Agrupa textos similares y descubre temas significativos
La API de Clustering de Texto distribuye un conjunto de textos en varios grupos -atendiendo a las similitudes y diferencias entre ellos- y da a cada uno un nombre representativo. Úsala para detectar textos duplicados, recomendar contenidos relacionados, organizar una colección de textos en función de sus contenidos (y no de categorías predefinidas externamente) y descubrir temas significativos en el feedback de tus clientes y en todo tipo de interacciones no estructuradas.
La API de Clustering de Texto de MeaningCloud
La API de Clustering de Texto
descubre automáticamente la estructura implícita en una colección de documentos, identificando los temas más frecuentes dentro de la colección y distribuyendo los documentos en varios grupos (clusters). Esta distribución se caracteriza por maximizar la similitud entre los elementos de un mismo grupo y a la vez maximizar las diferencias entre los diversos grupos.
Esta API de MeaningCloud está especializada en el
tratamiento de contenido no estructurado (no es, como suele ocurrir con la oferta disponible en el mercado, una funcionalidad de clustering de datos estructurados). Agrupa los documentos aplicando una similitud no puramente textual, sino en función de su
relevancia respecto a los temas presentes en la colección y asigna automáticamente a cada cluster un título o nombre representativo del tema predominante en él. Además, utiliza internamente tecnologías de
lematización para considerar todas las variantes de un término y se puede configurar para que tenga en cuenta palabras de parada y otros aspectos lingüísticos.
Diferencias entre la clasificación y el clustering de texto
La
clasificación o categorización de textos consiste en asignar a un texto individual una o varias categorías de entre una taxonomía previamente definida. Crear un modelo de clasificación requiere entrenar un motor con textos preclasificados manualmente o definir una serie de reglas para cada categoría (lo que se conoce como aprendizaje supervisado). MeaningCloud proporciona una funcionalidad de categorización a través de su
API de Clasificación de Texto, que ofrece diversos modelos de clasificación estándar predefinidos (p. ej.: IPTC para noticias, IAB para contenidos web) y también la posibilidad de que el usuario pueda
crear modelos a medida mediante las herramientas de personalización del producto.
Por el contrario, el clustering se ejecuta generalmente sobre un conjunto de documentos a la vez para distribuirlos en varios grupos atendiendo a sus similitudes. Y no parte de una taxonomía predefinida, sino que la decisión sobre qué textos van a un grupo y qué textos van a otro se toma dinámicamente en función de los contenidos del conjunto de documentos. Por lo tanto, el clustering no requiere la definición previa de una taxonomía ni el consiguiente entrenamiento o definición de reglas, en un enfoque que se conoce como aprendizaje no supervisado.
Clasificación y clustering son dos enfoques complementarios. La clasificación es apropiada cuando se conoce a priori la estructura que se va a dar al conjunto de documentos y es necesario analizar documentos individuales. El clustering requiere analizar un conjunto de documentos a la vez (y el resultado cambia si se altera el conjunto), pero ofrece el potencial de descubrir la estructura implícita y los temas significativos que emergen del contenido de los propios documentos.
En general, el clustering permite obtener insights más inesperados y codificarlos utilizando “los propios términos” usados en los textos. Por ejemplo, una empresa puede clasificar el feedback de sus clientes en función de sus diferentes productos y encaminar las opiniones a los departamentos correspondientes. Pero utilizando clustering puede descubrir que en un cierto período la mayoría de esas opiniones hablan de que “el sitio web es demasiado lento” independientemente del producto, un importante insight que podría haber pasado desapercibido utilizando únicamente esa clasificación rígida.
Aplicaciones del clustering de texto
El clustering está especialmente indicado en aquellas aplicaciones donde se trata de detectar relaciones entre varios textos, de distribuirlos dinámicamente en agrupaciones naturales o de descubrir los temas más relevantes que emergen de sus contenidos y expresarlos en sus propios términos. En particular, en el importante campo del análisis de la Voz del Cliente o la gestión de la Experiencia del Cliente, el clustering se aplica allí donde se requiere descubrir la “nueva voz” de esos clientes.
Seguimiento y análisis de medios (sociales y tradicionales)
Detección de contenido duplicado, identificación de plagios, noticias relacionadas.
Recuperación de la información y sistemas de recomendación
Agrupación de resultados de búsqueda, ayuda a la navegación, sugerencia de información relacionada, recomendación de contenidos y productos.
Análisis del feedback y minería de opiniones
Descubrimiento de temas no predefinidos ni previstos en encuestas y reclamaciones (que permita una gestión más proactiva y una respuesta más eficaz); agregación y descripción de los verbatims utilizando “sus propias palabras”; análisis de la voz del cliente, empleado, ciudadano, etc.; gestión de ideas.
Organización de documentos
Estructuración de colecciones de documentos y expedientes en función de los temas implícitos que emergen de forma natural de los propios contenidos y no de taxonomías externas.
Beneficios de la API de Clustering de Texto de MeaningCloud
Nuestra API está especializada en el procesamiento de contenido no estructurado (no de datos estructurados) y es fácilmente configurable e integrable.
Optimizada para contenido no estructurado
Procesa textos de todo tipo -desde documentos en lenguaje formal a comentarios sociales- en varios idiomas y utiliza lematización para tener en cuenta todas las variantes de los términos.
Genera automáticamente descripciones
Utiliza las frases que aparecen en los textos de cada cluster para proponer descripciones significativas de cada uno.
Configurable
Permite definir palabras de parada y realizar otras configuraciones lingüísticas para adaptar y refinar el análisis de los textos.
Fácil de integrar
Su interfaz estándar y sus SDKs permiten incorporar fácilmente el clustering a cualquier aplicación con la máxima escalabilidad y disponibilidad.
Quién puede utilizarla
Agencias de investigación de mercados y de gestión de CX pueden utilizar esta API para descubrir “nueva voz” en el feedback no estructurado de clientes y empleados. Empresas y organizaciones de cualquier sector pueden descubrir la estructura implícita en colecciones de documentos y expedientes. Proveedores de herramientas y servicios de monitorización y análisis de medios (tradicionales y sociales) pueden incorporar estas prestaciones avanzadas y de este modo diferenciar su oferta.
Agencias de comunicación e investigación de mercados
Proveedores de servicios de gestión de la experiencia del cliente (CX)
Fabricantes de herramientas de feedback de clientes y monitorización de medios
Empresas de cualquier sector con necesidad de organizar colecciones de documentos
