ما هو تعدين النص: التقنيات والتطبيقات

يعد التنقيب عن النصوص أحد أهم الطرق لتحليل ومعالجة البيانات غير المهيكلة والتي تشكل ما يقرب من 80٪ من بيانات العالم . اليوم ، تقوم غالبية المؤسسات والمؤسسات بجمع وتخزين كميات هائلة من البيانات في مستودعات البيانات والأنظمة الأساسية السحابية وتستمر هذه البيانات في النمو أضعافا مضاعفة كل دقيقة مع تدفق البيانات الجديدة من مصادر متعددة.

نتيجة لذلك ، يصبح من الصعب على الشركات والمؤسسات تخزين ومعالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات النصية باستخدام الأدوات التقليدية. سيساعدك تطوير مهاراتك باستخدام برامج علوم البيانات في التغلب على التحديات . دعنا نتحدث أكثر عن التنقيب عن النص.

ما هو التنقيب عن النص؟

وفقًا لـ Wikipedia ، " التنقيب عن النص ، الذي يُشار إليه أيضًا باسم التنقيب في البيانات النصية ، وهو ما يعادل تقريبًا تحليلات النص ، هو عملية استخلاص معلومات عالية الجودة من النص." يضرب التعريف الوتر الأساسي لتعدين النص - للتعمق في البيانات غير المهيكلة لاستخراج الأنماط والرؤى ذات المعنى المطلوبة لاستكشاف مصادر البيانات النصية.

يدمج التنقيب عن النص ويدمج أدوات استرجاع المعلومات ، واستخراج البيانات ، والتعلم الآلي ، والإحصاءات ، واللغويات الحسابية ، وبالتالي ، فهو ليس أقل من مجال متعدد التخصصات. يتعامل التنقيب عن النص مع نصوص لغة طبيعية إما مخزنة في تنسيقات شبه مهيكلة أو غير منظمة.

الخطوات الخمس الأساسية التي ينطوي عليها التنقيب عن النص هي:

• جمع البيانات غير المهيكلة من مصادر بيانات متعددة مثل النص العادي وصفحات الويب وملفات pdf ورسائل البريد الإلكتروني والمدونات ، على سبيل المثال لا الحصر.
• كشف وإزالة الحالات الشاذة من البيانات عن طريق إجراء عمليات المعالجة المسبقة والتطهير. يسمح لك تطهير البيانات باستخراج المعلومات القيمة المخفية داخل البيانات والاحتفاظ بها وللمساعدة في تحديد جذور كلمات معينة.
• لهذا ، تحصل على عدد من أدوات التنقيب عن النصوص وتطبيقات التنقيب عن النصوص .
• تحويل جميع المعلومات ذات الصلة المستخرجة من البيانات غير المهيكلة إلى تنسيقات منظمة.
• تحليل الأنماط داخل البيانات عبر نظام المعلومات الإدارية (MIS).
• قم بتخزين جميع المعلومات القيمة في قاعدة بيانات آمنة لدفع تحليل الاتجاه وتعزيز عملية صنع القرار في المنظمة.

تقنيات تعدين النص

يمكن فهم تقنيات التنقيب عن النص في العمليات التي تدخل في التنقيب عن النص واكتشاف رؤى منه. تستخدم تقنيات التنقيب عن النصوص بشكل عام أدوات وتطبيقات مختلفة لتعدين النص من أجل تنفيذها. الآن ، دعونا نلقي نظرة على تقنيات التنقيب عن النصوص المختلفة:

دعونا الآن نلقي نظرة على أشهر التقنيات المستخدمة في تقنيات التنقيب عن النص:

1. استخراج المعلومات

هذه هي أشهر تقنيات التنقيب عن النص . يشير تبادل المعلومات إلى عملية استخراج معلومات ذات مغزى من أجزاء كبيرة من البيانات النصية. تركز تقنية التنقيب عن النص هذه على تحديد استخراج الكيانات والسمات وعلاقاتها من النصوص شبه المهيكلة أو غير المهيكلة. أيا كانت المعلومات التي يتم استخراجها يتم تخزينها في قاعدة بيانات للوصول إليها واسترجاعها في المستقبل. يتم التحقق من فعالية وملاءمة النتائج وتقييمها باستخدام عمليات الدقة والاسترجاع.

2. استرجاع المعلومات

يشير استرداد المعلومات (IR) إلى عملية استخراج الأنماط ذات الصلة والمرتبطة بناءً على مجموعة محددة من الكلمات أو العبارات. في تقنية التنقيب عن النص هذه ، تستخدم أنظمة الأشعة تحت الحمراء خوارزميات مختلفة لتتبع ومراقبة سلوكيات المستخدم واكتشاف البيانات ذات الصلة وفقًا لذلك. تعد محركات بحث Google و Yahoo من أشهر نظامي IR.

3. التصنيف

هذه إحدى تقنيات التنقيب عن النص التي تُعد شكلاً من أشكال التعلم "الخاضع للإشراف" حيث يتم تخصيص نصوص اللغة العادية لمجموعة محددة مسبقًا من الموضوعات اعتمادًا على محتواها. وبالتالي ، فإن التصنيف أو بالأحرى معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هو عملية جمع المستندات النصية ومعالجتها وتحليلها للكشف عن الموضوعات أو الفهارس المناسبة لكل مستند. تُستخدم طريقة الإسناد المشترك بشكل شائع كجزء من البرمجة اللغوية العصبية لاستخراج المرادفات والاختصارات ذات الصلة من البيانات النصية. اليوم ، أصبح البرمجة اللغوية العصبية عملية آلية مستخدمة في مجموعة من السياقات التي تتراوح من تسليم الإعلانات التجارية المخصصة إلى تصفية البريد العشوائي وتصنيف صفحات الويب تحت تعريفات هرمية ، وأكثر من ذلك بكثير.

4. التجميع

التجميع هو أحد أهم تقنيات التنقيب عن النصوص. يسعى إلى تحديد الهياكل الجوهرية في المعلومات النصية وتنظيمها في مجموعات فرعية أو "مجموعات" ذات صلة لمزيد من التحليل. يتمثل أحد التحديات الكبيرة في عملية التجميع في تكوين مجموعات ذات مغزى من البيانات النصية غير المسماة دون الحصول على أي معلومات مسبقة عنها. تحليل الكتلة هو أداة قياسية لتعدين النص تساعد في توزيع البيانات أو تعمل كخطوة معالجة مسبقة لخوارزميات التنقيب عن النصوص الأخرى التي تعمل على المجموعات المكتشفة.

5. التلخيص

يشير تلخيص النص إلى عملية الإنشاء التلقائي لنسخة مضغوطة من نص معين تحتوي على معلومات قيمة للمستخدم النهائي. الهدف من تقنية التنقيب عن النص هذا هو تصفح مصادر نصية متعددة لصياغة ملخصات للنصوص تحتوي على نسبة كبيرة من المعلومات بتنسيق موجز ، مع الحفاظ على المعنى العام والهدف من الوثائق الأصلية بشكل أساسي كما هو. يدمج تلخيص النص ويجمع بين الأساليب المختلفة التي تستخدم تصنيف النص مثل أشجار القرار والشبكات العصبية ونماذج الانحدار وذكاء السرب.

أجاب "كيف تصبح عالم بيانات"!

تطبيقات التنقيب عن النص

تقنيات التنقيب عن النصوص وأدوات التنقيب عن النصوص تخترق الصناعة بسرعة ، من الأوساط الأكاديمية والرعاية الصحية إلى الشركات ومنصات التواصل الاجتماعي. أدى هذا إلى ظهور عدد من تطبيقات التنقيب عن النصوص. فيما يلي بعض تطبيقات التنقيب عن النصوص المستخدمة في جميع أنحاء العالم اليوم:

1. إدارة المخاطر

أحد الأسباب الرئيسية للفشل في قطاع الأعمال هو الافتقار إلى تحليل المخاطر المناسب أو غير الكافي. يمكن أن يساعد اعتماد ودمج برامج إدارة المخاطر المدعومة بتقنيات التنقيب عن النصوص مثل SAS Text Miner الشركات على البقاء على اطلاع دائم بجميع الاتجاهات الحالية في سوق الأعمال وتعزيز قدراتها للتخفيف من المخاطر المحتملة. نظرًا لأن أدوات وتقنيات التنقيب عن النصوص يمكنها جمع المعلومات ذات الصلة من خلال الآلاف من مصادر البيانات النصية وإنشاء روابط بين الرؤى المستخرجة ، فإنها تتيح للشركات الوصول إلى المعلومات الصحيحة في اللحظة المناسبة ، وبالتالي تعزيز عملية إدارة المخاطر بأكملها.

2. خدمة العملاء

تكتسب تقنيات التنقيب عن النصوص ، وخاصة البرمجة اللغوية العصبية ، أهمية متزايدة في مجال رعاية العملاء. تستثمر الشركات في برامج التحليلات النصية لتحسين تجربة العملاء بشكل عام من خلال الوصول إلى البيانات النصية من مصادر متنوعة مثل الاستطلاعات وتعليقات العملاء ومكالمات العملاء وما إلى ذلك. يهدف تحليل النص إلى تقليل وقت استجابة الشركة والمساعدة في معالجة المظالم من العملاء بسرعة وكفاءة.

قراءة: مشاريع التنقيب عن البيانات في الهند

3. كشف الاحتيال

توفر تحليلات النص المدعومة بتقنيات التنقيب عن النص فرصة هائلة للمجالات التي تجمع غالبية البيانات في تنسيق النص. شركات التأمين والتمويل تستغل هذه الفرصة. من خلال الجمع بين نتائج التحليلات النصية والبيانات المنظمة ذات الصلة ، أصبحت هذه الشركات الآن قادرة على معالجة المطالبات بسرعة وكذلك اكتشاف عمليات الاحتيال ومنعها.

4. ذكاء الأعمال

بدأت المنظمات وشركات الأعمال في الاستفادة من تقنيات التنقيب عن النصوص كجزء من ذكاء أعمالهم. بصرف النظر عن تقديم رؤى عميقة لسلوك العملاء واتجاهاتهم ، تساعد تقنيات التنقيب عن النصوص الشركات أيضًا على تحليل نقاط القوة والضعف لدى منافسيهم ، وبالتالي منحهم ميزة تنافسية في السوق. توفر أدوات التنقيب عن النصوص مثل Cogito Intelligence Platform و IBM text Analytics رؤى حول أداء استراتيجيات التسويق وأحدث اتجاهات العملاء والسوق وما إلى ذلك.

5. تحليل وسائل الاعلام الاجتماعية

هناك العديد من أدوات التنقيب عن النصوص المصممة حصريًا لتحليل أداء منصات التواصل الاجتماعي. تساعد هذه على تتبع وتفسير النصوص التي تم إنشاؤها عبر الإنترنت من الأخبار والمدونات ورسائل البريد الإلكتروني وما إلى ذلك ، علاوة على ذلك ، يمكن لأدوات التنقيب عن النصوص أن تحلل بكفاءة عدد المنشورات والإعجابات ومتابعي علامتك التجارية على وسائل التواصل الاجتماعي ، مما يسمح لك بفهم رد فعل الأشخاص الذين يتفاعلون مع علامتك التجارية والمحتوى عبر الإنترنت. سيمكنك التحليل من فهم "ما هو مثير وما هو ليس كذلك" لجمهورك المستهدف.

نأمل أن تساعدك هذه المقالة المفيدة في فهم أساسيات التنقيب عن النص وتطبيقاته في الصناعة. إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن تقنيات علوم البيانات ، فراجع برنامج Executive PG في علوم البيانات من IIIT Bangalore.