Різниця між обробкою даних та текстовим майнінгу
Обмін даними - це практика автоматичного пошуку великих наборів даних для виявлення шаблонів, витягування інформації з наборів даних, перетворення її на просту структуру, яка може бути зрозумілою. Обмін даними пов'язаний з важливим аспектом, пов'язаним як з технікою баз даних, так і з механізмами AI / машинного навчання. Переробка тексту - це процес отримання високоякісної інформації з тексту. Це сукупність процесів, необхідних для отримання цінної структурованої інформації з неструктурованих текстових документів або ресурсів. Його можна автоматично класифікувати, маршрутизувати, узагальнювати, візуалізувати за допомогою картографічного посилання і, головне, пошук стає простішим.
Видобуток даних
Data Mining - це відмінна можливість для вивчення цікавого взаємозв'язку між вилученням та висновком / міркуванням, фундаментальним питанням щодо природи видобутку даних.
Процес передачі даних розбивається на наступні етапи:
- Збір, вилучення, перетворення та завантаження даних у сховище даних.
- Зберігайте та керуйте даними, багатовимірною базою даних, тобто на власних серверах або в хмарі.
- Забезпечити доступ до даних бізнес-аналітикам, командам управління та професіоналам інформаційних технологій та визначити, як вони хочуть їх організувати, використовуючи прикладне програмне забезпечення.
- І нарешті, представіть дані у простих для обміну форматах, таких як таблиця чи графік.
Текстовий майнінг
Для видобутку тексту потрібні як складні лінгвістичні, так і статистичні методи, здатні аналізувати неструктуровані текстові формати та методи, що поєднують кожен документ із діючими метаданими, які можна вважати своєрідним якорем при структуруванні цього типу даних.
Обробка тексту складається з широкого спектру методів і технологій, таких як:
- Технології на основі ключових слів: Введення базується на підборі ключових слів у тексті, які відфільтровані у вигляді рядів символьних рядків, а не слів та “понять”.
- Статистичні технології: стосується систем, заснованих на машинному навчанні. Статистичні технології використовують навчальний набір документів, що використовуються як модель для управління та класифікації тексту.
- Лінгвістичні технології: Цей метод може використовувати системи обробки мови. Вихід аналізу тексту дозволяє неглибоко зрозуміти структуру тексту, граматику та логіку, що використовується. (Для кращого розуміння того, як це працює, корисна ця публікація з пошуку тексту та NLP.)
Всі ці підходи мають спільну особливість, що всі вони стосуються обробки тексту приблизним чином, тоді як вони не здатні їх зрозуміти.
Порівняння порівняння між видобутком даних та вивченням тексту (Інфографіка)
Ключові відмінності між вилученням даних та текстовим майнінгу
Різниця між вилученням даних та вилученням тексту пояснюється в пунктах, представлених нижче:
- Системи обміну даними по суті аналізують показники, які можна охарактеризувати як однорідні та універсальні. Він витягує, перетворює та завантажує дані у сховище даних. Бізнес-аналітики використовують програмні програми для обміну даними, щоб представити проаналізовані дані у легко зрозумілих формах, таких як таблиця або графіки. Валютами, датами, іменами, можливо, доведеться керувати, але вони легко посилаються на дані і не потребують глибокого розуміння їх контексту. Інструменти для видобутку тексту повинні зіткнутися з основними технічними проблемами, такими як різнорідні формати документів (текстові документи, електронні листи, повідомлення в соціальних мережах, дослівний текст тощо), а також багатомовні тексти та скорочення та сленг, характерні для мови SMS.
- Обробка даних орієнтована на залежну від даних діяльність, таку як облік, закупівля, ланцюжок поставок, CRM тощо. Необхідні дані легко доступні та однорідні. Як тільки алгоритми визначені, рішення можна швидко розгорнути. Складність оброблюваних даних робить проекти розробки текстів довшими для розгортання. Видобуток тексту налічує кілька мовних посередницьких етапів аналізу, перш ніж він зможе збагатити зміст (здогадки про мову, токенізація, сегментація, морфо-синтаксичний аналіз, розбірливість, перехресні посилання тощо). Далі кроки вилучення відповідних термінів та асоціації метаданих стосуються структуризації неструктурованого контенту для розвитку додатків, що стосуються домену. Більше того, проекти можуть включати деякі неоднорідні мови, формати чи домени. Нарешті, мало компаній має власну систематику. Однак це є обов'язковим для запуску проекту з видобутку тексту, і на його розробку може піти кілька місяців.
- Добування даних вже багато десятиліть вважається перевіреною, надійною та промисловою технологією. Історичне видобуток тексту історично вважалося складним, доменним, специфічним для мови, чутливим, експериментальним тощо. Іншими словами, видобуток тексту не був достатньо добре зрозумілий, щоб мати підтримку управління, і тому він ніколи не оцінювався як "обов'язковий" '. Однак, з появою цифровізації, зростання соціальних мереж та підвищення рівня зв’язків, компанії тепер більше стурбовані своєю репутацією в Інтернеті та шукають способів підвищення лояльності з клієнтами у світі все більшого вибору. Як результат, аналіз настроїв є новим напрямком пошуку тексту. Компанії зрозуміли, що інформація - це стратегічний актив, який складається з тексту і що видобуток тексту - це вже не розкіш, а необхідність!
Таблиця порівняння таблиць даних та порівняння тексту
Нижче наведено список пунктів, що описують порівняння між Data Data Mining і Text Mining
| ОСНОВА для порівняння | Видобуток даних | Текстовий майнінг |
| Концепція | Обмін даними - це спектр різних підходів, який здійснює пошук шаблонів та взаємозв'язків даних. | Переробка тексту - це процес, необхідний для перетворення неструктурованого текстового документа в цінну структуровану інформацію. |
| Вилучення даних | За допомогою стандартних методів видобутку даних розкриваються бізнес-структури в числових даних. | За допомогою стандартних методів видобутку тексту виявляється лексична та синтаксична особливість у тексті. |
| Тип даних | Відкриття знань за структурованими даними, які є однорідними та зручними для доступу. | Виявлення тексту з неструктурованих даних, які є неоднорідними, більш різноманітними. |
Висновок - Майнінг даних проти розробки тексту
Зараз обмін текстами та даними вважається додатковими методами, необхідними для ефективного управління бізнесом, інструменти для видобутку тексту набувають ще більшого значення. Підмножина видобутку тексту, обробка природних мов, стає тим більш актуальною, коли замовник на 100% задіяний та готовий допомогти визначити точні та повні таксономії, характерні для домену. У свою чергу, це допомагає вилученню інформації та об'єднанню метаданих стати легшими та ефективнішими. Природна мова ніколи не буде такою простою в обробці, як цифри, але видобуток тексту зараз стає більш зрілим, і його асоціація з обробкою даних має більше сенсу. Не забувайте, що 80% інформації складається з тексту!
Рекомендована стаття
Це був посібник із розробки даних та розробки тексту, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Інтеграція даних VS Business Intelligence - який з них більш корисний
- 8 важливих методів розробки даних для успішного бізнесу
- 9 Дивовижна різниця між Data Science Vs Data Mining
- 7 важливих методів вилучення даних для найкращих результатів