企業應該嘗試的 9 種最佳文本分析和挖掘工具

對於任何一家公司來說，要想在這個時代維持自己的發展，必須通過文本分析獲取有關其客戶和其他利益相關者的重要數據。

當一個組織不缺乏結構化和非結構化數據時，除非您可以分析它們以獲得決策洞察力，否則這些數據將毫無用處。

這就是文本分析和挖掘工具發揮作用的地方。 文本分析軟件可以從原始文本數據中定位模式和趨勢，並為您提供統計模式。

在詳細了解文本分析工具之前，讓我們先了解一下文本分析技術及其用途。

什麼是文本分析和挖掘？

文本分析是指從原始文本數據中收集有意義的見解的過程。 這意味著從客戶意見和反饋中提取用戶情緒和寶貴數據，以做出明智的決策。

文本分析是一個總稱，用於表示包括文本提取、識別、分類、解析、實體關係建模和聚類在內的操作。

儘管數據分析和數據挖掘來自不同的研究流，但如今，這些術語可以互換使用，因為它們都指使用各種統計方法獲取數據。

文本分析通過識別任何自由格式文本中的情緒來提供有關客戶反饋的定性見解。 另一方面，您將看到機器學習和 NLP 技術在文本挖掘中從結構化數據中收集信息的用途。

文本分析和挖掘軟件的用例

在以下情況下，您會發現文本分析工具的用法：

1. 快速解讀大文件

這些工具通常用於解釋來自文檔的非結構化數據，例如電子郵件、聊天、社交提要、消息和評論。 雖然手動分析可能需要幾個月的時間來處理大量文檔，但文本分析軟件可以在一小時內完成。

2.實時客戶評論監控

客戶評論和評論可能會在互聯網上的任何地方彈出。 文本分析軟件可以 24/7 全天候監控反饋，並對負面評論和帖子採取必要的措施。

3. 了解員工反饋

企業還使用文本挖掘工具通過檢查員工反饋和了解他們的不滿來改進組織戰略。

看看最好的文本分析工具列表：

亞馬遜理解

Amazon Comprehend 是一種文本分析工具，可以通過挖掘和分析從文檔中獲得有價值的見解。 它使用機器學習技術來發現文本中有價值的信息和聯繫。

該平台的一些頂級屬性是語言檢測、關鍵字提取、情感分析、主題建模和語法分析。 您可以使用它來分析文檔、產品評論、客戶支持票、電子郵件和社交平台。

使用該平台將使文檔處理工作流程變得簡單。 它嚴格規範通過個人身份信息訪問您的文件。

運行這個工具非常簡單——即使沒有任何經驗，您也可以在幾分鐘內開始使用它。 使用不同 AWS 服務的組織可以將此工具無縫集成到他們的工作流程中。

專題

對於任何以客戶為導向的公司，分析客戶反饋和支持數據都至關重要。 Thematic 是一個文本分析軟件，它促進了一個用於連接和理解客戶反饋的中央協作空間。

它讓您幾乎可以實時檢查反饋值並獲得寶貴的見解。 通過使用該工具的文本處理人工智能，快速成長的公司可以在客戶反饋數據中找到反復出現的主題和主題。

Thematic 使用尖端的情感分析技術將非結構化的客戶反饋轉化為有價值的見解。

除此之外，該軟件還分析數據對您的指標的影響，並通過簡單的信息圖表呈現分析報告。

它支持與流行的客戶調查和支持應用程序（如 SurveyMonkey、Discourse、Zendesk、Trustpilot 和 Medallia）的一鍵集成，以從在線評論、支持聊天和調查中收集數據。

谷歌云

Google Cloud NLP 是尋找 Google Cloud Storage 兼容服務的企業的理想文本分析平台。 它還支持與 Google Workspace 應用程序的集成。

該工具使用 Google 機器學習技術從原始文本中獲取洞察。 組織可以將其用於內容分類、情感分析、實體提取和語法分析。

您可以使用此軟件通過實體分析在文檔中查找和標記字段，例如聊天、電子郵件和社交媒體帖子。 它還可以讓您通過情緒分析了解客戶意見。

除了洞察力提取之外，該應用程序還提供分析和存儲文本等功能。 它還可以使用自定義實體提取在文檔中定位特定於域的實體。

查特米爾

Chattermill 是一種文本分析工具，它使用人工智能來確保您公司的發展和客戶忠誠度。 它將來自各種反饋和客戶交互來源的數據收集到一個易於使用的協作平台中。

為確保這一點，Chattermill 支持與 Trustpilot、Typeform、Google Play、App Store、SurveyMonkey、Slack、Ask Nicely、Survey Gizmo、Reviews.io、Zendesk 和更多應用程序的集成。

它使用主題和情緒 AI 來了解客戶對您的產品和品牌的情緒，同時找出重複主題背後的原因。 在信號分析之後，它可以完美地識別和預測來自每個接觸點的增加收入和留住客戶的方式。

企業可以使用此工具處理所有主要語言的內容，包括英語、法語、西班牙語、德語、俄語、阿拉伯語和普通話。

航海工具

Voyant Tools 主要在人文學科的研究人員中流行。 但是，您也可以將其用作網站文本分析工具。 該平台具有簡單的界面並執行不同的分析任務。

您可以利用它的功能來可視化來自網站分析的數據。 但是，不可能將其用於深入的文本分析。

猴學

您想使用任何可與現有工具輕鬆集成的高度可定制的 SaaS 文本分析軟件嗎？ 如果是，MonkeyLearn 應該是您進行定量內容分析的首選平台。

它是一款強大的文本挖掘軟件，可以分析任何類型的非結構化文本數據，包括文本文檔、在線評論、調查回复、客戶反饋和社交媒體對話。

得益於復雜的機器學習算法和自然語言處理 (NLP)，該平台將為您提供準確的文本分析。

如果您使用 MonkeyLearn 進行文本挖掘，則可以將其與 Google Sheets、Microsoft Excel、Zendesk、Google Forms、Airtable、HelpScout 和 Zapier 等應用程序集成。

這款基於 Web 的軟件具有有用的屬性，例如情緒分析、關鍵字提取、NPS 反饋分析和電子郵件響應分類。

基文

在選擇客戶體驗工具來分析來自眾多來源的非結構化數據時，Keatext 是適合您的工具。 如果您是非營利組織或大學的一員，它甚至會為您提供免費版本。

無論您要分析社交媒體對話、電子郵件還是調查，這款基於雲的文本分析軟件都可以使用機器學習和人工智能有效地完成分析。

現在，您可以擺脫手動分析數據的繁瑣任務，讓 Keatext 告訴您如果您想增強客戶體驗，您應該把注意力放在哪裡。

除了上述功能外，此工具還允許您收集多種語言的反饋並以不同的方式可視化數據。

字統計

您是否正在尋找可以高精度處理大量非結構化信息的文本分析軟件？ 使用簡單靈活的文本分析工具 WordStat。

它可以處理 2500 萬字/分鐘來提取主題和識別模式。 它挖掘文檔以快速提取主題和趨勢，並精確地進行定量內容分析。

此外，您可以使用它來分析開放式響應、生成商業智能數據、檢查新聞報導和檢測欺詐行為。

它還與其他不同的工具兼容。 當您通過集成將它們一起使用時，您在分析文本並將其與數字和分類數據相關聯方面享有一流的靈活性。

快速礦工

如果您認為數據僅代表數字和數字，RapidMiner 可以證明您錯了。 它是一種高級文本挖掘工具，您可以使用它執行模型部署和操作。 它使用人工智能來執行文本分析和文本分析，以收集有利於您的業務的見解。

您將從定性和文本內容中獲得的這些見解將幫助您改進各個領域，包括產品開發、營銷和風險管理。

原始文本的一些豐富來源是在線評論、專利申請、研究期刊、社交媒體、呼叫中心轉錄和索賠表。

RapidMiner 會告知您客戶對您的產品和服務的態度，以便您的業務能夠向前發展以實現組織使命。

結論

文本分析工具可以幫助您分析來自電子郵件、社交平台、在線評論和大型在線文檔的文本數據。 企業還可以使用這些應用程序來準確了解公眾對其品牌或產品的感知和認知。

由於從文本挖掘軟件中收集的見解對於做出更好的業務決策至關重要，因此越來越多的組織對它產生了興趣。

無論您是想提取關鍵字、分析情緒還是執行實體提取，您都會在市場上找到各種文本分析工具來完成這些任務。

在本文中，我們討論了文本分析和挖掘軟件行業的一些最佳文本分析工具。 您可以根據需要從列表中選擇一個或多個。

如果您想構建自己的文本分析軟件，您可能想嘗試這些低代碼或無代碼平台中的任何一個。