L'exploration de texte, également connue sous le nom d'exploration de données textuelles, est le processus de transformation d'un texte non structuré en un format structuré afin d'identifier des modèles utiles et de nouvelles informations. En appliquant des techniques d'analyse avancées, telles que Naïve Bayes, Support Vector Machines (SVM) et d'autres algorithmes d'apprentissage en profondeur, les entreprises peuvent explorer et découvrir des relations cachées dans leurs données non structurées.

Le texte est l'un des types de données les plus communs dans les bases de données. Selon la base de données, ces données peuvent être organisées de plusieurs manières :

• Données structurées : Ces données sont standardisées dans un format tabulaire avec de nombreuses lignes et colonnes, ce qui facilite le stockage et le traitement des algorithmes d'analyse et d'apprentissage automatique. Les données structurées peuvent inclure des entrées telles que des noms, des adresses et des numéros de téléphone.
  
  
• Données non structurées :  Ces données n'ont pas de format de données prédéfini. Il peut s'agir de textes provenant de sources telles que les médias sociaux ou les évaluations de produits, ou de formats de médias riches tels que les fichiers vidéo et audio.
  
  
• Données semi-structurées : Comme leur nom l'indique, ces données sont une combinaison de données structurées et non structurées. Bien qu'elles disposent d'une certaine organisation, la structure n'est pas assez importante pour répondre aux exigences d'une base de données relationnelle. Les fichiers XML, JSON et HTML sont des exemples de données semi-structurées.

Comme environ 80 % des données mondiales ne sont pas structurées (lien externe à ibm.com), l'exploration des données est une pratique extrêmement importante dans les organisations. Les outils d'exploration de texte et les techniques de traitement du langage naturel (NLP), comme l'extraction d'informations (PDF de 131 Ko - lien externe à IBM), nous permettent de transformer des documents non structurés en un format structuré pour permettre l'analyse et la génération d'informations de haute qualité. Cela permet d'améliorer le processus décisionnel des organisations, et conduit à de meilleurs résultats commerciaux.

Les termes exploration de texte et analyse de texte sont largement synonymes dans la conversation, mais ils peuvent avoir un sens plus nuancé.  L'exploration et l'analyse de texte identifient les modèles et les tendances textuels dans les données non structurées grâce à l'apprentissage automatique, aux statistiques et à la linguistique. En transformant les données dans un format plus structuré grâce à l'exploration et à l'analyse de texte, il est possible de trouver davantage d'informations quantitatives via l'analyse de texte. Les techniques de visualisation de données peuvent ensuite être exploitées pour communiquer les résultats à un public plus large.

Le processus d'exploration de texte comprend plusieurs activités qui vous permettent de déduire des informations à partir de données textuelles non structurées. Avant de pouvoir appliquer différentes techniques d'exploration de texte, vous devez commencer par pré-traiter le texte, c'est-à-dire nettoyer et transformer les données textuelles en un format utilisable. Cette pratique est un aspect essentiel du traitement du langage naturel (NLP) et elle implique généralement l'utilisation de techniques telles que l'identification de la langue, le marquage sémantique, le marquage des parties du discours, la granularisation et l'analyse syntaxique afin de formater les données de manière appropriée pour l'analyse. Une fois le prétraitement du texte terminé, vous pouvez appliquer des algorithmes d'exploration de texte pour tirer des enseignements des données. Voici quelques-unes de ces techniques courantes d'exploration de texte :

La récupération d'informations

La récupération d'informations (RI) renvoie des informations ou des documents pertinents sur la base d'un ensemble prédéfini de requêtes ou de phrases. Les systèmes de récupération d'informations utilisent des algorithmes pour suivre les comportements des utilisateurs et identifier les données pertinentes. La récupération d'informations est couramment utilisée dans les systèmes de catalogue des bibliothèques et les moteurs de recherche populaires, comme Google. Parmi les sous-tâches courantes de la récupération d'informations, citons :

• Le marquage sémantique : Il s'agit de décomposer un texte long en phrases et en mots appelés « tokens ». Ces tokens sont ensuite utilisés dans les modèles, comme les sacs de mots, pour les tâches de regroupement de textes et de comparaison de documents. 
  
  
• La réduction au radical : Il s'agit du processus qui consiste à séparer les préfixes et les suffixes des mots pour en déduire la forme et le sens de la racine du mot. Cette technique améliore la récupération d'informations en réduisant la taille des fichiers d'indexation.

Le traitement automatique du langage naturel (NLP)

Le traitement automatique du langage naturel, qui a évolué depuis la linguistique computationnelle, utilise des méthodes provenant de disciplines variées, telles que l'informatique, l'intelligence artificielle, la linguistique et la science des données, pour permettre aux ordinateurs de comprendre la langue humaine sous ses formes écrites et verbales. En analysant la structure et la grammaire de la phrase, les sous-tâches NLP permettent aux ordinateurs de « lire ». Voici quelques sous-tâches fréquentes :

• Récapitulation : Cette technique permet de synthétiser de longs passages de texte pour créer un résumé concis et cohérent des principaux points d'un document.
  
  
• Étiquetage morpho-syntaxique : Cette technique permet d'attribuer une étiquette à chaque élément d'un document en fonction de sa classe grammaticale : nom, verbe, adjectif, etc. Cette étape permet d'effectuer une analyse sémantique sur un texte non structuré.
  
  
• Catégorisation de texte : Cette tâche, également connue sous le nom de classification de textes, est chargée d'analyser les textes et de les classer en fonction de sujets ou de catégories prédéfinis. Cette sous-tâche est particulièrement utile pour catégoriser les synonymes et les abréviations.
  
  
• Analyse des sentiments : Cette tâche détecte les sentiments positifs ou négatifs à partir de sources de données internes ou externes et vous permet de suivre les changements d'attitude des clients dans le temps. Elle est couramment utilisée pour fournir des informations à propos de la perception des marques, des produits et des services. Ces informations peuvent inciter les entreprises à se rapprocher de leurs clients et à améliorer les processus et les expériences des utilisateurs.

L'extraction d'informations

L'extraction informations (EI) fait apparaître les données pertinentes lors de la recherche de divers documents. Elle se concentre également sur l'extraction d'informations structurées de texte libre et le stockage de ces entités, attributs et informations relationnelles dans une base de données. Les sous-tâches d'extraction d'informations comprennent :

• La sélection des caractéristiques, ou sélection des attributs, est le processus de sélection des caractéristiques (dimensions) importantes qui contribuent le plus aux résultats d'un modèle d'analyse prédictive.
  
  
• L'extraction de caractéristiques est le processus qui consiste à sélectionner un sous-ensemble de caractéristiques pour améliorer la précision d'une tâche de classification. Elle est particulièrement importante pour la réduction de la dimensionnalité.
  
  
• La reconnaissance d'entités nommées (REN), également connue comme identification d'entités ou extraction d'entités, vise à trouver et à catégoriser des entités spécifiques dans un texte, telles que des noms ou des lieux. Par exemple, la REN identifie « Californie » comme un lieu et « Marie » comme un nom de femme.

L'exploration de données

L'exploration de données est le processus qui consiste à identifier des modèles et à extraire des informations utiles de grands ensembles de données. Cette pratique évalue les données structurées et non structurées afin d'identifier de nouvelles informations, et elle est couramment utilisée pour analyser les comportements des consommateurs dans le cadre du marketing et des ventes. L'exploration de texte est essentiellement un sous-domaine de l'exploration de données, car elle vise à structurer les données non structurées et à les analyser afin de générer de nouvelles informations. Les techniques mentionnées ci-dessus sont des formes d'exploration de données mais relèvent de l'analyse des données textuelles.

Les logiciels d'analyse de texte ont eu un impact sur la façon dont de nombreuses industries travaillent puisqu'ils leur permettent d'améliorer l'expérience des utilisateurs des produits et de prendre des décisions commerciales plus rapides et plus judicieuses. Voici quelques exemples de cas d'utilisation :

Service client : Il existe plusieurs façons de solliciter les commentaires des utilisateurs. Lorsqu'ils sont combinés à des outils d'analyse de texte, les systèmes de commentaires en retour, tels que les agents conversationnels, les enquêtes auprès des clients, les indices de mesure de la satisfaction, les avis en ligne, les tickets d'assistance et les profils de médias sociaux, permettent aux entreprises d'améliorer rapidement leur expérience client. L'exploration de texte et l'analyse des sentiments peuvent fournir aux entreprises un mécanisme leur permettant de hiérarchiser les principaux problèmes de leurs clients afin de répondre aux problèmes urgents en temps réel et d'accroître leur satisfaction. Découvrez comment Verizon utilise l'analyse de texte dans son centre de support.

Gestion des risques : L'exploration de texte a également des applications dans la gestion des risques, où elle peut fournir des informations sur les tendances industrielles et les marchés financiers en surveillant les changements de sentiment et en extrayant des informations des rapports d'analystes et des livres blancs. Ces données sont particulièrement précieuses pour les institutions bancaires, car elles permettent d'envisager avec plus de confiance les investissements commerciaux dans divers secteurs. Découvrez comment CIBC et EquBot utilisent l'analyse de texte dans le cadre de l'atténuation des risques.

Maintenance : L'exploration de texte fournit une image détaillée et complète du fonctionnement et des capacités des produits et des machines. Au fil du temps, l'exploration de texte automatise la prise de décision en révélant des modèles liés à des problèmes et des procédures de maintenance préventive et réactive. Grâce à l'analyse de texte, les professionnels de la maintenance peuvent déterminer plus rapidement la cause première des problèmes et des pannes.

Soins de santé : Les techniques d'exploration de texte sont de plus en plus indispensables pour les chercheurs dans le secteur biomédical, en particulier pour le regroupement d'informations. La recherche médicale manuelle peut s'avérer coûteuse et être chronophage. L'exploration de texte fournit une méthode automatisée pour extraire des informations importantes des documents médicaux.

Filtrage du spam : Le spam sert souvent de point d'entrée aux pirates pour infecter les systèmes informatiques avec des logiciels malveillants. L'exploration de texte peut fournir une méthode pour filtrer et exclure ces messages des boîtes de réception, afin d'améliorer l'expérience globale des utilisateurs et de minimiser le risque de cyber-attaques pour les utilisateurs finaux.