Qu'est-ce que le Text Mining : Techniques et Applications

Le Text Mining est l'un des moyens les plus critiques d'analyser et de traiter des données non structurées qui représentent près de 80 % des données mondiales . Aujourd'hui, une majorité d'organisations et d'institutions collectent et stockent d'énormes quantités de données dans des entrepôts de données et des plates-formes cloud, et ces données continuent de croître de manière exponentielle à chaque minute, à mesure que de nouvelles données affluent de plusieurs sources.

En conséquence, il devient difficile pour les entreprises et les organisations de stocker, traiter et analyser de grandes quantités de données textuelles avec des outils traditionnels. Vous perfectionner avec des programmes de science des données vous aidera à surmonter les défis . Parlons un peu plus du text mining.

Qu'est-ce que le Text Mining ?

Selon Wikipédia , " L'exploration de texte, également appelée exploration de données textuelles, à peu près équivalente à l'analyse de texte, est le processus qui consiste à extraire des informations de haute qualité à partir d'un texte." La définition touche l'accord principal de l'exploration de texte - approfondir des données non structurées pour extraire des modèles significatifs et des informations nécessaires à l'exploration de sources de données textuelles.

L'exploration de texte incorpore et intègre les outils de recherche d'informations, d'exploration de données, d'apprentissage automatique, de statistiques et de linguistique computationnelle, et par conséquent, ce n'est rien de moins qu'un domaine multidisciplinaire. L'exploration de texte traite des textes en langage naturel stockés dans des formats semi-structurés ou non structurés.

Les cinq étapes fondamentales impliquées dans l'exploration de texte sont les suivantes :

• Collecte de données non structurées à partir de plusieurs sources de données telles que du texte brut, des pages Web, des fichiers PDF, des e-mails et des blogs, pour n'en nommer que quelques-unes.
• Détecter et supprimer les anomalies des données en effectuant des opérations de pré-traitement et de nettoyage. Le nettoyage des données vous permet d'extraire et de conserver les précieuses informations cachées dans les données et d'aider à identifier les racines de mots spécifiques.
• Pour cela, vous disposez d'un certain nombre d'outils d'exploration de texte et d'applications d'exploration de texte .
• Convertissez toutes les informations pertinentes extraites de données non structurées en formats structurés.
• Analysez les modèles dans les données via le système d'information de gestion (MIS).
• Stockez toutes les informations précieuses dans une base de données sécurisée pour conduire l'analyse des tendances et améliorer le processus de prise de décision de l'organisation.

Techniques d'exploration de texte

Les techniques d'exploration de texte peuvent être comprises au niveau des processus qui entrent dans l'exploration du texte et la découverte d'informations à partir de celui-ci. Ces techniques d'exploration de texte utilisent généralement différents outils et applications d'exploration de texte pour leur exécution. Voyons maintenant les différentes techniques de text mining :

Voyons maintenant les techniques les plus connues utilisées dans les techniques de text mining :

1. Extraction d'informations

Il s'agit de la technique de text mining la plus connue . L'échange d'informations fait référence au processus d'extraction d'informations significatives à partir de vastes blocs de données textuelles. Cette technique d'exploration de texte se concentre sur l'identification de l'extraction d'entités, d'attributs et de leurs relations à partir de textes semi-structurés ou non structurés. Quelle que soit l'information extraite, elle est ensuite stockée dans une base de données pour un accès et une récupération futurs. L'efficacité et la pertinence des résultats sont vérifiées et évaluées à l'aide de processus de précision et de rappel.

2. Récupération d'informations

La recherche d'informations (RI) fait référence au processus d'extraction de modèles pertinents et associés basés sur un ensemble spécifique de mots ou de phrases. Dans cette technique d'exploration de texte, les systèmes IR utilisent différents algorithmes pour suivre et surveiller les comportements des utilisateurs et découvrir les données pertinentes en conséquence. Les moteurs de recherche Google et Yahoo sont les deux systèmes IR les plus connus.

3. Catégorisation

Il s'agit de l'une de ces techniques d'exploration de texte qui est une forme d'apprentissage « supervisé » dans laquelle des textes en langue normale sont affectés à un ensemble prédéfini de sujets en fonction de leur contenu. Ainsi, la catégorisation ou plutôt le traitement du langage naturel (NLP) est un processus de collecte de documents texte, de traitement et d'analyse pour découvrir les bons sujets ou index pour chaque document. La méthode de co-référencement est couramment utilisée dans le cadre de la PNL pour extraire des synonymes et des abréviations pertinents à partir de données textuelles. Aujourd'hui, le NLP est devenu un processus automatisé utilisé dans une multitude de contextes allant de la diffusion de publicités personnalisées au filtrage du spam et à la catégorisation des pages Web sous des définitions hiérarchiques, et bien plus encore.

4. Regroupement

Le clustering est l'une des techniques d'exploration de texte les plus cruciales . Il cherche à identifier les structures intrinsèques des informations textuelles et à les organiser en sous-groupes ou « clusters » pertinents pour une analyse plus approfondie. Un défi important dans le processus de regroupement consiste à former des groupes significatifs à partir des données textuelles non étiquetées sans avoir aucune information préalable à leur sujet. L'analyse de cluster est un outil d'exploration de texte standard qui facilite la distribution des données ou agit comme une étape de prétraitement pour d'autres algorithmes d'exploration de texte s'exécutant sur des clusters détectés.

5. Résumé

Le résumé de texte fait référence au processus de génération automatique d'une version compressée d'un texte spécifique contenant des informations précieuses pour l'utilisateur final. L'objectif de cette technique d'exploration de texte est de parcourir plusieurs sources de texte pour créer des résumés de textes contenant une proportion considérable d'informations dans un format concis, en gardant essentiellement la même signification et l'intention des documents originaux. La synthèse de texte intègre et combine les différentes méthodes qui utilisent la catégorisation de texte comme les arbres de décision, les réseaux de neurones, les modèles de régression et l'intelligence en essaim.

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Applications de l'exploration de texte

Les techniques d'exploration de texte et les outils d'exploration de texte pénètrent rapidement dans l'industrie, depuis les universités et les soins de santé jusqu'aux entreprises et aux plateformes de médias sociaux. Cela donne lieu à un certain nombre d'applications de text mining. Voici quelques applications de text mining utilisées dans le monde aujourd'hui :

1. Gestion des risques

L'une des principales causes d'échec dans le secteur des entreprises est l'absence ou l'insuffisance d'analyses des risques. L'adoption et l'intégration d'un logiciel de gestion des risques basé sur des technologies d'exploration de texte telles que SAS Text Miner peuvent aider les entreprises à se tenir au courant de toutes les tendances actuelles du marché des entreprises et à renforcer leurs capacités à atténuer les risques potentiels. Étant donné que les outils et technologies d'exploration de texte peuvent collecter des informations pertinentes à partir de milliers de sources de données textuelles et créer des liens entre les informations extraites, ils permettent aux entreprises d'accéder aux bonnes informations au bon moment, améliorant ainsi l'ensemble du processus de gestion des risques.

2. Service client

Les techniques d'exploration de texte, en particulier la PNL, trouvent une importance croissante dans le domaine du service client. Les entreprises investissent dans un logiciel d'analyse de texte pour améliorer leur expérience client globale en accédant aux données textuelles provenant de sources variées telles que des enquêtes, des commentaires des clients et des appels de clients, etc. L'analyse de texte vise à réduire le temps de réponse de l'entreprise et à aider à répondre aux griefs. des clients rapidement et efficacement.

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3. Détection de fraude

L'analyse de texte appuyée par des techniques d'exploration de texte offre une formidable opportunité pour les domaines qui rassemblent la majorité des données au format texte. Les compagnies d'assurance et de financement exploitent cette opportunité. En combinant les résultats des analyses de texte avec des données structurées pertinentes, ces entreprises sont désormais en mesure de traiter rapidement les réclamations ainsi que de détecter et de prévenir les fraudes.

4. Intelligence d'affaires

Les organisations et les entreprises commerciales ont commencé à tirer parti des techniques d'exploration de texte dans le cadre de leur intelligence économique. En plus de fournir des informations approfondies sur le comportement et les tendances des clients, les techniques d'exploration de texte aident également les entreprises à analyser les forces et les faiblesses de leurs concurrents, leur donnant ainsi un avantage concurrentiel sur le marché. Les outils d'exploration de texte tels que Cogito Intelligence Platform et l' analyse de texte IBM fournissent des informations sur les performances des stratégies marketing, les dernières tendances des clients et du marché, etc.

5. Analyse des médias sociaux

Il existe de nombreux outils d'exploration de texte conçus exclusivement pour analyser les performances des plateformes de médias sociaux. Ceux-ci aident à suivre et à interpréter les textes générés en ligne à partir des actualités, des blogs, des e-mails, etc. réaction des personnes qui interagissent avec votre marque et votre contenu en ligne. L'analyse vous permettra de comprendre 'ce qui est chaud et ce qui ne l'est pas' pour votre public cible.

Nous espérons que cet article informatif vous a aidé à comprendre les bases de l'exploration de texte et ses applications dans l'industrie. Si vous souhaitez en savoir plus sur les techniques de science des données, consultez le programme Executive PG en science des données de l'IIIT Bangalore.