文本分析在收集产品反馈时的作用

文本分析现在已经能够在多个行业实现应用，今天灵玖软件从收集产品回馈方面来讲一下文本分析的作用。

企业收集产品回馈，不仅包括在社交网络的聊天记录，还包括客户在所有平台的反馈，收集到的用户信息，相关社交媒体的评价等，这些非结构化的数据研究十分重要。而文本分析的特点在于，不仅解决了“是什么”的问题，还解决了“为什么”的问题，比如对用户行为分析方面，大数据文本分析不仅能够分析出不同群体的行为比例，还能分析出群体的行为意图，帮助企业解决关键性知识问题。今天为大家介绍几种文本分析在收集产品反馈时的应用场景。

医药产品副作用的文章筛查分析

制药公司的药品出厂后，如果产品出现了副作用，制药公司有义务对产品进行召回并修改传单内容。决定医药品是否召回的根据，除了医药公司的自行研究，医药公司还需要大量分析其他研究人员所发的相关文章。而这时，如果发表的文章数目过多，没有条件对所有文章一一进行手动处理，自动化信息提取和文本分析的软件就显得十分必要。使用文本信息提取软件，制药公司能够根据自己的实际需求点，提取自己所需要的文章信息，并进行系统分析。

产品定位和产品满意度的调查分析

任何产品从制作成型到推入市场，产品一定有针对的特色人群，对消费人群消费特点和竞争对手有足够认知，才能获得最佳效果。

企业需要基于大量数据的基础上对产品和竞争产品进行评估，才能制定出最佳产品方案。面对大量的文本数据，企业可以使用自动化的文本处理系统，对各种来源的信息完成快速高效的收集和分析。

当产品的推出效果没有达到预期，或者产品想要有进一步的提升，产品需要进行市场策略调整时，自动化文本分析软件能够收集消费者对产品的全面评价，评价来源可能来自产品评论网站和一些社交媒体平台，有效信息的采集和分析能够促进市场方案的正向调整。

NLPIR大数据语义智能分析平台的精准采集功能，能够实现对境内外互联网海量信息实时精准采集，有主题采集（按照信息需求的主题采集）与站点采集两种模式（给定网址列表的站内定点采集），帮助用户快速获取海量信息，尤其是境外信息与情报的挖掘。

还可以对文章进行摘要实体（自动摘要+实体抽取）：自动摘要能够对单篇或多篇文章，自动提炼出内容的精华，方便用户快速浏览文本内容。实体提取能够对单篇或多篇文章，自动提炼出内容摘要，抽取人名、地名、机构名、时间及主题关键词；方便用户快速浏览文本内容。

NLPIR大数据语义智能分析平台的文本分类功能，包括专家规则类与机器训练分类，能够针对事先指定的规则和示例样本，系统自动从海量文档中识别并训练分类。NLPIR深度文本分类，可以用于新闻分类、简历分类、邮件分类、办公文档分类、评论数据分类等诸多方面。