Qué es la Minería de Textos: Técnicas y Aplicaciones

La minería de texto es una de las formas más críticas de analizar y procesar datos no estructurados que forman casi el 80% de los datos del mundo . Hoy en día, la mayoría de las organizaciones e instituciones recopilan y almacenan cantidades masivas de datos en almacenes de datos y plataformas en la nube, y estos datos continúan creciendo exponencialmente por minuto a medida que llegan nuevos datos de múltiples fuentes.

Como resultado, se convierte en un desafío para las empresas y organizaciones almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos textuales con herramientas tradicionales. Mejorar sus habilidades con los programas de ciencia de datos lo ayudará a superar los desafíos . Hablemos más sobre la minería de texto.

¿Qué es la minería de texto?

Según Wikipedia , " La minería de texto, también conocida como minería de datos de texto, más o menos equivalente al análisis de texto, es el proceso de derivar información de alta calidad del texto". La definición toca el acorde principal de la minería de texto: profundizar en datos no estructurados para extraer patrones significativos y conocimientos necesarios para explorar fuentes de datos textuales.

La minería de textos incorpora e integra las herramientas de recuperación de información, minería de datos, aprendizaje automático, estadísticas y lingüística computacional y, por lo tanto, es nada menos que un campo multidisciplinario. La minería de textos se ocupa de textos en lenguaje natural almacenados en formatos semiestructurados o no estructurados.

Los cinco pasos fundamentales involucrados en la minería de texto son:

• Recopilación de datos no estructurados de múltiples fuentes de datos como texto sin formato, páginas web, archivos pdf, correos electrónicos y blogs, por nombrar algunos.
• Detecte y elimine anomalías de los datos realizando operaciones de preprocesamiento y limpieza. La limpieza de datos le permite extraer y retener la valiosa información oculta dentro de los datos y ayudar a identificar las raíces de palabras específicas.
• Para esto, obtiene una serie de herramientas de minería de texto y aplicaciones de minería de texto .
• Convierta toda la información relevante extraída de datos no estructurados en formatos estructurados.
• Analice los patrones dentro de los datos a través del Sistema de información de gestión (MIS).
• Almacene toda la información valiosa en una base de datos segura para impulsar el análisis de tendencias y mejorar el proceso de toma de decisiones de la organización.

Técnicas de Minería de Texto

Las técnicas de minería de texto se pueden entender en los procesos que intervienen en la minería del texto y el descubrimiento de conocimientos a partir de él. Estas técnicas de minería de texto generalmente emplean diferentes herramientas y aplicaciones de minería de texto para su ejecución. Ahora, echemos un vistazo a las diversas técnicas de minería de texto:

Veamos ahora las técnicas más famosas utilizadas en las técnicas de minería de texto:

1. Extracción de información

Esta es la técnica de minería de texto más famosa . El intercambio de información se refiere al proceso de extraer información significativa de grandes cantidades de datos textuales. Esta técnica de minería de textos se centra en identificar la extracción de entidades, atributos y sus relaciones a partir de textos semiestructurados o no estructurados. Cualquier información que se extraiga se almacena en una base de datos para acceso y recuperación en el futuro. La eficacia y relevancia de los resultados se verifican y evalúan mediante procesos de precisión y recuperación.

2. Recuperación de información

La recuperación de información (IR) se refiere al proceso de extraer patrones relevantes y asociados en función de un conjunto específico de palabras o frases. En esta técnica de minería de texto , los sistemas IR hacen uso de diferentes algoritmos para rastrear y monitorear los comportamientos de los usuarios y descubrir datos relevantes en consecuencia. Los motores de búsqueda de Google y Yahoo son los dos sistemas de IR más reconocidos.

3. Categorización

Esta es una de esas técnicas de minería de texto que es una forma de aprendizaje "supervisado" en el que los textos en lenguaje normal se asignan a un conjunto predefinido de temas según su contenido. Por lo tanto, la categorización o, más bien, el Procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un proceso de recopilación de documentos de texto y su procesamiento y análisis para descubrir los temas o índices correctos para cada documento. El método de co-referenciación se usa comúnmente como parte de NLP para extraer sinónimos y abreviaturas relevantes de datos textuales. Hoy en día, NLP se ha convertido en un proceso automatizado que se utiliza en una gran cantidad de contextos que van desde la entrega de comerciales personalizados hasta el filtrado de spam y la categorización de páginas web según definiciones jerárquicas, y mucho más.

4. Agrupación

La agrupación en clústeres es una de las técnicas de minería de texto más cruciales . Busca identificar estructuras intrínsecas en la información textual y organizarlas en subgrupos o 'clusters' relevantes para su posterior análisis. Un desafío importante en el proceso de agrupamiento es formar grupos significativos a partir de los datos textuales no etiquetados sin tener información previa sobre ellos. El análisis de conglomerados es una herramienta de minería de texto estándar que ayuda en la distribución de datos o actúa como un paso de preprocesamiento para otros algoritmos de minería de texto que se ejecutan en los conglomerados detectados.

5. Resumen

El resumen de texto se refiere al proceso de generar automáticamente una versión comprimida de un texto específico que contiene información valiosa para el usuario final. El objetivo de esta técnica de minería de texto es navegar a través de múltiples fuentes de texto para elaborar resúmenes de textos que contengan una proporción considerable de información en un formato conciso, manteniendo el significado general y la intención de los documentos originales esencialmente iguales. El resumen de texto integra y combina los diversos métodos que emplean la categorización de texto, como árboles de decisión, redes neuronales, modelos de regresión e inteligencia de enjambre.

¡“Cómo convertirse en un científico de datos” respondido!

Aplicaciones de la minería de texto

Las técnicas de minería de texto y las herramientas de minería de texto están penetrando rápidamente en la industria, desde la academia y la atención médica hasta las empresas y las plataformas de redes sociales. Esto está dando lugar a una serie de aplicaciones de minería de texto. Aquí hay algunas aplicaciones de minería de texto que se usan actualmente en todo el mundo:

1. Gestión de riesgos

Una de las principales causas de fracaso en el sector empresarial es la falta de un análisis de riesgo adecuado o insuficiente. La adopción e integración de software de gestión de riesgos impulsado por tecnologías de minería de texto como SAS Text Miner puede ayudar a las empresas a mantenerse actualizadas con todas las tendencias actuales en el mercado empresarial y aumentar sus capacidades para mitigar los riesgos potenciales. Dado que las herramientas y tecnologías de minería de texto pueden recopilar información relevante de miles de fuentes de datos de texto y crear vínculos entre los conocimientos extraídos, permite a las empresas acceder a la información correcta en el momento correcto, mejorando así todo el proceso de gestión de riesgos.

2. Servicio de Atención al Cliente

Las técnicas de minería de textos, particularmente la PNL, están cobrando una importancia creciente en el campo de la atención al cliente. Las empresas están invirtiendo en software de análisis de texto para mejorar la experiencia general del cliente al acceder a los datos textuales de diversas fuentes, como encuestas, comentarios de los clientes y llamadas de los clientes, etc. El análisis de texto tiene como objetivo reducir el tiempo de respuesta de la empresa y ayudar a abordar las quejas. de los clientes de manera rápida y eficiente.

Leer: Proyectos de minería de datos en India

3. Detección de fraude

El análisis de texto respaldado por técnicas de minería de texto brinda una gran oportunidad para los dominios que recopilan la mayoría de los datos en formato de texto. Las compañías de seguros y financieras están aprovechando esta oportunidad. Al combinar los resultados de los análisis de texto con datos estructurados relevantes, estas empresas ahora pueden procesar reclamos rápidamente, así como también detectar y prevenir fraudes.

4. Inteligencia de negocios

Las organizaciones y empresas comerciales han comenzado a aprovechar las técnicas de minería de texto como parte de su inteligencia comercial. Además de proporcionar una visión profunda del comportamiento y las tendencias de los clientes, las técnicas de minería de texto también ayudan a las empresas a analizar las fortalezas y debilidades de sus rivales, lo que les otorga una ventaja competitiva en el mercado. Las herramientas de minería de texto, como Cogito Intelligence Platform y el análisis de texto de IBM, brindan información sobre el rendimiento de las estrategias de marketing, las últimas tendencias del mercado y de los clientes, etc.

5. Análisis de redes sociales

Hay muchas herramientas de minería de texto diseñadas exclusivamente para analizar el rendimiento de las plataformas de redes sociales. Estos ayudan a rastrear e interpretar los textos generados en línea a partir de noticias, blogs, correos electrónicos, etc. Además, las herramientas de minería de texto pueden analizar de manera eficiente la cantidad de publicaciones, me gusta y seguidores de su marca en las redes sociales, lo que le permite comprender la reacción de las personas que interactúan con su marca y contenido en línea. El análisis le permitirá comprender "lo que está de moda y lo que no" para su público objetivo.

Esperamos que este artículo informativo lo haya ayudado a comprender los conceptos básicos de la minería de texto y sus aplicaciones en la industria. Si está interesado en obtener más información sobre las técnicas de ciencia de datos, consulte el Programa ejecutivo de PG en ciencia de datos de IIIT Bangalore.