Text Mining: O que é e como aplicar a mineração de texto

Text mining é o processo de explorar grandes volumes de textos para extrair padrões, informações e insights relevantes. 

Diferentemente do text analytics, que interpreta os dados já organizados para gerar percepções, o text mining atua na identificação de fatos e estruturas. Entre suas principais técnicas estão o processamento de linguagem natural, a recuperação de informações e a mineração de dados. 

Hoje, com o apoio da inteligência artificial, essa prática tornou-se a forma mais estratégica de lidar com informações textuais, e um exemplo desse processo é o Docusign Navigator, que centraliza, organiza e transforma a análise documental em processos seguros e inteligentes. 

Continue a leitura e descubra como essa tecnologia pode gerar ainda mais valor para sua empresa!

O que é text mining?

Text mining é o processo de derivar informações de alta qualidade a partir de textos. Para que isso ocorra, é necessária a combinação de métodos de linguística computacional, estatística e aprendizado de máquina. 

O Text mining tem por objetivo identificar padrões, extrair conhecimento e estruturar dados não organizados em informações úteis e legíveis para decisões estratégicas baseadas em dados. 

Text mining vs text analytics: entendendo as diferenças

Mesmo que os termos sejam muitas vezes confundidos, o text mining e text analytics atuam em processos bem diferentes. 

O text mining identifica padrões, estruturas e fatos ocultos em textos brutos, enquanto o text analytics interpreta esses resultados para gerar percepções mais estratégicas. 

Por exemplo: ao analisar contratos, o text mining localiza cláusulas específicas, enquanto o text analytics avalia como essas cláusulas impactam o negócio. 

Hoje, muitas plataformas integram ambas as abordagens para garantir que as empresas combinem extração e segurança de dados com análises interpretativas em um mesmo fluxo de trabalho.

Principais técnicas utilizadas em text mining

Conforme visto até aqui, o text mining reúne um conjunto de métodos que permitem transformar textos desestruturados em informações valiosas para as empresas. 

Então veja, a seguir, as técnicas mais utilizadas por marcas que desejam estruturar seus processos documentais de maneira estratégica.

Processamento de linguagem natural (PNL)

O PNL permite que máquinas entendam, interpretem e gerem linguagem humana. No contexto de text mining, por exemplo, o PNL é usado para: 

• segmentar frases;

• identificar entidades;

• interpretar contextos;

• reconhecer sentimentos em textos. 

Por exemplo, em um contrato, o PNL pode destacar automaticamente nomes de partes envolvidas e prazos estabelecidos, acelerando a análise de documentos.

Recuperação e extração de informações

Essa técnica concentra-se em localizar e extrair dados relevantes de grandes volumes de documentos. No text mining, ela permite identificar cláusulas contratuais, números de processos ou termos específicos em relatórios. 

Assim, em vez de revisar centenas de páginas manualmente, a empresa pode acessar os trechos mais importantes em segundos, otimizando tempo e reduzindo possíveis erros a olho nu.

Mineração de dados

Esse processo consiste em aplicar modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina para encontrar padrões complexos em textos. 

A mineração de dados pode, por exemplo, correlacionar tipos de cláusulas contratuais a riscos recorrentes, ajudando gestores a identificar tendências e antecipar decisões. Ela é o passo que transforma a análise de dados não estruturados em inteligência acionável.

Aplicações práticas do text mining

Sem dúvidas, o text mining tem potencial para transformar diferentes áreas de uma empresa. Veja alguns dos principais usos da tecnologia!

Análise de contratos e documentos legais com text mining

A tecnologia permite automatizar a identificação de cláusulas contratuais e obrigações específicas. 

Além disso, pode apontar inconsistências, riscos e variações em contratos semelhantes, o que facilita as auditorias. Essa análise estruturada também simplifica a comparação entre diferentes versões de um mesmo contrato, reduzindo tempo e minimizando falhas.

Análise de feedback e comunicações com clientes

Empresas conseguem processar milhares de registros de feedback, reclamações e comunicações em poucos segundos. A tecnologia ainda classifica os tipos de problemas relatados, identifica tendências de satisfação ou insatisfação e ajuda a priorizar respostas. 

Assim, as equipes conseguem atuar com mais assertividade em demandas críticas de clientes.

Como implementar text mining em sua empresa?

A adoção da tecnologia exige um planejamento e objetivos claros. Abaixo, veja um passo a passo prático e simples para direcionar a aplicação do text mining:

1. defina os objetivos do projeto e os problemas que deseja resolver;

2. identifique as fontes de dados documentais disponíveis;

3. escolha as técnicas e ferramentas adequadas para data verification e segurança da informação;

4. monte a equipe responsável pela implementação e monitoramento;

5. teste a solução em pequena escala antes de expandir o uso;

É importante lembrar de que o sucesso do text mining depende da qualidade e preparação dos dados. 

Portanto, documentos bem organizados, digitalizados e padronizados garantem resultados mais precisos e úteis, evitando falhas de interpretação e aumentando a confiabilidade das análises.

Transforme dados em acordos inteligentes com text mining na Docusign

A Docusign é líder global em soluções de assinatura eletrônica e gestão inteligente de acordos. Além disso, a empresa combina tecnologia, segurança e inteligência para acelerar decisões de negócio.

Com isso, o Docusign Navigator centraliza, organiza e transforma a análise documental, permitindo que empresas automatizem a extração de informações e identifiquem padrões de forma prática.

Integrado ao Intelligent Agreement Management (IAM), o Navigator conecta insights a fluxos de trabalho estratégicos, garantindo maior controle sobre acordos. Com esse recurso, companhias de todos os portes podem reduzir riscos, antecipar receitas e tomar decisões com base em dados confiáveis. 

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