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L'utilisation du langage ou du discours est souvent un processus difficile à déchiffrer. Même une simple expression peut avoir un sens différent selon le ton utilisé ou le lieu et le moment où elle est prononcée. Certains processus logiques, tels que le contexte et la cohérence, peuvent aider à comprendre cette situation, mais comment le faire dans un texte long et volumineux ? C'est là que l'analyse de texte entre en jeu.
Commençons par la définition
L'analyse de texte (contenu ou analyse textuelle) est une méthode de recherche généralement soutenue par un logiciel d'intelligence artificielle qui trouve des significations, des modèles et des relations dans n'importe quel texte.
Elle permet la classification fluide et systématique de données textuelles incroyablement denses et non structurées en données bien structurées. Elle peut examiner des données historiques ou en temps réel avec des techniques qualitatives et quantitatives et fournir des preuves définitives pour la recherche.
Techniques d'analyse de texte
Pour mener à bien votre recherche à des fins plus précises, vous devrez peut-être choisir les modèles et techniques d'analyse de texte appropriés. Par exemple, l'examen des réponses à un sondage et l'examen de la transcription d'une conversation ne serviront pas les mêmes objectifs.
Techniques d'analyse de texte
De même, une analyse réalisée par des entreprises pour comprendre leurs clients n'est pas la même qu'une description linguistique réalisée pour une thèse. Vous pouvez également utiliser des méthodes d'analyse similaires telles que l'analyse de contenu et l'analyse thématique pour identifier les données textuelles. Voici des exemples d'analyse de texte pour chaque type énuméré ci-dessous, parmi lesquels vous pouvez choisir celui qui vous convient :
- Reconnaissance des entités nommées (NER)
Cette technique est utilisée pour analyser un texte selon des catégories prédéfinies. Par exemple, vous créez des catégories telles que les noms propres, le temps et le lieu, et le programme que vous utilisez classe les expressions qui correspondent à ces modèles pour vous.
Exemple: "Cela fait 1 an, mais cette application ne fonctionne toujours pas dans les villes autres que Londres."
Analyse: 1 an (temps), villes autres que Londres (emplacement)
Cette technique est utilisée pour identifier et extraire les émotions des personnes à partir de données qualitatives. Elle est généralement utilisée par les entreprises pour améliorer la satisfaction client. Il existe également des moyens de le faire, tels que l'utilisation d'une échelle d'humeur (1 à 10) ou l'identification de l'émotion dominante.
Exemple: "J'ai vu de nombreuses marques de télévision différentes, mais celle-ci m'a vraiment satisfait en la regardant."
Analyse: Très positif, sentiment de satisfaction
- Analyse linguistique
Il s'agit d'une technique qui tente de révéler comment le langage naturel est utilisé dans un texte, s'il y a des erreurs grammaticales et quelles fonctions du langage sont utilisées. C'est une bonne méthode pour mieux comprendre les relations et les schémas entre les phrases et pour trouver des fondements contextuels.
Exemple: "Quand vous regardez les derniers films, ils sont tous de bons films."
Analyse syntaxique: Le sujet est "ils," le verbe est "sont," l'objet est "tous de bons films," et la proposition subordonnée est "quand vous regardez les derniers films."
Analyse sémantique: La phrase exprime une observation ou une affirmation générale sur la qualité des "derniers films."
- Analyse quantitative
L'analyse quantitative est une technique utilisée pour examiner les schémas de phrases et d'expressions dans un texte en fonction de leur fréquence ou pour examiner des données numériques. À cette fin, il est particulièrement approprié d'examiner des données objectives.
Exemple: Vous avez mené une enquête sur les commentaires des utilisateurs concernant un produit récemment lancé.
Analyse: Lorsque vous avez listé les mots les plus fréquemment utilisés dans les réponses de l'enquête, vous avez découvert que les mots "utile", "abordable" et "bon" étaient les plus souvent mentionnés.
Analyse de texte vs. Extraction de données de texte
Tout d'abord, l'analyse de texte est une méthode de recherche, tandis que l'extraction de données de texte est un processus d'extraction de données. Il est donc utile de savoir qu'ils ne signifient pas la même chose. L'analyse de texte est généralement utilisée pour trouver des modèles et des informations précieuses à partir de n'importe quel texte.
Cela peut être utilisé pour prouver ou établir une théorie, et le cours de l'analyse peut être façonné en conséquence. Mais l'extraction de données de texte est un processus d'extraction de données. Le but est seulement de révéler les données qui ne sont pas visibles, de les regrouper, de les classer et d'effectuer des opérations similaires.
L'analyse de texte comme méthode pour les entreprises
Dans le monde des affaires, où toute forme d'analyse de données est précieuse, il est très important de comprendre ce que les gens pensent et expriment. Vous pouvez vous assurer avec une analyse appropriée que les employés, les clients et l'entreprise en général sont dans une meilleure position. Vous pouvez utiliser l'analyse de texte pour cela, et voici pourquoi vous devriez l'utiliser:
- Cela améliore l'expérience client. Les entreprises peuvent tirer parti des avis des clients et personnaliser leur expérience globale.
- C'est un must pour le développement de produits de qualité. En comprenant mieux les préférences de vos clients, vous pouvez développer des produits et services qui répondent à leurs besoins.
- Vous pouvez renforcer votre marketing et prendre de l'avance sur vos concurrents en utilisant des outils de business intelligence et en menant des analyses de texte.
- L'analyse de texte vous aide dans la gestion des risques. Elle vous fournit des données qui vous permettront de prendre des décisions appropriées pour votre entreprise en comprenant quels sont les problèmes actuels et futurs.
Avantages de l'analyse de texte
Les avantages des données textuelles pour les entreprises ont été mentionnés précédemment. Cependant, il est important de se rappeler qu'elles peuvent être utilisées dans toutes sortes d'activités de recherche, pas seulement pour les entreprises. Parce que l'analyse de texte est un guide qui vous aidera lorsque vous êtes perdu, elle clarifie de nombreuses questions grâce aux données qu'elle révèle. Pour élargir les exemples d'avantages:
Raisons d'utiliser l'analyse de texte
- Comprendre les médias sociaux: Il n'y a pas de limite aux textes que l'analyse de texte peut examiner. De nombreux textes différents, des articles de blog aux articles de presse, en passant par les commentaires d'utilisateurs et les conversations sur les médias sociaux, servent de sources de données pour la recherche. Étant donné que les médias sociaux sont l'un des outils les plus puissants pour communiquer avec les gens, vous devriez analyser de nombreux types de texte aussi souvent que possible.
- Fournir des informations exploitables: Tout comme de nombreux types d'analyses, l'analyse de texte vous fournit des données solides qui vous permettront de prendre les mesures nécessaires pour atteindre votre objectif.
- Résoudre des problèmes et des secrets: L'analyse de texte est une méthode qui révèle des significations et des modèles cachés dans n'importe quel contenu. Pour cette raison, les modèles d'apprentissage automatique et l'analyse de texte basée sur l'IA seront plus utiles car ils produisent des résultats plus réussis et sans erreur que l'analyse de texte menée par des humains.
Outils d'analyse de texte
Il existe de nombreux logiciels et outils d'analyse de texte différents que les chercheurs peuvent utiliser en fonction de leurs besoins et de leurs compétences. Voici les plus populaires:
Outils d'analyse de texte
- Natural language toolkit (NLTK): NLTK est une bibliothèque Python que vous pouvez utiliser dans l'analyse de texte. Il rend votre analyse plus facile avec les nombreux outils qu'il fournit.
- Google Cloud Platform: Grâce à l'outil NLP de Google, vous pouvez facilement effectuer de nombreuses techniques d'analyse de texte, de l'analyse de sentiment à l'analyse linguistique.
- MonkeyLearn: MonkeyLearn est un outil précieux qui vous permet d'effectuer des analyses sans écrire de code, grâce à son interface conviviale et aux modèles et intégrations qu'il propose.
- SpaCy: Il s'agit d'une autre bibliothèque Python que vous pouvez utiliser dans l'analyse de texte. Elle est particulièrement préférée par rapport aux autres en raison de sa facilité d'utilisation et de ses performances.
Questions fréquemment posées sur l'analyse de texte
Dans cette section FAQ, vous pouvez facilement accéder aux parties sur l'analyse de texte qui vous intéressent ainsi que les autres lecteurs.
Par exemple, l'analyse de texte est un outil essentiel pour la publicité. L'analyse des commentaires sur les médias sociaux, de l'historique des recherches et des textes similaires basés sur les cookies dans tout environnement numérique est d'une grande importance pour la poursuite des activités publicitaires.
Pour savoir comment rédiger une analyse de texte, il faut d'abord comprendre les principaux éléments du texte de recherche, tels que les thèmes et les modèles. Cela est possible grâce à une analyse correcte et à l'évaluation d'un chercheur qualifié.
Ensuite, les opinions et les évaluations liées au sujet sont présentées à l'aide de preuves et d'exemples tirés du texte. Enfin, un avis consultatif est présenté en énonçant l'objectif principal et le résumé de l'analyse.
L'analyse des types de textes permet de déterminer à quel genre un texte appartient et quels sont ses schémas linguistiques. Cela permet aux chercheurs de comprendre les structures avec lesquelles les différents types de textes émergent et comment ils sont utilisés dans la communication.
Oui, l'analyse de texte est une méthode de recherche qui permet d'analyser tout langage écrit ou oral transcrit afin d'obtenir des informations utiles. Cependant, il n'y a pas qu'une seule façon de procéder et elle fait appel à de nombreux autres types de recherche.
L'analyse de texte est une méthode de recherche qui permet d'utiliser non seulement des données qualitatives, mais aussi des données quantitatives. En fonction de l'objectif des questions de recherche, l'accent peut être mis sur les données qualitatives ou quantitatives, ou il est possible d'utiliser les deux consécutivement.
En linguistique, l'analyse de texte est utilisée pour comprendre la fonction d'une langue, d'un discours et d'une communication. Le texte est examiné dans différentes dimensions selon les sous-branches de la linguistique. Alors que les caractéristiques des sons sont importantes dans l'analyse phonologique des textes, les règles de construction des mots sont étudiées dans l'analyse morphologique.
En outre, l'analyse syntaxique est effectuée dans la dimension de la phrase, l'analyse sémantique dans la dimension du sens, l'analyse pragmatique dans l'utilisation de la langue et l'analyse du discours dans la dimension du discours à grande échelle.
L'analyse de texte et l'analyse de sentiments sont toutes deux utilisées dans le traitement du langage naturel (NLP). L'analyse des sentiments est une sous-catégorie de l'analyse de texte. Elle est particulièrement utilisée pour évaluer et noter l'état émotionnel dominant dans un texte.
Elle est généralement utilisée par les entreprises et les organisations pour mieux comprendre les sentiments et les pensées des clients et du public. Cependant, l'analyse de texte est généralement utilisée pour révéler des concepts, des expressions et des structures dans un texte, et son objectif est plus large que l'examen des émotions.
L'analyse de texte et l'analyse de document sont deux méthodes différentes qui sont liées l'une à l'autre mais qui ont des objectifs différents. La principale différence entre l'analyse de documents et l'analyse de textes est que la première est utilisée pour examiner la structure de textes à grande échelle, tandis que la seconde est utilisée pour examiner un texte individuel.
La taille de ce texte individuel peut également être très importante, mais l'analyse de texte tente de comprendre l'essence des modèles et des expressions de ce texte. D'autre part, l'analyse de documents est utilisée pour classer et résumer le document en examinant structurellement tous les éléments à l'intérieur et à l'extérieur du texte.
Mots finaux
En conclusion, le but de cet article est de vous introduire à l'analyse de texte et de vous rendre compétent dans ce type d'analyse. Pour cela, tout d'abord, l'introduction a été faite avec la définition de l'analyse de texte. Ensuite, les techniques que vous pourriez utiliser ont été expliquées. Comme elle est souvent confondue avec l'extraction de texte, ses différences ont été mentionnées.
Les avantages pour les entreprises et toute personne souhaitant faire des recherches générales sont énumérés. Enfin, l'article s'est terminé en mentionnant les outils logiciels avec lesquels vous pouvez analyser du texte. Après cela, il vous suffit de commencer à créer une analyse de texte personnalisée.
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