Mis on teksti kaevandamine?

Teksti kaevandamine on tuntud ka kui tekstide andmete kaevandamine on protsess, kus eraldatakse ja analüüsitakse andmeid suures koguses struktureerimata teksti andmeid. Tekstiandmete analüüsimist võib teine ​​termin nimetada tekstianalüütikaks. Teksti kaevandamine toimub mõistete, mustrite, teemade, märksõnade ja muude andmete atribuutide tuvastamiseks. Suure hulga struktureerimata tekstiandmete väljavõtted ja analüüsid võimaldavad leida väärtuslikku teavet suurtes kogustes struktureerimata tekstiandmeid, mida pole lihtne tuvastada. Nõutud teabe käsitsi tuvastamine tohututest andmetest pole võimalik, nii et nõutud teabe kogumiseks tohututest andmetest kasutage teksti kaevandamise protsessi, kuna peate lugema kõiki dokumente, et teada saada, kas need sisaldavad tegelikult teie otsingu jaoks olulist teavet.

Teksti kaevandamine

  • Suurte andmete tõttu on teksti kaevandamise protsess praktilisemaks muutunud. Andmeteadlased ja muud kasutajad kasutavad suurandmeid ja sügavat õppimist, mis suudavad analüüsida massilisi struktureerimata andmete kogumeid.
  • Teksti kaevandamine pärast faktide, seoste ja ka väidete tuvastamist ekstraheeritakse ja analüüsitakse kõik need faktid ning analüüsitakse esmalt struktureeritud andmeteks, visualiseeritakse HTML-tabelite, mõttekaartide, diagrammide jms abil, integreeritakse struktureeritud andmetega andmebaasides või ladudes ja liigitage edasi masinõppe (ML) süsteemide abil.
  • Kaevandamise ja analüüsi allikad võivad olla ettevõtte dokumendid, klientide e-kirjad, küsitluste kommentaarid, kõnekeskuste logid, suhtlusvõrgustike postitused, tervisekontrolli kaardid ja muud tekstipõhiste andmete allikad, mis aitavad ettevõttel leida potentsiaalselt väärtuslikku äriteavet.
  • Teksti kaevandamine ja loomuliku keele töötlemine (NLP) on tehisintellekti (AI) tehnoloogiad, mis võimaldavad kasutajatel tekstidokumentide põhisisu kiiresti kvantitatiivseks ja toimivaks arusaamiseks muuta.

Kuidas teeb tekstikaevandamine töötamise nii lihtsaks?

Teksti kaevandamine toimib samamoodi nagu andmete kaevandamine, kuid keskendudes tekstile, mitte struktureeritud andmevormidele. Esimene samm teksti kaevandamise protsessis on andmete korrastamine nii kvantitatiivse kui ka kvalitatiivse analüüsi mõttes, sellepärast tuleks kasutada loodusliku keele töötlemise (NLP) tehnoloogiat.

Tekstikaevandamise töö hõlmab teabe otsimist või tuvastamist (koguge andmeid kõigist allikatest analüüsi jaoks), rakendab tekstianalüütikat (statistilised meetodid või loomuliku keele töötlemine kõnede sildistamise osasse), nimega entiteedi äratundmine (tuvastatud teksti tunnused iseloomustavad protsessi nime kategoriseerimiseks ), üheseltmõtestamine (klasterdamine), dokumentide klastrimine (sarnaste tekstidokumentide komplektide tuvastamiseks), nimisõna ja muude sama objektile viitavate terminite tuvastamine, seejärel leidke olemite suhe ja fakt ning muu tekstis sisalduv teave, seejärel tehke sentimentaalianalüüs ja kvantitatiivne tekstianalüüs ja seejärel looge analüütiline mudel, mis aitab luua äristrateegiaid ja operatiivseid toiminguid.

Mida saate teksti kaevandamisega teha?

Parim näide teksti kaevandamisest on sentimentaalsusanalüüs, mis võimaldab jälgida klientide arvustusi või arvamusi restorani, ettevõtte ja muu kohta, mida nimetatakse ka arvamuste kaevandamiseks, selle sentimentaalianalüüsi käigus kogutakse veebipõhistest ülevaadetest või sotsiaalvõrgustikest ja muudest andmeallikatest teksti ning teostatakse NLP klientide positiivsete või negatiivsete tunnete tuvastamiseks. Neid teesid, mida kasutatakse negatiivse punkti lahendamiseks ja klientide rahulolu suurendamiseks, saab ka turunduse ja muude täiustuste alal.

Teiste levinumate kasutusviiside hulka kuuluvad turberakendused, kliiniliste uuringute biomeditsiinilised rakendused ja täppismeditsiin, milles analüüsitakse meditsiiniliste sümptomite kirjeldusi diagnooside hõlbustamiseks, turundus nagu analüütiline kliendisuhete juhtimine, sihtimise lisamine, tööpakkumiste kandidaatide sõeluuring vastavalt nende CV-de sõnastusele, teadusliku kirjanduse kaevandamine avaldaja, et otsida andmeid indeksi leidmise, rämpsposti blokeerimise, veebisaidi sisu klassifitseerimise, petturlike kindlustusnõuete tuvastamise ja ettevõtte dokumentide uurimise kohta elektrooniliste otsinguprotsesside osana.

Eelised

See aitab kindlustusseltsil pettuste avastamisel, riskide juhtimisel, teaduslikul analüüsil, klientide käitumisel jms, mis aitab ettevõttel nende tööd parendada.

See aitab ettevõtetel probleeme tuvastada ja seejärel lahendada, enne kui need muutuvad ettevõtte jaoks suureks probleemiks. Klientide ülevaated ja teabevahetus võivad aidata kliendikogemust parendada, määratledes kliendi jaoks vajalikud funktsioonid ja parendamisvõimalused, mis suurendavad müüki ning suurendavad siis ettevõtte tulusid ja kasumit.

Isegi teksti kaevandamine tervishoius võimaldab haigust tuvastada ja diagnoosida.

Vajalikud oskused

Teksti kaevandamisel peaksid inimestel olema andmete analüüsimise oskused, hea statistika, suurte andmetöötlusraamistike, andmebaaside tundmise, masinõppe või süvaõppe algoritmi, looduskeele töötlemise ja lisaks sellele programmeerimiskeele osas hea oskus.

Reguleerimisala

See on kiiresti arenev väli, kuna suurandmete väli kasvab, nii et ulatus on tulevikus väga paljutõotav, kuna tekstiandmete hulk kasvab iga päevaga hüppeliselt. Sotsiaalmeediaplatvormid genereerivad palju tekstiandmeid, mida saab kaevandada, et saada reaalset teavet erinevate domeenide kohta.

Õige vaatajaskond teksti kaevandamise tehnoloogiate õppimiseks

Selle tehnoloogia õppimise sihtrühmaks on spetsialistid, kes soovivad tuvastada väärtuslikke teadmisi tohutul hulgal struktureerimata andmeid ettevõtete jaoks erinevatel eesmärkidel, näiteks ettevõtte müügi ja kasumi suurendamiseks, pettuste avastamiseks kindlustusseltsil ja ka tervise ja isegi teadlaste jaoks teadusliku analüüsi tegemiseks ja kõik.

Järeldus

  • Seda tuntakse ka kui tekstide andmete kaevandamine on väljavõtete tegemise ja analüüsi protsess, mis põhineb suurtel osadel struktureerimata tekstiandmetest.
  • Tekstikaevandamise töö hõlmab teabe otsimist või tuvastamist, rakendage tekstianalüütikat, nimega entiteedi äratundmine, selgitamine, dokumentide rühmitamine, tuvastage nimisõna ja muud sama objektile viitavad terminid, leidke entiteetide suhe ja fakt ning muu tekstis olev teave, seejärel teostage sentimentide analüüs ja kvantitatiivne tekstianalüüs ning looge seejärel analüütiline mudel, mis aitab luua äristrateegiaid ja operatiivseid tegevusi.
  • See aitab pettuste avastamisel, riskide juhtimisel, teaduslikul analüüsil, klientide käitumisel, tervishoiuteenustel jms.
  • Teksti kaevandamise teostamiseks peaksid inimestel olema oskused andmete analüüsimiseks, statistika koostamiseks, suurte andmetöötlusraamistike loomiseks, andmebaaside tundmiseks, masinõppeks või süvaõppe algoritmiks, looduskeele töötlemiseks ja lisaks sellele programmeerimiskeele oskusele.
  • See on kiiresti arenev väli, kuna suurandmete väli kasvab, nii et tekstikaevandamise ulatus on tulevikus väga paljutõotav.

Soovitatavad artiklid

See on olnud teemaks Mis on teksti kaevandamine ?. Siin arutasime teksti kaevandamise töö, vajalike oskuste, ulatuse ja eeliste üle. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

  1. Mis on suurandmete analüüs?
  2. Suurandmed vs andmete kaevandamine
  3. Mis on suurandmete tehnoloogia?
  4. Mis on suurandmed ja Hadoop

Kategooria: