文字挖掘的應用有哪些？

文字挖掘也稱為文字分析。它是將非結構化文字轉換為結構化資料以進行簡單分析的過程。文字挖掘應用自然語言處理 (NLP)，使機器能夠理解人類語言並自動處理它。

它被定義為從自然語言文字中提取重要資訊的過程。它可以處理透過文字訊息、記錄、電子郵件和用自然語言編寫的檔案生成的一些資料。文字挖掘通常用於從這些資料中提取有用的見解或模式。

文字挖掘有各種應用，如下所示：

**風險管理** - 風險管理是一個系統且邏輯的過程，用於分析、識別、處理和監控組織中某些行動或過程中包含的風險。不足的風險分析通常是導致失望的主要原因。

這在金融機構中尤其如此，在金融機構中，基於文字挖掘技術的風險管理軟體的採用可以有效地提高降低風險的能力。它允許管理數百萬個來源和 PB 級文字檔案，並能夠關聯資料。它有助於在正確的時間訪問正確的記錄。

**客戶服務** - 文字挖掘方法，特別是 NLP，在客戶服務領域越來越重要。公司正在投資文字分析軟體，透過從調查、使用者反饋和使用者電話等各種來源建立文字資訊來改善其整體客戶體驗。文字分析的目標是縮短公司的響應時間，並幫助快速有效地解決使用者的抱怨。

**社交媒體分析** - 有幾種專門用於分析社交媒體平臺實施的文字挖掘工具。這有助於跟蹤和澄清從新聞、部落格、電子郵件等線上生成的文字。

文字挖掘工具可以有效地分析該品牌在社交媒體上的多個帖子、點贊和關注者，從而使我們能夠了解與該品牌和線上內容互動的人們的反應。

**商業智慧** - 公司和企業已開始將文字挖掘方法作為其商業智慧的主要組成部分。除了幫助深入瞭解使用者行為和趨勢外，文字挖掘方法還可以幫助組織解讀競爭對手的優勢和劣勢，從而在行業中獲得競爭優勢。

更新於：2022年2月15日

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