13. Методы и инструменты текстовой аналитики, используемые для решения проблемы больших данных.

В работе описаны ключевые термины и общие понятия, что дает основу для более детального анализа методов и инструментов, описанных в следующих разделах.
Инструменты анализа текста позволяют автоматически собирать, систематизировать и анализировать текстовые данные посредством использования лингвистических правил, статистических методов и методов машинного обучения.
Некоторые методы и инструменты анализа текста:
Лингвистические правила. С их помощью они извлекают из текста смысл, приводят примеры успешного применения, а также их недостатки и ограничения по сравнению с другими методами.
Статистические методы анализа текста. К ним относятся регрессионный анализ, кластеризация и другие количественные подходы. Они дополняют лингвистический анализ и помогают лучше понять структуру информации в больших данных.
Методы машинного обучения. Описаны различные алгоритмы и их возможности для автоматизации анализа больших объемов текстовых данных.
Прогнозная аналитика. Данные анализируются для выявления корреляций и прогнозирования будущих тенденций.
Имитационное моделирование и сценарный анализ. Позволяет создавать модели ситуаций на основе больших данных и оценивать последствия изменения различных параметров.

1.Основные методы и инструменты текстовой аналитики

Анализ текста — это процесс анализа и понимания письменной или устной речи. Он использует алгоритмы и вычислительные методы для извлечения ценной информации, закономерностей и идей из расширенных текстовых данных. Проще говоря, текстовый анализ позволяет компьютерам понимать и интерпретировать человеческий язык.
Проще говоря, текстовая аналитика помогает компьютерам понимать и интерпретировать человеческий язык. Вот реальный пример, иллюстрирующий текстовую аналитику: допустим, компания получает отзывы клиентов о своей продукции в Интернете. Эти обзоры могут содержать массу информации, но пользователи не могут вручную читать и анализировать тысячи обзоров.[1]