Tekstanalyser

Tekstanalyse, eller tekstanalyseverktøy, refererer til metoder og programvare som behandler og undersøker tekstdata for å trekke ut innsikt. Tekstanalyser brukes i språkvitenskap, informatikk og dataanalyse, og kan være både kvantitative og kvalitative. Kvantitative analyser teller ord, setninger og n-gram, mens kvalitative analyser vurderer stil, tema, argumentasjon og retorikk. Moderne tekstanalyser kombinerer regelbaserte metoder med statistiske og maskinlæringsbaserte teknikker, og kan behandle store korpuser eller sanntidsstrømmer av tekst.

En typisk tekstanalyseprosess består av datafangst, preprosessering og analyse. Preprosessering inkluderer tekstnormalisering, tokenisering og fjerning av støytildeler. Deretter følger lingvistiske analyser som stemming eller lemmatization, ordklassetaggering (POS-tagging), syntaktisk analyse (avhengighets- eller frasestruktur), navngitte enheter og coreference. Avanserte analyser inkluderer sentiment, emnetemaer, emnemodellering, stylometri og lesbarhetsvurderinger. Resultatene presenteres ofte som statistikk, visualiseringer eller rapporter, og kan eksporteres som JSON, CSV eller TEI.

Bruksområder inkluderer akademisk forskning i lingvistikk og digital humaniora, markeds- og brukerinnsikt, innholdsmoderering og kvalitetssikring, utdanning og språkopplæring, samt overvåking av sosiale medier. Tekstanalyse står i nær forhold til naturlig språkbehandling (NLP) og kan utnytte både tradisjonelle metoder og avanserte språkmodeller basert på maskinlæring. Utfordringer inkluderer flerspråklighet, dialekter, slang, ustrukturert data og personvern- og bias-spørsmål, samt behovet for tolkbarhet og gjennomsiktighet i analysene.