文本挖掘已成为现代企业的一项基本能力。随着非结构化 10 个可立即利用 数据呈指数级增长，企业正在利用文本挖掘来使这些大量非结构化数据变得可访问和有用。通过这样做，他们能够针对许多用例生成更深入的业务洞察并做出更明智的业务决策。
文本挖掘使用文本分类、实体提取（即命名实体识别）和情感分析等技术来提取隐藏在文本内容中的有用信息和知识。在商业世界中，这使公司能够从大量非结构化数据中揭示见解、模式和趋势。事实上，这种推开所有不相关材料并提供有价值答案的能力使其在整个企业中迅速被采用。
以下 10 个文本挖掘示例说明了非结构化数据管理技术的实际应用如何不仅影响您的组织流程，还影响您的竞争地位。
风险管理
无论在哪个行业，风险分析不足往往是导致失败的主要原因。在金融和保险行业尤其如此，在这些行业中，采用基于文本挖掘技术的风险管理软件可以大大提高降低风险的能力。这使组织可以 目标电话号码或电话营销数据 轻松访问数千个来源（和 PB 级）的文本文档，使他们能够将信息链接在一起并在正确的时间访问正确的信息。
知识管理
在管理大量文本文档时，快速查找重要信息的能力至关重要。医疗保健行业就是一个例子，该行业拥有大量信息（例如数十年的研究、临床患者数据等），这些信息可能对其最大的利润中心：新产品开发具有价值。文本挖掘解决方案可以帮助组织快速准确地找到信息，使他们能够获得更深入的见解并更快地将产品推向市场。
网络犯罪预防
互联网的匿名性以及通过互联网运作的众多通信功 超越购物车：增强整个电子商务体验以增加销售额 能增加了网络犯罪的风险。如今，文本挖掘通过为企业组织和执法部门提供的情报建立更多背景，使企业组织和执法部门更容易预防网络犯罪。这使他们能够确定真正的威胁，并限制由断章取义的关键词造成的误报数量。
增强客户服务
文本挖掘和自然语言处理已被证明对客户服务 巴西商业名录 团队非常有帮助。它们通常被采用来改善客户体验，通过利用有价值的信息来源（例如调查、故障单和客户通话记录）来提高问题解决的质量、效率和速度。文本分析对聊天机器人也至关重要，因为它可以捕获向客户提供快速、自动响应所需的信息。因此，公司可以大大减少对呼叫中心操作员解决客户问题的依赖。