Với gần 5 tỷ người dùng trên toàn thế giới—hơn 60% dân số toàn cầu—các nền tảng truyền thông xã hội đã trở thành một nguồn dữ liệu khổng lồ mà các doanh nghiệp có thể tận dụng để cải thiện sự hài lòng của khách hàng, chiến lược tiếp thị tốt hơn và tăng trưởng kinh doanh tổng thể nhanh hơn. Tuy nhiên, việc xử lý dữ liệu theo cách thủ công ở quy mô đó có thể cực kỳ tốn kém và tốn thời gian. Một trong những cách tốt nhất để tận dụng dữ liệu truyền thông xã hội là triển khai các chương trình khai thác văn bản để hợp lý hóa quy trình.

Khai thác văn bản là gì?

Khai thác văn bản—còn gọi là khai thác dữ liệu văn bản—là một môn học nâng cao trong khoa học dữ liệu sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy mô hình và kỹ thuật khai thác dữ liệu để lấy thông tin định tính thích hợp từ dữ liệu văn bản phi cấu trúc. Phân tích văn bản tiến thêm một bước nữa bằng cách tập trung vào nhận dạng mẫu trên các tập dữ liệu lớn, tạo ra nhiều kết quả định lượng hơn.

Khi liên quan đến dữ liệu truyền thông xã hội, thuật toán khai thác văn bản (và bằng cách mở rộng, phân tích văn bản) cho phép doanh nghiệp trích xuất, phân tích và giải thích dữ liệu ngôn ngữ từ nhận xét, bài đăng, đánh giá của khách hàng và văn bản khác trên nền tảng truyền thông xã hội và tận dụng các nguồn dữ liệu đó để cải thiện. sản phẩm, dịch vụ và quy trình.

Khi được sử dụng một cách chiến lược, các công cụ khai thác văn bản có thể chuyển đổi dữ liệu thô thành dữ liệu thực. kinh doanh thông minh, tạo cho các công ty một lợi thế cạnh tranh.

Khai thác văn bản hoạt động như thế nào?

Hiểu quy trình khai thác văn bản là rất quan trọng để mở khóa toàn bộ tiềm năng của phương pháp này. Ở đây, chúng tôi sẽ trình bày quy trình khai thác văn bản, nêu bật từng bước và tầm quan trọng của nó đối với kết quả tổng thể.

Bước 1. Truy xuất thông tin

Bước đầu tiên trong quy trình khai thác văn bản là truy xuất thông tin, yêu cầu các nhà khoa học dữ liệu thu thập dữ liệu văn bản có liên quan từ nhiều nguồn khác nhau (ví dụ: trang web, nền tảng truyền thông xã hội, khảo sát khách hàng, đánh giá trực tuyến, email và/hoặc cơ sở dữ liệu nội bộ). Quá trình thu thập dữ liệu phải được điều chỉnh theo các mục tiêu cụ thể của phân tích. Trong trường hợp khai thác văn bản trên mạng xã hội, điều đó có nghĩa là tập trung vào nhận xét, bài đăng, quảng cáo, bản ghi âm, v.v.

Bước 2. Tiền xử lý dữ liệu

Sau khi thu thập dữ liệu cần thiết, bạn sẽ xử lý trước dữ liệu đó để chuẩn bị phân tích. Quá trình tiền xử lý sẽ bao gồm một số bước phụ, bao gồm các bước sau:

• Làm sạch văn bản: Làm sạch văn bản là quá trình loại bỏ các ký tự, dấu câu, ký hiệu đặc biệt và số không liên quan khỏi tập dữ liệu. Nó cũng bao gồm việc chuyển đổi văn bản sang chữ thường để đảm bảo tính nhất quán trong giai đoạn phân tích. Quá trình này đặc biệt quan trọng khi khai thác các bài đăng và bình luận trên mạng xã hội, thường chứa đầy các ký hiệu, biểu tượng cảm xúc và các kiểu viết hoa độc đáo.
• Mã thông báo: Mã thông báo chia văn bản thành các đơn vị riêng lẻ (tức là các từ và/hoặc cụm từ) được gọi là mã thông báo. Bước này cung cấp các khối xây dựng cơ bản cho phân tích tiếp theo.
• Loại bỏ các từ dừng: Từ dừng là những từ phổ biến không có ý nghĩa quan trọng trong một cụm từ hoặc câu (ví dụ: “the”, “is”, “và”, v.v.). Việc loại bỏ các từ dừng giúp giảm nhiễu trong dữ liệu và cải thiện độ chính xác trong giai đoạn phân tích.
• Xuất phát và từ vựng: Kỹ thuật bắt nguồn và từ vựng chuẩn hóa các từ về dạng gốc của chúng. Từ gốc làm giảm các từ về dạng cơ sở của chúng bằng cách loại bỏ tiền tố hoặc hậu tố, trong khi từ vựng ánh xạ các từ sang dạng từ điển của chúng. Những kỹ thuật này giúp hợp nhất các biến thể của từ, giảm sự dư thừa và giới hạn kích thước của tệp chỉ mục. 
• Gắn thẻ một phần lời nói (POS): Việc gắn thẻ POS tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích ngữ nghĩa bằng cách gán các thẻ ngữ pháp cho các từ (ví dụ: danh từ, động từ, tính từ, v.v.), điều này đặc biệt hữu ích cho việc phân tích tình cảm và nhận dạng thực thể.
• Phân tích cú pháp: Phân tích cú pháp bao gồm việc phân tích cấu trúc của câu và cụm từ để xác định vai trò của các từ khác nhau trong văn bản. Ví dụ: một mô hình phân tích cú pháp có thể xác định chủ ngữ, động từ và tân ngữ của một câu hoàn chỉnh.

Bước 3. Trình bày văn bản

Ở giai đoạn này, bạn sẽ chỉ định các giá trị số cho dữ liệu để nó có thể được xử lý bằng thuật toán học máy (ML). Thuật toán này sẽ tạo ra mô hình dự đoán từ dữ liệu đầu vào đào tạo. Đây là hai phương pháp phổ biến để biểu diễn văn bản: 

• Túi từ (BoW): BoW biểu thị văn bản dưới dạng tập hợp các từ duy nhất trong tài liệu văn bản. Mỗi từ trở thành một đặc điểm và tần suất xuất hiện biểu thị giá trị của nó. BoW không tính đến thứ tự từ, thay vào đó chỉ tập trung vào sự hiện diện của từ.
• Tần số tài liệu nghịch đảo tần số (TF-IDF): TF-IDF tính toán tầm quan trọng của từng từ trong tài liệu dựa trên tần suất hoặc độ hiếm của nó trên toàn bộ tập dữ liệu. Nó giảm bớt những từ xuất hiện thường xuyên và nhấn mạnh những thuật ngữ hiếm hơn, nhiều thông tin hơn.

Bước 4. Trích xuất dữ liệu

Sau khi đã gán các giá trị số, bạn sẽ áp dụng một hoặc nhiều kỹ thuật khai thác văn bản cho dữ liệu có cấu trúc để rút ra thông tin chi tiết từ dữ liệu truyền thông xã hội. Một số kỹ thuật phổ biến bao gồm:

• Phân tích tình cảm: Phân tích tình cảm phân loại dữ liệu dựa trên bản chất của các ý kiến ​​được thể hiện trong nội dung mạng xã hội (ví dụ: tích cực, tiêu cực hoặc trung lập). Nó có thể hữu ích để hiểu ý kiến ​​của khách hàng và nhận thức về thương hiệu cũng như phát hiện xu hướng tình cảm.
• Mô hình hóa chủ đề: Mô hình hóa chủ đề nhằm mục đích khám phá các chủ đề và/hoặc chủ đề cơ bản trong một bộ sưu tập tài liệu. Nó có thể giúp xác định xu hướng, trích xuất các khái niệm chính và dự đoán sở thích của khách hàng. Các thuật toán phổ biến để lập mô hình chủ đề bao gồm Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn (LDA) và hệ số ma trận không âm (NMF).
• Được công nhận thực thể (NER): NER trích xuất thông tin liên quan từ dữ liệu phi cấu trúc bằng cách xác định và phân loại các thực thể được đặt tên (như tên người, tổ chức, địa điểm và ngày tháng) trong văn bản. Nó cũng tự động hóa các tác vụ như trích xuất thông tin và phân loại nội dung. 
• Phân loại văn bản: Hữu ích cho các tác vụ như phân loại tình cảm, lọc thư rác và phân loại chủ đề, phân loại văn bản liên quan đến việc phân loại tài liệu thành các lớp hoặc danh mục được xác định trước. Các thuật toán học máy như Naïve Bayes và máy vectơ hỗ trợ (SVM) và học kĩ càng các mô hình như tích chập mạng thần kinh (CNN) thường được sử dụng để phân loại văn bản.
• Khai thác quy tắc kết hợp: Khai thác quy tắc kết hợp có thể khám phá các mối quan hệ và mô hình giữa các từ và cụm từ trong dữ liệu truyền thông xã hội, phát hiện ra các mối liên kết mà thoạt nhìn có thể không rõ ràng. Cách tiếp cận này giúp xác định các kết nối ẩn và mô hình đồng thời có thể thúc đẩy việc ra quyết định kinh doanh trong các giai đoạn sau.

Bước 5. Phân tích và giải thích dữ liệu

Bước tiếp theo là kiểm tra các mô hình, xu hướng và hiểu biết sâu sắc được trích xuất để đưa ra kết luận có ý nghĩa. Các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu như đám mây từ, biểu đồ thanh và biểu đồ mạng có thể giúp bạn trình bày các phát hiện một cách ngắn gọn, hấp dẫn trực quan. 

Bước 6. Xác thực và lặp lại

Điều cần thiết là đảm bảo kết quả khai thác của bạn chính xác và đáng tin cậy, vì vậy ở giai đoạn áp chót, bạn nên xác thực kết quả. Đánh giá hiệu suất của các mô hình khai thác văn bản bằng cách sử dụng các số liệu đánh giá có liên quan và so sánh kết quả của bạn với sự thật cơ bản và/hoặc đánh giá của chuyên gia. Nếu cần, hãy điều chỉnh các bước tiền xử lý, biểu diễn và/hoặc mô hình hóa để cải thiện kết quả. Bạn có thể cần phải lặp lại quá trình này cho đến khi kết quả đạt yêu cầu.

Bước 7. Hiểu biết sâu sắc và ra quyết định

Bước cuối cùng của quy trình khai thác văn bản là chuyển đổi những hiểu biết sâu sắc có nguồn gốc thành các chiến lược có thể thực hiện được sẽ giúp doanh nghiệp của bạn tối ưu hóa việc sử dụng và dữ liệu truyền thông xã hội. Kiến thức được trích xuất có thể hướng dẫn các quy trình như cải tiến sản phẩm, chiến dịch tiếp thị, cải tiến hỗ trợ khách hàng và chiến lược giảm thiểu rủi ro—tất cả đều từ nội dung truyền thông xã hội đã tồn tại.

Ứng dụng khai thác văn bản với phương tiện truyền thông xã hội

Khai thác văn bản giúp các công ty tận dụng tính phổ biến của các nền tảng/nội dung truyền thông xã hội để cải thiện sản phẩm, dịch vụ, quy trình và chiến lược của doanh nghiệp. Một số trường hợp sử dụng thú vị nhất để khai thác văn bản trên mạng xã hội bao gồm:

• Phân tích cảm xúc và hiểu biết của khách hàng: Khai thác văn bản trên mạng xã hội cho phép doanh nghiệp hiểu rõ hơn về sở thích, ý kiến ​​và tình cảm của khách hàng. Sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python với nền tảng công nghệ cao như NLTK và SpaCy, các công ty có thể phân tích nội dung do người dùng tạo (ví dụ: bài đăng, nhận xét và đánh giá sản phẩm) để hiểu cách khách hàng cảm nhận về sản phẩm hoặc dịch vụ của họ. Thông tin có giá trị này giúp người ra quyết định tinh chỉnh các chiến lược tiếp thị, cải thiện việc cung cấp sản phẩm và mang lại trải nghiệm cá nhân hóa hơn. kinh nghiệm khach hang.
• Cải thiện hỗ trợ khách hàng: Khi được sử dụng cùng với phần mềm phân tích văn bản, hệ thống phản hồi (như chatbot), điểm số của người quảng bá mạng (NPS), phiếu hỗ trợ, khảo sát khách hàng và hồ sơ mạng xã hội cung cấp dữ liệu giúp các công ty nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Khai thác văn bản và phân tích cảm xúc cũng cung cấp một khuôn khổ để giúp các công ty giải quyết các điểm yếu cấp tính một cách nhanh chóng và cải thiện sự hài lòng tổng thể của khách hàng.
• Tăng cường nghiên cứu thị trường và thông tin cạnh tranh: Khai thác văn bản trên mạng xã hội cung cấp cho doanh nghiệp một cách tiết kiệm chi phí để tiến hành nghiên cứu thị trường và hiểu hành vi của người tiêu dùng. Bằng cách theo dõi các từ khóa, hashtag và lượt đề cập liên quan đến ngành của họ, các công ty có thể hiểu rõ hơn theo thời gian thực về sở thích, ý kiến ​​và mô hình mua hàng của người tiêu dùng. Hơn nữa, doanh nghiệp có thể theo dõi hoạt động truyền thông xã hội của đối thủ cạnh tranh và sử dụng khai thác văn bản để xác định khoảng trống thị trường và đưa ra chiến lược để đạt được lợi thế cạnh tranh.        
• Quản lý danh tiếng thương hiệu hiệu quả: Nền tảng truyền thông xã hội là kênh mạnh mẽ nơi khách hàng bày tỏ ý kiến ​​với số lượng lớn. Khai thác văn bản cho phép các công ty chủ động theo dõi và phản hồi các đề cập đến thương hiệu cũng như phản hồi của khách hàng trong thời gian thực. Bằng cách giải quyết kịp thời những cảm xúc tiêu cực và mối quan tâm của khách hàng, doanh nghiệp có thể giảm thiểu các cuộc khủng hoảng danh tiếng tiềm ẩn. Phân tích nhận thức về thương hiệu cũng giúp tổ chức hiểu rõ hơn về điểm mạnh, điểm yếu và cơ hội cải tiến của họ. 
• Tiếp thị mục tiêu và tiếp thị cá nhân hóa:  Khai thác văn bản trên mạng xã hội tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân khúc đối tượng chi tiết dựa trên sở thích, hành vi và sở thích. Phân tích dữ liệu truyền thông xã hội giúp doanh nghiệp xác định các phân khúc khách hàng chính và điều chỉnh các chiến dịch tiếp thị phù hợp, đảm bảo rằng các nỗ lực tiếp thị phù hợp, hấp dẫn và có thể thúc đẩy tỷ lệ chuyển đổi một cách hiệu quả. Cách tiếp cận có mục tiêu sẽ tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và nâng cao ROI của tổ chức.
• Nhận dạng và tiếp thị người ảnh hưởng: Khai thác văn bản giúp các tổ chức xác định những người có ảnh hưởng và các nhà lãnh đạo tư tưởng trong các ngành cụ thể. Bằng cách phân tích mức độ tương tác, tình cảm và số lượng người theo dõi, các công ty có thể xác định những người có ảnh hưởng phù hợp cho các chiến dịch cộng tác và tiếp thị, cho phép doanh nghiệp khuếch đại thông điệp thương hiệu của mình, tiếp cận đối tượng mới, thúc đẩy lòng trung thành với thương hiệu và xây dựng các kết nối xác thực. 
• Quản lý khủng hoảng và quản lý rủi ro: Khai thác văn bản đóng vai trò như một công cụ vô giá để xác định các cuộc khủng hoảng tiềm ẩn và quản lý rủi ro. Giám sát phương tiện truyền thông xã hội có thể giúp các công ty phát hiện các dấu hiệu cảnh báo sớm về các cuộc khủng hoảng sắp xảy ra, giải quyết các khiếu nại của khách hàng và ngăn chặn các sự cố tiêu cực leo thang. Cách tiếp cận chủ động này giảm thiểu thiệt hại về danh tiếng, xây dựng niềm tin của người tiêu dùng và tăng cường các chiến lược quản lý khủng hoảng tổng thể. 
• Phát triển và đổi mới sản phẩm: Các doanh nghiệp luôn được hưởng lợi từ việc giao tiếp tốt hơn với khách hàng. Khai thác văn bản tạo ra đường dây liên lạc trực tiếp với khách hàng, giúp các công ty thu thập phản hồi có giá trị và khám phá các cơ hội đổi mới. Cách tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm cho phép các công ty cải tiến các sản phẩm hiện có, phát triển các sản phẩm mới và đón đầu nhu cầu và mong đợi ngày càng tăng của khách hàng.

Luôn cập nhật ý kiến ​​công chúng với Trợ lý IBM Watson

Các nền tảng truyền thông xã hội đã trở thành một mỏ vàng thông tin, mang đến cho doanh nghiệp cơ hội chưa từng có để khai thác sức mạnh của nội dung do người dùng tạo. Và với phần mềm tiên tiến như Trợ lý IBM Watson, dữ liệu truyền thông xã hội mạnh mẽ hơn bao giờ hết.

IBM Watson Assistant là công cụ dẫn đầu thị trường, AI đàm thoại nền tảng được thiết kế để giúp bạn tăng cường hoạt động kinh doanh của mình. Được xây dựng trên các mô hình deep learning, machine learning và NLP, Watson Assistant cho phép trích xuất thông tin chính xác, cung cấp thông tin chi tiết từ tài liệu và tăng độ chính xác của phản hồi. Watson cũng dựa vào phân loại ý định và nhận dạng thực thể để giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu và nhận thức của khách hàng.

Trong thời đại dữ liệu lớn, các công ty luôn săn lùng các công cụ và kỹ thuật tiên tiến để rút ra những hiểu biết sâu sắc từ nguồn dự trữ dữ liệu. Bằng cách tận dụng những hiểu biết sâu sắc về khai thác văn bản từ nội dung mạng xã hội bằng Watson Assistant, doanh nghiệp của bạn có thể tối đa hóa giá trị của luồng dữ liệu vô tận mà người dùng mạng xã hội tạo ra hàng ngày và cuối cùng là cải thiện cả mối quan hệ với người tiêu dùng và lợi nhuận của họ.

Tìm hiểu thêm về Trợ lý IBM Watson