Выписка из бки со скоринговым баллом: как повысить свой кредитный рейтинг

Содержание

как повысить свой кредитный рейтинг

Проверка потенциального заемщика при рассмотрении его заявки на кредит проводится через анкетирование, запрашивание различных документов и справок (в частности, о доходах, месте работы, размере заработной платы) и кредитной истории.

Что такое скоринговый балл

Если банку нужно принять решение о крупном кредите – ипотечном или на покупку автомобиля, — он может воспользоваться дополнительными источниками информации о заемщике, кроме полученной от него самого и в бюро кредитных историй. Такими источниками могут послужить работодатель или даже социальные сети. Все добытые в результате сведения анализируются при помощи специальной системы, которая выставляет скоринговый балл (от английского scoring – «подсчет очков») – итоговую оценку.

Таким образом, скоринговый балл, или скоринг-балл, – это числовая оценка кредитоспособности и добросовестности заемщика, прогноз того, как он будет исполнять свои обязательства по обслуживанию и погашению кредита.

Как рассчитывается балл

В основе любого расчета скорингового балла лежит математическая модель, которая оценивает самые разные факторы и указывает, какова вероятность того, что заемщик погасит кредит в срок. Когда вероятность велика, заявку одобряют. А если есть риск невозврата, в кредите или отказывают, или корректируют условия в сторону ухудшения.

Чем различаются скоринг-модели

Так как каждый кредитор использует оригинальную бизнес-модель, при которой подход разных организаций к одному и тому же потенциальному клиенту может существенно отличаться, оценочные системы разрабатываются исключительно «под себя». 

Например, если банк выдает кредиты по высокой процентной ставке, он может позволить более либеральный подход к отбору заемщиков, так как потери от возможных невозвратов будут покрыты за счет повышенных платежей других клиентов. 

В банках с относительно невысокой стоимостью кредитов, напротив, отбор заемщиков более строгий и скоринговая система настроена на больший отсев кандидатов. В этом случае остаются клиенты со стабильными доходами, которые при обслуживании ранее взятых ссуд продемонстрировали хорошую финансовую дисциплину.

Что учитывается при скоринг-тестировании

При построении скоринговой модели используется самая разная информация.

Кроме записей из кредитной истории в обязательном порядке учитывается:

  • Пол и возраст;
  • Семейное положение и количество детей;
  • Профессия, уровень доходов и постоянность их источников;
  • Наличие у заемщика активов (имущества), которые могут служить обеспечением кредита;
  • Другие сведения.

Обычно анкета кредитной организации включает несколько десятков вопросов, каждый из которых имеет собственный «вес» для скорингового балла. Некоторые ответы могут вообще не иметь значения для результата (так называемые контрольные), а некоторые – являться определяющими. При этом даже сотрудник банка, проводящий анкетирование, не всегда может сказать, какой именно вопрос стал основанием для отказа в кредите.

Что следует учитывать 

Любая скоринговая система оперирует только фактической информацией, полученной при анкетировании. К примеру, она может учесть в своих подсчетах скорингового балла отсутствие у человека прописки в данном регионе, но при этом ее алгоритмы не способны принять во внимание то, что вы снимаете квартиру именно в этой области, постоянно проживаете и работаете здесь, а регистрация привязана к дому родителей.

То же самое происходит, если вы работаете рядовым сотрудником в крупной и известной организации, – ваши баллы в таком случае будут меньше, чем у руководителя маленькой фирмы, которая была открыта только несколько дней назад.

Как исправить скоринговый балл

Если вас не устраивает результат, показанный при анкетировании в банке, можно попробовать улучшить свою кредитную историю. Для этого имеет смысл запросить небольшую ссуду, аккуратно и в полном соответствии с графиком платежей ее погасить, после чего попробовать повторить подать заявку на больший кредит. Четкое исполнение обязательств повышает Персональный кредитный рейтинг и улучшает кредитную историю, поэтому новый запрос имеет более высокие шансы на одобрение.

Чего точно не стоит пытаться сделать для улучшения скорингового балла и шансов на кредит – это пытаться внести в анкету ложные сведения. Любой кредитор может проверить правильность предоставленных данных, и если результат проверки покажет обман, вам не только не дадут кредит, но и могут внести в «черные списки», что исключит возможность кредитования и в будущем. Поэтому лучше улучшать сведения о себе естественным путем или обратиться в другой банк. Различие в скоринг-системах дает шансы на то, что в другой организации к вашему заявлению отнесутся более лояльно, при этом условия кредитования могут оказаться даже более выгодными.

Персональный кредитный рейтинг – скоринг-система НБКИ для всех заемщиков

С целью удобства заемщиков и повышения их финансовой грамотности НБКИ рассчитывает Персональный кредитный рейтинг (ПКР) (тоже самое, что скоринговый балла) на основе всех записей кредитной истории. ПКР выставляется в баллах в диапазоне от 300 до 850. Заемщик может запрашивать рейтинг бесплатно неограниченное количество раз. Удобнее всего это делать в «Личном кабинете» на сайте НБКИ – при наличии регистрации на портале госуслуг процедура займет 2–3 минуты.

Проверяя значение ПКР регулярно, заемщик получает возможность не только следить за состояние кредитной истории, но и понять, насколько предпочтительным клиентом он является для банков в тот или иной момент времени, получает стимул к финансовому планированию и улучшению финансовой дисциплины. Кроме того, обладателям высокого значения ПКР банки предлагают на сайте НБКИ лучшие условия кредитования, что может оказаться очень кстати. 

Частые вопросы | Объединенное кредитное бюро

 Как разобраться в кредитном отчете? 

Если вы получили кредитный отчет, но не можете разобраться, что значит и откуда берется информация в нем, воспользуйтесь инструкцией по чтению кредитного отчета ОКБ. 

 Откуда берется информация в моей кредитной истории? 

Основные источники формирования кредитной истории – банки, МФО и другие кредиторы, которые обязаны передавать информацию об обязательствах и платежной дисциплине своих заемщиков хотя бы в одно бюро кредитных историй. Начиная с 1 июля 2014 г., согласие заемщика на передачу его данных в БКИ не требуется. Также финансовые управляющие могут передавать в бюро информацию о банкротстве физических лиц. Федеральная служба судебных приставов, компании ЖКХ и телекомы могут передавать решения суда по взысканию задолженности и алиментов. Кредитная история хранится в бюро в течение 10 лет с момента ее последнего обновления. 

 Как часто обновляется кредитная история? 

Источники формирования кредитной истории представляют информацию в бюро в течение пяти рабочих дней со дня совершения действия, информация о котором отражается в кредитной истории (внесение очередного платежа, частичное досрочное погашение, изменение условий договора и т.д.), либо со дня, когда источнику формирования кредитной истории стало известно о совершении этого действия. 
Что делать, если в моей кредитной истории содержится некорректная информация?

Удалить или исправить можно только информацию, которая не соответствует действительности. Например, недостоверную информацию о ваших финансовых обязательствах: дважды передана информация об одном и том же кредите; имеются просрочки, которые вы точно не допускали; кредит вами давно закрыт, а в истории он отображен как открытый и т.д.  

 Как исправить ошибку в кредитной истории? 

1. Сначала имеет смысл обратиться непосредственно к источнику, передавшему некорректную информацию для ее исправления. В некоторых случая это может ускорить сроки исправления, так как бюро не вносит самостоятельных изменений в кредитные истории. Все передаваемые источниками данные хранятся в бюро кредитных историй в неизменном виде, а процедура обновления производится источником без участия сотрудников бюро.

2. Если источник не отвечает в разумные сроки или отказывает в исправлении информации, можно обратиться в бюро кредитных историй и подать заявление на внесение изменений в кредитную историю. Заявление можно принести лично в офис бюро, либо направить по почте. В случае, если заявление на внесение изменений в кредитную историю было подано лично или письмом с нотариально заверенной подписью, Бюро также предоставит вам обновленный кредитный отчет с учетом изменений на дату предоставления ответа.

3. Бюро направит в адрес источника претензию, по результату рассмотрения которой, в кредитную историю будут внесены изменения или предоставлен мотивированный отказ. Об ответе кредитной организации или его отсутствии бюро проинформирует вас в течение 30 дней. 

При полном погашении кредита, независимо от его типа, мы рекомендуем запросить у кредитора справку о погашении и отсутствии задолженности. Этот документ может быть полезен при возникновении спорных ситуаций, ошибках в кредитной истории и т.п. Спустя месяц-полтора после погашения кредита мы также рекомендуем проверить свою кредитную историю и убедиться, что в ней также отражено закрытие счета и отсутствие у вас задолженности по нему.

 Почему в кредитном отчете ОКБ отражены не все мои кредиты? 

Возможно, информация о кредитном обязательстве хранится в другом БКИ, так как источники формирования кредитной истории обязаны передавать данные в отношении заемщиков, поручителей, принципалов хотя бы в одно бюро кредитных историй, включенное в реестр БКИ. Прежде чем обращаться за кредитным отчетом узнайте в каких БКИ хранится ваша кредитная история. Более подробная информация доступна в разделе: ГДЕ МОЯ ИСТОРИЯ?

Также, если кредитное обязательство, было оформлено до 1 июля 2014 г., то возможно вы не давали источнику своего согласия на передачу данных в бюро кредитных историй. 

Кто может увидеть мою кредитную историю?

Сегодня вашу кредитную историю в бюро может запросить любое юридическое лицо или индивидуальный предприниматель. При этом такое лицо обязано получить от вас согласие.

Сроки действия согласия, его содержание и способ оформления строго регламентированы законом. В частности, в согласии должна быть указана цель запроса кредитной истории, только в соответствии с которой можно запрашивать и использовать информацию. Срок действия согласия составляет 6 месяцев со дня его оформления. В случае, если в течение указанного времени был заключен договор кредита/займа, то согласие сохраняет силу в течение всего срока действия договора. 

Информация о том, кто и зачем запрашивал вашу историю, фиксируется в закрытой части кредитной истории. Если вы узнали, что кто-то запрашивал информацию без вашего согласия, можно направить заявление в бюро с просьбой проверить правомерность сделанного запроса и если правомерность не подтвердится удалить эту запись из кредитной истории. 

Без вашего согласия и отметки о запросе в закрытой части кредитной истории информацию может получить только Банк России, финансовый управляющий в рамках процедуры личного банкротства, нотариус для оценки наследственной массы, ФССП, а также суды и следственные органы. 

 Имеет ли кредитный отчет, полученный на портале ucbreport.ru юридическую силу? 

Кредитный отчет, полученный через эти каналы, является информационным документом.  Для получения кредитного отчета, заверенного подписью и печатью организации, необходимо обратиться с запросом напрямую в Бюро. Это можно сделать лично в офисе для физических лиц, а также направив письмо с нотариально заверенной подписью или заверенную телеграммой. Более подробная информация о способах получения кредитного отчета доступна в разделе: ПОЛУЧИТЬ КРЕДИТНЫЙ ОТЧЕТ.

 Что такое Персональный кредитный скоринг, и кто его рассчитывает? 

Персональный кредитный скоринг — инструмент оценки надежности заемщика кредитной организацией при принятии решения о выдаче кредита.

Результат скоринга выдается в виде балла, который рассчитывается системой автоматически на основании информации из кредитной истории. С точки зрения кредитора, чем выше скоринговый балл клиента, тем ниже уровень его кредитного риска. Персональный кредитный скоринг не является гарантией одобрения кредита, поскольку финальное решение о выдаче кредита и его условиях остается за кредитной организацией. 
Факторы, негативно влияющие на значение Персонального кредитного скоринга
• наличие просрочек платежей свыше 30 дней
• высокая долговая нагрузка
• большое количество запросов на проверку кредитной истории за последние полгода
• небольшой «возраст» кредитной истории (менее 1 года)

 Почему банки отказывают мне в выдаче кредита? 

Кредитная история является одним из важнейших факторов при принятии решения о выдаче кредита, но не единственным. Нужно учитывать, что каждый кредитор воспринимает информацию из кредитной истории, исходя из своей кредитной политики и рисковой стратегии. Кредиторы также используют собственные скоринговые системы и различные дополнительные источники информации для оценки профиля потенциального заемщика, которые могут влиять на финальное решение о выдаче кредита. 

Тем не менее, перед получением кредита мы рекомендуем проверить кредитную историю и убедиться, что вся информация в ней отражена корректно. 

 Как я могу иcправить свою кредитную историю? 

Удалить или исправить можно только информацию, которая не соответствует действительности. Если в истории зафиксирована достоверная информация о негативных событиях, например, длительных просрочках платежей, надо понимать, что необходимо скорректировать свое финансовое поведение. Об этом может свидетельствовать погашение текущих задолженностей, а также аккуратная платежная дисциплина в будущем.

Для улучшения кредитной истории часто рекомендуют взять небольшой кредит и аккуратно его выплатить. Свежая история своевременных платежей поможет вам улучшить репутацию в глазах потенциальных кредиторов. 

Однако, стоит помнить, что это не гарантирует получение кредита, так как каждый кредитор воспринимает информацию из кредитной истории, исходя из своей кредитной политики.  

 

кредитная и финансовая оценка физических лиц

Кредитный скоринг — основной финансовый инструмент, с помощью которого банки оценивают риски. Рассказываем, как считают скоринг и чем он полезен брокерам.

Для чего нужен кредитный скоринг

Кредитный скоринг — это система оценки рисков. Банки собирают как можно больше сведений о своих клиентах, чтобы понять, безопасно ли им давать кредит, не возникнут ли у них трудности с возвратом долга. Анализируются десятки параметров: от кредитной истории до профилей в соцсетях. 

Затем собранную информацию анализируют, чтобы выявить связи между характеристиками клиентов и их платежеспособностью. По результатам строят скоринговую модель. Она прогнозирует поведение клиентов на основе найденных закономерностей. Скоринг балл показывает вероятность просрочки в ближайшие 12 месяцев.

Банковский скоринг решает несколько задач:

  • распределяет заемщиков на группы по надежности;
  • отсекает проблемных заемщиков;
  • помогает выбрать дополнительные условия по кредиту; 
  • определяет кредитные лимиты;
  • экономит на андеррайтинге;
  • помогает работать с должниками.

Как работает кредитный скоринг

Банки собирают информацию, анализируют ее и выявляют зависимость между профилем заемщика и его надежностью. Единого стандарта нет — у каждого банка своя технология скоринга. Чаще всего модель строят на основе кредитной истории. Высокий скоринг балл получают заемщики, которые берут кредиты и аккуратно их выплачивают. Кроме оценки заемщиков, есть еще несколько применений скоринга.

Рассчитать кредитный скоринг

Виды кредитного скоринга

Заявочный скоринг — самый распространенный вид скоринга. По нему банки оценивают добросовестность и платежеспособность заемщиков. По результатам банк решает одобрить кредит или отказать в нем. 

Коллекторский скоринг — прогнозирует поведение должников с большой просрочкой. По коллекторскому скорингу банки решают, как поступить с заемщиком, — ограничиться предупреждением или передать коллекторскому агентству.

Поведенческий скоринг — прогнозирует, как меняется платежеспособность клиентов. В расчетах за основу берут операции по банковским картам. Поведенческий скоринг балл определяет кредитный лимит.

Скоринг мошенничества — определяет вероятность мошенничества со стороны заемщика. Выявляет мошенников с высокой точностью.

Расширенный скоринг — метод оценки клиентов, у которых еще нет кредитной истории. За основу берут социально-демографические данные: пол, возраст, семейное положение, стаж и место работы.

Какие данные влияют на оценку кредитоспособности

Банки собирают данные из нескольких источников. Часть из них заявитель предоставляет сам в анкете. Второй основной источник — это кредитная история. Если заявитель прежде пользовался услугами банка, то банк изучит его счета. Еще банки запрашивают информацию в госорганах и просматривают соцсети. Разберем, как банки проверяют заемщиков.

Как оценивают анкету

Важно, чтобы заявитель указал в анкете правдивую информацию. Если банк обнаружит обман, то откажет в кредите несмотря на хорошую кредитную историю. Анкету оценивают по таким принципам:

  • Пол: женщины аккуратнее платят по кредитам, чем мужчины.
  • Возраст: чем старше заемщик, тем он надежнее, кроме студентов и пенсионеров. Их банки считают более рискованными заемщиками.
  • Семейное положение: дети — это плюс, но большое число иждивенцев может понизить скоринг балл. Заемщику будет трудно платить по кредиту.
  • Образование: люди, у которых есть профессиональное образование, обычно имеют стабильный доход.
  • Стаж: маленький стаж на текущей работе может снизить скоринг балл.
  • Материальное положение: банки учитывают не только зарплату, но другие активы: вклады в банках, дивиденды от акций.
  • Недвижимость: наличие недвижимости — всегда преимущество, даже если залог банку не нужен.
  • Параметры запрошенного кредита. 

Что интересует в кредитной истории

Скоринг кредитной истории считают за последний год или два года в зависимости от модели. Банки смотрят, допускал ли заявитель просрочки и какую сумму выплатил вовремя. Если кредитная история испорчена просрочками, то исправить ее можно только своевременной выплатой новых кредитов. Если у заявителя есть текущие кредиты, то банк смотрит насколько исправно он их платит. Своевременные выплаты повышают скоринг балл. 

Если заявитель получил много отказов за последнее время, то банк с большой вероятностью не выдаст кредит. Кроме того банки смотрят, в каких организациях заявитель прежде брал деньги. МФО проверяют клиентов менее строго, чем банки. Клиента, бравшего займ в МФО, банк может счесть «проблемным». 

Собственные данные банка

Банк учитывает текущие счета и операции по ним. Депозит или зарплатная карта в банке положительно влияют на решение. Банк знает, что у клиента есть деньги на выплату кредита. Кроме того, банки изучают операции по карте — как много и на какие товары клиент тратит деньги. 

Другие источники

Банки могут запросить информацию у сотовых операторов, в госорганах, проверить соцсети. Сотовые операторы считают свой скоринг балл. Он учитывает платежи за связь, частоту блокировок, данные роуминга. Из этих сведений банк может запрашивать только скоринг балл сотового оператора. Еще банк может обращаться за справками в госорганы: Пенсионный фонд, ФНС, ФССП, МВД, ЖКХ, Росреестр, базу судебных дел. Профили в соцсетях автоматически изучает программа. Ругань и агрессивные высказывания снизят скоринг балл, но эта информация мало влияет на общую оценку. Для всех запросов нужно получать согласие клиента.

Подробно о технологии банковского скоринга смотрите в видео:

Скоринг FICO

Американская компания FICO разрабатывает приложения для банковской аналитики. Девяносто из ста крупнейших кредитных организаций США пользуются их скорингом. В России НБКИ применяют скоринг по моделям FICO. Скоринг балл FICO — это число от 300 до 850. Чем выше показатель, тем добросовестнее заемщик. По скоринг баллу заемщики делятся на категории:

  • 691—850: отличный балл. Заемщик может получить кредит на выгодных условиях.
  • 651—690: стандартный балл. Стандартные условия.
  • 601—650: средний балл. Заемщик может получить кредит в банке, но небольшой и по повышенной ставке.
  • 501—600: маленький балл. Банк откажет в кредите с большой вероятностью. Если заемщик сможет получить кредит, то очень дорогой.
  • 300—500: плохой балл. Банк откажет.

НБКИ и FICO считают скоринг кредитной истории не только для физических лиц, но и для МСБ. НБКИ применяет скоринг юридических лиц с 2017 года. К 2020 году их база бизнес-кредитов выросла до 10 млн, а модели стали точными. Скоринг юридических лиц используют на всех этапах работы с МСБ — от выдачи кредитов до взыскания долгов.

Шансы на дефолт

Скоринг балл показывает, какова вероятность, что заемщик допустит просрочку более 90 дней в следующие 12 месяцев (или 24 месяца, в зависимости от модели). Например, в одной из моделей скоринг балл и вероятность дефолта соотносятся так:

Рассчитать кредитный скоринг

Как брокеру использовать скоринг

Рассмотрим несколько ситуаций. К вам обращается клиент, вы узнаете его скоринг балл. Что дальше?

  • Если у клиента средний балл 601—650, то банки будут предлагать ему небольшой кредит по повышенной ставке. Клиенту нужны более выгодные условия по кредиту. Попросите его найти поручителя или предоставить залог. 
  • Клиентам с низким баллом 500—600 предложите способ улучшить кредитную историю. Для этого нужно взять небольшой кредит, например, товарный и аккуратно его выплачивать. Спустя несколько месяцев скоринг балл повысится. Если деньги нужны сейчас, а взять кредит в банке не получается, направьте клиента в МФО. 
  • Клиенту, у которого плохой балл 300—500, предложите банкротство. 
  • Люди с высокими (691—850) и стандартными (651—690) баллами — надежные заемщики и могут сами выбирать банк. Сравните условия разных банков и предложите им самые выгодные.
  • Если клиент хочет взять ипотеку, а скоринг балл у него средний, то предложите ему поправить кредитную историю. Для этого нужно оформить заявку на небольшой кредит и вовремя его выплатить. Затем его скоринг балл повысится, и клиент сможет рассчитывать на более выгодные условия по ипотеке.

Рассчитать кредитный скоринг

Разные бюро могут насчитать разный кредитный скоринг. Предположим, ваш клиент брал кредиты в нескольких банках. По одному кредиту он платил более аккуратно, чем по другому. Тогда его скоринг балл будет в одном бюро больше, чем в другом. Чтобы правильно оценить надежность клиента, запрашивайте скоринг кредитной истории в нескольких бюро.

Рассчитать кредитный скоринг

Скоринг и тарифная сетка брокера

Основные клиенты брокеров — люди со скорингом 551—650. И им можно назначать высокую комиссию. Заемщики со скорингом >650 могут получить кредит самостоятельно, комиссия с них будет минимальной. Клиенты со скорингом <550 не получат кредит в банке. Предложите им банкротство или направьте за займом в МФО. Если ваша базовая ставка 10% комиссии от кредита, то тарифная сетка может выглядеть так:

Скоринг Тип клиента Комиссия,%
>650 Хороший 5
600-650 Средний 7
550-600 Плохой 10
<550 Крайне плохой ?

 

Рассчитать кредитный скоринг

Задача скоринга — принять решение быстро

Скоринг поможет ускорить клиентский сервис. Вы узнаете скоринг балл клиента меньше чем за минуту. По банковскому скорингу оцените финансовый статус клиента и возможную комиссию. Но как понять, в каком банке клиенту одобрят кредит? Пробуйте и собирайте статистику. Через 20—30 обращений вы поймете в каком диапазоне скоринг баллов банки вашего региона дают кредит. Так вы составите матрицу решений «скоринг балл — комиссия — банки», и постепенно дойдете до автоматизации решений. Важно вести статистику постоянно, так как условия банков меняются. 

Системы кредитного скоринга

Каждое бюро кредитных историй самостоятельно решает, какую скоринговую модель использовать. Бюро может применять готовый метод или разработать свой. Скоринги разных бюро могут отличатся шкалами.

Скоринг заемщика онлайн

На ЭБК system вы можете узнать скоринг балл клиента в режиме онлайн. Для этого зарегистрируйтесь в личном кабинете в разделе «Проверка». Там вы сможете запросить скоринг балл клиента в любое время и сразу получить ответ.

Рассчитать кредитный скоринг

Поделиться в соц. сетях

Сбербанк рассекретил свой метод оценки клиентов

Как стало известно «Октагону», Сбербанк решил запатентовать свою новую систему оценки клиентов. Она опубликована в июньском официальном бюллетене Роспатента «Изобретения. Полезные модели». Хитрость системы в том, что для выдачи кредита госбанку больше не нужны информация из бюро кредитных историй и анкетные данные клиента. Чтобы клиент получил необходимые скоринговые баллы, ему достаточно пользоваться любой картой банка.

Своя система оценки клиентов (скоринг) есть у любой кредитной организации. Такие системы разрабатываются с середины XX века, в них инвестированы миллионы долларов. Традиционные кредитно-скоринговые модели основываются на данных анкеты, кредитной истории и другой агрегированной финансовой информации, относящейся к заявке клиента. Это, в частности, данные справок из налоговой службы об официальных доходах (2-НДФЛ) или выписок из Росреестра.

Исходя из этой информации банк выставляет каждому клиенту определённый скоринговый балл, по которому принимает решение, будет выдан кредит или нет. Портрет идеального заёмщика примерно одинаков для всех банков: женщины, семейные, люди старше 40 лет, клиенты с высшим образованием и с хорошим стажем работы платят лучше остальных заёмщиков. Для клиента, который хоть немного выбивается из идеального портрета, получить крупный кредит сложнее – банк будет требовать дополнительные гарантий его возврата. Например, привлечь созаёмщика или найти хороший ликвидный залог.

Новая система, которую Сбербанк не только использует, но и решил запатентовать, кардинально отличается от традиционного подхода банков. Она делает ставку на изучение банковских транзакций, а не кредитной истории клиента.

По мнению банкиров, информация о том, где, когда и за что клиент расплачивается банковской картой больше говорит о его благонадёжности, чем кредитная история и другие факторы, используемые для традиционного скоринга.

Кроме того, такой метод не требует от клиента ввода каких-либо дополнительных данных, значит, решение по кредиту принимается быстрее (весь процесс будет автоматизирован), и сведения очень сложно подделать.

Следовательно, нет необходимости проверять правильность информации, в отличие от анкеты на получение кредита и некоторых других источников, используемых для оценки. И главное, этот метод работает, даже если у клиента нет кредитной истории.

Как утверждается в заявке к патенту, новую систему банк построил, изучив более 200 миллионов транзакций 740 тысяч клиентов. В качестве целевой переменной использовалось событие дефолта для потребительского кредита в течение года после его выдачи. В итоге были получены профили клиентов с наиболее высоким риском невыплаты кредита и профили самых благонадёжных заёмщиков. В настоящее время, согласно заявке, в качестве исходных данных используются уровень транзакции (метка времени, страна, сумма, тип продавца) и уровень карты (филиал выдачи, тип карты).

В результате портрет идеального заёмщика получается несколько иным, чем при традиционном скоринге. Неважно, сколько вам лет и каков ваш стаж работы, но если вы регулярно оставляете значительные средства в ресторанах и путешествуете по миру, то вы получите достаточный балл для выдачи кредита. Как отмечается в документах, для полного анализа клиенту достаточно сделать порядка 350 транзакций.

– Реальные транзакции по дебетовой или кредитной карте действительно могут сказать о клиенте больше, чем сухие цифры из 2-НДФЛ или анкетные данные, – отмечает ведущий эксперт академии финансовой грамотности Александр Николаев. – Во-первых, объём трат клиента по картам даёт возможность банку оценить его реальные доходы. Многие, чтобы получать кешбэк по картам, вносят «серую» часть зарплаты на банковские счета. А структура затрат показывает привычки клиента и то, хватает ли ему получаемого дохода на жизнь.

Одно дело, когда весь свой доход он тратит на продукты в «Пятёрочке», и совсем другое – если на продукты он тратит не более 20 процентов своего дохода и обслуживается в магазинах классом повыше.

Кроме того, по транзакциям клиента сразу видно, что у него находится в собственности: есть ли автомобиль, есть ли квартира или свой дом, что также влияет на итоговое решение банка.

Новые возможности для реальной оценки клиентов банки ищут уже давно. В 2017 году тот же Сбербанк объявил о внедрении скоринга по психометрическим моделям: в госбанке намеревались внедрить практику проверки платёжеспособности и надёжности клиента по социальным сетям, анализируя посты и фотографии. И если, например, клиент в своём профиле выражает приверженность тюремной романтике, то шансы на одобрение кредита снижались.

«Если человек лайкает тюремные чётки и “Владимирский централ”, то вряд ли ему надо сразу одобрять кредит, скорее всего, ещё раз надо что-нибудь посмотреть».

Александр Ведяхин
первый зампред правления Сбербанка

Позже о включении «цифрового следа» в скоринговые модели объявляли и другие банки. Впрочем, вскоре банкиры признали, что данные из социальных сетей не стали самостоятельным фактором для принятия решений: банки используют их как дополнительную информацию о клиенте и то не всегда.

В условиях карантина и дистанционного обслуживания ряд российских банков также задумались изменить подход к изучению платёжеспособности клиента, включив в анализ психологическое тестирование. О возможности внедрения «скоринга по эмоциям» объявил «Альфа-Банк», в тестовом режиме психологическое тестирование клиентов проводит «Абсолют Банк».

Чья скоринговая система окажется сильнее, покажет отчётность.

Как читать кредитную историю? | Финансы для Людей

Периодическая проверка кредитной истории (КИ) один или 2 раза в год для любого финансового грамотного заёмщика становится обычным делом – что-то вроде проверки баланса. КИ предоставляется в виде кредитного отчета, в котором информация представлена в удобной для понимания и анализа форме, и знакомство с десятком страниц этого документа может вызвать лёгкую прострацию. При первом взгляде на эти «пестрые» страницы наступает временное замешательство, а все эти циферки и буковки кажутся чем-то из области кибернетики. Но все не так ужасно, как может показаться вначале. Немного времени и желания, и вы будете «щелкать отчёты как орешки». А чтобы не искать информацию в различных источниках, мы собрали её в этой статье, приправив небольшими теоретическими изысканиями (выдержками из закона и пр.). Итак, как читать кредитную историю, и как это делать правильно, читайте в нашем обзоре.

Зачем заемщику проверять кредитную историю?

Обычно кредитная история запрашивается, когда уже случилась неприятная ситуация. К примеру, человек, который всегда своевременно выполнял обязательства перед банками, подаёт заявление на кредит, и вдруг сталкивается с отказом, причём сразу в нескольких финансовых организациях. Причина – плохая кредитная история. Понятно, что делать – анализировать и оспаривать свою КИ, если в ней были выявлены недостоверные данные. Подобные процедуры предусмотрены федеральным законом №218-ФЗ от 30.12.2004 «О кредитных историях», который определяет право каждого заёмщика подать в бюро кредитных историй (БКИ) соответствующее заявление на оспаривание, и в течение 30 дней сомнительные данные в КИ должны быть исправлены (аннулированы). В ином случае заявителю должен быть предоставлен мотивированный отказ.

Такая неприятность может случиться с каждым заёмщиком, ведь в банках тоже люди работают, а значит и ошибки при передаче данных в БКИ не исключены.

Напоминаем, что БКИ – это частные компании, которые собирают и хранят КИ субъектов кредитных историй, то есть заёмщиков (физических и юридических лиц). А чтобы бесплатно узнать, в каком БКИ находится ваша история, вам следует обратиться в ЦККИ (центральный каталог КИ) – подразделение Центрального банка РФ. И что самое важное, раз в год каждому человеку вышеназванный закон даёт право один раз в год бесплатно и любое количество раз за плату без указания причин получить кредитный отчет из КАЖДОГО БКИ, в котором хранится ваша кредитная история. Такой возможностью надо пользоваться хотя бы в целях профилактики и выявления возможных проблем.

Вот лишь некоторые проблемы ухудшения КИ: технические ошибки со стороны банков и БКИ; мошеннические действия третьих лиц; технические сбои при оплате кредитов в терминалах; несвоевременная передача данных из источников формирования КИ (кредитных учреждений и др.).

В общем, запрашивать кредитный отчет нужно как минимум один раз в год. Причем это обязательно надо делать при планировании крупных кредитных сделок, к коим можно отнести автокредиты и любые программы жилищного кредитования. Суммы и сроки там большие, потому потенциальных заемщиков проверяют максимально тщательно, и даже мелкую «шалость» банк им может и не простить, если она должным образом не исправлена.

Как читать кредитную историю правильно?

Кредитная история физического лица состоит из нескольких частей: титульной, основной, дополнительной (закрытой) и информационной.

Титульная часть содержит идентификационные данные заёмщика (ФИО, паспорт, ИНН, СНИЛС).

Основная часть содержит подробные сведения по текущим и закрытым обязательствам (основные параметры кредитов: сумма, срок, факт и степень просроченной задолженности и её величина, и т.д.) и ряд дополнительных сведений о субъектах.

Информационная часть расскажет об оформленных заявлениях заёмщика на кредит, о факте одобрения или отказе от кредита, его дате начала и окончания, о наличии серьёзных просрочек (отсутствие двух подряд платежей в течение 120 дней) а также о заключенных договорах поручительства.

Дополнительная часть даёт подробную информацию об источниках формирования КИ и о её пользователях.

Все части одновременно доступны только субъекту КИ – заёмщику. Основные же пользователи КИ (то есть банки, МФО и т.д.) могут довольствоваться титульной, основной и информационной. Кредитные организации для целей выдачи кредита могут получить доступ к информационной части КИ без согласия заявителя, но для получения более информативной основной части, согласие заявителя потребуется в обязательном порядке.

В настоящее время в РФ действуют порядка 30 БКИ. Наиболее крупные и известные из них: Эквифакс, НБКИ (Национальное бюро кредитных историй) и ОКБ (Объединённое кредитное бюро). Оформление отчётов в каждом из этих бюро отличается, но содержание одно и то же – по сути, там представлена в удобной для восприятия форме информация из различных частей КИ.

Мы расскажем как читать кредитную историю на примере отчета из БКИ Эквифакс. Кроме этого, вы сможете ознакомиться с примерами отчетов из каждого перечисленного бюро.

Блок 1 – информация по субъекту кредитной истории

В блоке (1) представлена информация из титульной части КИ. Анализ кредитного отчёта необходимо начинать с проверки ваших идентификационных данных. Если вы нашли ошибку в ваших персональных данных или обнаружили, что какие-либо данные не актуальны, то необходимо писать заявление на изменение вашей КИ, так как данные должны быть актуальны!

Информация о недееспособности (2) стала передаваться в КИ с 1 марта 2015 года. В примере мы видим, что субъект ограничено дееспособен, и можно с большой долей вероятности предположить, что с такой информацией получить кредит не получится.

В блоке изменений по титульной части (3) отображается устаревшая информация о персональных (паспортных) данных, а актуальная информация всегда находится в боке (1). Та же ситуация с изменениями по адресам (4). Обратите внимание, что частая смена адресов может быть негативно расценена банками. Блок изменений может содержать также список телефонов субъекта (актуальные и устаревшие номера) – если такие данные передавались в БКИ.

Важно своевременно предоставлять кредитным организациям вашу контактную информацию в случае её изменения, чтобы банки могли вас оповещать в различных ситуациях, требующих быстрого реагирования (например, образование просрочки), а не только для рекламирования собственных услуг. Если изменились ваши паспортные данные, но они не отображаются в титульной части отчёта (1), то вам для их актуализации необходимо обратиться в тот банк (МФО и т.д.), где у вас есть действующие кредиты. Если таковых нет, то обращайтесь с заявлением об изменении титульной части непосредственно в БКИ.

Блок 2 – суммарная (краткая) информация по договорам

В одну таблицу сведены все обязательства заёмщика по действующим, закрытым и проданным (переуступленным по договору цессии) договорам. Можно быстро оценить количество кредитов, их тип (кредитка, микрозайм, потреб, ипотека, авто, поручительство), сумму обязательства, валюту, наличие текущих задолженностей и в том числе текущих просрочек. В отдельном столбце (3) сразу обращает на себя внимание максимальная длительность допущенной просрочки в тех договорах, где она имела место.

В рассматриваемом нами отчёте есть расчёт скорингового балла. В Эквифаксе его вы получаете в отчёте бесплатно в качестве дополнительного бонуса. Скоринговый балл является численным выражением алгоритма скоринга – системы оценки кредитоспособности конкретного лица, основанной на статистических методах. По сути, он оценивает вероятность своевременного погашения вами кредита. Чем выше его значение, тем лучше. Часто кредитные организации оценивают платёжеспособность заявителя по величине скорингового балла. Это быстро, недорого и довольно-таки точно.

Блок 3 – детальная информация по договорам

В этом блоке представлена подробная информация по каждому договору. Он позволяет проверить корректность передачи информации источниками формирования КИ (банками, МФО и т.д.). Первое, что бросается в глаза – расшифровка обозначения состояний кредита в платёжной дисциплине (1). В платёжной дисциплине по конкретному договору (8) можно увидеть распределение просрочек и длительность каждой из них в каждом месяце – насколько заёмщик соблюдает график платежей?

Обращайте пристальное внимание на статус кредита (2). Дело в том, что если кредит активный, то он будет расцениваться кредитными организациями, как дополнительная финансовая нагрузка, что уменьшает вашу платёжеспособность, а заодно и шансы на одобрение. Если вы твёрдо уверены, что кредит закрыт, то необходимо написать заявление на изменение вашей КИ. Информация может быть недостоверной в том случае, если с момента закрытия прошло менее 5 дней (информацию ещё не успели передать), или за вами числится кредитка, которую вы не закрыли как надо (как это правильно сделать?).

Дата актуальности информации (3) покажет вам дату последнего обновления КИ. Именно с этой даты отсчитывается 10 лет, которые будет храниться данная запись в КИ. Ваше отношение к договору (4) уточнит кто вы по отношению к указанному обязательству: основной заёмщик, созаёмщик или поручитель.

Текущая просроченная задолженность (5) «ставит крест» на возможности получения нового кредита, банки вам при её наличии точно откажут. В отдельной графе «Количество закрытых просрочек» (6) приведена информация о суммарном количестве допущенных просроченных платежей за время действия договора. А рядом вы можете увидеть максимальную сумму просрочки (7).

В таблице «Поручительство по договору» (9) приведена информация о наличии у вас поручителей по кредиту и их объёмы поручительства за вас перед кредитором (полностью или частично). Наличие поручителей кредитор может оценить двояко. С одной стороны, есть с кого спросить, если у вас начнутся проблемы с платежами. С другой стороны, это может быть расценено, как наличие сомнений в вашей платёжеспособности при выдаче конкретного займа.

При наличии залога (10), он тоже может быть указан. Ну а если ваш долг был продан новому кредитору, например, коллекторам (состоялась переуступка прав требование), то полное наименование кредитора вы сможете узнать из соответствующей таблицы (11).

Блок 4 – дополнительная информация по субъекту КИ (СКИ)

Наличие долгов, по которым было вынесено судебное решение (1) – не лучшая характеристика платёжеспособности заёмщика. Подобные записи появятся в вашей КИ, если вы в течение 10 дней не исполните постановление суда о выплате. В нашем примере речь идёт о задолженности по коммунальным платежам.

Если вы признаны банкротом, то соответствующая информация обязательно найдёт своё отражение в вашей КИ (2). Как вы понимаете, чего-то ожидать от банков в этом случае уже бесполезно – ну кто же даст взаймы человеку, у которого нет средств для погашения своих обязательств перед его кредиторами.

В блоке «заинтересованность субъектом КИ» (3) отображается количество ваших обращений (заявок) в различные кредитные организации. Большое количество обращений – нехороший знак для банков. Видимо, у вас сильная нехватка средств, если вы обращаетесь одновременно в различные финансовые компании.

Если банк выдавал гарантии на определённую сумму (это касается юр. лиц), то соответствующая информация отразится и в КИ.

Блок 5 – информационная часть

Информационная часть (1), как мы ранее упоминали, предоставляется кредитным организациям в целях выдачи кредита БЕЗ СОГЛАСИЯ заёмщика. Здесь первым делом необходимо уточнить, все ли заявки подавались вами. Если вы нашли «не свою» заявку, то это говорит об использовании ваших персональных данных в мошеннических целях, с чем надо срочно разбираться.

Статус рассмотрения заявки (2) укажет вам, на какой стадии заявка находится: одобрение, отказ или кредит уже выдан. В случае отказа вы сможете ознакомиться с его причинами (3). К возможным причинам отказа относятся, к примеру, испорченная КИ заёмщика или поручителя, кредитная политика кредитора, высокая долговая нагрузка, противоречивые сведения о заявителе и т.д.

Также вам будет предоставлена информация о заключенных вами договорах поручительства.

Блок 6 – закрытая информация

Закрытая информация (4) доступна только самому субъекту кредитной истории и в ряде случаев, прописанных законом, другим пользователям КИ (например, суду или нотариусу). Здесь вы увидите список источников формирования каждой записи вашей КИ (5), на которые ссылается каждое обязательство в отчёте (цифры в скобках). Также вы ознакомитесь со списком тех организаций (пользователей КИ), которые запрашивали информацию о вас, как о субъекте КИ. Обратите внимание – если запрос исходил от совершенно не понятной организации, в которую вы даже не обращались, то, возможно, кто-то использовал ваши персональные данные. Необходимо обратиться в эту компанию за разъяснениями.

Как видите, своевременный анализ кредитного отчёта может дать много полезной информации для размышления, а расшифровать его не так уж и сложно.

Примеры кредитных историй из различных БКИ

Мы читали с вами кредитную историю на примере отчета из БКИ «Эквифакс». А теперь вы сможете ознакомиться с образцами отчётов из других бюро: НБКИ и ОКБ. Все их вы можете скачать. Но для начала посмотрите на полный пример кредитного отчета Эквифакса.

GDE Ошибка: Ошибка при загрузке файла — При необходимости выключите проверку ошибок (403:Forbidden)

Ниже вы увидите образец отчета из НБКИ. В нём больше текста и меньше табличных данных. Проблем при его расшифровке у вас возникнуть не должно.

GDE Ошибка: Ошибка при загрузке файла — При необходимости выключите проверку ошибок (403:Forbidden)

Для вашего удобства мы выкладываем инструкцию к прочтению отчета из НБКИ от Ассоциации Российских банков (АРБ).

GDE Ошибка: Ошибка при загрузке файла — При необходимости выключите проверку ошибок (403:Forbidden)

Ну а ниже небольшой пример отчёта из ОКБ.

GDE Ошибка: Ошибка при загрузке файла — При необходимости выключите проверку ошибок (403:Forbidden)

Не забывайте периодически запрашивать и проверять вашу КИ в профилактических целях, и по возможности делайте это бесплатно!

.

Сайт бки бюро кредитных историй бесплатно

Перед подачей заявки в банк проверьте свою кредитную историю и оцените вероятность одобрения кредита. Если вероятность не высока, подключите сервис ОК Скор и следите за динамикой кредитного скоринга в режиме онлайн. Кредитная история одна из наиболее частых причин отказа в кредите. Проверив свою кредитную историю, вы можете выяснить, какие факторы негативно повлияли на решение банка и как это можно это исправить. Мошенники могут оформить на вас кредит или займ МФО, если они получили копию вашего паспорта или персональные данные.

Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему — обращайтесь в форму онлайн-консультанта справа или звоните по телефонам, представленным на сайте. Это быстро и бесплатно!

Хотите взять кредит?

Перед подачей заявки в банк проверьте свою кредитную историю и оцените вероятность одобрения кредита. Если вероятность не высока, подключите сервис ОК Скор и следите за динамикой кредитного скоринга в режиме онлайн. Кредитная история одна из наиболее частых причин отказа в кредите.

Проверив свою кредитную историю, вы можете выяснить, какие факторы негативно повлияли на решение банка и как это можно это исправить. Мошенники могут оформить на вас кредит или займ МФО, если они получили копию вашего паспорта или персональные данные.

Защитите себя от неприятных «сюрпризов» с помощью уведомлений от сервиса ОК Скор. Объединенное Кредитное Бюро предоставляет своим клиентам высокоэффективные сервисы по оценке рисков, управлению кредитным портфелем и противодействию мошенничеству. В числе клиентов Бюро более банков, МФО, страховых компаний и операторов сотовой связи. Оценка возможности будущей убыточности владельца страхового полиса на основании данных из его кредитной истории. Ру En. Объединенное кредитное Бюро О бюро.

Сервисы бюро Скоринг благонадежности Оценка благонадежности заемщика на основе данных из его кредитной истории по методологии Бюро. Скоринг для сбора задолженности Оценка заемщика, допустившего просрочку платежа, на основании данных его кредитной истории. Скоринг для управления портфелем Оценка благонадёжности заёмщика в текущем кредитном портфеле банка.

Скоринг для страховых компаний Оценка возможности будущей убыточности владельца страхового полиса на основании данных из его кредитной истории. Аналитика бюро 60,6 млн россиян имеют высокий кредитный рейтинг.

Все сервисы. Новые условия ипотеки в ДФО оформили официально 16 сентября Автокредиты забуксовали на подъеме. Правовая информация. Любое использование либо копирование материалов или подборки материалов сайта, элементов дизайна и оформления допускается лишь с разрешения правообладателя.

Национальное бюро кредитных историй

Хотите взять кредит? Проверьте кредитную историю онлайн Посмотрите на себя глазами кредитора Оцените вероятность получения нового кредита. Отказали в кредите? Поймите причины отказа в кредите Посмотрите, нет ли в истории ошибок Проверьте, не стали ли вы жертвой кредитных мошенников. Зачем проверять кредитную историю? Первое впечатление имеет значение. Узнайте, как банки видят вас в момент подачи заявки на кредит. Плохая кредитная история одна из наиболее частых причин отказа в кредите.

Выясните, какие факторы негативно повлияли на вашу кредитную историю. Перед подачей заявки в банк оцените вероятность одобрения кредита. Выясните качество своей кредитной истории. Если копия вашего паспорта или персональные данные попали в руки мошенникам, на вас могут оформить кредит или займ МФО. Проверьте кредитную историю прямо сейчас Будьте в курсе всех изменений в своей кредитной истории.

Как проверить кредитную историю? Мы внимательно относимся к защите и хранению ваших персональных данных, соблюдая все стандарты работы. Кредитная история — конфиденциальная информация, для подключения сервиса вам нужно будет пройти регистрацию. Наша задача — обеспечить простой, быстрый и безопасный доступ каждого гражданина к его персональной финансовой информации.

Наши акционеры. А вы знали, что. Узнать подробнее. Как получить? Для проверки кредитной истории авторизуйтесь одним из безопасных способов. Я принимаю Условия обработки моих персональных данных и правила пользования сервисом.

Банки считали их безответственными заемщиками и не одобряли ипотеку! Что бы избежать такой ситуации мы всегда после выплаты последнего платежа брали в банке выписку о полном погашении долга.

Банки считали их безответственными заемщиками и не одобряли ипотеку! Что бы избежать такой ситуации мы всегда после выплаты последнего платежа брали в банке выписку о полном погашении долга. Это не устраняет возможность ошибки банка, человеческий фактор и сбой систем, но минимизирует риски с нашей стороны случайно остаться должниками. Все это заносится в кредитную историю.

Эта информация хранится в специальных организациях — Бюро кредитных историй БКИ. Банки передают информацию о своих заемщиках в БКИ, а сами в свою очередь запрашивают у них информацию по новым клиентам. Обычно банки сотрудничают сразу с несколькими БКИ. Если вы брали кредиты в разных банках, то ваша кредитная история может храниться сразу в нескольких БКИ по частям.

Отсюда и возникают ситуации, когда в разных БКИ может храниться разная информация по кредитам. С года законодательно закреплено, что за 1 год вы бесплатно можете получить 2 выписки из своей кредитной истории в каждом БКИ.

Сделать это можно достаточно легко и быстро, имея учётную запись на портале госуслуг. Сначала нужно выяснить, в каких БКИ хранится информация о вашей кредитной истории. Для этого на сайте gosuslugi. Через 1 минуту после подачи заявления вы получаете список БКИ, в которые можете обратиться за своей кредитной историей.

В моем списке было всего 3 БКИ см. Для этого также потребуется учетная запись госуслуг. Я получал отчеты в Национальном бюро кредитных историй и в Объединенное кредитное бюро. На все уйдет от силы минут Внешний вид отчетов в БКИ может быть абсолютно разным, но в любом случае будут присутствовать 4 раздела:.

В отчете Объединенного кредитного бюро был указан мой скоринговый балл — это условный критерий оценки надежности заемщика, чем он выше, тем лучше. Ценность информации: знайте как можно бесплатно получать свою кредитную историю и не слушайте тех, кто просит за это деньги. Призыв к действию: проверьте свою кредитную историю, нет ли там каких-то расхождений или ошибок, это может иметь негативные последствия в будущем. А какой у вас кредитный скоринг, кто-нибудь проверял?

Для чего вам нужна кредитная история? Если вы только собираетесь брать кредит, то с ее помощью вы можете оценить вероятность его одобрения. Высокий кредитный рейтинг способствует положительному решению.

Если вы получили отказ от банка в выдаче кредита, кредитная история поможет понять возможную причину такого решения. Может у вас остались незакрытые долги или банк не передал информацию в БКИ о погашении старого кредита и на вас висит «долг».

Если вы просто хотите удостовериться в том, что в вашей истории нет лишних кредитов, которые вы не брали, или что все долги выплачены. Просто ради любопытства узнать свой кредитный рейтинг. Кому еще интересна ваша кредитная история? Банкам для принятия решения об одобрении кредита. Из истории они делают вывод о надежности и пунктуальности заемщика. Работодателям при принятии сотрудника на работу. Служба безопасности проверяет нет ли у вас незакрытых долгов или просроченных платежей.

Это может стать причиной для отказа в найме. Страховым компаниям для оформления полисов автострахования. Оказывается, есть взаимосвязь между тем, как человек платит по кредитам и тем, как часто он попадает в аварии.

Как бесплатно получить кредитную историю за 10 минут?

Как бесплатно узнать свою кредитную историю за 10 минут?

Эквифакс тщательно подходит к вопросам безопасности персональных данных, выполняет требования законодательства и поддерживает строгие стандарты защиты информации. Эквифакс имеет базу из более чем миллионов кредитных историй по физическим лицам и организациям, пополняемую организациями. Мы первыми из бюро запустили онлайн-сервис проверки кредитной истории, который позволяет быть в курсе своей кредитной истории в удобное время, в удобном месте.

Сказали, что плохая кредитная история? Вы допускали просрочки? Принимая решение о выдаче кредита, банки обращаются к нам за отчетом для оценки вашей платежеспособности и добросовестности.

Проверьте кредитную историю онлайн, и вы поймете причину отказа в кредите, высоких процентов и небольших сумм. Взгляните на себя глазами банка. Ежедневно в Эквифакс обращаются люди, столкнувшиеся с проблемой мошенничества.

Важным фактором в вопросах кредитного мошенничества является скорость выявления данного факта. Проверьте кредитную историю и спите спокойно! Давно погашенный кредит, который числится непогашенным, текущая просроченная задолженность, которой нет — могут послужить причиной для отказа.

Ошибки в кредитной истории выявляются слишком поздно, когда вы уже получили отказ в кредите. Проверьте все ли правильно в вашей кредитной истории. Создайте личный кабинет на портале, указав данные для авторизации, и заполните страницу с персональной информацией. Заполните все обязательные поля формы регистрации. После завершения регистрации перейдите к процедуре подтверждения данных.

Чтобы конфиденциальная информация о ваших кредитах не попала в чужие руки, подтвердите свою личность любым из способов ниже. Если вы являетесь подтвержденным пользователем сайта Госуслуги: 1. Введите логин и пароль на сайте Госуслуг в открывшемся окне. Ваша личность подтверждена. Вы можете заполнить заявление на предоставление доступа к онлайн-сервису в офисе бюро. Вы также можете заполнить заявление заранее. Шаблон заявления можно будет скачать после авторизации на сайте.

Привести его в офис необходимо лично. Вы сможете заказать до двух кредитных отчётов в год бесплатно и приобрести выгодные подписки на кредитный отчет, а также воспользоваться услугами по изменению кредитной истории, улучшению качества кредитной истории, защите от мошенничества и т. Добрый день! Очень хочется поблагодарить Вас за прекрасный сервис вашего бюро! Желаю Вам процветания, благополучия и всего-всего самого наилучшего! Ваше БКИ — самое лучшее!

Всего Вам доброго. Вы работаете безупречно! Буду вас всем рекомендовать! И сайт у вас прекрасный! Все интуитивно понятно. Спасибо ещё раз. Мне очень нравится пользоваться Вашими услугами, все доступно, понятно, и легко. Желаю и дальше с Вами сотрудничать. Я искренне благодарю вас за прекрасный сервис и обслуживание на высочайшем уровне!

Восхищена вашей продуктивностью, оперативностью и отзывчивостью!!! Огромное спасибо!!! И бескорыстностью!!! Минус нашел, пожалуй, только один — необходимость подтверждать личность. Сразу возникли сомнения — а не развод ли. Поэтому поехал в офис, чтобы самому все проверить, благо был в отпуске. В общем, офис — в центре, сотрудники вежливые, кредитный отчет выдали быстро, объяснили, на что смотреть. Лично у меня доверие вызывает. Личный кабинет, как оказалось, тоже не подвел — понятно, удобно, все на виду.

Если вы первый раз посетили наш сайт, предлагаем вам зарегистрироваться. Информация, которую вы можете приобрести в онлайн-магазине Эквифакс, носит персональный характер. Бюро кредитных историй Эквифакс уделяет особое внимание безопасности данных. Для того чтобы информация о вас не попала к третьим лицам, мы должны быть уверены в том, что вы тот, за кого себя выдаёте. Подтверждённый пользователь получает доступ к продуктам, содержащим персональные данные.

Подробное описание всех полей кредитного отчёта можно посмотреть в разделе Помощь — Инструкция КО. Для подтверждения своей личности в офисе бюро Эквифакс необходимо прийти в офис компании и предъявить паспорт. Адрес бюро Эквифакс вы можете найти в разделе Контакты. Так же вы можете заранее заполнить заявление скачать форму заявления. Если у вас плохая кредитная история, есть два основных способа решения этой проблемы.

Первый подразумевает исправление кредитной истории с помощью своевременного погашения новых кредитов, таким образом, ваша репутация в глазах банка будет улучшаться. Второй вариант — обратиться в кредитные организации, изначально расположенные к сотрудничеству с проблемными клиентами.

В этом случае ваша плохая кредитная история компенсируется повышенной процентной ставкой, устанавливаемой для вас банком. Кредитный рейтинг скоринг — это процесс оценки заемщика кредитной организацией. Если в ходе этого процесса заемщик не набирает определенного балла, ему отказывают в кредите или предлагают менее лояльные условия. Безопасность ваших личных данных, которой можно доверять Эквифакс тщательно подходит к вопросам безопасности персональных данных, выполняет требования законодательства и поддерживает строгие стандарты защиты информации.

Лидер в России по количеству кредитных историй Эквифакс имеет базу из более чем миллионов кредитных историй по физическим лицам и организациям, пополняемую организациями. Удобство и простота контроль своей кредитной истории 24 часа в сутки Мы первыми из бюро запустили онлайн-сервис проверки кредитной истории, который позволяет быть в курсе своей кредитной истории в удобное время, в удобном месте.

Испытываете трудности с кредитованием? Плохая кредитная история Мошеннический кредит Неточности в кредитной истории.

Плохая кредитная история Сказали, что плохая кредитная история? Мошеннический кредит Ежедневно в Эквифакс обращаются люди, столкнувшиеся с проблемой мошенничества. Неточность в кредитной истории Давно погашенный кредит, который числится непогашенным, текущая просроченная задолженность, которой нет — могут послужить причиной для отказа. Не отчаивайтесь! Проверьте кредитную историю бесплатно и узнайте, как можно её исправить и улучшить. Придумайте логин и пароль для доступа к сайту.

В офисе компании лично. При себе необходимо иметь паспорт. Адрес: , г. Москва, Каланчевская ул. Ирина Добрый день! Екатерина Спасибо! Юлия Здравствуйте! Татьяна Здравствуйте! Алексей Минус нашел, пожалуй, только один — необходимость подтверждать личность. Получите до двух кредитных отчетов каждый год бесплатно получить.

Зачем нужно подтверждать свою личность? Как читать кредитный отчёт? Как подтвердить свою личность в офисе бюро Эквифакс? Плохая кредитная история, что делать?

Что такое кредитный рейтинг скоринг и скоринг оценка? Cогласен с договором оферты.

Объединенное кредитное Бюро

Решение взять деньги у финансовой организации не всегда сулит успешным получением денежных средств. Часто банки отказывают без объяснений.

А клиенты не могут понять, в чем дело. Для понимания подобных ситуаций, их исправления необходимо через БКИ проверить свою кредитную историю бесплатно онлайн и регулярно контролировать изменение данных самостоятельно заемщиками. Два перечисленных варианта отличаются способами подачи заявок, условиями предоставления данных, сроками предоставления услуги.

Разберем каждый из путей получения досье заемщика. На рынке работают около 16 БКИ. Кредиторы вправе работать с несколькими бюро одновременно. Этот факт затрудняем качественное, полное формирование отчета для заемщиков, поскольку следует выяснить, в каких бюро может находиться информация и отправить в каждое запрос. Одним из данных способов можно обратиться в любое БКИ России. На базе Центробанка Центрального банка России действует подразделение, которое подскажет куда обращаться за кредитной историей.

Узнать необходимый список организаций просто:. Данный шифр появляется у каждого заемщика при оформлении первой кредитной сделки. Посмотреть его можно в договоре. Придите в отделение лично, по паспорту консультант выдаст нужную информацию. После этого самостоятельно сможете на бесплатной основе обратиться в ЦККИ.

Есть другой вариант получения списка без кода. Сделать запрос в Центральный каталог можно через любую из организаций: банк, бюро, МФО. Лично посетите офис и по паспортным данным запрос за вас сделает специалист.

Такая услуга платная, цена устанавливается каждым учреждением отдельно. Когда узнаете точные названия БКИ — обращайтесь за кредитной историей следующими способами. Лидирующим по объему информации, количеству организаций — партнеров является Национальное бюро кредитных историй НБКИ. На официальном сайте НБКИ заемщику предложен перечень услуг:. Форму заявки бесплатно скачать тут. Через БКИ проверить свою кредитную историю бесплатно возможно 1 раз в год. Получение КИ физическими лицами требует заполнения и отправки заявления с официального сайта НБКИ в адрес фактического нахождения юридического лица.

Отправка запроса может осуществляться любым из вариантов: Через почтовое отправление, заявление должно содержать нотариально заверенную подпись; По телеграмме, подпись заверяется уполномоченным сотрудником почтовой организации; При личном визите заемщика НБКИ с предоставлением паспорта; У ближайших партнеров НБКИ по отношению к пользователю.

По наглядной схеме обращения в бюро за данными можно увидеть, что проверка кредитной информации через БКИ в режиме онлайн невозможна, каждый процесс занимает определенное количество времени.

О бесплатной услуге может идти речь единожды в год. При этом важно не забывать, что все почтовые, нотариальные услуги требуют оплаты. Как проверить свою кредитную историю онлайн через партнера НБКИ Много популярных порталов в сети Интернет выступают поставщиками услуг по предоставлению данных кредитного рейтинга, при этом являются партнерами БКИ.

Кредитный рейтинг через портал бки Спецификой такого документа является присвоение заказчику определенного балла. Уровень рейтингового балла служит показателем кредитоспособности, платежеспособности потенциального клиента для финансовых организаций.

Моей сестре одобрили кредитку с учетом того, что в прошлом у нее был непогашенный кредит. Более того, задолженность по кредиту взыскивали через суд. По идее, кредитная история у нее испорчена безнадежна.

Ан, нет. Хотя лимит по карте небольшой. Чудеса да и только! А я заказал кредитный отчет- ну балл средненький. А в банках мне отказывают. Может быть тоже попробовать с кредиткой поработать?? Я всегда проверяю свою кредитную историю перед тем как получить новый кредит. Чтобы точно быть уверенным, что его мне дадут. Часто заказываю для себя, чтобы проверить информацию-вдруг какие ошибки или еще чего.

Заказывать в бюро получается дорого, это по собственному опыту говорю. Так что переключился на заказ в интернете, один отчет выходит р. К тому же сделать заказ очень просто- заполнить на сайте буквально три графы. Скажите пожалуйста, если там есть ошибки, то куда обращаться что бы их исправили? Заранее спасибо. Добавить комментарий Отменить ответ. Ваш адрес email не будет опубликован.

Уважайте чужой труд! Сайт bankcreditov. Содержание сайта не является рекомендацией или офертой и носит информационно-справочный характер. Проверяем свою кредитную историю в БКИ бесплатно онлайн Содержание 1 Как получить кредитную историю через БКИ 1. Через почтовое отправление, заявление должно содержать нотариально заверенную подпись; По телеграмме, подпись заверяется уполномоченным сотрудником почтовой организации; При личном визите заемщика НБКИ с предоставлением паспорта; У ближайших партнеров НБКИ по отношению к пользователю.

Потребительские кредиты. Оформить заявку. Оцените статью: 24 оценок, среднее: 4,42 из 5. Сохрани чтобы не потерять! Константин Алесей Мирный Черепанникова Анна мемедовна Марина Иван Яша Дмитрий Юлия Владимир Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован.

Онлайн сервисы Кредиты Кредитные карты Кредитная история онлайн Избавление от кредитов. Кредитная история Как узнать кредитную историю Как улучшить кредитную историю Как узнать свой кредитный рейтинг Как узнать одобрят ли кредит. О проекте Реклама Вакансии Контакты Политика конфиденциальности.

Кредиты Потребительский кредит — лучшее на август Кредиты под залог Автокредиты — расчет кредита Ипотека Спец.

Эквифакс тщательно подходит к вопросам безопасности персональных данных, выполняет требования законодательства и поддерживает строгие стандарты защиты информации.

Хотите взять кредит? Проверьте кредитную историю онлайн Посмотрите на себя глазами кредитора Оцените вероятность получения нового кредита. Отказали в кредите?

Проверяем свою кредитную историю в БКИ бесплатно онлайн

Решение взять деньги у финансовой организации не всегда сулит успешным получением денежных средств. Часто банки отказывают без объяснений. А клиенты не могут понять, в чем дело. Для понимания подобных ситуаций, их исправления необходимо через БКИ проверить свою кредитную историю бесплатно онлайн и регулярно контролировать изменение данных самостоятельно заемщиками.

.

Кредитная история онлайн

.

Плохая кредитная история одна из наиболее частых причин отказа в кредите. Выясните, какие факторы негативно повлияли на вашу кредитную историю. Проверить. Хотите взять ипотеку или крупный кредит. Перед подачей заявки в банк оцените вероятность одобрения кредита. Выясните качество своей кредитной истории. Проверить. Не хотите стать жертвой мошенников.  Кредитная история – конфиденциальная информация, для подключения сервиса вам нужно будет пройти регистрацию. Проверить. Объединенное Кредитное Бюро. Объединенное Кредитное Бюро – одно из крупнейших бюро кредитных историй в России.

.

.

.

[YANDEXREETEXTUNIQ-1-2]

.

.

.

Руководство по поиску ключевых слов в тексте

Извлечение ключевых слов — это автоматизированный процесс извлечения наиболее релевантных слов и выражений из текста.

Но как вы можете использовать его для использования существующих бизнес-данных?

Прочтите это руководство от начала до конца, добавьте его в закладки на будущее или переходите к темам, которые привлекают ваше внимание:


Начните извлекать ключевые слова из текста


  1. Что такое извлечение ключевых слов?
  2. Как работает извлечение ключевых слов?
  3. Примеры использования и приложения для извлечения ключевых слов
  4. Инструменты, ресурсы и учебные пособия для извлечения ключевых слов

Давайте приступим!

Извлечение ключевого слова (также известное как определение ключевого слова или анализ ключевого слова ) — это метод анализа текста, который автоматически извлекает из текста наиболее часто используемые и наиболее важные слова и выражения.Это помогает обобщить содержание текстов и распознать основные обсуждаемые темы.

Извлечение ключевых слов использует искусственный интеллект (ИИ) машинного обучения с обработкой естественного языка (НЛП), чтобы разбить человеческий язык так, чтобы его можно было понять и проанализировать с помощью машин. Он используется для поиска ключевых слов в любом тексте: в обычных документах и ​​бизнес-отчетах, комментариях в социальных сетях, онлайн-форумах и обзорах, новостях и многом другом.

Представьте, что вы хотите проанализировать тысячи онлайн-обзоров о вашем продукте.Извлечение ключевых слов помогает вам просеять весь набор данных и получить слова, которые лучше всего описывают каждый отзыв, за считанные секунды. Таким образом, вы можете легко и автоматически видеть, что ваши клиенты упоминают чаще всего, экономя часы вашей команды на часах ручной обработки.

Давайте посмотрим на пример:

Этот инструмент для извлечения ключевых слов легко обнаруживает наиболее упоминаемые атрибуты ( мобильная версия ; веб-версия ) в отзывах клиентов.

Вы можете использовать средство извлечения ключевых слов для извлечения отдельных слов ( ключевых слов, ) или групп из двух или более слов, составляющих фразу ( ключевых фраз, ).

Попробуйте использовать средство извлечения ключевых слов, приведенное ниже, используя свой собственный текст, чтобы выделить отдельные слова ( ключевых слов, ) или группы из двух или более слов, составляющих фразу ( ключевых фраз, ).

Тест с вашим собственным текстом

Илон Маск поделился фотографией скафандра, разработанного SpaceX. Это второе изображение нового дизайна и первое, на котором изображен скафандр в полный рост. Выделить текст

Вы заметите, что ключевые слова уже присутствуют в исходном тексте.Это основное различие между извлечением ключевых слов и назначением ключевых слов, которое заключается в выборе ключевых слов из списка контролируемого словаря или классификации текста с использованием ключевых слов из заранее определенного списка.

Облака слов или облака тегов — еще один пример извлечения ключевых слов. Они показывают визуализацию наиболее часто используемых слов текста в виде кластеров. Ниже представлено облако слов, созданное на основе онлайн-обзоров Black:

Чем больше слов или фраз появляется в тексте, тем больше они будут в визуализации облака слов.Попробуйте этот бесплатный генератор облака слов прямо сейчас, чтобы узнать, как извлечь из текста важные ключевые слова.

Другие типы извлечения ключевых слов включают распознавание именованных сущностей, которое включает извлечение сущностей (имен, местоположения, адресов электронной почты) из текста. Например, этот онлайн-инструмент для извлечения имен автоматически извлекает имена из текста.

Изучите другие типы извлечения ключевых слов, когда вы зарегистрируетесь в MonkeyLearn бесплатно.

Почему так важно извлечение ключевых слов?

С извлечением ключевых слов вы можете найти самые важные слова и фразы в огромных наборах данных за считанные секунды.Эти слова и фразы могут дать ценную информацию о темах, о которых говорят ваши клиенты.

Учитывая, что более 80% данных, которые мы генерируем каждый день, являются неструктурированными — это означает, что они не организованы заранее определенным образом, что чрезвычайно затрудняет анализ и обработку — предприятиям необходимо автоматическое извлечение ключевых слов, чтобы помочь им обрабатывать и анализировать данные о клиентах в более эффективным способом.

Какой процент отзывов клиентов говорит что-то, связанное с ценой? Сколько из них говорят о UX? Эти идеи могут помочь вам сформировать бизнес-стратегию на основе данных, определив, что клиенты считают важными, аспекты вашего продукта, которые необходимо улучшить, и что клиенты говорят о ваших конкурентах, среди прочего.

В академическом мире извлечение ключевых слов может быть ключом к поиску релевантных ключевых слов в массивных наборах данных (например, новых статьях, статьях или журналах) без необходимости фактически читать весь контент.

Независимо от области вашей деятельности инструменты извлечения ключевых слов являются ключом, который поможет вам автоматически индексировать данные, резюмировать текст или создавать облака тегов с наиболее репрезентативными ключевыми словами. Некоторые из основных преимуществ извлечения ключевых слов включают:

Масштабируемость

Автоматическое извлечение ключевых слов позволяет анализировать столько данных, сколько вы хотите.Да, вы можете читать тексты и определять ключевые термины вручную, но это займет очень много времени. Автоматизация этой задачи дает вам возможность сосредоточиться на других частях вашей работы.

Согласованные критерии

Извлечение ключевых слов действует на основе правил и предопределенных параметров. Вам не придется сталкиваться с несоответствиями, которые часто встречаются при ручном анализе текста.

Анализ в реальном времени

Вы можете извлекать ключевые слова из сообщений в социальных сетях, отзывов клиентов, опросов или обращений в службу поддержки в режиме реального времени, а также получать информацию о том, что говорят о вашем продукте по мере их появления, и следить за ними с течением времени .

Извлечение ключевых слов упрощает задачу поиска релевантных слов и фраз в неструктурированном тексте. Сюда входят электронные письма, сообщения в социальных сетях, чаты и любые другие типы данных, которые не организованы каким-либо заранее определенным образом.

Извлечение ключевых слов может автоматизировать рабочие процессы, такие как пометка входящих ответов на опросы или ответы на срочные запросы клиентов, что позволяет сэкономить огромное количество времени. Он также предоставляет действенную аналитическую информацию на основе данных, которая помогает принимать более обоснованные бизнес-решения.Но самое лучшее в моделях извлечения ключевых слов — это то, что их легко настроить и реализовать.

Существуют различные методы, которые можно использовать для автоматического извлечения ключевых слов. От простых статистических подходов, которые обнаруживают ключевые слова путем подсчета частоты слов, до более продвинутых подходов к машинному обучению, которые создают еще более сложные модели, изучая предыдущие примеры.

В этом разделе мы рассмотрим различные подходы к извлечению ключевых слов, уделяя особое внимание моделям на основе машинного обучения.

Простые статистические подходы

Использование статистики — один из простейших методов определения основных ключевых слов и ключевых фраз в тексте.

Существуют различные типы статистических подходов, в том числе частота слов, словосочетания и совместная встречаемость, TF-IDF (сокращенно частота — обратная частота документа) и RAKE (быстрое автоматическое извлечение ключевых слов).

Эти подходы не требуют обучающих данных для извлечения наиболее важных ключевых слов из текста.Однако, поскольку они полагаются только на статистику, они могут упускать из виду релевантные слова или фразы, которые упоминаются один раз, но все же должны считаться релевантными. Давайте подробно рассмотрим некоторые из этих подходов:

Частота слов

Частота слов состоит из перечисления слов и фраз, которые чаще всего повторяются в тексте. Это может быть полезно для множества целей, от выявления повторяющихся терминов в наборе обзоров продуктов до выяснения наиболее распространенных проблем при взаимодействии со службой поддержки клиентов.

Тем не менее, частотные подходы рассматривают документы как простой «мешок слов», оставляя в стороне важные аспекты, связанные со значением, структурой, грамматикой и последовательностью слов. Синонимы, например, не могут быть обнаружены с помощью этого метода извлечения ключевых слов, что приводит к упущению очень ценной информации.

Словосочетания и совпадения

Также известные как статистика N-грамм, словосочетания и совпадения слов помогают понять семантическую структуру текста и считать отдельные слова одним.

Словосочетания — это слова, которые часто идут вместе. Наиболее распространенными типами словосочетаний являются биграммы (два термина, которые появляются рядом, например, «обслуживание клиентов», «видеозвонки» или «уведомление по электронной почте») и триграммы (группа из трех слов, например, «простой в использовании»). или «каналы социальных сетей»).

Совместимость, с другой стороны, относится к словам, которые имеют тенденцию встречаться в одном и том же корпусе. Они не обязательно должны быть смежными, но у них есть смысловая близость.

TF-IDF

TF-IDF означает термин «частота термина — обратная частота документа» , формула, которая измеряет, насколько важно слово для документа в наборе документов.

Этот показатель вычисляет, сколько раз слово встречается в тексте (частота термина ) и сравнивает его с частотой обратного преобразования документа (насколько редко или часто встречается это слово во всем наборе данных).

Умножение этих двух величин дает оценку TF-IDF для слова в документе. Чем выше оценка, тем более актуально слово для документа.

Алгоритмы TD-IDF находят несколько применений в машинном обучении. Фактически, поисковые системы используют варианты алгоритмов TF-IDF для ранжирования статей на основе их релевантности определенному поисковому запросу.

Когда дело доходит до извлечения ключевых слов, этот показатель может помочь вам определить наиболее релевантные слова в документе (те, которые имеют более высокие оценки) и рассматривать их как ключевых слов . Это может быть особенно полезно для таких задач, как маркировка заявок в службу поддержки или анализ отзывов клиентов.

Во многих из этих случаев слова, которые чаще встречаются в группе документов, не обязательно являются наиболее релевантными. Точно так же слово, которое появляется в одном тексте, но не встречается в остальных документах, может быть очень важно для понимания содержания этого текста.

Допустим, вы анализируете набор данных обзоров Slack:

Такие слова, как , это , , если , , , , это или , то, что , вероятно, будут одними из самых частых. Тогда будет много связанных с контентом слов с высокой частотой, таких как сообщение , команда , сообщение или продукт . Однако эти слова не могут дать подробных сведений о содержании каждого отзыва.

Благодаря алгоритму TF-IDF вы можете взвесить важность каждого термина и извлечь ключевые слова, которые лучше всего резюмируют каждый отзыв.В случае Slack они могут извлекать более конкретные слова, такие как многоканальный , пользовательский интерфейс или мобильное приложение .

RAKE

Быстрое автоматическое извлечение ключевых слов (RAKE) — это хорошо известный метод извлечения ключевых слов, который использует список стоп-слов и разделителей фраз для обнаружения наиболее релевантных слов или фраз в фрагменте текста.

Возьмем для примера следующий текст:

Извлечение ключевого слова не так уж и сложно.Есть много библиотек, которые могут помочь вам с извлечением ключевых слов. Одно из них — быстрое автоматическое извлечение ключевых слов.

Первое, что делает этот метод, — разбивает текст на список слов и удаляет стоп-слова из этого списка. Это возвращает список так называемых слов содержимого .

Предположим, что наш список стоп-слов и разделителей фраз выглядит следующим образом:

стоп-слов = [ это , не , , , там , это , может , вы , с , из , те , после , все , один ] разделители = [., , ]

Тогда наш список из 8 слов содержимого будет выглядеть так:

content_words = [ ключевое слово , извлечение , сложное , много , библиотеки , справка , быстрый , автоматический ]

Затем алгоритм разбивает текст на разделители фраз и стоп-слова для создания возможных выражений. Итак, возможные ключевые фразы будут следующими:

Извлечение ключевых слов - это не то, что сложно, в конце концов.Существует многих библиотек , которые могут помочь вам с извлечением ключевых слов . Быстрое автоматическое извлечение ключевых слов - одно из них.

После разделения текста алгоритм создает матрицу совпадений слов. Каждая строка показывает, сколько раз данное слово содержимого встречается вместе с каждым другим словом содержимого во фразах-кандидатах. В приведенном выше примере матрица выглядит так:

После того, как матрица построена, словам присваивается оценка.Эта оценка может быть вычислена как степень слова в матрице (т. Е. Сумма количества совпадений этого слова с любым другим содержательным словом в тексте), как частота слов (т. Е. Число раз слово появляется в тексте), или как градусов слова, деленное на его частоту .

Если бы мы вычислили оценку степени, разделенную на оценку частоты для каждого слова в нашем примере, они бы выглядели так:

Этим выражениям также присваивается оценка, которая вычисляется как сумма индивидуальных оценок. слов.Если бы мы подсчитали оценку фраз, выделенных жирным шрифтом выше, они бы выглядели следующим образом:

Если два ключевых слова или ключевые фразы появляются вместе в одном порядке более двух раз, новая ключевая фраза создается независимо от того, сколько стоп-слов содержит ключевая фраза. в исходном тексте. Оценка этой ключевой фразы вычисляется так же, как и оценка отдельной ключевой фразы.

Ключевое слово или ключевая фраза выбираются, если их оценка относится к наивысшим T-баллам, где T - количество ключевых слов, которые вы хотите извлечь.Согласно исходной статье, T по умолчанию составляет одну треть слов содержания в документе.

В приведенном выше примере метод вернул бы 3 основных ключевых слова, которые, согласно определенному нами баллу, были бы , быстрое автоматическое извлечение ключевых слов (13,33), извлечение ключевых слов , (5,33) и . много библиотек (4.0).

Лингвистические подходы

Методы извлечения ключевых слов часто используют лингвистическую информацию о текстах и ​​словах, которые они содержат.Иногда морфологическая или синтаксическая информация (например, часть речи слов или отношения между словами в грамматическом представлении предложений зависимостей) используется для определения того, какие ключевые слова следует извлечь. В некоторых случаях определенные PoS получают более высокие оценки (например, существительные и словосочетания с существительными), поскольку они обычно содержат больше информации о текстах, чем другие категории.

Некоторые другие методы используют маркеры дискурса (т.грамм. оттенки значения данного слова). Эта статья может стать хорошим введением в то, как эту информацию можно использовать в методах извлечения ключевых слов.

Но это еще не вся информация, которую можно использовать для извлечения ключевых слов. Также можно использовать совпадение слов, например, слова, которые встречаются вместе с тематическими словами (как показано в этой статье).

Большинство систем, использующих какую-либо лингвистическую информацию, превосходят те, которые этого не делают. Мы настоятельно рекомендуем вам попробовать некоторые из них при извлечении ключевых слов из ваших текстов.

Графические подходы

Самым популярным графическим подходом является модель TextRank, которую мы представим позже в этом посте. Граф можно определить как набор вершин со связями между ними.

Текст можно представить в виде графика по-разному. Слова можно рассматривать как вершины, которые соединены направленным ребром (то есть односторонней связью между вершинами). Эти ребра могут быть помечены, например, как отношение, которое слова имеют в дереве зависимостей.В других представлениях документов могут использоваться неориентированные края, например, при представлении совпадений слов.

Если бы слова были представлены числами, неориентированный граф выглядел бы так:

Ориентированный граф выглядел бы немного иначе:

Основная идея выделения ключевых слов на основе графа всегда одна и та же: измерение важности вершины основан на мерах, которые учитывают некоторую информацию, полученную из структуры графа, для извлечения наиболее важных вершин.

После того, как граф построен, пора определить, как измерить важность вершин. Существует множество различных вариантов, большинство из которых рассматриваются в этой статье. Некоторые методы выбирают для измерения так называемого « градусов » вершины.

Степень вершины равна количеству ребер или соединений, которые попадают в вершину (также известной как входная степень), плюс количество ребер, начинающихся в вершине (также известное как исходной степени ), деленное на максимальная степень (равная количеству вершин в графе минус 1).Это формула для вычисления степени вершины:

D v = (D v in + D v out ) / (N - 1)

Другие методы измерения количество непосредственных вершин в данной вершине (которая известна как размер окрестности ).

Независимо от того, какая мера выбрана, для каждой вершины будет счет, который определит, следует ли ее извлекать в качестве ключевого слова или нет.

В качестве примера возьмем следующий текст:

Автоматически 1 на основе графика 2 ключевое слово 3 извлечение 4 красиво 5 просто 6 .Документ 7 представлен 8 в виде графика 9 , и оценка 10 дается 11 каждой из вершин 12 в графе 13 . В зависимости от 14 от результата 15 вершины 16 , в качестве ключевого слова 18 может быть выбрано 17 .

Если бы мы должны были измерить размер окрестности для приведенного выше примера в графе зависимостей, который включает только слова содержимого (пронумерованные в тексте от 1 до 18), извлеченная ключевая фраза была бы , автоматическое извлечение ключевых слов на основе графа , поскольку размер соседства заглавного существительного , извлечение (что равно 3/17) является самым высоким.

Подходы к машинному обучению

Системы на основе машинного обучения используются для многих задач анализа текста, включая извлечение ключевых слов. Но что такое машинное обучение? Это подраздел искусственного интеллекта, который создает алгоритмы, способные учиться на примерах и делать собственные прогнозы.

Для обработки неструктурированных текстовых данных системам машинного обучения необходимо разбить их на то, что они могут понять. Но как это делают модели машинного обучения? Преобразуя данные в векторы (набор чисел с закодированными данными), которые содержат различные функции, представляющие текст.

Существуют различные алгоритмы и методы машинного обучения, которые можно использовать для извлечения наиболее релевантных ключевых слов из текста, в том числе вспомогательные векторные машины (SVM) и глубокое обучение.

Ниже приведен один из наиболее распространенных и эффективных подходов к извлечению ключевых слов с помощью машинного обучения:

Условные случайные поля

Условные случайные поля (CRF) - это статистический подход, который изучает закономерности путем взвешивания различных признаков в последовательности слов, присутствующих в текст.Этот подход учитывает контекст и отношения между различными переменными, чтобы делать свои прогнозы.

Использование условных случайных полей позволяет создавать сложные и богатые шаблоны. Еще одним преимуществом этого подхода является его способность к обобщениям: после обучения модели на примерах из определенной области она может легко применить полученные знания к другим областям.

С другой стороны, чтобы использовать условные случайные поля, вам необходимо иметь сильные вычислительные навыки для расчета веса всех характеристик для всех последовательностей слов.

Когда дело доходит до оценки эффективности экстракторов ключевых слов, вы можете использовать некоторые из стандартных показателей машинного обучения: точность , точность , отзыв и оценка F1 . Однако эти показатели не отражают частичные совпадения; они рассматривают только идеальное соответствие между извлеченным сегментом и правильным прогнозом для этого тега.

К счастью, есть и другие метрики, способные фиксировать частичные совпадения. Примером этого является ROUGE.

ROUGE

ROUGE (вспомогательное исследование, ориентированное на отзыв для оценки сущности) - это семейство показателей, которые сравнивают различные параметры (например, количество перекрывающихся слов) между исходным текстом и извлеченными словами. Параметры включают длину и количество последовательностей и могут быть определены вручную.

Гибридные подходы

Чтобы получить лучшие результаты при извлечении релевантных ключевых слов из текста, вы можете комбинировать два или более подходов, которые мы уже упоминали.

Теперь, когда мы узнали о некоторых доступных вариантах, пришло время узнать обо всех интересных вещах, которые можно сделать с помощью извлечения ключевых слов в самых разных сферах бизнеса, от поддержки клиентов до управления социальными сетями.

Примеры использования и приложения для извлечения ключевых слов

Ежедневно пользователи Интернета создают 2,5 квинтиллиона байтов данных. Комментарии в социальных сетях, обзоры продуктов, электронные письма, сообщения в блогах, поисковые запросы, чаты и т. Д. В нашем распоряжении есть всевозможные неструктурированные текстовые данные.Вопрос в том, как нам разобраться в хаосе, чтобы найти то, что имеет отношение к делу?

Извлечение ключевых слов может помочь вам получить наиболее важные ключевые слова или ключевые фразы из заданного текста без необходимости фактически читать одну строку.

Независимо от того, являетесь ли вы менеджером по продукту, пытающимся проанализировать груду обзоров продуктов, менеджером по обслуживанию клиентов, анализирующим взаимодействие с клиентами, или исследователем, которому нужно просмотреть сотни онлайн-статей по определенной теме, вы можете использовать извлечение ключевых слов для легко понять, о чем идет речь.

Благодаря извлечению ключевых слов команды могут быть более эффективными и в полной мере использовать возможности данных. Вы можете попрощаться с ручными и повторяющимися задачами (сэкономив бесчисленное количество человеческих часов) и получить доступ к интересной информации, которая поможет вам преобразовать неструктурированные данные в ценные знания.

Хотите знать, что можно анализировать при извлечении ключевых слов? Вот несколько распространенных вариантов использования и приложений:

  1. Мониторинг социальных сетей
  2. Мониторинг бренда
  3. Обслуживание клиентов
  4. Отзывы клиентов
  5. Бизнес-аналитика
  6. Оптимизация поисковых систем (SEO)
  7. Аналитика продуктов
  8. Управление знаниями

Мониторинг социальных сетей

Люди используют социальные сети, чтобы выражать свои мысли, чувства и мнения на самые разные темы, от спортивного мероприятия до политического кандидата или от последнего шоу на Netflix до последнего обновления программного обеспечения для iPhone.

Для компаний отслеживание разговоров в социальных сетях с использованием извлечения ключевых слов дает уникальную возможность понять свою аудиторию, улучшить свои продукты или принять быстрые меры для предотвращения кризиса PR.

Извлечение ключевых слов может дать конкретные примеры того, что люди говорят о вашем бренде в социальных сетях. Подбирайте ключевые слова, чтобы следить за тенденциями, проводить исследования рынка, отслеживать популярные темы и следить за своими конкурентами.

Во время выборов в США в 2016 году мы проанализировали миллионы твитов, в которых упоминались Дональд Трамп и Хиллари Клинтон, и использовали извлечение ключевых слов, чтобы выделить наиболее релевантные слова и фразы, появившиеся в положительных и отрицательных упоминаниях.

Мониторинг бренда

Мы живем в эпоху репутации. Потребители читают в среднем 10 онлайн-обзоров, прежде чем доверяют местному бизнесу, что доказывает, насколько важно для компаний отслеживать разговоры вокруг своего бренда в онлайн-мире. Интернет-репутация выходит за рамки социальных сетей и включает упоминания и мнения, выраженные в блогах, форумах, сайтах обзоров и новостных агентствах.

Когда вам приходится иметь дело с большими объемами данных, такими как бесконечные комментарии на сайтах обзоров, таких как Capterra или G2 Crowd, важно, чтобы компании нашли способ автоматизировать процесс анализа данных.

Извлечение ключевых слов может быть мощным союзником в этой задаче, позволяя легко определять наиболее важные слова и фразы, упоминаемые пользователями, и получать интересные идеи и ключи для улучшения продукта.

Например, вы можете просмотреть самые негативные отзывы о вашем продукте и извлечь ключевые слова, наиболее часто связанные с ними. Если часто встречаются такие выражения, как медленный ответ или долгое время ожидания , это может указывать на необходимость сократить время отклика службы поддержки клиентов.

Вы также можете объединить извлечение ключевых слов с анализом тональности, чтобы получить более ясную перспективу не только того, о чем людей говорят, но также того, как они говорят об этих вещах.

Например, вы можете обнаружить, что в ваших обзорах продуктов часто упоминается обслуживание клиентов . Анализ настроений поможет вам понять, как люди упоминают эту конкретную тему. Ваши клиенты имеют в виду плохое обслуживание клиентов? Или, наоборот, выражают свое удовлетворение вашей дружной и отзывчивой командой?

Недавно мы объединили различные методы анализа текста для анализа набора обзоров Slack на Capterra.Мы использовали анализ настроений, чтобы классифицировать мнения как положительных , отрицательных или нейтральных . Затем определение тем позволило нам классифицировать каждое из этих мнений по различным темам или аспектам, например Служба поддержки клиентов , Цена , Простота использования и т. Д.

Наконец, мы использовали извлечение ключевых слов, чтобы получить представление о том, что о чем говорят люди, когда они высказывают отрицательное мнение о аспекте Производительность-Качество-Надежность ? ».Это наиболее репрезентативные ключевые слова, которые мы получили с помощью экстрактора ключевых слов MonkeyLearn:

Эти ключевые слова позволяют нам идентифицировать конкретные негативные аспекты, связанные с Производительность-Качество-Надежность , которые могут нуждаться в улучшении, например, время загрузки, или уведомлений. .

Служба поддержки клиентов

Превосходное обслуживание клиентов может дать вашему бренду конкурентное преимущество. В конце концов, 64% покупателей при покупке чего-либо считают качество обслуживания клиентов более важным, чем цена.

При взаимодействии с компанией клиенты ожидают получения нужной информации в нужное время, поэтому быстрое время отклика может быть одним из ваших самых ценных активов. Но как вы можете быть более эффективными и продуктивными, если каждое утро у вас полно тикетов, которые забивают вашу службу поддержки?

Когда дело доходит до рутинных задач, связанных с маркировкой входящих заявок в службу поддержки или извлечением соответствующих данных, машинное обучение может оказать огромную помощь.

С помощью извлечения ключевых слов группы поддержки клиентов могут автоматизировать процесс маркировки тикетов, экономя десятки часов, которые они могут использовать, чтобы сосредоточиться на фактическом решении проблем.В конце концов, это ключ к удовлетворению запросов клиентов.

Как это работает? Модель извлечения ключевых слов просто сканирует наиболее релевантные слова в теме и теле входящих заявок в службу поддержки и назначает самые популярные совпадения как теги.

Благодаря автоматической маркировке входящих заявок группы поддержки клиентов могут легко и быстро определить те, которые им необходимо обработать. Кроме того, они могут сократить время ответа, поскольку больше не будут отвечать за теги.

Извлечение ключевых слов также можно использовать для получения релевантной информации из разговоров со службой поддержки клиентов.Клиенты обычно жалуются на цену? Смущают ли они ваш пользовательский интерфейс? Извлечение ключевых слов позволяет получить обзор тем, о которых говорят ваши клиенты.

Вот пример того, как мы использовали машинное обучение для анализа взаимодействия службы поддержки клиентов через Twitter с четырьмя крупными операторами связи. Во-первых, мы классифицировали твиты для каждой компании на основе их настроений ( положительных , отрицательных , нейтральных ). Затем мы извлекли наиболее релевантные ключевые слова, чтобы понять, о чем говорится в этих твитах.Это привело к интересным выводам:

  • Когда дело доходит до отрицательных комментариев , все компании жалуются на «плохое обслуживание клиентов» , «плохой прием» и «высокие цены» . Однако некоторые ключевые слова были уникальными для каждой компании. Твиты, адресованные T-Mobile, жаловались на качество их «услуги LTE» , в то время как твиты с упоминанием Verizon выражали недовольство их «безлимитным планом» .

  • При анализе положительных твитов ключевые слова Verizon ссылались на «лучшая сеть» , «качественное обслуживание клиентов» , «спасибо» и т. Д. Наконец, мы были удивлены, обнаружив, что ключевые слова T-Mobile часто были имена представителей службы поддержки клиентов, демонстрирующие высокий уровень взаимодействия с их пользователями.

Отзывы клиентов

Онлайн-опросы - это мощный инструмент, позволяющий понять, что ваши клиенты думают о вашем продукте, найти возможности для улучшения и узнать, какие аспекты они больше всего ценят или критикуют.Если вы правильно обработаете результаты опроса, вы будете вооружены твердой информацией, чтобы принимать бизнес-решения на основе данных.

Да, вы можете анализировать ответы старомодным способом - читая каждый из них и вручную отмечая результаты. Однако давайте посмотрим правде в глаза, ручная маркировка отзывов - это трудоемкая и крайне неэффективная задача, которая часто приводит к человеческим ошибкам; плюс невозможно масштабировать.

Извлечение ключевых слов - отличный способ легко определить наиболее репрезентативные слова и фразы в ответах клиентов, не просматривая каждое из них вручную.

Вы можете использовать извлечение ключевых слов для анализа ответов NPS и других форм опросов клиентов:

Анализ ответов NPS

Net Promoter Score (NPS) - один из самых популярных способов сбора отзывов клиентов и измерения их лояльности. Клиентов просят оценить продукт или услугу от 0 до 10 на основании вопроса: «Какова вероятность, что вы порекомендуете X другу или коллеге?» . Это поможет вам разделить клиентов на промоутеров (9–10 баллов), пассивных (7–8 баллов) и недоброжелателей (баллы 0–6).

Вторая часть опросов NPS - это открытый вопрос, в котором клиентам задается вопрос, почему они выбрали именно такую ​​оценку. Ответ на этот дополнительный вопрос обычно содержит самую важную информацию. Именно здесь мы найдем наиболее интересные и действенные идеи, потому что в нем указаны причины каждой оценки, например, «у вас потрясающий продукт, но невозможность экспортировать данные - убийца!» Эта информация поможет вам понять, что вам нужно улучшить.

Машинное обучение можно использовать для анализа отзывов клиентов различными способами по настроениям, извлечению ключевых слов, определению темы или их комбинации.Вот пример того, как Retently использовали MonkeyLearn для анализа своих ответов NPS. С помощью текстового классификатора они пометили каждый ответ по разным категориям, например Onboarding , Product UI , Ease of Use и Pricing .

Другой пример, однако, показывает, как Promoter.io использовал извлечение ключевых слов для определения релевантных терминов из своих ответов NPS. Разница между классификацией текста и извлечением ключевых слов заключается в том, что вместо классификации текста по заранее определенным тегам извлекаются ключевые слова в тексте.Вот основные ключевые слова, которые они извлекли из своих ответов NPS:

Как видите, более 80% клиентов, помеченных как промоутеры, упомянули ключевые слова, связанные с обслуживанием клиентов: service , quality , great service , обслуживание клиентов , отличное обслуживание и т. Д. Это ясно показывает, что клиенты больше всего любят в продукте, и основные причины их высокой оценки. Напротив, недоброжелатели часто жалуются на цену телефона и цену , что может означать, что их опросы NPS неправильно отображаются на телефонах и что цена на их продукт выше, чем ожидают клиенты.

Анализируйте опросы клиентов

Существует множество различных инструментов, которые вы можете использовать для получения обратной связи от ваших клиентов, от опросов по электронной почте до онлайн-форм.

SurveyMonkey, например, является одним из самых популярных инструментов для создания профессиональных опросов. Вы можете использовать его, чтобы получать информацию от своих клиентов, добавляя открытые вопросы и анализируя ответы SurveyMonkey с помощью ИИ. В этом случае извлечение ключевых слов может быть полезно, чтобы легко понять, что ваши клиенты имеют в виду в своих отрицательных или положительных ответах.Например, такие слова, как ошибка , сохранить данные, и изменения , могут дать вам представление о некоторых технических проблемах, которые необходимо решить.

Еще один инструмент, который поможет вам глубже понять, что думают ваши клиенты, о Typeform. Хотя вы можете использовать различные методы анализа текста для анализа ответов Typeform, извлечение ключевых слов может быть особенно полезным для определения наиболее репрезентативных слов и фраз. Группа слов, таких как стоимость лицензии , дорого, и модель подписки , , может пролить свет, например, на проблемы ценообразования.

Бизнес-аналитика

Извлечение ключевых слов также может быть полезно для целей бизнес-аналитики (BI), например, для исследования рынка и анализа конкуренции.

Вы можете использовать информацию из всех источников, от обзоров продуктов до социальных сетей, и следить за обсуждениями на интересующие темы. Это может быть особенно интересно, если вы готовитесь к запуску нового продукта или маркетинговой кампании.

Извлечение ключевых слов также может помочь вам понять общественное мнение по поводу актуальной проблемы и его эволюцию с течением времени.Примером этого может быть извлечение релевантных ключевых слов из комментариев к видео на YouTube, посвященных изменению климата и проблемам окружающей среды, с целью изучения мнений заинтересованных сторон по этой теме. В этом случае ключевые слова предоставляют контекст того, как проблема сформулирована и воспринимается. В сочетании с анализом настроений можно понять чувства, стоящие за каждым мнением.

Наконец, вы можете использовать извлечение ключевых слов и другие методы анализа текста, чтобы сравнить ваши обзоры продуктов с отзывами о ваших конкурентах.Это позволяет вам получить информацию, которая поможет вам понять болевые точки вашего целевого рынка и принять решения на основе данных для улучшения вашего продукта или услуги.

Посмотрите, как мы проанализировали множество отзывов об отелях на TripAdvisor и использовали извлечение ключевых слов, чтобы найти сходства и различия в словах, используемых для описания отелей в разных городах.

Например, это были 10 основных ключевых слов, взятых из отзывов об отелях Нью-Йорка, с плохим отношением к чистоте :

  • Комната
  • Ванная комната
  • Ковер
  • Полотенца
  • Постельные клопы
  • Кровать
  • Отель
  • Душ
  • Общая ванная комната
  • Стены

При сравнении с ключевыми словами из отелей в других городах мы обнаружили, что жалоба около общих туалетов появилось только в Нью-Йорке.Ключевое слово таракан , с другой стороны, было уникальным для отзывов об отелях Бангкока.

Инструменты визуализации бизнес-аналитики, такие как MonkeyLearn Studio, позволяют собрать все ваши инструменты анализа данных и результаты вместе на единой поразительной панели:

Выше представлен аспектно-ориентированный анализ мнений клиентов о Zoom в MonkeyLearn Studio. Визуализация показывает отдельные отзывы, сгруппированные по аспектам (удобство использования, поддержка, надежность и т. Д.), затем анализируются настроения, чтобы показать, какие аспекты считаются положительными, а какие - отрицательными. Облако слов внизу показывает самые важные ключевые слова, извлеченные из обзоров. Вы можете попробовать общедоступную панель управления MonkeyLearn Studio, чтобы увидеть все, что она может предложить.

Поисковая оптимизация (SEO)

Одна из основных задач поисковой оптимизации (SEO) - это определение стратегических ключевых слов, на которые вы должны ориентироваться на своем веб-сайте, чтобы создавать контент.

Существует множество программных инструментов для группировки ключевых слов, доступных для исследования ключевых слов (Moz, SEMrush, Google Trends, Ahrefs, и это лишь некоторые из них).Однако вы также можете воспользоваться извлечением ключевых слов, чтобы автоматически отсеивать контент веб-сайта и извлекать наиболее часто используемые ключевые слова. Например, если вы определите наиболее релевантные ключевые слова, используемые вашими конкурентами, вы сможете найти отличные возможности для написания контента. А когда вы используете методы семантической группировки ключевых слов и методы кластеризации ключевых слов, чтобы объединить ключевые слова и фразы, которые часто используются вместе, вы получите преимущество в конкурентной борьбе.

Усовершенствования в NLP, такие как Google BERT (двунаправленные представления кодировщика от Transformers), помогают лучше понять взаимосвязь слов в поисковых запросах, чтобы пользователи Google Search могли создавать запросы в более разговорной форме.Панду Наяк из Google объясняет, что BERT может обрабатывать, как слова соотносятся со всеми другими словами в предложении, а не просто обрабатывать их по отдельности. Это позволяет машинному обучению лучше понимать контекст и может быть полезно в SEO, чтобы помочь написать текст, который будет более естественным, чем упаковка ключевых слов или использование шаблонных вопросов / ответов в стиле SEO.

Обзоры продуктов и другие типы пользовательского контента могут быть отличными источниками для поиска новых ключевых слов. В этом исследовании, например, анализируются обзоры продуктов ведущих логистических компаний (таких как DHL или FedEx) и выполняется извлечение ключевых слов для определения стратегических ключевых слов, которые можно использовать для SEO-оптимизации логистической компании.

Аналитика продуктов

Для менеджеров по продуктам данные являются основным фактором поддержки каждого их решения. Обратная связь с клиентами во всех ее формах - от взаимодействия со службой поддержки до публикаций в социальных сетях и ответов на опросы - является ключом к успешной стратегии продукта, основанной на данных.

Но как лучше всего обрабатывать большие объемы данных обратной связи с клиентами и извлекать из них то, что имеет отношение к делу? Извлечение ключевых слов можно использовать для автоматического поиска новых возможностей для улучшения, обнаруживая часто используемые термины или фразы, упоминаемые вашими клиентами.

Допустим, вы анализируете взаимодействие клиентов с вашим программным обеспечением и видите резкий рост числа людей, спрашивающих, как использовать функцию X вашего продукта. Это, вероятно, означает, что функция не ясна и вам следует поработать над улучшением документации, пользовательского интерфейса или пользовательского интерфейса для этой функции.

Управление знаниями

В настоящее время в Интернете доступно больше информации, чем когда-либо прежде, и тем не менее 80% этих данных неструктурированы, то есть дезорганизованы, их трудно искать и трудно обрабатывать.Некоторые области, такие как научные исследования и здравоохранение, сталкиваются с огромными объемами неструктурированной информации и, следовательно, пустой тратой своего огромного потенциала.

Извлечение ключевых слов позволяет всем отраслям открывать новые знания, упрощая поиск, управление и доступ к релевантному контенту.

Практикующим врачам и клиницистам, например, необходимо проводить исследования, чтобы найти соответствующие доказательства в поддержку своих медицинских решений. Несмотря на то, что доступно так много данных, трудно найти наиболее актуальные в море медицинской литературы.Автоматическое извлечение наиболее важных ключевых слов и фраз из текста может оказаться большим подспорьем, сэкономив драгоценное время и ресурсы.

Это исследование об использовании извлечения ключевых слов из набора биомедицинских данных, в котором также исследуются возможности обобщения имеющихся данных, чтобы найти наиболее адекватные ответы на сложные вопросы.

Инструменты, ресурсы и руководства для извлечения ключевых слов

Если вам интересно приступить к извлечению ключевых слов, но вы не знаете, с чего начать, здесь вы найдете все необходимые ресурсы для начала.

Во-первых, мы порекомендуем несколько книг и научных статей для более глубокого объяснения методов и алгоритмов извлечения ключевых слов. Затем мы поделимся некоторыми API для извлечения ключевых слов, включая библиотеки с открытым исходным кодом и API SaaS.

Наконец, мы предоставим несколько руководств по извлечению ключевых слов, которые помогут вам начать работу. В некоторых руководствах показано, как запускать извлечение ключевых слов с помощью библиотек с открытым исходным кодом с помощью Python и R. Однако, если вы предпочитаете экономить время и ресурсы, вам может быть полезно попробовать готовое решение.

MonkeyLearn, например, имеет предварительно обученные модели извлечения ключевых слов, в которые вы можете сразу погрузиться. Или узнайте, как создавать свои собственные индивидуальные модели для обнаружения ключевых слов в текстах. Мы проведем вас через этот процесс и поможем построить модель извлечения ключевых слов, адаптированную к вашим потребностям.

Книги и статьи

Если вы ищете более глубокий подход к извлечению ключевых слов, чтение некоторой существующей литературы по этой теме звучит как следующий логический шаг. Все мы знаем, что поиск подходящих книг и статей может быть непосильным.Чтобы помочь вам с этой задачей, мы перечислили некоторые из наиболее интересных материалов, связанных с извлечением ключевых слов. Закладка, чтобы прочитать позже или начать прямо сейчас:

  • Извлечение ключевых слов: обзор методов и подходов (Слободан Белига, 2004). В этой статье рассматриваются существующие исследования по извлечению ключевых слов и объясняются различные методы решения этой задачи. Это также относится к основанным на графах методам извлечения ключевых слов.

  • Простое неконтролируемое извлечение ключевой фразы с использованием вложения предложений (Камил Беннани-Смайрес, Клаудиу Мусат и др., 2018).В этой статье описывается новый неконтролируемый метод извлечения ключевой фразы, который использует встраивание предложений и может использоваться для анализа больших наборов данных в режиме реального времени.

  • Графический подход к автоматическому извлечению ключевых фраз (Ян Инга, Тан Цинпин и др., 2017). С акцентом на графические методы извлечения ключевых слов в этой статье исследуется новый подход к извлечению ключевых фраз, относящихся к основным темам в тексте.

  • Автоматическое извлечение ключевых фраз на основе НЛП и статистических методов (Мартин Досталь и Карел Джезек, 2010).В этой статье представлен подход к извлечению ключевых слов с использованием статистических методов и оценки шаблонов на основе Wordnet. Этот метод может быть полезен, если автор не предоставил достаточно ключевых слов (или когда ключевых слов нет вообще).

  • Анализ текста: приложения и теория (Майкл Берри, 2010). Это отличное введение в различные алгоритмы и методы интеллектуального анализа текста. Алгоритм RAKE, используемый для извлечения ключевых слов, описан в этой книге.

API извлечения ключевых слов

Итак, вы готовы сделать первые шаги в извлечении и анализе ключевых слов.Трудным (и более сложным) путем было бы разработать всю систему с нуля. Однако есть гораздо более удобное решение: реализовать алгоритмы извлечения ключевых слов с помощью существующих сторонних API.

Споры о выборе и покупке, когда дело доходит до создания пользовательских моделей извлечения ключевых слов и анализа текста: используйте библиотеки с открытым исходным кодом для создания модели или подключения к API SaaS.

Использование библиотек с открытым исходным кодом может быть отличным, если у вас есть опыт работы с данными и кодированием

, но они могут быть дорогостоящими и занимать много времени.С другой стороны, инструменты SaaS могут быть реализованы сразу же, требуют очень мало кода, стоят намного дешевле и полностью масштабируемы.

API-интерфейсы SaaS

Преимущества использования API-интерфейсов SaaS для извлечения ключевых слов:

  • Нет настройки. Использование библиотеки с открытым исходным кодом часто включает настройку всего программного интерфейса. Независимо от того, используете ли вы Python или R, вы должны быть знакомы с языками программирования и устанавливать определенные инструменты и зависимости. С другой стороны, API-интерфейсы SaaS делают работу намного быстрее и проще.
  • Без кода. SaaS API - это готовые решения: вам не нужно беспокоиться о таких вещах, как производительность или архитектура. Единственные строки кода, которые вам нужно будет написать, - это те, которые будут вызывать API и получать результаты (обычно 10 строк или меньше).
  • Простая интеграция. Вы можете легко интегрировать свой SaaS API с такими инструментами, как Zendesk или Google Sheets, что сделает ваше решение для извлечения ключевых слов еще более мощным.

Вот некоторые из самых популярных API SaaS для инструментов извлечения ключевых слов:

  • MonkeyLearn
  • IBM Watson
  • Amazon Comprehend
  • Aylien
  • Cortical.io

MonkeyLearn

MonkeyLearn предлагает набор инструментов извлечения ключевых слов SaaS, которые можно вызвать с помощью всего нескольких строк кода и которые легко настроить в соответствии с языком и критериями вашего бизнеса. Попробуйте эти предварительно обученные экстракторы прямо сейчас, чтобы увидеть, как они работают:

API MonkeyLearn чрезвычайно прост для распознавания ключевых слов Python (и многого другого), и, что лучше всего, MonkeyLearn Studio позволяет вам объединить все эти анализы вместе и автоматически визуализируйте их для получения поразительных результатов - и все это выполняется в едином удобном интерфейсе.

IBM Watson

IBM Watson был создан для работы в различных отраслях с Watson Studio в качестве универсального инструмента для построения моделей извлечения ключевых слов (и других) на любой облачной платформе. Watson Speech-to-Text - это отраслевой стандарт для преобразования записанных и живых голосовых разговоров в письменный текст.

Amazon Comprehend

Amazon Comprehend предлагает предварительно обученные API извлечения ключевых фраз, которые легко интегрируются в существующие приложения. Поскольку Comprehend внедряется и контролируется Amazon, нет необходимости создавать и обучать модели.

AYLIEN

AYLIEN предлагает три API на семи основных языках программирования: API новостей, API анализа текста и Платформа анализа текста (TAP) с доступом к новостному контенту в реальном времени и возможностью создавать собственные экстракторы ключевых слов для любых нужд.

Cortical.io

Cortical.io - отличный вариант с низким кодом для Java, Python и Javascript. Cortical.io использует «семантические отпечатки пальцев» для создания представления отдельных слов и общего значения текста для оптимальной семантической группировки ключевых слов.

Библиотеки с открытым исходным кодом

Если вы умеете программировать, вы можете использовать библиотеки с открытым исходным кодом для реализации модели извлечения ключевых слов с нуля. Существует несколько библиотек для Python и R, которые могут пригодиться для обнаружения ключевых слов, которые поддерживаются активным сообществом специалистов по науке о данных.

Python

Python - наиболее часто используемый язык программирования в науке о данных, известный своим легко понятным синтаксисом. Широкое распространение Python в сообществе специалистов по науке о данных было вызвано растущим списком библиотек с открытым исходным кодом для математических операций и статистического анализа.У Python есть процветающее сообщество и огромное количество библиотек с открытым исходным кодом для задач анализа текста, включая NLTK, scikit-learn и spaCy.

RAKE

RAKE - старая, но широко используемая библиотека Python для извлечения ключевых слов. Эта библиотека реализует алгоритм быстрого автоматического извлечения ключевых слов (RAKE), как описано в этой статье. Следуйте за реализацией Python.

NLTK

Набор инструментов для естественного языка, также известный как NLTK, является популярной библиотекой с открытым исходным кодом для Python для анализа данных человеческого языка.NLTK предоставляет простые в использовании интерфейсы для построения моделей извлечения ключевых слов, а также полезен для обучения моделей классификации, токенизации, стемминга, синтаксического анализа и других задач анализа текста.

RAKE NLTK

RAKE NLTK - это конкретная реализация Python алгоритма быстрого автоматического извлечения ключевых слов (RAKE), который использует NLTK под капотом. Это упрощает расширение и выполнение других задач анализа текста.

Scikit-Learn

Scikit-Learn - одна из наиболее широко используемых библиотек с открытым исходным кодом для машинного обучения.Эта библиотека предоставляет доступные инструменты для обучения моделей НЛП классификации, извлечению, регрессии и кластеризации. Кроме того, он предоставляет другие полезные возможности, такие как уменьшение размерности, поиск по сетке и перекрестная проверка. Scikit-Learn имеет огромное сообщество и значительное количество руководств, которые помогут вам начать работу.

spaCy

Еще одна отличная библиотека НЛП для Python - spaCy. Эта библиотека немного новее, чем NLTK или Scikit-Learn, и специализируется на предоставлении простого способа использования глубокого обучения для анализа текстовых данных.

R

R - наиболее широко используемый язык программирования для статистического анализа. У него также есть очень активное и полезное сообщество. Популярность R в науке о данных и машинном обучении неуклонно растет, и у него есть несколько отличных пакетов для извлечения ключевых слов.

RKEA

RKEA - это пакет для извлечения ключевых слов и фраз из текста с помощью R. Внутри RKEA предоставляет интерфейс R для KEA, алгоритма извлечения ключевых слов, который изначально был реализован на Java и не зависит от платформы.

Textrank

Textrank - это пакет R для обобщения текста и извлечения ключевых слов. Алгоритм вычисляет, как слова связаны друг с другом, проверяя, следуют ли слова друг за другом. Затем он использует алгоритм PageRank для ранжирования наиболее важных слов текста.

Учебники

Довольно теории, теперь пора попробовать извлечение ключевых слов для себя! Практика ведет к совершенству, это факт, и особенно когда речь идет о машинном обучении.

Здесь вы найдете несколько простых и полезных руководств по созданию вашей первой модели извлечения ключевых слов. Сначала мы поделимся несколькими инструкциями по извлечению ключевых слов с помощью библиотек с открытым исходным кодом, таких как Python и R. Наконец, для тех, кто не имеет навыков программирования или просто хочет начать прямо сейчас, вы можете узнать, как создать экстрактор ключевых слов с помощью MonkeyLearn.

Учебники с использованием библиотек с открытым исходным кодом

Библиотеки с открытым исходным кодом великолепны благодаря своей гибкости и возможностям, но иногда бывает трудно начать работу.Ниже приводится список руководств, которые помогут вам реализовать систему извлечения ключевых слов с нуля с использованием фреймворков с открытым исходным кодом.

Python

RAKE

Если вы ищете пошаговое руководство по использованию RAKE, вам следует ознакомиться с этим руководством. В этом руководстве объясняется, как извлекать ключевые слова и ключевые фразы с нуля с помощью реализации RAKE в Python.

Scikit-learn

Ознакомьтесь с этим руководством, в котором объясняется, как использовать Scikit-learn для извлечения ключевых слов с помощью TF-IDF.Обязательно ознакомьтесь с документацией scikit-learn, в которой также есть ресурсы, которые помогут вам начать работу с этой библиотекой.

SpaCy

Это руководство покажет вам пошаговый процесс извлечения ключевых слов с помощью spaCy. В этом руководстве рассказывается, как генераторы n-граммов и пропущенных граммов могут помочь вам сгенерировать потенциальные ключевые слова или фразы из текста. Если вы хотите узнать больше о spaCy, ознакомьтесь с spaCy 101, где простыми словами объясняются наиболее важные концепции spaCy.

R

В этом руководстве вы можете узнать, как использовать пакет RKEA в R для извлечения ключевых слов. В нем рассказывается, как загрузить пакет, как создать модель извлечения ключевых слов с нуля и как использовать ее для анализа текста и автоматического получения ключевых слов.

Учебное пособие по извлечению ключевых слов с помощью MonkeyLearn

Погрузитесь в процесс извлечения ключевых слов с помощью предварительно обученного экстрактора MonkeyLearn. Просто вставьте свой собственный текст и посмотрите, насколько легко им пользоваться.

Тест с вашим собственным текстом

Илон Маск поделился фотографией скафандра, разработанного SpaceX.Это второе изображение нового дизайна и первое, на котором изображен скафандр в полный рост. Извлечь текст

Для более подробного анализа, следуйте инструкциям ниже, чтобы обучить свой собственный экстрактор ключевых слов - это легко и бесплатно. Ключевые слова субъективны: слово или фраза могут быть релевантными (или нет) в зависимости от контекста и конкретного варианта использования. Иногда вам может потребоваться настроить ключевые слова для вашей конкретной области или области деятельности, чтобы повысить точность.

Вот как создать свой собственный экстрактор с помощью MonkeyLearn:

1.Создайте новую модель:

На панели управления MonkeyLearn нажмите «Создать модель» и выберите «Экстрактор»:

2. Импортируйте текстовые данные:

. Вы можете загрузить файл Excel или CSV или импортировать данные прямо из приложения, такого как Twitter, Gmail или Zendesk. В этом примере мы собираемся использовать CSV-файл с отзывами об отелях (набор данных с отзывами об отелях, доступный для загрузки в виде CSV-файла в нашей библиотеке данных):

3. Укажите данные для обучения вашей модели:

Выберите столбцы с примерами текста, которые вы хотите использовать для обучения экстрактора ключевых слов:

4.Определите свои теги:

Создайте различные теги для вашего экстрактора ключевых слов в зависимости от типа слов или выражений, которые вам нужно получить из текста. Например, в данном случае мы хотим извлечь два типа ключевых слов из отзывов об отелях:

  • Аспект : это слова и выражения, которые относятся к функции или теме, о которых идет речь в обзоре отеля. Например, в следующем обзоре «Кровать действительно удобная» ключевым словом аспекта будет «кровать».
  • Качество : это ключевые слова, которые говорят о состоянии или состоянии отеля или одном из его аспектов. В приведенном выше примере «Кровать действительно удобная» ключевым словом качества будет «удобная».

5. Начните обучение экстрактора текста:

Вам нужно пометить несколько слов в тексте, чтобы обучить экстрактор ключевых слов. Как? Установив флажок рядом с соответствующим тегом и выделив соответствующий текст. Таким образом, вы научите свою модель машинного обучения самостоятельно строить связи и делать прогнозы.

После того, как вы отметили несколько примеров, обратите внимание, как средство извлечения текста начинает делать прогнозы самостоятельно:

Ваш браузер не поддерживает теги видео.

6. Назовите свою модель:

После того, как вы закончите обучение своему экстрактору ключевых слов, вам нужно будет назвать свою модель:

7. Протестируйте свою модель!

Вы можете протестировать свою модель и посмотреть, как она извлекает элементы из невидимых данных. Если вы не удовлетворены результатами, продолжайте тренировку модели с большим количеством данных.Чем больше примеров вы загрузите в свой экстрактор ключевых слов, тем точнее будут ваши результаты. Чтобы проверить производительность вашего экстрактора ключевых слов, нажмите «Сборка» и просмотрите статистику, такую ​​как F1 Score, Precision и Recall для каждого из ваших определенных тегов:

8. Приведите свою модель в действие:

Подобно тому, что мы видели для предварительно обученных моделей, есть несколько способов начать использовать средство извлечения ключевых слов:

Ваш браузер не поддерживает теги видео.

  • Демо: вам просто нужно вставить текст, и модель автоматически обнаружит и выделит различные функции.
  • Пакет: если вы хотите проанализировать несколько фрагментов данных, вы можете загрузить файл CSV или Excel. Модель извлечения ключевых слов добавит в документ новый столбец со всеми прогнозируемыми ключевыми словами.
  • API: подключитесь к MonkeyLearn API и получите извлеченные ключевые слова в виде файла JSON.
  • Интеграции: вы можете использовать Zapier, RapidMiner, Google Sheets или Zendesk в качестве источника данных и подключить их к MonkeyLearn для процесса извлечения ключевых слов.

Заключительные слова

Извлечение ключевых слов - отличный способ найти то, что уместно в больших наборах данных. Это позволяет предприятиям в любой области автоматизировать сложные процессы, которые в противном случае были бы чрезвычайно трудоемкими и гораздо менее эффективными (а в некоторых случаях совершенно невозможно выполнить вручную). Вы ознакомились с возможностями извлечения ключевых слов для поддержки клиентов, управления социальными сетями, исследования рынка и т. Д. Вы можете получить ценную информацию для принятия более эффективных бизнес-решений.

Пришло время перейти на новый уровень и начать использовать извлечение ключевых слов, чтобы максимально использовать ваши текстовые данные. Как вы знаете, сделать первые шаги с MonkeyLearn может быть довольно легко. Хотите попробовать? Просто свяжитесь с нами и запросите персонализированную демонстрацию у одного из наших экспертов! Узнайте, как использовать извлечение ключевых слов и еще более продвинутые методы анализа текста, чтобы получить максимальную отдачу от ваших данных.

Похожие сообщения

Извлечение ключевых фраз из текста: RAKE и Gensim в Python | Автор: Никита Саксена

Использование Python для получения ключевых фраз из больших текстовых отрывков

The Washington Post сообщает, что публикует в среднем 1200 историй , графиков и видео в день (это число, впрочем, включает в себя сообщений ) .Это много контента! У кого есть время просмотреть все эти новости? Разве не было бы замечательно, если бы мы могли извлекать только релевантные фразы из каждой новостной статьи?

Фото Ромена Виньеса на Unsplash

Ключевые фразы - это набор слов (или групп слов), которые резюмируют важные моменты абзаца. Это не окончательное изложение текста, это просто список важных понятий, которые обсуждались в статье.

  1. Lemmatize Text: Нет смысла включать каждое слово в словарь отрывка текста, когда такие слова, как письменность, «написано», «написано», означают одно и то же: «писать».Итак, мы лемматизируем текст, то есть приводим каждое слово к его корневой форме прежде всего.
  2. Выберите возможные фразы: Отрывки текста содержат много слов, но не все из них актуальны. Большинство из них могут быть часто используемыми словами, такими как «а», «то», «тогда» и т. Д. Такие слова, называемые стоп-словами, должны быть отфильтрованы, иначе они испортят вывод. Последовательные слова, имеющие контекстное сходство, должны быть сгруппированы вместе.
  3. Оцените каждую фразу: После того, как у вас есть список возможных фраз, вам нужно ранжировать их, чтобы определить, какая из них наиболее важна.

В этом блоге мы рассмотрим реализации следующих алгоритмов извлечения ключевых фраз на Python:

Давайте возьмем образец текста, чтобы мы могли сравнить результаты для всех алгоритмов:

 AI Platform Pipelines состоит из двух основных частей: (1) инфраструктура для развертывания и запуска структурированных рабочих процессов ИИ, интегрированных с сервисами Google Cloud Platform, и (2) инструменты конвейера для создания, отладки и совместного использования конвейеров и компонентов. Сервис работает в кластере Google Kubernetes, который автоматически создается в процессе установки и доступен через панель управления Cloud AI Platform.С помощью AI Platform Pipelines разработчики определяют конвейер с помощью пакета разработки программного обеспечения (SDK) Kubeflow Pipelines или настраивая шаблон конвейера TensorFlow Extended (TFX) с помощью TFX SDK. Этот SDK компилирует конвейер и отправляет его на сервер Pipelines REST API, который сохраняет конвейер и планирует его выполнение. 

RAKE означает Rapid Automatic Keyword Extraction . Сам алгоритм описан в книге Text Mining Applications and Theory Майкла У.Ягода. Мы просто рассмотрим реализацию здесь, я бы порекомендовал этот сайт, если вы хотите узнать, что происходит за кулисами.

Установка:

Импорт:

Стоп-слова:

Загрузите этот список стоп-слов отсюда и сохраните путь в переменной с именем stop_dir.

Создайте объект RAKE из текста:

Теперь пора извлечь ключевые слова! Изначально RAKE не распечатывает ключевые слова в порядке их оценки.Но он возвращает счет и извлеченные ключевые фразы. Давайте напишем быструю функцию для сортировки извлеченных ключевых фраз и оценок.

Сохраните отрывок текста в переменной и передайте его rake_object. Мы назвали наши переменные субтитры. 10 в конце первой строки означает, что мы извлекаем только 10 самых популярных ключевых слов.

Бинго! Были сделаны! Чем выше оценка, тем важнее ключевая фраза.

 ключевые слова: [(«процесс установки», 4.0), («tenorflow extended», 4.0), («совместное использование конвейеров», 5.4), ('google kubernetes cluster', 9.5), ('ai platform pipelines', 10.4), ('google cloud platform services', 15.0), ('cloud ai platform dashboard', 15.0), ('pipelines rest api server ', 15.4), (' выполнение структурированных рабочих процессов AI ', 15.5), (' kubeflow pipelines software development kit ', 23.4)] 

RAKE-NLTK - это модифицированная версия, которая использует набор инструментов обработки естественного языка NLTK для некоторых из расчеты.

Установка:

Импорт, объявление объекта RAKE-NLTK и извлечение!
Мы снова извлекаем только 10 самых популярных ключевых слов.

Подготовка к MPT - NCBE

Формат теста

MPT состоит из двух 90-минутных заданий. Материалы для каждого MPT включают файл и библиотеку. Дело состоит из исходных документов, содержащих все факты по делу. Конкретное задание, которое должен выполнить экзаменуемый, описано в меморандуме надзорного поверенного. Файл может также включать стенограммы интервью, показаний, слушаний или судебных процессов, состязательных бумаг, корреспонденции, клиентских документов, контрактов, газетных статей, медицинских записей, полицейских отчетов или заметок адвоката.Включены как релевантные, так и не относящиеся к делу факты. Факты иногда бывают неоднозначными, неполными или даже противоречивыми. На практике версия событий клиента или надзорного поверенного может быть неполной или недостоверной. Ожидается, что экзаменуемые распознают несогласованность или отсутствие фактов, а также выявят источники дополнительных фактов.

Библиотека может содержать дела, уставы, постановления или правила, некоторые из которых могут не иметь отношения к порученной юридической задаче. Ожидается, что испытуемый извлечет из библиотеки юридические принципы, необходимые для анализа проблемы и выполнения задания.MPT - это не проверка материального права; Материалы библиотеки предоставляют достаточно содержательной информации для выполнения поставленной задачи.

Инструкции, прилагаемые к каждому MPT, см. В Инструкции по получению MPT.

Проверенные навыки

MPT требует от экзаменуемых (1) отсортировать подробные фактические материалы и отделить относящиеся к делу факты от не относящихся к делу; (2) анализировать законодательные, судебные и административные материалы на предмет применимых принципов права; (3) применять соответствующий закон к соответствующим фактам таким образом, чтобы решить проблему клиента; (4) выявлять и разрешать этические дилеммы, если они есть; (5) эффективно общаться в письменной форме; и (6) выполнить задание юриста в отведенное время.

Эти навыки проверяются путем обязательного выполнения экзаменуемыми одного или нескольких из различных заданий юриста. Например, экзаменуемые могут быть проинструктированы заполнить любое из следующего: меморандум для контролирующего поверенного, письмо клиенту, убедительный меморандум или бриф, изложение фактов, положение контракта, завещание, план консультирования, предложение об урегулировании или соглашении, план обнаружения, план допроса свидетелей или заключительный аргумент.

Описание навыков, проверенных на MPT, см. В разделе Проверенные навыки MPT.

Учебные пособия MPT для покупки

Чтобы узнать об учебных пособиях NCBE, доступных для покупки, посетите нашу страницу «Учебные пособия».

Бесплатные сводки MPT от недавних администраций

Сводки MPT 2021
Сводки MPT 2020
Сводки MPT 2019
Сводки MPT 2018
Сводки MPT 2017

Бесплатные MPT и таблицы точек от старых администраций

9000 Таблицы MPT доступны при доступе к следующим файлам.

февраль 2016
июль 2015
февраль 2015
июль 2014
февраль 2014
июль 2013
февраль 2013
июль 2012
февраль 2012
июль 2011



Amazon Comprehend - Характеристики

1. Группировка ключевых слов, являющихся темами.

Каждая группа ключевых слов связана с тематической группой. Вес означает распространенность этого ключевого слова в группе.Ключевые слова с весом, наиболее близким к 1, наиболее характерны для контекста тематической группы.

Тематическая группа Ключевые слова Вес
1 Amazon 0,87
1 Сиэтл 0.65
2 Праздники 0,78
2 Покупки 0,67

Каждая группа ключевых слов связана с тематической группой. Вес означает распространенность этого ключевого слова в группе. Ключевые слова с весом, наиболее близким к 1, наиболее характерны для контекста тематической группы.

2. Группировка документов по тематике.

Название документа Тематическая группа Доля
Doc1.txt 1 0,87
Doc2.txt 1 0.65
Doc3.txt 2 0,78
Doc4.txt 2 0,67

Каждый документ сопоставляется с тематической группой на основе доли взвешенных ключевых слов этой тематической группы, присутствующих в документе.

Использование НЛП для быстрого извлечения ценных идей из отзывов клиентов | Луизы МОРИН | Artefact Engineering и Data Science

Все говорят о BERT, GPT-3, XLNet ... но знаете ли вы, что с помощью простой предварительной обработки NLP 101 вы уже можете извлечь ценную информацию из ваших данных?

Понимание отзывов клиентов и знание ваших сильных и слабых сторон является ключом к любому бизнесу.В настоящее время компании имеют доступ к большому количеству информации, которая может дать им эту информацию: обзоры веб-сайтов, общение в чате, стенограммы разговоров, комментарии в социальных сетях… пример. Мы представим 3 различных подхода:

  • неконтролируемое исследование данных
  • анализ настроений с важностью функций
  • анализ корреляции между рейтингами и предопределенными бизнес-темами

(тематическое моделирование может быть четвертым вариантом для дальнейшего развития)

Обратите внимание данные, стоящие за этой статьей, были искусственно созданы для обеспечения конфиденциальности нашего первоначального проекта.

Мы пытаемся извлечь дополнительную информацию из обзоров наших продуктов, чтобы понять их основные проблемы / сильные стороны. Товары - это фотоаппараты и аксессуары, оцененные от 1 (плохо) до 5 (отлично).

Здесь мы будем использовать три разных подхода, чтобы собирать информацию из наших данных.

Дело в том, чтобы иметь дополнительные представления:

  • Интеллектуальный анализ данных или анализ настроений более исследовательский: он выясняет, что имеет наибольшее значение, каковы могут быть основные причины, по которым отзыв будет положительным или отрицательным.
  • Влияние тем используется для привязки распределения оценок к уже определенным бизнес-концепциям (масштабирование, батарея и т. Д.).

Каждый раз, когда вы запускаете новый проект данных, первым делом всегда нужно получить общую картину имеющихся у вас данных (несбалансирован ли он? Достаточно ли данных? Много ли пропущенных значений?).

Количество обзоров по категории продуктов

→ Следует учитывать тот факт, что обзоров на штативы не так много, если мы анализируем отзывы для этой конкретной категории продуктов.Чем больше у нас данных, тем лучше для объективных и актуальных выводов.

Количество отзывов на оценку

→ Это важно. Мы видим, что наш набор данных довольно несбалансирован, положительных отзывов у нас намного больше, чем отрицательных. Информацию такого рода необходимо учитывать при обучении специализированных моделей (например, модели классификации для анализа настроений).

Средний рейтинг и распределение по каждой категории продуктов

Здесь мы видим, что линзы имеют самый высокий средний рейтинг, в то время как существует множество отрицательных отзывов (особенно с оценкой 1) для дронов и аэрофотосъемки.

Теперь, чтобы понять, о чем идет речь, мы реализуем различные подходы НЛП, упомянутые ранее.

Прежде чем делать что-либо еще, нам нужно очистить текстовые данные, чтобы сделать их пригодными для использования различными методами НЛП (этот шаг не всегда требуется, в зависимости от алгоритмов, которые вы хотите использовать).

Мы применили стандартные функции предварительной обработки, которые имели отношение к нашим данным (удаление HTML, знаков препинания, номеров телефонов и т. Д.), И мы реализовали настраиваемый список стоп-слов, которые мы удаляем из обзоров (например, слово «камера» делает не привносите столько информации в наш анализ).

Многие из этих функций можно найти в нашем репозитории NLPretext на Github.

Теперь, когда у нас есть для каждого обзора:

  • Категория продукта
  • Исходный текст обзора
  • Очищенный текст обзора
  • Очищенный текст обзора разделен на токены
  • Рейтинг продукта

Мы можем начать с простого глядя на наши наиболее часто встречающиеся слова (отдельные слова, биграммы, триграммы…). Это простой анализ, но он дает вам немедленное представление об основных темах для каждой оценки и категории.

WordCloud

Используя эти функции, мы можем легко отобразить облако слов из наиболее часто используемых слов, используя обзоров для камер с оценкой от 1 до 2 :

Затем отобразите аналогичное облако слов, используя обзоров для камер с оценка от 4 до 5 :

Мы можем легко определить основные моменты, возникающие в обоих случаях.

  • Для обзоров с низкими оценками у нас много упоминаний об аккумуляторе, экране устройства, его цене или даже упоминания о реальной обнаруженной ошибке.
  • Для обзоров с высокими оценками мы видим, что качество фотографий, функциональность или дизайн часто упоминаются

Мы могли бы проделать это упражнение для каждого продукта, который есть у нашей компании, чтобы увидеть специфику каждого и возможность делать выводы на более детальном уровне.

N-грамм Счетчик

Мы также можем использовать функцию частых_слов для отображения наиболее часто встречающихся слов, биграмм или триграмм:

Чтобы пойти дальше, вы могли бы затем внедрить функцию, отображающую связанные обзоры с ключевым словом, чтобы увеличить n-граммы, которые вам интересны.Вы также можете посмотреть n-граммы с самым высоким / самым низким TF-IDF (легко вычислить с помощью библиотеки sklearn ), поскольку это позволяет вам видеть важные слова на основе другой метрики, чем простой частотомер.

Далее мы переходим к анализу настроений. Обычно он используется, чтобы предсказать, является ли текст положительным или отрицательным. В нашем случае у нас уже есть эта информация (оценка от 1 до 5 дает нам настроение, стоящее за обзором). Но обучение модели прогнозированию этого рейтинга поможет нам определить, какие слова (функции) являются ключевыми для клиентов.

Что мы можем сделать, так это обучить классификатору анализа настроений на этих данных, а затем использовать библиотеки, такие как SHAP или LIME, чтобы понять, что особенности (= слова) имеют наибольшее влияние на отзыв, классифицируемый как положительный. или отрицательный.

Классификатор

Для обучения классификатора у вас есть множество возможных алгоритмов, которые вы можете использовать, от классического sklearn LogisticRegression до моделей ULM-fit ( см. этот ноутбук для обучения французского ULM- fit модель, и эту статью , чтобы узнать больше о ULM-fit ) или классификатор Людвига, разработанный Uber.

Вы можете сначала начать с простого, чтобы увидеть, отвечает ли он уже вашим потребностям, прежде чем вводить более сложные алгоритмы.

Обязательно примите во внимание тот факт, что ваш набор данных, вероятно, несбалансирован (в нашем случае больше положительных, чем отрицательных отзывов).

Важность функций

После того, как ваш классификатор будет реализован, вы можете перейти к самому важному этапу: анализу важности функций.

В следующем примере мы применяем SHAP к нашей модели (здесь простой sklearn LogisticRegression):

Здесь мы видим, что функциональные возможности, качество фотографий и функции масштабирования действительно положительно влияют на удовлетворенность наших клиентов. в то время как флэш-память, карта памяти или аккумуляторы, как правило, оказывают действительно негативное влияние, когда упоминаются в обзоре.

Такие слова, как «отлично», «отлично» или «плохо» были удалены из этого анализа (до обучения классификатора), потому что они будут считаться наиболее важными характеристиками, а в нашем случае мы хотим сосредоточиться на поиске идей. о наших продуктах, на самом деле не улучшают работу нашего классификатора.

См. этот блокнот для примера того, как использовать SHAP с общедоступным набором данных.

Наш третий подход несколько отличался от предыдущих, поскольку он начинается с связанных с бизнесом тем, выбранных кем-то, кто разбирается в продуктах.

Цель состоит в том, чтобы проанализировать, как предопределенные бизнес-темы влияют на рейтинги продуктов, чтобы понять, являются ли они источником силы или проблемой, которую необходимо решить.

Определение тем

Первый шаг - классифицировать обзоры по тематическим категориям. Либо пометив набор данных вручную (затем вы можете обучить классификатор, если хотите автоматически классифицировать новый обзор по темам), либо с помощью модели на основе правил.

В нашем случае мы использовали модель, основанную на правилах, потому что она уже может принести хорошие результаты при небольших затратах ( e.g: если вам интересно качество линз или послепродажное обслуживание, можно просто установить правила, которые будут определять, упоминаются ли они в обзоре или нет).

Влияние темы

На втором этапе вы можете вычислить свой глобальный средний балл, а затем средний балл обзоров, посвященных определенной теме.

Вычитая обе оценки, вы можете определить влияние вашей темы на глобальную оценку.

Здесь нам следует беспокоиться о нашем послепродажном обслуживании, потому что о нем часто говорят отрицательно (хотя это также может быть связано с тем, что люди, обращающиеся в послепродажное обслуживание, часто изначально сталкивались с проблемой.Вот почему вам следует подробно изучить обзоры, в которых упоминается эта тема, чтобы действительно понять, почему она была поднята).

→ Здесь снова важны бизнес-знания для понимания ваших результатов.

С другой стороны, когда упоминаются наши дизайны или линзы, это часто связано с обзором с высокой оценкой, что может означать, что это одна из наших сильных сторон.

См. в этой статье для получения дополнительных визуализаций, альтернативных Wordcloud.

Мы могли бы пойти дальше и попытаться определить темы в наших обзорах: вы можете использовать библиотеку Top2Vec для извлечения тем и просмотра корреляции между темами и оценками (подойдет любая библиотека моделирования тем, но Top2Vec дает отличные результаты. при этом не требуя ни предварительной обработки, ни заранее определенного количества тем).

В этой статье показано, как получить представление о клиентах из ваших текстовых данных с помощью прагматичного и простого анализа. Большое спасибо за то, что дочитали до этого момента, и не стесняйтесь обращаться, если у вас есть какие-либо комментарии по теме! Вы можете посетить наш блог здесь, чтобы узнать больше о наших проектах машинного обучения.

ML Studio (классический): оценка машинного обучения - Azure

  • 5 минут на чтение

В этой статье

Важно

Поддержка

для Студии машинного обучения (классическая) закончится 31 августа 2024 года. Мы рекомендуем вам перейти на Машинное обучение Azure к этой дате.

С 1 декабря 2021 г. вы не сможете создавать новые ресурсы Студии машинного обучения (классические).До 31 августа 2024 г. вы можете продолжать использовать существующие ресурсы Студии машинного обучения (классические).

Документация

ML Studio (классическая) удаляется и не может обновляться в будущем.

В этом разделе перечислены модули, представленные в Студии машинного обучения (классическая) для с оценкой .

Оценка также называется прогнозированием и представляет собой процесс генерации значений на основе обученной модели машинного обучения с учетом некоторых новых входных данных. Создаваемые значения или оценки могут представлять собой прогнозы будущих значений, но они также могут представлять вероятную категорию или результат.Значение оценки зависит от типа данных, которые вы предоставляете, и типа созданной вами модели.

Создание и использование моделей в Студии машинного обучения (классическая)

Стандартный рабочий процесс машинного обучения включает следующие этапы:

  • Выбор подходящего алгоритма и установка начальных опций.
  • Обучение модели на совместимых данных.
  • Создание прогнозов с использованием новых данных на основе шаблонов в модели.
  • Оценка модели, чтобы определить, точны ли прогнозы, насколько велика ошибка и есть ли переоснащение.

Machine Learning Studio (классическая) поддерживает гибкую настраиваемую структуру для машинного обучения. Каждая задача в этом процессе выполняется модулем определенного типа, который можно изменять, добавлять или удалять, не нарушая остальной части вашего эксперимента.

Модули в этом разделе включают инструменты для оценки. На этом этапе машинного обучения вы применяете обученную модель к новым данным для создания прогнозов. Вы можете отправить эти прогнозы в приложение, которое использует результаты машинного обучения, или использовать результаты скоринга для оценки точности и полезности модели.

Подробнее о подсчете очков

Оценка широко используется в машинном обучении для обозначения процесса генерации новых значений с учетом модели и некоторых новых входных данных. Используется общий термин «оценка», а не «прогноз», потому что процесс оценки может генерировать очень много различных типов значений:

  • Список рекомендуемых товаров и оценка схожести.
  • Числовые значения для моделей временных рядов и регрессионных моделей.
  • Значение вероятности, указывающее вероятность того, что новый вход принадлежит какой-либо существующей категории.
  • Имя категории или кластера, на которые больше всего похож новый элемент.
  • Прогнозируемый класс или результат для моделей классификации.

Примечание

Возможно, вы также слышали слово оценка , используемое для обозначения веса или значения, присвоенного в результате анализа данных. Однако в Студии машинного обучения (классической) оценка обычно обозначает процесс генерации прогнозируемых значений из новых данных.

Когда вы добавляете один из этих модулей в свой эксперимент, вы должны присоединить уже обученную модель машинного обучения и некоторые новые данные.Когда вы запускаете эксперимент или выбранный модуль, модуль оценки принимает новые данные, вычисляет оценки на основе модели и возвращает оценки в таблице.

Данные, используемые для оценки

Новые данные, которые вы предоставляете в качестве входных данных, обычно должны иметь те же столбцы, которые использовались для обучения модели, за вычетом метки или столбца результатов.

Столбцы, которые используются исключительно в качестве идентификаторов, обычно исключаются при обучении модели и, следовательно, также должны быть исключены при оценке.Однако идентификаторы, такие как первичные ключи, можно легко повторно комбинировать с набором данных оценки позже, используя модуль «Добавить столбцы». Этот модуль работает без необходимости указывать ключ соединения, если размер набора данных не изменился.

Перед выполнением скоринга набора данных всегда проверяйте отсутствие значений и нулей. Когда данные, используемые в качестве входных для скоринга, имеют пропущенные значения, отсутствующие значения используются как входные. Поскольку распространяются пустые значения, результатом обычно является отсутствующее значение.

Список модулей подсчета очков

Machine Learning Studio (классическая) предоставляет множество различных модулей оценки. Вы выбираете один в зависимости от типа модели, которую вы используете, или типа задачи оценки, которую вы выполняете:

  • Применить преобразование: применяет точно заданное преобразование данных к набору данных.

    Используйте этот модуль, чтобы применить сохраненный процесс к набору данных.

  • Назначить данные кластерам: назначает данные кластерам с помощью существующей обученной модели кластеризации.

    Используйте этот модуль, если вы хотите кластеризовать новые данные на основе существующей модели кластеризации K-средних.

    Этот модуль заменяет модуль Assign to Clusters (устаревший), который устарел, но все еще доступен для использования в существующих экспериментах.

  • Score Matchbox Recommender: оценивает прогнозы для набора данных с помощью рекомендателя Matchbox.

    Используйте этот модуль, если вы хотите генерировать рекомендации, находить связанные элементы или пользователей или прогнозировать рейтинги.

  • Модель оценки: оценка прогнозов для обученной модели классификации или регрессии.

    Используйте этот модуль для всех других моделей регрессии и классификации, а также для некоторых моделей обнаружения аномалий.

Задачи, связанные с данной

Примеры

Эти примеры в Azure AI Gallery демонстрируют процесс оценки, от базового до расширенного сценария:

В следующих статьях представлены реальные примеры того, как можно использовать модель машинного обучения для оценки:

См. Также

Интеллектуальный анализ и анализ текста с помощью API аналитики текста - Azure Cognitive Services

  • 5 минут на чтение

В этой статье

Text Analytics API - это облачная служба, которая предоставляет функции обработки естественного языка (NLP) для интеллектуального анализа текста и анализа текста, в том числе: анализ настроений, анализ мнений, извлечение ключевых фраз, определение языка и распознавание именованных сущностей.

API является частью Azure Cognitive Services, набора алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта в облаке для ваших проектов разработки. Вы можете использовать эти функции с REST API версии 3.0 или версии 3.1 или с клиентской библиотекой.

Эта документация содержит следующие типы статей:

  • Quickstarts - это пошаговые инструкции, которые позволяют совершать звонки в службу и получать результаты в кратчайшие сроки.
  • Практические руководства содержат инструкции по использованию службы более конкретными или индивидуальными способами.
  • Concepts предоставляют подробные объяснения функциональности и возможностей службы.
  • Учебники - это более длинные руководства, в которых показано, как использовать эту службу в качестве компонента в более широких бизнес-решениях.

Анализ тональности

Воспользуйтесь анализом настроений (SA) и узнайте, что люди думают о вашем бренде или теме, анализируя текст в поисках подсказок о положительных или отрицательных настроениях.

Функция предоставляет метки тональности (например, «отрицательный», «нейтральный» и «положительный») на основе наивысшего показателя достоверности, найденного службой на уровне предложения и документа.Эта функция также возвращает оценки достоверности от 0 до 1 для каждого документа и предложений в нем для положительного, нейтрального и отрицательного настроения. Вы также можете запустить службу локально, используя контейнер.

Начиная с версии 3.1, анализ мнений (OM) является функцией анализа настроений. Эта функция, также известная как анализ настроений на основе аспектов при обработке естественного языка (NLP), предоставляет более детальную информацию о мнениях, связанных с словами (такими как атрибуты продуктов или услуг) в тексте.

Извлечение ключевой фразы

Используйте извлечение ключевых фраз (KPE) для быстрого определения основных понятий в тексте. Например, в тексте «Еда была восхитительной, и был замечательный персонал», функция Key Phrase Extraction вернет основные темы для разговора: «еда» и «замечательный персонал».

Определение языка

Определение языка может определять язык, на котором написан вводимый текст, и сообщать единый языковой код для каждого документа, отправленного по запросу, на широком диапазоне языков, вариантов, диалектов и некоторых региональных / культурных языков.Код языка сопряжен с оценкой достоверности.

Признание зарегистрированного лица

Named Entity Recognition (NER) может идентифицировать и классифицировать объекты в вашем тексте как людей, места, организации, количества. Известные объекты также распознаются и связаны с дополнительной информацией в Интернете.

Обобщение текста

Резюмирование создает сводку текста путем извлечения предложений, которые в совокупности представляют наиболее важную или релевантную информацию в пределах исходного содержания.Эта функция сокращает статьи, статьи или документы до ключевых предложений.

Текстовая аналитика для здоровья

Text Analytics for Health - это функция службы Text Analytics API, которая извлекает и маркирует релевантную медицинскую информацию из неструктурированных текстов, таких как записи врача, выписки из выписки, клинические документы и электронные медицинские записи.

Развертывание локально с использованием контейнеров Docker

Используйте контейнеры Text Analytics для локального развертывания функций API.Эти докер-контейнеры позволяют приблизить службу к вашим данным в целях обеспечения соответствия требованиям, безопасности или других эксплуатационных соображений. Text Analytics предлагает следующие контейнеры:

  • анализ тональности
  • извлечение ключевой фразы (превью)
  • определение языка (предварительная версия)
  • Текстовая аналитика для здоровья

Асинхронные операции

Конечная точка / analysis позволяет асинхронно использовать многие функции Text Analytics API.Распознавание именованных сущностей (NER), извлечение ключевых фраз (KPE), анализ настроений (SA), анализ мнений (OM) доступны как часть конечной точки / analysis . Это позволяет объединить эти функции в один вызов. Он позволяет отправлять до 125 000 символов в одном документе. Цены такие же, как и на обычную текстовую аналитику.

Типовой рабочий процесс

Рабочий процесс прост: вы отправляете данные для анализа и обрабатываете выходные данные в своем коде. Анализаторы используются как есть, без дополнительной настройки или настройки.

  1. Создайте ресурс Azure для анализа текста. После этого получите сгенерированный ключ для аутентификации ваших запросов.

  2. Сформулируйте запрос, содержащий ваши данные в виде неструктурированного текста в формате JSON.

  3. Разместите запрос к конечной точке, установленной во время регистрации, добавив требуемый ресурс: анализ тональности, извлечение ключевой фразы, определение языка или распознавание именованных сущностей.

  4. Поток или сохранение ответа локально.В зависимости от запроса результаты представляют собой оценку тональности, набор извлеченных ключевых фраз или код языка.

Выходные данные возвращаются в виде одного документа JSON с результатами для каждого опубликованного вами текстового документа на основе идентификатора. Впоследствии вы можете анализировать, визуализировать или классифицировать результаты, чтобы получить полезные идеи.

Данные не хранятся в вашем аккаунте. Операции, выполняемые Text Analytics API, не имеют состояния, что означает, что предоставленный вами текст обрабатывается, а результаты возвращаются немедленно.

Аналитика текста для нескольких уровней опыта программирования

Вы можете начать использовать Text Analytics API в своих процессах, даже если у вас нет большого опыта в программировании. Используйте эти руководства, чтобы узнать, как можно использовать API для анализа текста различными способами в соответствии с вашим уровнем опыта.

  • Требуется минимальное программирование:
  • Рекомендуемый опыт программирования:

Поддерживаемые языки

Этот раздел вынесен в отдельную статью для облегчения обнаружения.См. Раздел Поддерживаемые языки в API аналитики текста для этого содержания.

Пределы данных

Все конечные точки API аналитики текста принимают необработанные текстовые данные. См. Статью Ограничения данных для получения дополнительной информации.

Кодировка Unicode

Text Analytics API использует кодировку Unicode для текстового представления и вычислений количества символов. Запросы можно отправлять как в UTF-8, так и в UTF-16, без заметных различий в количестве символов.

alexxlab

*

*

Top