Остаточний посібник про те, як працює текстовий майнінг - eduCBA

Введення тексту введення

Розробка тексту - у сьогоднішньому контексті текст є найпоширенішим засобом, за допомогою якого здійснюється обмін інформацією. Але зрозуміти зміст тексту - справа зовсім не проста. Нам потрібен хороший інструмент бізнес-розвідки, який допоможе зрозуміти інформацію у простий спосіб.

Що таке текстовий майнінг

Text Mining також відомий як Text Analytics. Це процес розуміння інформації з набору текстів. Text Mining розроблений, щоб допомогти бізнесу з’ясувати цінні знання з текстового вмісту. Цей вміст може бути у формі слова документа, електронної пошти чи публікацій у соціальних мережах.

Text Mining - це використання автоматизованих методів для розуміння знань, наявних у текстових документах.

Text Mining може також використовуватися для того, щоб комп'ютер розумів структуровані або неструктуровані дані. Якісні дані або неструктуровані дані - це дані, які неможливо виміряти в цифрах. Ці дані зазвичай містять інформацію, наприклад колір, текстуру та текст. Кількісні дані або структуровані дані - це дані, які можна легко виміряти.

Переробка тексту - це міждисциплінарна сфера, яка включає пошук інформації, обмін даними, машинне навчання, статистику та ін. Text Mining - це дещо інше поле від майнінгу даних.

Переваги текстового майнінгу

Існує маса переваг використання Text Mining. Вони перераховані нижче

• Це економить час та ресурси та працює ефективніше, ніж мізки людини.
• Це допомагає відстежувати думки з часом
• Text Mining допомагає узагальнити документи
• Аналітика тексту допомагає витягти поняття з тексту та представити його більш простим способом
• Текст, який індексується за допомогою вибору тексту, може бути використаний в аналітичній прогностиці
• Ви можете підключити будь-який словник, щоб використовувати термінологію у вашій області інтересів

Використання текстового майнінгу

• Назви різних утворень та зв’язків між текстом можна легко знайти за допомогою різних прийомів.
• Це допомагає витягувати зразки з великої кількості неструктурованих даних
• Систематичний огляд літератури - Це може заглибити глибоке дослідження тексту, з’ясувати основні теми та виділити повторювані терміни чи текст та популярні теми протягом певного періоду часу.
• Тестування гіпотези - за допомогою видобутку тексту певна гіпотеза може бути перевірена, щоб перевірити, підтверджує чи підтверджує документ гіпотезу. Переважно усталене переконання спочатку перевіряється над документом.

Примітка:
Ефективно розробляти рішення бізнес-проблем. Навчіться визначати, аналізувати та документувати бізнес-вимоги. Вивчіть ділову діяльність, щоб зробити їх більш ефективними.

Важливість розробки тексту

• Text Mining - це можливість кращого та розумного прийняття рішень
• Це допомагає вирішити проблеми з відкриттям знань у різних сферах бізнесу
• За допомогою пошуку тексту ви можете легко візуалізувати дані багатьма способами, як HTML-таблиці, діаграми, графіки та інші
• Це чудовий інструмент підвищення продуктивності праці. Це дає кращі результати швидше, ніж будь-який інший інструмент.
• Інструмент видобутку тексту використовується як великими, так і дрібними організаціями, які є організаціями, орієнтованими на знання.

Застосування текстового майнінгу

• Аналіз відкритих відповідей опитування

Питання відкритого опитування допоможуть респондентам висловити свою думку чи думку без обмежень. Це допоможе дізнатися більше про думки клієнтів, ніж покладатися на структуровані анкети. Вибір тексту може використовуватися для аналізу такої інформації у вигляді тексту.

• Автоматична обробка повідомлень, електронних листів

Text Mining також використовується в основному для класифікації тексту. Text Mining можна використовувати для фільтрації непотрібної пошти за допомогою певних слів або фраз. Такі листи автоматично відкидають такі листи для спаму. Така автоматична система класифікації та фільтрації вибраних листів та відправлення їй відповідного відділу робиться за допомогою системи Text Mining. Text Mining також надішле сповіщення користувачеві електронної пошти про видалення листів із такими ображаючими словами чи вмістом.

• Аналіз гарантійних або страхових претензій

У більшості бізнес-організацій інформація збирається переважно у вигляді тексту. Наприклад, у лікарні опитування пацієнтів можна коротко розповісти у текстовій формі, а звіти також у формі тексту. Ці замітки зараз збираються в електронному вигляді, щоб їх можна було легко передати в алгоритми виведення тексту. Ці записи потім можуть бути використані для діагностики реальної ситуації.

• Дослідження конкурентів шляхом сканування їх веб-сайтів

Ще одна важлива область застосування Text Mining - це обробка вмісту веб-сторінок певного домену. Таким чином система автоматичного пошуку тексту автоматично знайде перелік термінів, які використовуються на сайті. Завдяки цьому можна дізнатися найважливіші терміни, що використовуються на веб-сайті. Таким чином можна знати можливості щодо конкурентів, які можуть допомогти вам ефективно розвивати бізнес.

Інші програми Text Mining включають наступне

• Бізнес-аналітики
• E Відкриття
• Біоінформатика
• Ведення записів
• Національна безпека чи розвідка працює
• Моніторинг соціальних медіа

Методи, що застосовуються в текстовому майнінгу

У системі Text Mining використовується п'ять основних технологій. Вони детально розглядаються нижче

1. Вилучення інформації

Це використовується для аналізу неструктурованого тексту шляхом з’ясування важливих слів та пошуку зв’язків між ними. У цій техніці використовується процес узгодження візерунків для з'ясування порядку в тексті. Це допомагає перетворити неструктурований текст у структуровану форму. Техніка вилучення інформації включає модулі обробки мови. В основному це використовується там, де є великий обсяг даних. Процес вилучення інформації пояснюється на малюнку нижче.

2. Категоризація

Техніка категоризації класифікує текстовий документ під одну або кілька категорій. На основі прикладних вихідних прикладів робити класифікацію. Процес категоризації включає попередню обробку, індексацію, зменшення розмірів та класифікацію. Текст можна класифікувати за допомогою таких методів, як Naive Bayesian Classifier, дерево рішень, Найближчий класифікатор сусідів та Підтримка постачальницьких машин.

3. Кластеризація

Метод кластеризації використовується для групування текстових документів, що мають аналогічний зміст. У ньому є розділи, що називаються кластерами, і кожен розділ матиме ряд документів із подібним вмістом. Кластеризація гарантує, що жоден документ не буде опущений з пошуку, і він отримує всі документи, що мають подібний вміст. K-засоби - це часто використовувана техніка кластеризації. Ця методика також порівнює кожен кластер і виявляє, наскільки добре документ пов'язаний один з одним. Компанії використовують цю методику для створення бази даних із тисячею подібних документів.

4. Візуалізація

Техніка візуалізації використовується для спрощення процесу пошуку відповідної інформації. Ця техніка використовує текстові прапори для представлення документів або групи документів і використовує кольори для позначення компактності. Техніка візуалізації допомагає відображати текстову інформацію більш привабливим чином. На малюнку нижче представлена ​​техніка візуалізації

5. Узагальнення

Техніка підбиття підсумків допоможе зменшити тривалість документа та коротко узагальнити реквізити документів. Це змушує користувачів читати документообіг та розуміти вміст з першого погляду. Узагальнення замінює весь набір документів. Він узагальнює великий і текстовий документ легко і швидко. Люди потребують більше часу для читання, а потім узагальнення документа, але ця методика робить це дуже швидко. Це допомагає виділити основні моменти в документі. Процес підбиття підсумків представлений на малюнку нижче.

Методи та моделі, використовувані в текстовому майнінгу

На основі пошуку інформації Text Mining має чотири основні методи

1. Метод, заснований на термінах (ТБМ)

Термін у документі означає слово, яке має смислове значення. У цьому методі весь набір документів аналізується на основі терміна. Одним з головних недоліків цього методу є проблема синонімії та полісемії. Синонімія - це декілька слів, що мають однакове значення. Полісемія - це те, де одне слово має більше значень.

2. Метод на основі фрази (PBM)

У цьому методі документ аналізується на основі фраз, менш очевидних для більш значень і більш дискримінаційних. До недоліків цього способу можна віднести

• Вони мають нижчі статистичні властивості за термінами
• Вони мають низьку частоту зустрічальності
• У них велика кількість галасливих фраз

3. Метод, заснований на концепції (CBM)

У цьому методі документ аналізується на основі пропозиції та рівня документа. У цьому методі є три основні компоненти. Перший компонент вивчає змістовну частину речень. Другий компонент виробляє концептуальний онтологічний графік для пояснення структур. Третій компонент витягує основні поняття на основі перших двох компонентів. Цей спосіб дозволяє розмежовувати важливі та неважливі слова.

4. Метод зразкової таксономії (PTM)

У цьому методі документ аналізується на основі шаблонів. Шаблони в документі можна знайти за допомогою таких методів видобутку даних, як видобуток правил асоціації, послідовне видобуток шаблонів, часте видобуток набору елементів та видобуток закритого шаблону. Цей метод використовує два процеси - розгортання шаблонів та еволюціонування шаблону. Доведено, що цей метод є кращим, ніж усі інші моделі чи методи.

Як працює текстовий майнінг

Тепер ви повинні зрозуміти, що видобуток тексту дозволяє зрозуміти текст краще, ніж будь-що інше. Система Text Mining здійснює обмін словами з неструктурованих даних на числові значення. Вибір тексту допомагає виявити закономірності та зв’язки, які існують у великій кількості тексту. Для обміну тексту часто використовують обчислювальні алгоритми для читання та аналізу текстової інформації. Без видобутку тексту буде важко зрозуміти текст легко і швидко. Текст можна видобувати більш систематично та всебічно, а інформацію про бізнес можна збирати автоматично. Крок у процесі видобутку тексту наведено нижче.

• Крок 1: Отримання інформації

Це перший крок у процесі обміну даними. Цей крок передбачає допомогу пошукової системи для пошуку колекції тексту, також відомого як корпус текстів, який може потребувати певного перетворення. Ці тексти також повинні бути зібрані у певному форматі, який буде корисним для розуміння користувачами. Зазвичай XML є стандартом для пошуку тексту

• Крок 2: Обробка природного мови

Цей крок дозволяє системі виконати граматичний аналіз речення для читання тексту. Він також аналізує текст у структурах.

• Крок 3: Вилучення інформації

Це другий етап, на якому для визначення значення конкретної розмітки тексту робиться. На цьому етапі в базу даних про текст додаються метадані. Він також включає додавання імен або місцеположень до тексту. Цей крок дозволяє пошуковій системі отримати інформацію та з’ясувати зв’язки між текстами, використовуючи їх метадані.

• Крок 4: Майнінг даних

Заключний етап - це обробка даних з використанням різних інструментів. Цей крок знаходить схожість між інформацією, яка має те саме значення, яке інакше буде важко знайти. Text Mining - це інструмент, який прискорює процес дослідження та допомагає перевірити запити.

Text Mining включає наступний перелік елементів

• Категоризація тексту
• Кластеризація тексту
• Концепція / видобуток сутності
• Гранульовані таксономії
• Аналіз почуттів
• Узагальнення документів
• Моделювання відносин між особами

Виклики текстового майнінгу

Основна проблема, з якою стикається система Text Mining - це природна мова. Природна мова стикається з проблемою неоднозначності. Неоднозначність означає один термін, що має декілька значень, одна фраза трактується різними способами, і в результаті отримуються різні значення.

Ще одне обмеження полягає в тому, що, використовуючи систему вилучення інформації, вона включає семантичний аналіз. Завдяки цьому повний текст не представлений, лише обмежена частина тексту подається користувачам. Але в ці дні існує потреба в більшому розумінні тексту.

Text Mining також має обмеження законодавством про авторські права. Існує велика кількість обмежень у розробці тексту документа. Здебільшого він включає права власників авторських прав. Більшість текстів не знайдеться як відкриті джерела, і в таких випадках потрібні дозволи відповідних авторів, видавців та інших пов'язаних сторін.

Ще одне обмеження полягає в тому, що видобуток тексту не генерує нових фактів і це не кінцевий процес.

Висновок

Розробка тексту або аналітика тексту - це процвітаюча технологія, але все-таки результати та глибина аналізу варіюються від бізнесу до бізнесу. Організація може використовувати майнінг тексту для отримання знань про змістовні значення.