Некоторые основные задачи, которые решаются с помощью анализа текстовых данных в современном мире:

• Извлечение смысла из текста. 1 Текстовая аналитика выявляет общие темы, тенденции и закономерности в данных. 1
• Анализ настроений. 14 Позволяет понять эмоции и мнения, переданные в тексте. 1 Например, определить, передаёт ли фрагмент текста позитивное, негативное или нейтральное настроение. 4
• Тематическое моделирование. 1 Помогает определить основные темы, обсуждаемые в корпусе текстов. 1
• Распознавание сущностей. 1 Текстовая аналитика идентифицирует сущности, упомянутые в текстовых данных. 1 Например, отслеживание упоминаний бренда в социальных сетях или выявление ключевых игроков в исследовательской работе. 1
• Классификация текста. 1 Текстовые данные классифицируются по заранее определённым группам. 1 Например, электронные письма автоматически классифицируются как спам или важные, или отзывы клиентов сортируются по категориям продуктов. 1
• Оценка финансовых данных. 1 Анализ больших объёмов финансовых текстов помогает выявлять нарушения и потенциальные риски. 1
• Улучшение образовательного контента. 1 Анализ отзывов учащихся позволяет адаптировать учебные материалы в соответствии с потребностями обучения. 1
• Борьба с дезинформацией. 1 Текстовая аналитика используется для выявления и пометки фейковых новостей и дезинформации, циркулирующих в интернете. 1