+发表新主题
查看: 180|回复: 0

文本挖掘和文本分析的九大应用场景

[复制链接]

文本挖掘和文本分析的九大应用场景

[复制链接]
ljrj123 发表于 2019-8-19 14:36:26 浏览:  180 回复:  0 [显示全部楼层] 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

l  风险管理

无论是哪个行业,风险分析不足通常都是失败的主要原因,在金融行业尤其如此。采用基于文本挖掘技术的风险管理软件可以显着提高降低风险的能力,实现数千个来源的文本文档的完整管理。


l  知识管理

管理大量文本文档时,一个很大的问题就是——无法快速地找到重要的信息。例如,对于医疗行业来说,研发一个新的产品可能同时需要近十年的基因组学和分子技术研究报告。此时,基于文本挖掘的知识管理软件为此种“信息过剩”情况提供了有效的解决方案。


l  网络犯罪预防

如今,互联网的匿名性和网络交流的便利性使得网络犯罪的数量大大提升。但是,文本挖掘情报和反犯罪应用的发展让政府能更好地预防此类案件的发生。


l  客户服务

文本挖掘和自然语言处理是在客户服务领域常被使用的技术。如今,利用调查、故障单、用户反馈等有效信息,文本挖掘技术可以用来改善客户体验,为客户提供快速高效的解决方案,以期减少客户对帮助中心的依赖程度。


l  通过索赔调查进行欺诈检测

对任何采集信息作为文本的行业来说,文本挖掘是必不可少的技术之一。保险公司正在利用文本挖掘技术,将文本分析结果与结构化数据相结合,以防止欺诈和迅速处理索赔。


l  情境广告

数字广告是文本挖掘的新兴领域。Admantx公司将文本挖掘技术定为上下文重定向的核心引擎,并因此取得了巨大的成功。与传统的基于cookie的方法相比,上下文广告有更高的准确性,并完全保护了客户的隐私。


l  商业智能

在公司的决策制定上,文本挖掘技术起了极大的作用。该技术使得数据分析师面对庞大的内部和开源数据时,能快速地得到答案。例如,诸如Cogito的智能平台能够监控成千个数据来源并分析大量数据,以便从中提取相关信息。


l  垃圾邮件过滤

对于互联网提供商来说,垃圾邮件增加了服务管理和软件更新的成本;对于用户来说,垃圾邮件是病毒的入口,是浪费生产时间的元凶。文本挖掘技术可以提高基于统计的过滤方法的有效性,以达到过滤垃圾邮件的目的。


l  社交媒体数据分析

如今,社交媒体是大多数非结构化数据的产源地。公司可以使用这些非结构化数据去分析和预测客户需求并了解客户对其品牌的看法。通过分析大量非结构化数据,文本分析能够提取意见,了解情感和品牌之间的关系,以帮助公司的发展。


由灵玖软件研发的NLPIR大数据语义智能分析平台是满足大数据挖掘对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。

NLPIR大数据语义智能分析平台主要有精准采集、文档转化、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索、编码转换等十余项功能模块,平台提供了客户端工具,云服务与二次开发接口等多种产品使用形式。各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中,可兼容Windows,Linux, Android,Maemo5,FreeBSD等不同操作系统平台,可以供Java,Python,C,C#等各类开发语言使用。


回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则