Text Mining
Le text mining, que l’on peut littéralement traduire par « fouille de données », est une pratique qui consiste à l’analyse automatisée et informatisée de données textuelles. En effet, au moyen du text mining, il est possible d’effectuer des recherches spécifiques dans d’importantes bases de données en se fondant sur certains critères tels que la recherche de similarités dans l’ensemble des données à analyser. Obéissant à un algorithme précis et préconçu, le text mining, véritable intelligence artificielle oscillant entre la linguistique et l’ingénierie des langues, offre de multiples atouts dans le cadre de nombreux domaines tels que la recherche, les statistiques ou le commerce par exemple. Tout l’attrait du text mining réside en effet dans sa faculté à tirer de données langagières, de manière automatisée et complètement informatique, des données pertinentes pour des recherches précises dont on pourra tirer profit.
Le text mining : la réponse à l’abondance de textes
Avec l’extension d’Internet au cours des dernières décennies, les données textuelles se sont massivement développées. Qui plus est, les utilisateurs du grand Web sont toujours de plus en plus nombreux et chaque texte partagé peut avoir son importance. Néanmoins, les données textuelles exprimées en langage naturel sont si nombreuses qu’elles en deviennent difficiles à exploiter. C’est pour cette raison que la pratique du text mining a été développée et c’est effectivement tout l’intérêt qu’elle présente : être capable de localiser, dans une immensité de données textuelles exprimées dans le langage naturel des utilisateurs du Web, des données qui peuvent être utiles dans le cadre d’une recherche ou de critères spécifiques et précis. Le text mining a en effet comme objectif ultime de permettre à l’intelligence artificielle d’analyser et de comprendre le langage des humains. Il s’agit ainsi d’une pratique de traitement du langage naturel.
Comment fonctionne le text mining ?
A travers trois processus interdépendants et prenant place l’un après l’autre au cours de l’opération de fouille de textes, les programmes de text mining parviennent à nous extraire et à nous trier les données pertinentes qui nous intéressent. Ces trois étapes sont le prétraitement, l’analyse des représentation et la restitution. Durant la phase du prétraitement, on va stocker des données textuelles non structurées au moyen d’un système d’identification et d’extraction des caractéristiques desdites données. C’est lors de cette phase, par exemple, que l’outil informatique va être en mesure d’étiqueter les différents éléments du texte en fonction de leur catégorie grammaticale, permettant de faciliter la compréhension globale du texte. Lors de l’analyse, les algorithmes sont mis en jeu pour relever les cooccurrences et les associations d’éléments qui permettront une extraction des données pertinentes. Enfin, la restitution permet l’accès aux données extraites via le procédé du text mining, au moyen d’un système de navigation par exemple.
Dans quel cadre faire usage du text mining ?
L’utilité du text mining va bien au-delà de la simple analyse textuelle d’un point de vue linguistique. Ainsi, dans le monde du commerce, on va être en mesure d’analyser l’opinion exprimée par les clients sur certains produits, par exemple, en recherchant sur l’ensemble des sites spécialisés ou des réseaux sociaux les avis laissés par les consommateurs. En allant plus loin, on peut faire appel aux outils de text mining pour identifier des profils types de clients ou encore des schémas de consommation ayant tendance à se répéter, de manière à optimiser les techniques de publicité, de communication ou d’information.
