Що таке текстовий майнінг?

Text Mining також відомий як обробка текстових даних - це процес вилучення та аналізу даних з великої кількості неструктурованих текстових даних. Аналіз текстових даних інший термін може називати аналізом тексту. Переробка тексту виконує для визначення понять, шаблонів, тем, ключових слів та інших атрибутів у даних. Витяги та аналіз даних з великої кількості неструктурованих текстових даних виконують пошук цінних відомостей про велику кількість неструктурованих текстових даних, які неможливо легко визначити. Вручну визначити потрібну інформацію з величезних даних неможливо, тому для вилучення потрібної інформації з величезних даних використовуйте процес вилучення тексту, оскільки ви повинні прочитати всі документи, щоб з’ясувати, чи вони насправді містять інформацію, що стосується вашого пошуку.

Текстовий майнінг

  • Процес видобутку тексту став більш практичним через великі дані. Вчені та інші користувачі використовують великі дані та глибоке навчання, що дозволяє аналізувати масивні набори неструктурованих даних.
  • Розробка тексту після виявлення фактів, взаємозв'язків, а також тверджень, всі ці факти витягуються та аналізуються, аналізуються спочатку перетворені в структуровані дані, візуалізація за допомогою таблиць HTML, розумних карт, діаграм тощо, інтеграція зі структурованими даними в базах даних або на складах та далі класифікувати за допомогою систем машинного навчання (ML).
  • Джерелами видобутку та аналізу можуть бути корпоративні документи, електронні листи клієнтів, коментарі опитувань, журнали телефонного центру, повідомлення в соціальних мережах, медичні записи та інші джерела текстових даних, які допомагають бізнесу знайти потенційно цінну інформацію про бізнес.
  • Текстовий майнінг та обробка природних мов (NLP) - це технології штучного інтелекту (AI), які дозволяють користувачам швидко перетворювати ключовий вміст текстових документів у кількісну, діючу інформацію.

Як Text Mining робить роботу такою простою?

Обробка тексту працює так само, як і при обробці даних, але з акцентом на тексті замість більш структурованих форм даних. Перший крок у процесі видобутку тексту - це організація даних з точки зору як кількісного, так і якісного аналізу, тому використовувати технологію обробки природних мов (NLP).

Робота з видобутку тексту включає пошук інформації або ідентифікацію (збирайте дані з усіх джерел для аналізу), застосуйте аналітику тексту (статистичні методи або природну обробку мови до частини тегування мови), назване ідентифікаційне об'єднання (ідентифікований названий текст містить назву процесу як категоризацію ), розбірливість (кластеризація), кластеризація документів (для ідентифікації наборів подібних текстових документів), ідентифікація іменника та інших термінів, які посилаються на один і той же об’єкт, потім пошук взаємозв'язку та факту між сутностями та іншою інформацією в тексті, потім виконують аналіз настроїв та кількісний аналіз тексту, а потім створити аналітичну модель, яка допомагає формувати бізнес-стратегії та операційні дії.

Що ви можете зробити з текстовим майнінгу?

Найкращий приклад розробки тексту - це аналіз настроїв, який дозволяє відстежувати огляд або настрої клієнтів щодо ресторану, компанії тощо, також відомий як майнінг думок, в цьому аналізі настроїв збирається текст з оглядів в Інтернеті або соціальних мереж та інших джерел даних та виконується НЛП для виявлення позитивних чи негативних почуттів клієнтів. Інформаційні матеріали, які використовуються для вирішення негативної точки та покращення задоволеності клієнтів, а також можуть допомогти в маркетингу та інших сферах вдосконалення.

Інші поширені сфери використання включають додатки безпеки, біомедичні програми для клінічних досліджень та точність медицини, що аналізують описи медичних симптомів для діагностики діагнозів, маркетинг, як аналітичне управління взаємовідносинами з клієнтами, додавання таргетування, обстеження кандидатів на роботу на основі формулювання в їх резюме, видання наукової літератури для видавець здійснює пошук даних щодо пошуку індексу, блокування спам-електронних листів, класифікації вмісту веб-сайту, виявлення страхових претензій, які можуть бути шахрайськими, та розгляду корпоративних документів як частини електронних процесів виявлення.

Переваги

Це допомагає у виявленні шахрайств для страхової компанії, управління ризиками, науковий аналіз, поведінку клієнтів тощо, що допомагає компанії в їх удосконаленні.

Це допомагає компаніям виявити проблеми, а потім вирішити їх, перш ніж вони стануть великою проблемою, яка впливає на компанію. Огляди клієнтів та комунікації можуть допомогти покращити досвід клієнтів, визначивши необхідні функції для клієнта та вдосконалення, усі, що збільшують продаж, а потім збільшують дохід та прибуток компанії.

Навіть розробка тексту в галузі охорони здоров'я дозволяє виявити захворювання та діагностувати захворювання.

Необхідні навички

Для виконання видобутку тексту люди повинні володіти навичками аналізу даних, повинні бути хорошими в статистиці, великих структурах обробки даних, знаннях баз даних, машинному навчанні або алгоритмі глибокого навчання, природній обробці мови та крім цього хорошого в мові програмування.

Область застосування

Це швидко зростаюче поле, оскільки велике поле даних зростає, тому масштаби в майбутньому дуже перспективні, оскільки кількість текстових даних з кожним днем ​​зростає експоненціально. Платформи соціальних медіа генерують безліч текстових даних, які можна отримати, щоб отримати реальну інформацію про різні домени.

Правильна аудиторія для вивчення технологій видобутку тексту

Цільовою аудиторією для вивчення цих технологій є професіонали, які хочуть визначити цінні уявлення про величезну кількість неструктурованих даних для компаній для різних цілей, таких як збільшення продажів та прибутку компанії, виявлення шахрайства для страхової компанії, а також у галузі здоров'я і навіть вчені для проведення наукового аналізу і все.

Висновок

  • Він також відомий як обробка текстових даних - це процес вилучення та аналізу даних з великої кількості неструктурованих текстових даних.
  • Робота з текстового майнінгу включає пошук інформації чи ідентифікацію, застосуйте аналітику тексту, розпізнавання названих об'єктів, розбірливість, кластеризацію документів, визначте іменник та інші терміни, що посилаються на той самий об’єкт, потім знайдіть у тексті взаємозв'язок та факт та іншу інформацію, а потім виконайте аналіз настроїв та кількісний аналіз тексту, а потім створити аналітичну модель, яка допомагає формувати бізнес-стратегії та оперативні дії.
  • Це допомагає у виявленні шахрайств, управлінні ризиками, науковому аналізі, поведінці клієнтів, охороні здоров'я тощо.
  • Для виконання видобутку тексту люди повинні володіти навичками аналізу даних, статистикою, великими рамками обробки даних, знаннями баз даних, алгоритмом машинного навчання або глибокого навчання, опрацюванням природних мов і окрім цього товару в мові програмування.
  • Це поле, що швидко розвивається, оскільки велике поле даних збільшується, тому масштаби розробки тексту дуже перспективні в майбутньому.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом щодо того, що таке текстовий майнінг ?. Тут ми обговорили роботу, необхідні навички, масштаби та переваги Text Mining. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Що таке аналітика великих даних?
  2. Big Data vs Data Mining
  3. Що таке технології великих даних?
  4. Що таке великі дані та Hadoop

Категорія: