Andmekaevandamise ja teksti kaevandamise erinevus
Andmete kaevandamine on tava, mille abil otsitakse suurtest andmekogumitest automaatselt mustrite leidmiseks ja teabe eraldamiseks andmekogumitest, et muuta see lihtsaks ja arusaadavaks struktuuriks. Andmete kaevandamine on seotud olulise aspektiga, mis on seotud nii andmebaasitehnikate kui ka AI / masinõppe mehhanismidega. Teksti kaevandamine on protsess, mille käigus saadakse tekstist kvaliteetset teavet. See on protsesside kogum, mida on vaja väärtusliku struktureeritud teabe saamiseks struktureerimata tekstidokumentide või ressursside abil. Seda saab lingi kaardistamise teel automaatselt klassifitseerida, suunata, kokku võtta ja visuaalselt kuvada ning mis kõige tähtsam - seda on lihtsam otsida.
Andmete kaevandamine
Andmekaevandamine pakub suurepärase võimaluse uurida huvitavat seost otsingu ja järelduste / põhjenduste vahel, mis on andmete kaevandamise olemusega seotud põhiküsimus.
Andmete kaevandamise protsess jaguneb järgmisteks toiminguteks:
- Andmete lattu kogumine, ekstraheerimine, teisendamine ja laadimine.
- Salvestage ja hallake andmeid, mitmemõõtmelist andmebaasi, st kas majasisestes serverites või pilves.
- Andke andmetele juurdepääs ärianalüütikutele, juhtimismeeskondadele ja infotehnoloogia spetsialistidele ning määrake, kuidas nad soovivad seda rakendustarkvara abil korraldada.
- Ja lõpuks esitage andmed hõlpsasti jagatavates vormingutes, näiteks tabelina või graafikuna.
Teksti kaevandamine
Teksti kaevandamine nõuab nii keerukaid keelelisi kui ka statistilisi tehnikaid, mis võimaldavad analüüsida struktureerimata tekstivorminguid ja tehnikaid, mis ühendavad iga dokumendi toimitavate metaandmetega, mida võib pidada omamoodi ankruks seda tüüpi andmete struktureerimisel.
Teksti kaevandamine koosneb väga paljudest meetoditest ja tehnoloogiatest, näiteks:
- Märksõnal põhinevad tehnoloogiad: sisestus põhineb valitud märksõnadel tekstis, mis filtreeritakse tähemärkide jadana, mitte sõnade ega mõistetena.
- Statistika tehnoloogiad: viitab masinõppel põhinevatele süsteemidele. Statistiliste tehnoloogiate abil saab koolitada dokumentide komplekti, mida kasutatakse teksti haldamiseks ja kategoriseerimiseks.
- Keelepõhised tehnoloogiad: see meetod võib kasutada keeletöötlussüsteeme. Tekstianalüüsi väljund võimaldab mõista teksti ülesehitust, kasutatavat grammatikat ja loogikat. (Selle toimimise paremaks mõistmiseks on abiks see postitus teksti kaevandamise ja NLP kohta.)
Kõigil neil lähenemisviisidel on ühine joon, et nad kõik tegelevad teksti ligikaudse töötlemisega, kuigi nad pole neist võimelised aru saama.
Andmekaevandamise ja teksti kaevandamise võrdlus (infograafika)
Peamised erinevused andmekaevandamise ja teksti kaevandamise vahel
Erinevust andmete kaevandamise ja teksti kaevandamise vahel selgitatakse järgmistes punktides:
- Andmekaevandamise süsteemid analüüsivad põhiliselt arvnäitajaid, mida võib kirjeldada kui homogeenset ja universaalset. See ekstraheerib, teisendab ja laadib andmed andmebaasi. Ärianalüütikud kasutavad andmete kaevandamise tarkvararakendusi, et esitada analüüsitud andmeid hõlpsasti mõistetavates vormides, nagu näiteks tabel või graafik. Võib-olla tuleb hallata valuutasid, kuupäevi, nimesid, kuid neid on andmetega lihtne seostada ega vaja nende konteksti põhjalikku mõistmist. Teksti kaevandamise tööriistad peavad seisma silmitsi suurte tehniliste väljakutsetega, näiteks heterogeensete dokumendivormingutega (tekstidokumendid, meilid, sotsiaalmeedia postitused, sõna-sõnalt koostatud tekstid jne), samuti mitmekeelsete tekstide ning SMS-keelele tüüpiliste lühendite ja slängiga.
- Andmete kaevandamine on keskendunud andmesõltuvatele tegevustele nagu raamatupidamine, ostmine, tarneahel, CRM jms. Vajalikud andmed on hõlpsasti juurdepääsetavad ja homogeensed. Kui algoritmid on määratletud, saab lahenduse kiiresti kasutusele võtta. Töödeldud andmete keerukus muudab teksti kaevandamise projektide kasutuselevõtu pikemaks. Teksti kaevandamine loeb mitu keelelist vahepealset analüüsi etappi, enne kui see saab sisu rikastada (keele äraarvamine, märgistamine, segmenteerimine, morfo-süntaktiline analüüs, selgitamine, ristviited jne). Järgmisena käsitletakse asjakohaste terminite ekstraheerimise ja metaandmete seostamiseta struktureerimata sisu struktureerimist, et turustada domeenipõhiseid rakendusi. Lisaks võivad projektid hõlmata mõnda heterogeenset keelt, vormingut või domeeni. Lõpuks on vähestel ettevõtetel oma taksonoomia. See on teksti kaevandamise projekti alustamiseks kohustuslik ja selle väljatöötamine võib võtta paar kuud.
- Andmete kaevandamist on juba aastakümneid peetud tõestatud, jõuliseks ja tööstuslikuks tehnoloogiaks. Ajalooliselt peeti teksti kaevandamist keerukaks, domeenispetsiifiliseks, keelespetsiifiliseks, tundlikuks, eksperimentaalseks jne. Teisisõnu ei mõistetud teksti kaevandamist haldustoe saamiseks piisavalt hästi ja seetõttu ei hinnatud seda kunagi kohustuslikuks '. Digitaliseerimise tuleku, sotsiaalsete võrgustike kasvu ja ühenduvuse suurenemise tõttu on ettevõtted nüüd rohkem mures oma veebimaine pärast ja otsivad võimalusi, kuidas suurendada klientide valikuvõimalusi maailmas püsivusega püsivalt. Selle tulemusel on tekstide kaevandamise uueks fookuseks sentimentaalne analüüs. Ettevõtted on mõistnud, et teave on tekstist valmistatud strateegiline vara ja teksti kaevandamine pole enam luksus, vaid vajadus!
Andmete kaevandamine vs teksti kaevandamise võrdlustabel
Allpool on loetelu punktidest, mis kirjeldavad andmete kaevandamise ja teksti kaevandamise võrdlusi
| VÕRDLEMISE ALUS | Andmete kaevandamine | Teksti kaevandamine |
| Kontseptsioon | Andmete kaevandamine on erinevate lähenemisviiside spekter, mis otsib andmete mustreid ja seoseid. | Teksti kaevandamine on protsess, mis on vajalik struktureerimata tekstidokumendi muutmiseks väärtuslikuks struktureeritud teabeks. |
| Andmete hankimine | Standardsete andmete kaevandamise meetoditega paljastatakse arvandmetes ärimudelid. | Standardsete teksti kaevandamismeetoditega avastab tekst leksikaalse ja süntaktilise funktsiooni. |
| Andmete tüüp | Teadmiste leidmine struktureeritud andmetest, mis on homogeensed ja hõlpsasti juurdepääsetavad. | Teksti leidmine struktureerimata andmetest, mis on heterogeensed, mitmekesisemad. |
Järeldus - andmete kaevandamine vs teksti kaevandamine
Nüüd peetakse teksti ja andmete kaevandamist täiendavaks tehnikaks, mida on vaja tõhusaks ärijuhtimiseks, teksti kaevandamise tööriistad muutuvad veelgi olulisemaks. Teksti kaevandamise alamhulk - looduskeele töötlemine - on seda olulisem, kui klient on 100% kaasatud ja saadaval, et aidata määratleda täpsed ja täielikud domeenipõhised taksonoomiad. See omakorda aitab teabe eraldamisel ja metaandmete seostamisel muutuda lihtsamaks ja tõhusamaks. Looduskeelt ei ole kunagi nii lihtne käsitleda kui arvnäitajaid, kuid teksti kaevandamine on nüüd küpsem ja selle seostamine andmete kaevandamisega on mõistlikum. Ärge unustage, et 80% teabest on tehtud tekstist!
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend Data Mining vs Text Mining, nende tähendus, Head to Head võrdlus, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Äriteave VS-i andmete kaevandamine - milline neist on kasulikum
- 8 olulist andmekaevandamise tehnikat eduka äri jaoks
- 9 Andmetöötluse ja andmete kaevandamise fantastiline erinevus
- 7 olulist andmete kaevandamise tehnikat parimate tulemuste saamiseks