Los 8 mejores sistemas de text analytics

Los sistemas de text analytics te ayudan a extraer información de calidad de textos. Se estima que el 80% de la información relevante para una empresa viene de algun tipo de datos no estructurados, los cuales están formados, en gran parte, por texto. Por ejemplo, podemos encontrar información relevante en e-mails, informes e, incluso, artículos en las redes sociales.

Hay mucha información de valor escondida en estos datos no estructurados, pero sin las herramientas técnicas para organizar los datos de alguna forma puede ser muy difícil encontrarla.

¿Qué es text analytics?

Las herramientas text analytics o análisis de texto ayudan a las empresas a extraer información valiosa de datos no estructurados. Alrededor del 80% de la información empresarial relevante se encuentra en forma de texto no estructurado, como correos electrónicos, informes y publicaciones en redes sociales, por lo que puede resultar difícil descubrir la información que esconden. Los sistemas de text analytics están diseñados para organizar y analizar estos datos, proporcionando a las empresas una comprensión más profunda de su información basada en texto. Estos sistemas varían en características y capacidades, pero el objetivo sigue siendo el mismo: ayudar a las empresas a dar sentido a sus datos no estructurados.

Los programas de text analytics ayudan a analizar los datos basados en texto y organizarlos de una forma que permita entender lo que tienen por decir. Hay muchos sistemas de text analytics, pero no todos están al mismo nivel. No todos ofrecen las mismas características y opciones. Otros proporcionan herramientas potentes, pero tienen mucho que aprender. Hay más sistemas buenos, pero que puede que no satisfagan tus necesidades empresariales.

Cuando hablamos de análisis de textos, hay algunos conceptos que debemos conocer: taxonomía, folcsonomía, procesamiento del lenguaje natural (PLN) y grandes modelos lingüísticos (LLM).

¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)?

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que se ocupa de la interacción entre los ordenadores y el lenguaje humano. Se centra en capacitar a los ordenadores para comprender, interpretar y generar lenguaje humano de forma que sea significativo y útil.

El objetivo principal de la PNL es tender un puente entre la comunicación humana, que a menudo implica un lenguaje no estructurado y ambiguo, y la naturaleza estructurada y precisa de los lenguajes informáticos. La PNL permite a las máquinas procesar, analizar y extraer información de grandes cantidades de datos textuales, igual que hacen los humanos.

¿Qué son los grandes modelos lingüísticos (LLM)?

Los grandes modelos lingüísticos (LLM) son una clase de modelos de inteligencia artificial que tienen la capacidad de comprender y generar lenguaje humano. Estos modelos se basan en técnicas de aprendizaje profundo y se entrenan con grandes cantidades de datos textuales para desarrollar una comprensión profunda de los patrones y las estructuras del lenguaje.

¿Cuál es la diferencia entre taxonomía y folksonomía?

• La taxonomía es un sistema de clasificación jerárquica en el que los contenidos se clasifican en un conjunto estructurado y predefinido de categorías. Sigue un enfoque descendente, con categorías y subcategorías predeterminadas por expertos o administradores.
• La folksonomía es un sistema de clasificación generado por el usuario en el que los contenidos son etiquetados y categorizados por los propios usuarios. Es un enfoque ascendente, ya que los usuarios asignan sus propias etiquetas basándose en su comprensión y contexto, sin una estructura predefinida.

En Bismart disponemos de nuestra propia solución de text analytics. Folksonomy Text Analytics es un software de inteligencia artificial que analiza documentos de texto en lenguaje natural y localiza la información subyacente en datos no estructurados. ¡Descubre Folksonomy Text Analytics!

A continuación listamos los 8 mejores sistemas de análisis de texto que pueden ayudarle a obtener la información que necesita a partir de datos no estructurados.

Los 8 mejores sistemas de text analytics disponibles

SAS

SAS es una herramienta de software que tiene como objetivo extraer conocimiento útil de datos no estructurados, especialmente contenido en línea, desde libros a formularios para comentar. Como este software también ofrece la capacidad de guiar el proceso de machine learning, puedes reducir automáticamente los temas y normas generados. También puedes ver cómo cambian las normas a lo largo del tiempo y así refinar el enfoque para mejores resultados.

QDA Miner’s WordStat

QDA Miner dispone de varias habilidades para analizar datos cualitativos. Para analizar textos, el programa utiliza el módulo WordStat. El módulo está diseñado para análisis de contenido, análisis de texto y análisis de sentimiento y puede utilizarse para analizar páginas web y redes sociales, así como para business intelligence. Hay algunas herramientas de visualización que ayudan a interpretar mejor los resultados del programa. El análisis de correspondencia de WordStat ayuda al programa a identificar conceptos y categorías en tu texto.

Suite de Cognitive Services de Microsoft

Cognitive Services ofrece un conjunto robusto de herramientas de inteligencia artificial que ayudan a crear apps inteligentes con interacción natural y contextual. No es estrictamente un programa de análisis de texto, sino que incorpora elementos de análisis de texto en su manera de analizar discursos y lenguaje. Uno de esos es el servicio inteligente de entendimiento de lenguaje, que está diseñado para ayudar a bots y aplicaciones a entender el input humano y a comunicarse con las personas en lenguaje natural. 

Search and Text Analytics de Rocket Enterprise

La seguridad es una de las principales preocupaciones para las empresas que tratan con grandes cantidades de datos (Big Data), y la herramienta de Rocket lo tiene en cuenta para su solución de text analytics. Otra característica de esta herramienta es que es fácil de usar, por lo que los equipos pueden encontrar la información que necesitan de forma fácil y rápida. Si estás trabajando con equipos con experiencia tecnológica limitada, esta herramienta puede ser muy útil.

Voyant Tools

Cualquiera puede usar esta aplicación como una herramienta de análisis de texto en páginas web, aunque es más popular entre los académicos que trabajan en las humanidades digitales de todo el mundo. No es un sistema de análisis de textos profundo, pero tiene una interfaz sencilla y la capacidad de realizar varias tareas de análisis. En cuestión de segundos puede analizar una página web y proporcionarte una visualización de los datos en el texto.

Watson

Puede que recuerdes Watson como el ordenador que derribó a la estrella de Jeopardy! Ken Jennings, así que seguramente no sea una sorpresa que el ordenador de IBM también disponga de un sistema de análisis de primera categoría. Se llama Watson Natural Language Understanding y usa tecnología cognitiva para analizar texto, cosa que incluye evaluación de sentimientos y emociones.

Open Calais

Open Calais es una herramienta basada en la nube cuya función es ayudar a etiquetar contenido. Su punto fuerte es el reconocimiento de relaciones entre diferentes entidades en los datos no estructurados y la organización consecuente. Aunque no puede analizar sentimientos complejos puede ayudarte a gestionar datos no estructurados y convertirlos en una base de conocimiento bien organizada.

Folksonomy Text Analytics

El software inteligente Folksonomy de Bismart utiliza etiquetas inteligentes basadas inteligencia artificial generativa (IAG) y en modelos de machine learning Large Language Model (LLM) para filtrar los archivos de datos no estructurados y localizar información específica. Esto significa que ya no tienes que definir etiquetas y categorías manualmente. Puedes programarlo de diferentes maneras para diferentes necesidades, así como reestructurarlo en tiempo real para diferentes usos. Es fácil y rápido de usar y dispone de muchas opciones diferentes, lo que lo hace ideal para proyectos colaborativos.

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En definitiva, los textos son una herramienta de gran potencial para obtener datos de calidad y poder tomar data-driven decisions.

¿Estás interesado en saber más sobre cómo podemos transformar tus datos en valor? Contáctanos y nuestros expertos te ayudarán a encontrar la solución adecuada para tus necesidades.