Damit Unternehmen jedoch die Vorteile der automatisierten Textanalyse voll ausschöpfen können, ist es wichtig zu verstehen, wie sie funktioniert. Die trivialste Technik, um einen Schülerkommentar automatisch zu kategorisieren, besteht darin, zu überprüfen, ob er ein bestimmtes Schlüsselwort enthält. Wir können manuell eine Liste von Schlüsselwörtern definieren (und möglicherweise pflegen), die wir in einem Kommentar, einem negativen Feedback oder einem positiven Feedback oder einem Vorschlag (Brun und Hagege 2013) erwarten. Wir prüfen dann, ob eines der Schlüsselwörter im Text enthalten ist. Dazu können wir reguläre Ausdrücke in Tools wie grep, String Matching-Bibliotheken oder SQL-Abfragen verwenden, während Buchstabenfälle ignoriert und die Schlüsselwörter umbrochen werden (z. B. mit “LIKE” in SQL oder .p in grep). Um eine genauere automatisierte Analyse des Textes zu ermöglichen, ist es wichtig, dass wir alle Wörter, die sehr häufig sind, aber sehr wenig semantische Informationen oder gar keine Bedeutung liefern, aus dem Spiel entfernen. Diese Worte werden auch als Stopwords bezeichnet. Textextraktion ist eine weitere weit verbreitete Textanalysetechnik, um Erkenntnisse aus Daten zu erhalten. Es beinhaltet das Extrahieren von Daten, die bereits in einem bestimmten Text vorhanden sind, also, wenn Sie wichtige Daten wie Schlüsselwörter, Preise, Firmennamen und Produktspezifikationen extrahieren möchten, würden Sie ein Extraktionsmodell trainieren, um diese Informationen automatisch zu erkennen. Anschließend können Sie die extrahierten Daten in Tabellen organisieren, in Diagramme übersetzen und sie verwenden, um bestimmte Probleme zu lösen.

Und ja, alles ohne mühsam Daten zu sortieren und Informationen manuell einzugeben! Wenn sie in Daten umgewandelt werden, können Textquellen weiter verwendet werden, um wertvolle Informationen abzuleiten, Muster zu entdecken, Inhalte automatisch zu verwalten, zu verwenden und wiederzuverwenden, über Keywords hinaus zu suchen und vieles mehr. In der Vergangenheit wurde die Textklassifizierung manuell durchgeführt, was zeitaufwändig, ineffizient und ungenau war. Derzeit können wir in kürzester Zeit eine automatisierte Textanalyse unserer Daten durchführen und wirklich gute Ergebnisse erzielen. Mit anderen Worten, wenn wir möchten, dass Textanalysesoftware die gewünschten Aufgaben erfüllt, müssen wir Machine Learning-Algorithmen beibringen, wie man Text analysiert, versteht und Bedeutung ableitet. Aber wie? Die einfache Antwort besteht darin, Textbeispiele zu markieren. Sobald eine Maschine genügend Beispiele für markierten Text zum Arbeiten hat, können Algorithmen beginnen, sich zu differenzieren und Assoziationen zwischen Texttextteilen herzustellen, und können sogar beginnen, Vorhersagen zu treffen. Maschinelles Lernen zur Textanalyse ermöglicht es, riesige Mengen unstrukturierter Textdaten schnell und einfach zu verarbeiten. Der letzte Schritt besteht darin, den Textklassifler zu testen. Nachdem Sie die ersten Beispiele getaggt haben, gehen Sie auf die Registerkarte “Ausführen” und fügen Sie einige weitere Beispiele in das Textfeld für Ihr Modell ein, um zu analysieren und Vorhersagen zu treffen: Wenn Sie Videos dem Text vorziehen, gibt es auch eine Reihe von MOOCs, die Weka verwenden: Content-Analyse ist seit langem ein traditioneller Teil der Sozialwissenschaften und Medienstudien. Die Automatisierung der Inhaltsanalyse hat eine “Big Data”-Revolution in diesem Bereich ermöglicht, mit Studien in sozialen Medien und Zeitungsinhalten, die Millionen von Nachrichten enthalten.