科技動(dòng)態(tài):通過(guò)在電子郵件和文檔中放開AI分析 您的企業(yè)可以獲得有價(jià)值的見解

隨著科技的發(fā)展，很多新科技的誕生許多朋友無(wú)法了解，相信通過(guò)通過(guò)在電子郵件和文檔中放開AI分析 您的企業(yè)可以獲得有價(jià)值的見解這篇文章能幫到你，在和好朋友分享的時(shí)候，也歡迎感興趣小伙伴們一起來(lái)探討。

分析是從原始數(shù)據(jù)中獲取信息的過(guò)程，是企業(yè)嘗試掌握的重要實(shí)踐，只要這些數(shù)據(jù)可用即可。在很短的時(shí)間內(nèi)，它已經(jīng)從一個(gè)相當(dāng)基本的概念演變?yōu)榻Y(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能(AI)等技術(shù)的高級(jí)實(shí)踐。

文本挖掘是數(shù)據(jù)分析更廣泛領(lǐng)域的又一步進(jìn)步，采用從數(shù)據(jù)中獲取有用信息的思想，并將其應(yīng)用于大量文檔，信件，電子郵件和其他書面材料。與常規(guī)數(shù)據(jù)分析一樣，其目的是從可用的原始數(shù)據(jù)中獲取含義，并將其用于增強(qiáng)流程或改善組織的服務(wù)。

情感分析是其中的一個(gè)分支，涉及梳理大量文檔，以總結(jié)特定人群(無(wú)論是客戶還是員工)對(duì)某個(gè)問(wèn)題的看法。這可以用來(lái)了解客戶對(duì)品牌的感覺(jué)，例如在網(wǎng)絡(luò)論壇上使用文本挖掘，或者可以通過(guò)對(duì)內(nèi)部電子郵件進(jìn)行分析來(lái)評(píng)估員工的士氣。

這是一項(xiàng)由AI推動(dòng)的新興技術(shù)，但同時(shí)也結(jié)合了自然語(yǔ)言處理(NLP)等技術(shù)來(lái)產(chǎn)生細(xì)微差別。最終，以有效的方式部署文本挖掘軟件可以使您的組織獲得對(duì)以前難以回答的古老問(wèn)題的新見解。這是因?yàn)樯婕暗墓ぷ髁亢艽?。員工不得不閱讀的文本數(shù)量之多，更不用說(shuō)收集有用的信息了，這使得過(guò)去不可能做到這一點(diǎn)。

文本挖掘如何工作?

在將任何高級(jí)分析應(yīng)用于示例文本之前，必須先將其轉(zhuǎn)換為“結(jié)構(gòu)化”數(shù)據(jù)形式。文檔中列出的寫作流被認(rèn)為是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，必須先將其轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)點(diǎn)，然后才能獲得高質(zhì)量的見解。

這通常采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的形式，其中以一種可以識(shí)別存儲(chǔ)的信息項(xiàng)之間的連接的方式加載數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)記錄可以包含事實(shí)，也可以包含文本字符串，但是會(huì)以這種形式放入以簡(jiǎn)化將來(lái)的分析。在以結(jié)構(gòu)化形式將其重構(gòu)之前，該過(guò)程將涉及多種方法，例如解析文本以及派生模式和關(guān)鍵信息。然后，可以使用比數(shù)據(jù)庫(kù)更豐富的視覺(jué)效果方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，例如圖表，地圖和表格。

釋放自然語(yǔ)言處理能力是構(gòu)建基于原始文本的大數(shù)據(jù)的一種關(guān)鍵方法。這項(xiàng)技術(shù)結(jié)合使用數(shù)據(jù)和算法，為機(jī)器嘗試?yán)斫饪谡Z(yǔ)的方式添加了上下文。它本質(zhì)上是試圖復(fù)制人類閱讀文本的過(guò)程，并且通常用來(lái)理解和定義潛在的模糊詞，例如“弓”。它也嵌入在大多數(shù)基于AI的虛擬助手中，例如Apple的Siri或Microsoft的Alexa。

NLP被部署為該過(guò)程的一部分，以翻閱大量文檔的方式，否則這對(duì)于任何人來(lái)說(shuō)都是太昂貴和耗時(shí)的，它會(huì)根據(jù)任何特定請(qǐng)求確定最相關(guān)和最重要的信息塊。

關(guān)系，模式和關(guān)鍵事實(shí)被隔離，然后轉(zhuǎn)變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以便AI可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析，并根據(jù)首先的需求確定洞察力。

情緒分析的好處

將數(shù)據(jù)分類為更具結(jié)構(gòu)性的格式后，可以將其暴露于旨在為企業(yè)提供高質(zhì)量洞察力的算法中，這些算法無(wú)法通過(guò)人為主導(dǎo)的分析來(lái)收集。

情感分析是文本挖掘的一項(xiàng)關(guān)鍵應(yīng)用，它可以為企業(yè)提供有關(guān)公司或公司特定方面的確切想法和感受。洞察力的范圍從客戶對(duì)品牌的態(tài)度到組織內(nèi)員工的士氣。

在前一個(gè)示例中，吸收到文本挖掘過(guò)程中的文本可能來(lái)自在線評(píng)論，社交媒體，通過(guò)電子郵件的客戶交互以及呼叫中心交互。這些可以轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)點(diǎn)，以識(shí)別指向人們感知某個(gè)品牌方式的共同線索的模式。然后可以以設(shè)計(jì)解決不良品牌和改善標(biāo)準(zhǔn)和實(shí)踐的策略的方式來(lái)呈現(xiàn)信息。

這種形式的數(shù)據(jù)分析也可以應(yīng)用在組織內(nèi)部，以監(jiān)視工作人員通過(guò)Slack或Microsoft Teams等工作區(qū)應(yīng)用程序以及電子郵件彼此交互的方式。這樣一來(lái)，組織就可以確定員工對(duì)領(lǐng)導(dǎo)的感覺(jué)，例如，并使用此信息找到提高士氣或在可能缺乏的領(lǐng)域建立信任的方法。

安然效應(yīng)

2001年臭名昭著的安然(Enron)丑聞證明了一個(gè)引人入勝的案例研究，其中文本挖掘技術(shù)可以潛在地幫助企業(yè)完全崩潰。能源公司宣布破產(chǎn)十多年后，一家文字挖掘公司KeenCorp設(shè)法獲得了一封可追溯至丑聞發(fā)生日期及前幾年的電子郵件。

這些電子郵件是由公司最高150位高管之間發(fā)送的，并通過(guò)KeenCorp的文本挖掘系統(tǒng)傳遞，然后通過(guò)旨在評(píng)估公司士氣的算法進(jìn)行饋送。

該軟件可以準(zhǔn)確地確定發(fā)生故障的確切日期。1999年6月28日。這一日期意義重大，因?yàn)槟鞘前踩还径聲?huì)討論“ LJM”的日期，該提議掩蓋了公司財(cái)務(wù)狀況不佳的情況。該提議最終將導(dǎo)致該公司的倒閉。

上面的示例僅是一個(gè)實(shí)驗(yàn)，但指出了新興技術(shù)如何在正在產(chǎn)生指數(shù)級(jí)數(shù)據(jù)的行業(yè)中取得長(zhǎng)足進(jìn)步，但要充分利用它卻具有挑戰(zhàn)性。