Les ordinateurs ont du mal à déterminer le sens d’un texte non structuré – et il y en a trop pour que les humains puissent y faire face. Par conséquent, la grande majorité de l’intelligence humaine de l’entreprise – est basée sur l’intelligence humaine. ces années-homme d’expérience que chaque organisation possède – n’est pas utilisé pour éclairer les décisions commerciales que nous prenons aujourd’hui. L’analyse sémantique est la solution à ce problème.
Qu’est-ce que l’analyse sémantique ?
L’analyse sémantique, un élément crucial de la PNL, se concentre sur la compréhension de la signification des mots et des expressions ayant plusieurs sens. En d’autres termes, il permet aux ordinateurs de comprendre le sens d’un texte et de déchiffrer l’intention humaine derrière les mots, les expressions et les phrases, permettant ainsi à votre entreprise de recueillir davantage d’informations et de faire des choix plus éclairés. En tirant de nouvelles informations des communications avec les clients (en aidant à former des chatbots, par exemple), l’analyse sémantique peut ajouter un nouveau niveau d’agilité à l’organisation.
À la base, l’analyse sémantique cherche à répondre à des questions telles que : « Que signifie ce texte ? », « Quel est le sentiment qui se cache derrière cela ? » et «Comment les différents concepts sont-ils liés les uns aux autres ?» En abordant ces questions, l’analyse sémantique permet une compréhension plus approfondie du texte, permettant une récupération d’informations plus précise et une meilleure communication entre les humains et les machines.
Découvrir un sens plus profond grâce aux techniques d’analyse sémantique
L’analyse sémantique utilise deux méthodes différentes pour extraire des informations d’un texte ou d’un corpus de données, en fonction de ce que vous essayez d’accomplir. La première méthode implique la classification de texte et la seconde implique l’extraction de texte.
Classification de texte
Avec la classification de texte, le texte est étiqueté en fonction des informations que vous souhaitez tirer des données textuelles. Par exemple :
- L’analyse des sentiments tente de faire correspondre le texte avec l’émotion qui se cache derrière. Ceci est utile dans les scénarios où les entreprises souhaitent analyser les avis des clients.
- La classification par sujet organise le texte dans une catégorie particulière, par exemple si un devoir scientifique porte sur la physique, la chimie ou les mathématiques.
- La classification d’intention examine l’intention de l’expéditeur d’un message pour l’aider. l’organisation mieux y répondre.
Découvrez comment votre entreprise peut révéler la signification de ses données d’entreprise avec des résultats précis, cohérents et transparents grâce à des processus de classification de texte automatisés et assistés. Pour en savoir plus sur la classification sémantique des textes, consultez notre site Web ou regardez notre récent webinaire sur harmonisation des données.
Extraction de texte
Dans l’extraction de texte, le but est d’obtenir des informations spécifiques à partir du texte. Le but est de rendre les informations plus faciles à trouver dans votre contenu, augmentant ainsi sa valeur. Il apporte de l’efficacité à l’organisation dans sa capacité à réutiliser du texte pour divers cas d’utilisation et à l’auditer.
- Réutilisation de texte : vous aide à exploiter rapidement votre contenu dans différents contextes et pour différents cas d’utilisation.
- Audit de texte : vous aide à garder une longueur d’avance sur vos concurrents et à accéder pleinement au volume de connaissances contenu dans votre contenu.
- Création de texte : vous aide à concentrer les ressources sur la création de contenu manquant qui comble plutôt les lacunes. plutôt que de recréer du contenu qui existe déjà.
Pour en savoir plus sur le processus, consultez notre article de blog, «Extraire la valeur cachée de votre contenu.» Une autre approche intéressante sur le sujet est présentée dans notre blog, «Les faits et ce qu’ils signifient« , qui explore la manière dont les gens tirent des conclusions à partir des données pour éclairer les actions à entreprendre.
Avantages et bénéfices de l’analyse sémantique
Une méthodologie d’analyse sémantique bien exécutée renforcera votre avantage concurrentiel. de l’amélioration de l’expérience client et des performances de l’entreprise à l’amélioration de la pertinence des recherches et à la fourniture d’informations précieuses pour les nouvelles initiatives commerciales. En facilitant la connexion des utilisateurs avec les bonnes informations, l’analyse sémantique stimule l’engagement, la satisfaction et la productivité dans différents domaines.
- Construire une stratégie centrée sur le client : l’analyse sémantique contribue au déploiement d’une stratégie centrée sur le client, où chaque décision commerciale est centrée sur les besoins du client, renforçant ainsi la fidélité et la fidélisation de la clientèle.
- Améliorez les performances de l’entreprise : en automatisant l’analyse des données, l’analyse sémantique offre un gain de temps considérable aux équipes de toute l’organisation, en canalisant les ressources vers des fonctions plus critiques pour l’entreprise afin d’améliorer les résultats.
- Améliorez votre stratégie de référencement : l’analyse sémantique peut aider à découvrir l’intention d’un utilisateur pendant le processus de recherche, permettant ainsi à l’organisation de proposer un contenu plus pertinent.
- Renforcez les solutions de libre-service client. : L’analyse sémantique permet aux machines de détecter les émotions humaines afin d’extraire des informations précieuses à partir de données non structurées afin de créer des options de libre-service plus efficaces.
- Exploitez l’intelligence artificielle : lorsqu’il s’agit d’apprentissage automatique et d’IA, l’analyse sémantique prend en charge l’extraction de fonctionnalités, l’analyse des sentiments et la compréhension des relations dans les données.
Analyse sémantique et langage naturel Traitement
GeeksforGeeks» article de blog intitulé « Comprendre l’analyse sémantique-PNL » fournit une excellente explication de la relation entre l’analyse sémantique et la PNL :
«L’analyse sémantique est un sous-domaine du traitement du langage naturel (PNL) qui tente de comprendre la signification du langage naturel. Comprendre le langage naturel peut sembler un processus simple pour nous, humains. Cependant, en raison de la grande complexité et de la subjectivité du langage humain, son interprétation est une tâche assez compliquée pour les machines. L’analyse sémantique du langage naturel capture le sens du texte donné tout en tenant compte du contexte, de la structuration logique des phrases et des rôles grammaticaux.
Exemples d’analyse sémantique
Comme DataScientist note que la recherche est l’une des utilisations les plus citées de l’analyse sémantique. Il aide les moteurs de recherche à comprendre la signification du texte pour mieux le positionner dans leurs résultats. Cela va au-delà de la répétition, améliorant les résultats grâce à la richesse du champ sémantique. Le résultat est une expérience de recherche intelligente qui exploite l’intention et le contexte de l’utilisateur pour réussir. En savoir plus sur comment Progress Semaphore peut vous aider à créer une expérience de recherche intelligente.
Parce que l’analyse sémantique peut comprendre la connotation positive, négative ou neutre du texte, elle aide les machines à mieux comprendre les commentaires des clients sur les réseaux sociaux, les avis et les forums en détectant les éléments qui dénotent une insatisfaction, un mécontentement ou une impatience.
En traitant de grands volumes de données textuelles, l’analyse sémantique aide les spécialistes du marketing à développer leur connaissance des clients et à mieux comprendre les tendances du marché, ce qui se traduit par de meilleures communications globales. Cela se traduit par une expérience numérique globalement améliorée, permettant à vos clients d’accéder plus rapidement à des informations plus pertinentes et de les aider à résoudre les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent. En savoir plus sur l’amélioration de l’expérience client grâce à l’analyse sémantique.
En matière de conformité réglementaire, l’analyse sémantique permet d’appliquer des métadonnées que les organisations peuvent utiliser pour mettre en œuvre gouvernance de l’information aident à atténuer les risques et à rationaliser les processus. Les modèles de connaissances sémantiques apparaissent comme des outils puissants dans l’espace de gouvernance pour aider à sécuriser et à identifier les informations sensibles dans votre contexte commercial.
Conclusion
L’analyse sémantique représente un bond en avant significatif dans notre capacité à interagir avec le langage et à le comprendre. Il permet aux machines de comprendre le sens d’un mot, d’une phrase ou d’une expression d’un texte. En exploitant le pouvoir du sens, les entreprises peuvent débloquer des informations précieuses, améliorer l’expérience utilisateur et prendre des décisions plus judicieuses. Avec la prolifération des technologies et l’essor des données non structurées, l’analyse sémantique deviendra encore plus critique, façonnant l’avenir de la façon dont nous gérons et organisons les données.
Pour en savoir plus, nous vous invitons à explorer deux livres blancs, La sémantique du sémaphore et Pourquoi les technologies sémantiques ont du sens.
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