
- Personalisté mohou analyzovat obsah životopisů a motivačních dopisů uchazečů a zrychlit náborové procesy.