Was ist Text Mining: Techniken und Anwendungen

Text Mining ist eine der kritischsten Methoden zur Analyse und Verarbeitung unstrukturierter Daten, die fast 80 % der weltweiten Daten ausmachen . Heutzutage sammelt und speichert die Mehrheit der Organisationen und Institutionen riesige Datenmengen in Data Warehouses und Cloud-Plattformen, und diese Daten wachsen weiterhin exponentiell von Minute zu Minute, da neue Daten aus mehreren Quellen einfließen.

Infolgedessen wird es für Unternehmen und Organisationen zu einer Herausforderung, große Mengen an Textdaten mit herkömmlichen Tools zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Wenn Sie sich mit Data-Science-Programmen weiterbilden, können Sie die Herausforderungen meistern . Lassen Sie uns mehr über Text Mining sprechen.

Was ist Text-Mining?

Laut Wikipedia ist „ Text Mining, auch als Text Data Mining bezeichnet, ungefähr gleichbedeutend mit Text Analytics, der Prozess, hochwertige Informationen aus Text abzuleiten.“ Die Definition trifft den Grundakkord des Text Mining – das Eintauchen in unstrukturierte Daten, um aussagekräftige Muster und Erkenntnisse zu extrahieren, die zum Erkunden von Textdatenquellen erforderlich sind.

Text Mining beinhaltet und integriert die Werkzeuge des Informationsabrufs, Data Mining, maschinelles Lernen, Statistik und Computerlinguistik und ist daher nichts weniger als ein multidisziplinäres Gebiet. Text Mining befasst sich mit Texten in natürlicher Sprache, die entweder in halbstrukturierten oder unstrukturierten Formaten gespeichert sind.

Die fünf grundlegenden Schritte des Text Mining sind:

• Sammeln unstrukturierter Daten aus mehreren Datenquellen wie Klartext, Webseiten, PDF-Dateien, E-Mails und Blogs, um nur einige zu nennen.
• Erkennen und entfernen Sie Anomalien aus Daten, indem Sie Vorverarbeitungs- und Bereinigungsvorgänge durchführen. Die Datenbereinigung ermöglicht es Ihnen, die in den Daten verborgenen wertvollen Informationen zu extrahieren und zu bewahren und dabei zu helfen, die Wurzeln bestimmter Wörter zu identifizieren.
• Dafür erhalten Sie eine Reihe von Text-Mining-Tools und Text-Mining-Anwendungen .
• Konvertieren Sie alle relevanten Informationen, die aus unstrukturierten Daten extrahiert wurden, in strukturierte Formate.
• Analysieren Sie die Muster innerhalb der Daten über das Management Information System (MIS).
• Speichern Sie alle wertvollen Informationen in einer sicheren Datenbank, um Trendanalysen voranzutreiben und den Entscheidungsprozess der Organisation zu verbessern.

Text-Mining-Techniken

Text-Mining-Techniken können anhand der Prozesse verstanden werden, die zum Mining des Textes und zur Gewinnung von Erkenntnissen aus ihm führen. Diese Text-Mining-Techniken verwenden im Allgemeinen verschiedene Text-Mining-Tools und -Anwendungen für ihre Ausführung. Lassen Sie uns nun einen Blick auf die verschiedenen Text-Mining-Techniken werfen:

Schauen wir uns nun die bekanntesten Techniken an, die bei Text-Mining-Techniken verwendet werden:

1. Informationsextraktion

Dies ist die bekannteste Text-Mining-Technik . Informationsaustausch bezieht sich auf den Prozess des Extrahierens sinnvoller Informationen aus riesigen Textdatenblöcken. Diese Text-Mining-Technik konzentriert sich auf die Identifizierung der Extraktion von Entitäten, Attributen und ihren Beziehungen aus halbstrukturierten oder unstrukturierten Texten. Welche Informationen auch immer extrahiert werden, sie werden dann in einer Datenbank für zukünftigen Zugriff und Abruf gespeichert. Die Wirksamkeit und Relevanz der Ergebnisse werden anhand von Precision- und Recall-Prozessen überprüft und bewertet.

2. Informationsabruf

Information Retrieval (IR) bezieht sich auf den Prozess des Extrahierens relevanter und assoziierter Muster basierend auf einem bestimmten Satz von Wörtern oder Phrasen. Bei dieser Text-Mining-Technik verwenden IR-Systeme verschiedene Algorithmen, um das Benutzerverhalten zu verfolgen und zu überwachen und entsprechende relevante Daten zu ermitteln. Die Suchmaschinen Google und Yahoo sind die beiden bekanntesten IR-Systeme.

3. Kategorisierung

Dies ist eine dieser Text-Mining-Techniken , eine Form des „überwachten“ Lernens, bei der normalsprachliche Texte je nach Inhalt einem vordefinierten Themenkomplex zugeordnet werden. Kategorisierung oder besser gesagt Natural Language Processing (NLP) ist also ein Prozess, bei dem Textdokumente gesammelt und verarbeitet und analysiert werden, um die richtigen Themen oder Indizes für jedes Dokument aufzudecken. Die Methode der Koreferenzierung wird häufig als Teil des NLP verwendet, um relevante Synonyme und Abkürzungen aus Textdaten zu extrahieren. Heutzutage ist NLP zu einem automatisierten Prozess geworden, der in einer Vielzahl von Kontexten verwendet wird, von der Bereitstellung personalisierter Werbung bis hin zur Spam-Filterung und Kategorisierung von Webseiten unter hierarchischen Definitionen und vielem mehr.

4. Clusterbildung

Clustering ist eine der wichtigsten Text-Mining-Techniken. Es versucht, intrinsische Strukturen in Textinformationen zu identifizieren und sie zur weiteren Analyse in relevante Untergruppen oder "Cluster" zu organisieren. Eine wesentliche Herausforderung beim Clustering-Prozess besteht darin, sinnvolle Cluster aus den nicht gekennzeichneten Textdaten zu bilden, ohne vorher Informationen über sie zu haben. Die Cluster-Analyse ist ein Standard-Text-Mining-Tool, das die Datenverteilung unterstützt oder als Vorverarbeitungsschritt für andere Text-Mining-Algorithmen fungiert, die auf erkannten Clustern ausgeführt werden.

5. Zusammenfassung

Die Textzusammenfassung bezieht sich auf den Prozess der automatischen Generierung einer komprimierten Version eines bestimmten Textes, der wertvolle Informationen für den Endbenutzer enthält. Das Ziel dieser Text-Mining-Technik ist es, mehrere Textquellen zu durchsuchen, um Zusammenfassungen von Texten zu erstellen, die einen beträchtlichen Anteil an Informationen in einem prägnanten Format enthalten, wobei die allgemeine Bedeutung und Absicht der Originaldokumente im Wesentlichen gleich bleiben. Die Textzusammenfassung integriert und kombiniert die verschiedenen Methoden der Textkategorisierung wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Regressionsmodelle und Schwarmintelligenz.

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Anwendungen von Text Mining

Text-Mining-Techniken und Text-Mining-Tools durchdringen schnell die Branche, von der Wissenschaft und dem Gesundheitswesen bis hin zu Unternehmen und Social-Media-Plattformen. Dies führt zu einer Reihe von Text-Mining-Anwendungen. Hier sind einige Text-Mining-Anwendungen , die heute weltweit verwendet werden:

1. Risikomanagement

Eine der Hauptursachen für das Scheitern im Unternehmenssektor ist das Fehlen einer angemessenen oder unzureichenden Risikoanalyse. Die Einführung und Integration von Risikomanagementsoftware, die auf Text-Mining-Technologien wie SAS Text Miner basiert, kann Unternehmen dabei helfen, über alle aktuellen Trends auf dem Geschäftsmarkt auf dem Laufenden zu bleiben und ihre Fähigkeiten zur Minderung potenzieller Risiken zu verbessern. Da Text-Mining-Tools und -Technologien relevante Informationen aus Tausenden von Textdatenquellen sammeln und Verknüpfungen zwischen den extrahierten Erkenntnissen herstellen können, können Unternehmen im richtigen Moment auf die richtigen Informationen zugreifen und so den gesamten Risikomanagementprozess verbessern.

2. Kundendienst

Text-Mining-Techniken, insbesondere NLP, gewinnen im Bereich der Kundenbetreuung zunehmend an Bedeutung. Unternehmen investieren in Textanalysesoftware, um ihr allgemeines Kundenerlebnis zu verbessern, indem sie auf die Textdaten aus verschiedenen Quellen wie Umfragen, Kundenfeedback und Kundenanrufen usw. zugreifen. Die Textanalyse zielt darauf ab, die Reaktionszeit des Unternehmens zu verkürzen und zur Bewältigung der Beschwerden beizutragen der Kunden schnell und effizient.

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3. Betrugserkennung

Durch Text-Mining-Techniken unterstützte Textanalysen bieten eine enorme Chance für Domänen, die einen Großteil der Daten im Textformat sammeln. Versicherungs- und Finanzunternehmen nutzen diese Chance. Durch die Kombination der Ergebnisse von Textanalysen mit relevanten strukturierten Daten sind diese Unternehmen nun in der Lage, Reklamationen schnell zu bearbeiten sowie Betrug aufzudecken und zu verhindern.

4. Geschäftsintelligenz

Organisationen und Unternehmen haben begonnen, Text-Mining-Techniken als Teil ihrer Business Intelligence zu nutzen. Text-Mining-Techniken bieten nicht nur fundierte Einblicke in Kundenverhalten und -trends, sondern helfen Unternehmen auch dabei, die Stärken und Schwächen ihrer Konkurrenten zu analysieren und ihnen so einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu verschaffen. Text-Mining-Tools wie Cogito Intelligence Platform und IBM Text Analytics bieten Einblicke in die Leistung von Marketingstrategien, neueste Kunden- und Markttrends und so weiter.

5. Social-Media-Analyse

Es gibt viele Text-Mining-Tools, die ausschließlich für die Analyse der Leistung von Social-Media-Plattformen entwickelt wurden. Diese helfen dabei, die aus Nachrichten, Blogs, E-Mails usw. online generierten Texte zu verfolgen und zu interpretieren. Darüber hinaus können Text-Mining-Tools die Anzahl der Posts, Likes und Follower Ihrer Marke in sozialen Medien effizient analysieren und Ihnen so ermöglichen, die zu verstehen Reaktion von Personen, die mit Ihrer Marke und Ihren Online-Inhalten interagieren. Die Analyse ermöglicht es Ihnen zu verstehen, was für Ihre Zielgruppe angesagt ist und was nicht.

Wir hoffen, dass dieses informative Stück Ihnen geholfen hat, die Grundlagen des Text Mining und seine Anwendungen in der Branche zu verstehen. Wenn Sie mehr über Data-Science-Techniken erfahren möchten, besuchen Sie das Executive PG Program in Data Science des IIIT Bangalore.