Archivo de categorías: Analítica de Texto

Entradas relacionadas con la analítica de texto.

Ya disponible el nivel 3 de la taxonomía de contenidos de IAB en nuestra API de Categorización Profunda

IAB - Interactive Advertising BureauEl marketing digital se está convirtiendo, a pasos agigantados, en un pilar fundamental en los planes empresariales de prácticamente todos los modelos de negocio. Los métodos se refinan y la búsqueda de la conexión entre marca y usuario espera ser cada vez más precisa: un anuncio afín ya no es suficiente, ahora debe aparecer en el momento y el lugar adecuados. En esta tarea, la categorización resulta una herramienta clave. 

Por ello, en MeaningCloud hemos mejorado nuestro modelo de categorización de IAB en inglés integrado en nuestra API de Categorización Profunda

  • Añadiendo el nivel 3 de la taxonomía de contenidos a las categorías de categorización.
  • Mejorando la precisión de las categorías preexistentes.
  • Incluyendo los identificadores únicos definidos por el propio IAB para cada una de las categorías. 

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La comunicación en tiempos del coronavirus (IV): Análisis de los discursos del presidente del Gobierno de España

Este artículo es la cuarta entrega de la serie sobre análisis de contenidos generados por medios digitales y usuarios de Twitter en torno al coronavirus, inicialmente centrados en España, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar el ingente volumen de información en lenguaje natural disponible.

Este estudio aborda de forma muy preliminar el análisis de los discursos del presidente del Gobierno de España, Pedro Sánchez Castejón, en sus comparecencias desde el inicio de la crisis hasta el momento, para extraer conclusiones de los mensajes que pretendía transmitir en cada una de sus alocuciones.

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La comunicación en tiempos del coronavirus (III): Análisis temático de Twitter en España con modelo específico COVID-19

Este es el tercer artículo de la serie sobre análisis de contenidos generados por medios de comunicación y usuarios en redes sociales en torno al coronavirus, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar el ingente volumen de información en lenguaje natural disponible.

Este estudio es la continuación del análisis temático de Twitter en España, pero aplicando el modelo de categorización específico que desarrollamos con la temática del coronavirus (modelo COVID-19), utilizado en el análisis temático de noticias en medios digitales de España. El objetivo es analizar el interés temático en Twitter, utilizando el modelo específico desarrollado, en cada Comunidad Autónoma, en los últimos 10 días.

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La comunicación en tiempos del coronavirus (II): Análisis temático de Twitter en España

Este es el segundo artículo (ver el primero aquí) de la serie sobre análisis de contenidos generados por medios de comunicación y usuarios en redes sociales en torno al coronavirus, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar el ingente volumen de información en lenguaje natural.

En este caso nos centramos en intentar analizar, en la medida de lo posible, el interés temático en Twitter en cada región de España, específicamente realizando un análisis por Comunidad Autónoma, en los últimos 10 días.

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تحليل النصوص باللغة العربية

نهدف في «مينينج كلاود» (MeaningCloud) إلى تقديم منتج تحليل النصوص الأكثر تقدمًا مع توفير التغطية الأوسع للغات في السوق. لهذا السبب عملنا على إطلاق العديد من الحزم الجديدة للغات قبل انتهاء عام 2019؛ وذلك بهدف زيادة التغطية التي تقدمها حزمتنا القياسية – الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والإيطالية والبرتغالية والكتالونية – وحزمتنا الخاصة باللغات الاسكندنافية – السويدية والدنماركية والنرويجية والفنلندية.

Arabic

الحزمة الثالثة التي أطلقت هي حزمة اللغة العربية. اللغة العربية هي خامس أكثر لغة انتشارًا في العالم، فهي اللغة الرسمية في عشرين دولة، وكذلك فهي اللغة الرسمية المشتركة في ست دول أخرى. كما أنها اللغة الأولى لأكثر من 280 مليون متحدث، واللغة الثانية لعدد 250 مليون آخرين. بالإضافة لذلك، يوجد العديد من ملايين المسلمين ممن يعيشون في دول أخرى لديهم معرفة باللغة العربية لأسباب دينية.

ومن أكثر خصائصها تميزًا، انها تستخدم نظامها الخاص في الكتابة، حيث يبدأ النص من اليمين لليسار وتتصل الأحرف سويًا داخل الكلمة. بهذه الطريقة يمكن للحرف الواحد أن يأتي في 4 أشكال مختلفة. ومن المثير للاهتمام أيضًا عدم وجود حروف كبرى «Captial» في اللغة العربية. وبسبب أن الأسماء الشائعة يمكن الخلط بينها وبين الأسماء الصحيحة، فإن الأخيرة تكتب في الغالب بين قوسين أو علامتي تنصيص.

تقدم «مينينج كلاود» (MeaningCloud) الآن تغطيتها للغة العربية التي توفر الوظائف التالية:

ستمدد هذه التغطية في الإصدارات اللاحقة للمنتج اعتمادًا على متطلبات السوق. يمكنكم الحصول على مزيد من التفاصيل عبر صفحتنا الجديدة صفحة التغطية اللغوية.

إذًا، ما هذه المهام الخاصة بتحليل النصوص، وما استخداماتها؟
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Интеллектуальный анализ текста на русском

В MeaningCloud мы стремимся предоставить наиболее прогрессивный продукт для интеллектуального анализа текста с самым широким на рынке охватом языков. Именно поэтому до конца 2019 года мы работали над выпуском нескольких новых языковых пакетов для расширения охвата, обеспечиваемого нашим стандартным пакетом: английский, испанский, французский, итальянский, португальский и каталанский – а также нашим скандинавским пакетом: шведским, датским, норвежским и финским.

Вторым выпущенным пакетом стал русский. Русский является официальным языком в Российской Федерации, Белоруссии, Казахстане и Киргизии. Фактически он был разговорным языком в Советском Союзе, поэтому продолжает использоваться в странах Балтики, на Кавказе и в Центральной Азии. Это самый распространенный славянский язык, на котором говорят 144 миллиона человек.

В русской письменности используется кириллица, и хотя транслитерация на латиницу получила широкое распространение в связи с техническими ограничениями, связанными в отсутствием кириллической клавиатуры за рубежом, потребность в ней возникает все реже и реже благодаря расширению Юникод, включающему русский алфавит, которое обеспечивает работу множества программ.

MeaningCloud теперь предлагает охват русского языка для следующего функционала:

Russian pack

Этот охват будет расширяться при последующих выпусках продуктов в зависимости от рыночного спроса. Более подробная информация представлена на нашей новой странице охвата языков.

Что же такое задачи интеллектуального анализа текста, и для чего они используются?
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中文文本分析

在MeaningCloud,我们的目标是以市场上最大的语言覆盖面,提供最先进的文本分析产品。因此在2019年结束之前,我们努力工作,推出了多项新的语言包,以扩大我们标准语言包(英语、西班牙语、法语、意大利语、葡萄牙语和加泰罗尼亚语)与北欧语言包(瑞典语、丹麦语、挪威语和芬兰语)的覆盖面。

我们推出的第一个语言包是中文语言包。中文,是中华人民共和国的官方语言。这种语言的母语者数量最多,占全球人口的近16%。

中文(包含其所有种类在内)是一类基于表意文字的语言,传统上是竖版排列,从上至下、自右向左逐列阅读。MeaningCloud所支持的中文种类是简体中文

MeaningCloud目前对中文提供以下功能:

Chinese pack

这一功能将根据市场需求在后续产品发布中进一步扩展。您可以在我们新上线的语言覆盖面网页上获取详细信息。

那么这些文本分析任务是什么,它们有何用处呢?
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Automatización robótica de procesos (RPA) mejor con IA: dos casos de uso

RPA-Inteligencia Artificial

Muchas organizaciones podrán mejorar extraordinariamente su eficiencia, al añadir Inteligencia Artificial (IA) a la Automatización de Procesos Robóticos, lo que conocemos como RPA, las siglas en inglés para Robotic Process Automation.

En un post anterior (The leading role of Natural Language Processing in Robotic Process Automation) presentamos el tema de los beneficios que aporta el Procesamiento del Lenguaje Natural al RPA. En este post, vemos dos casos de uso en los que el procesamiento en lenguaje natural, integrado con los paquetes de software RPA / BPM, es lo suficientemente maduro como para resolver problemas típicos de extracción de información, de manera muy rentable.

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Web scraping y analítica de texto

Los proyectos de análisis de texto muy a menudo utilizan fuentes públicas de Internet. Estos proyectos generalmente comienzan extrayendo datos de varios sitios web. Llamamos a este proceso «web scraping» (o «scraping», que significa «raspar»). Aunque una persona puede llevar a cabo este proceso de manera manual, el término «web scraping»  a menudo se refiere a métodos automatizados ejecutados utilizando un rastreador web («web crawler»).

Como ejemplos de proyectos donde el proceso de web scraping añade una valiosa cantidad de información podemos mencionar los de experiencia del cliente (o también los de experiencia del paciente o la experiencia del empleado), la optimización dinámica de los precios, el monitoreo de la competencia o la verificación del cumplimiento normativo.

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Contact center: 6 formas de aprovechar la analítica de texto y de voz

Contact center. Illustration

En los contact-center, la tecnología de análisis de texto brinda una oportunidad sin precedentes para convertir las interacciones de los clientes en oportunidades de negocio. Podemos mejorar la experiencia del cliente, aumentar las ventas, reducir la rotación de clientes y optimizar la eficiencia de los procesos.

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