文字挖掘和文字分析的九大應用場景

l   風險管理

無論是哪個行業，風險分析不足通常都是失敗的主要原因，在金融行業尤其如此。採用基於文字挖掘技術的風險管理軟體可以顯著提高降低風險的能力，實現數千個來源的文字文件的完整管理。

 

l  知識管理

管理大量文字文件時，一個很大的問題就是——無法快速地找到重要的資訊。例如，對於醫療行業來說，研發一個新的產品可能同時需要近十年的基因組學和分子技術研究報告。此時，基於文字挖掘的知識管理軟體為此種“資訊過剩”情況提供了有效的解決方案。

 

l  網路犯罪預防

如今，網際網路的匿名性和網路交流的便利性使得網路犯罪的數量大大提升。但是，文字挖掘情報和反犯罪應用的發展讓政府能更好地預防此類案件的發生。

 

l  客戶服務

文字挖掘和自然語言處理是在客戶服務領域常被使用的技術。如今，利用調查、故障單、使用者反饋等有效資訊，文字挖掘技術可以用來改善客戶體驗，為客戶提供快速高效的解決方案，以期減少客戶對幫助中心的依賴程度。

 

l  透過索賠調查進行欺詐檢測

對任何採集資訊作為文字的行業來說，文字挖掘是必不可少的技術之一。保險公司正在利用文字挖掘技術，將文字分析結果與結構化資料相結合，以防止欺詐和迅速處理索賠。

 

l  情境廣告

數字廣告是文字挖掘的新興領域。Admantx公司將文字挖掘技術定為上下文重定向的核心引擎，並因此取得了巨大的成功。與傳統的基於cookie的方法相比，上下文廣告有更高的準確性，並完全保護了客戶的隱私。

 

l  商業智慧

在公司的決策制定上，文字挖掘技術起了極大的作用。該技術使得資料分析師面對龐大的內部和開源資料時，能快速地得到答案。例如，諸如Cogito的智慧平臺能夠監控成千個資料來源並分析大量資料，以便從中提取相關資訊。

 

l  垃圾郵件過濾

對於網際網路提供商來說，垃圾郵件增加了服務管理和軟體更新的成本；對於使用者來說，垃圾郵件是病毒的入口，是浪費生產時間的元兇。文字挖掘技術可以提高基於統計的過濾方法的有效性，以達到過濾垃圾郵件的目的。

 

l  社交媒體資料分析

如今，社交媒體是大多數非結構化資料的產源地。公司可以使用這些非結構化資料去分析和預測客戶需求並瞭解客戶對其品牌的看法。透過分析大量非結構化資料，文字分析能夠提取意見，瞭解情感和品牌之間的關係，以幫助公司的發展。

 

由靈玖軟體研發的NLPIR大資料語義智慧分析平臺是滿足大資料探勘對語法、詞法和語義的綜合應用。NLPIR大資料語義智慧分析平臺是根據中文資料探勘的綜合需求,融合了網路精準採集、自然語言理解、文字挖掘和語義搜尋的研究成果,並針對網際網路內容處理的全技術鏈條的共享開發平臺。

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