van woorden naar daden

Haal waardevolle informatie uit teksten met text analytics.

Waarom text analytics?

Wist je dat ruim tachtig procent van alle data uit tekst bestaat? Echter zijn er weinig organisaties die gebruik maken van tekstuele data. Zonde, want er valt veel waarde te halen uit teksten. Daarnaast hebben overheidsinstanties rekening te houden met de Archiefwet waarbij er moet worden voldaan aan regels omtrent bewaring van informatie.

Efficiënter werken
Organisaties zijn inmiddels gewend aan Business Intelligence (BI)-oplossingen en het maken van analyses op basis van kwantitatieve data, bijvoorbeeld afkomstig van de finance-, HR of- productieafdeling. Kwalitatieve data, zoals teksten, wordt hierbij vaak vergeten, aangezien BI-oplossingen hier niet geschikt voor zijn. Het doel van ilionx is om aan de hand van taalmodellen kwantitatieve en kwalitatieve data bij elkaar te brengen. En dit is nodig. De hoeveelheid informatie neemt immers erg snel toe, waardoor de nadruk op efficiënt werken alsmaar groter wordt.

“text analytics focust op de relevante informatie en brengt je nieuwe verbanden en inzichten, waardoor je meer kunt doen in minder tijd”

Krachtige taalmodellen

De komst van ChatGPT laat zien hoe krachtige taalmodellen je werk eenvoudiger kunnen maken, bijvoorbeeld voor het schrijven van blogs of het laten controleren van zelfgeschreven code. Maar hoe kun je deze techniek combineren met de data binnen jouw organisatie?

Afgestemd op jouw vakgebied
Met text analytics wordt de kern uit de veelvoud aan informatie gehaald en wordt er onderscheid gemaakt tussen relevante informatie en niet of minder relevante informatie. Hierdoor kun je efficiënter werken en heb je meer tijd over voor de inhoudelijke kant van je werk, doordat er minder handmatig werk is vereist. Zo kun je bijvoorbeeld teksten gemakkelijk samenvatten om de essentie uit teksten te halen en haal je snel de noodzakelijke informatie uit offertes.

Daarnaast is text analytics volledig afgestemd op jouw situatie en vakgebied. Zo kan een arts een diagnose invullen in zijn systeem, waarna hij soortgelijke gevallen en aanbevolen behandelingen te zien krijgt. De beoogde behandeling kan hier vervolgens op aangepast worden.

Steeds sneller en beter
Text analytics maakt het daarnaast mogelijk om eenvoudig documenten te analyseren, interpreteren en kwalificeren aan de hand van machine learning modellen. Deze taalmodellen zijn zelflerend: hoe meer kwalitatieve data deze modellen tot hun beschikking hebben, hoe beter ze worden in hun werk. Hierbij richt ilionx zich op grote hoeveelheden tekst die voor een mens niet te ontcijferen zijn, maar voor taalmodellen wel!

ilionx haalt bijvoorbeeld voor een zorginstelling kwalitatieve data uit klantdossiers om aan de hand daarvan de invloed van medicatie voor mannen en vrouwen, en het verschil daartussen, te identificeren. Een ander voorbeeld is dat de experts van ilionx een grote hoeveelheid klantdossiers voor een klant in de ouderenzorg doorzoeken. Hierin wordt gezocht naar onjuiste indicatiestellingen, zodat in de toekomst een herindicatie voorkomen kan worden.

Vind je teksten makkelijker terug
Een ander voordeel van text analytics is dat de teksten worden gelabeld, waardoor content sneller én beter vindbaar wordt. Zo kan een tekst bijvoorbeeld gelabeld worden op privacyrichtlijnen of het type document (o.a. offerte, brief, notulen en blog). Door de ontwikkeling van grote taalmodellen, zoals ChatGPT, kunnen we beter en sneller documenten analyseren dan voorheen.

Waarde toevoegen

Het team van text analytics-experts heeft de afgelopen jaren een methodiek ontwikkeld waarmee de teksten van organisaties op waarde geschat worden. De modellen van ilionx worden altijd getraind voor klantspecifieke situaties en toepassingsgebieden. Dit bespaart niet alleen veel tijd en werk, maar het zorgt er ook voor dat je altijd beschikt over de juiste informatie.

De kracht van onze text analytics-oplossing

Text analytics kan ‘begrijpend lezen’ en kan grote hoeveelheden tekst aan de hand van machine learning modellen in context analyseren​, interpreteren en kwalificeren. Zo is ilionx in staat om, naast het maken van een selectie op onderwerp of naam, teksten samen te vatten en ook relaties tussen documenten aan te geven. De oplossing maakt het tevens mogelijk om bepaalde stukken tekst wel of niet zichtbaar maken in verband met AVG-gevoelige informatie of tags. Een ander voordeel is het verbinden van een melding aan bepaalde informatie. Bijvoorbeeld het afgeven van een waarschuwing bij het delen van een tekst of document.

Aan de hand van onze sentiment analyse is het ook mogelijk om te achterhalen hoe mensen over bijvoorbeeld een bepaalde dienst of oplossing denken. Door het sentiment uit teksten te halen kun je het negatieve of positieve sentiment achterhalen.

Naast het categoriseren van documenten kan er extra informatie toegevoegd worden aan de documenten, zoals kernwoorden en entiteiten (deze kunnen dienen als labels in een DMS zoals SharePoint). Dit noemen we metadateren. Denk aan het toevoegen van plaatsnamen, persoonsnamen en organisatienamen.

 “text analytics is breed inzetbaar: van gemeentes en provincies tot nieuwsorganisaties, zorginstellingen en waterschappen”

Integratie met andere systemen

ilionx begrijpt dat de integratie van text analytics in jouw bestaande systemen cruciaal is voor succes. Daarom werken de experts van ilionx nauw samen met jouw IT-afdeling om ervoor te zorgen dat de oplossingen naadloos aansluiten op jouw infrastructuur en bestaande systemen. text analytics draait namelijk in jouw eigen omgeving.