Apa itu Penambangan Teks: Teknik dan Aplikasi

Penambangan Teks adalah salah satu cara paling kritis untuk menganalisis dan memproses data tidak terstruktur yang membentuk hampir 80% dari data dunia . Saat ini sebagian besar organisasi dan institusi mengumpulkan dan menyimpan data dalam jumlah besar di gudang data, dan platform cloud, dan data ini terus tumbuh secara eksponensial dari menit ke menit saat data baru mengalir dari berbagai sumber.

Akibatnya, menjadi tantangan bagi perusahaan dan organisasi untuk menyimpan, memproses, dan menganalisis sejumlah besar data tekstual dengan alat tradisional. Meningkatkan keterampilan diri Anda dengan program ilmu data akan membantu Anda mengatasi tantangan . Mari kita bicara lebih banyak tentang penambangan teks.

Apa itu Penambangan Teks?

Menurut Wikipedia , “ Penambangan teks, juga disebut sebagai penambangan data teks, kira-kira setara dengan analisis teks, adalah proses memperoleh informasi berkualitas tinggi dari teks.” Definisi tersebut menyerang kunci utama penambangan teks – untuk mempelajari data tidak terstruktur untuk mengekstrak pola dan wawasan yang berarti yang diperlukan untuk menjelajahi sumber data tekstual.

Penambangan teks menggabungkan dan mengintegrasikan alat pengambilan informasi, penambangan data, pembelajaran mesin, statistik, dan linguistik komputasi, dan karenanya, ini tidak kekurangan bidang multidisiplin. Penambangan teks berkaitan dengan teks bahasa alami baik yang disimpan dalam format semi-terstruktur atau tidak terstruktur.

Lima langkah mendasar yang terlibat dalam penambangan teks adalah:

• Mengumpulkan data tidak terstruktur dari berbagai sumber data seperti teks biasa, halaman web, file pdf, email, dan blog, untuk beberapa nama.
• Deteksi dan hapus anomali dari data dengan melakukan operasi pra-pemrosesan dan pembersihan. Pembersihan data memungkinkan Anda mengekstrak dan menyimpan informasi berharga yang tersembunyi di dalam data dan membantu mengidentifikasi akar kata-kata tertentu.
• Untuk ini, Anda mendapatkan sejumlah alat penambangan teks dan aplikasi penambangan teks .
• Ubah semua informasi relevan yang diekstraksi dari data tidak terstruktur ke dalam format terstruktur.
• Menganalisis pola dalam data melalui Sistem Informasi Manajemen (SIM).
• Simpan semua informasi berharga ke dalam database yang aman untuk mendorong analisis tren dan meningkatkan proses pengambilan keputusan organisasi.

Teknik Penambangan Teks

Teknik penambangan teks dapat dipahami pada proses yang masuk ke dalam penambangan teks dan menemukan wawasan darinya. Teknik penambangan teks ini umumnya menggunakan alat dan aplikasi penambangan teks yang berbeda untuk eksekusinya. Sekarang, mari kita lihat berbagai teknik penambangan teks:

Sekarang mari kita lihat teknik paling terkenal yang digunakan dalam teknik penambangan teks:

1. Ekstraksi Informasi

Ini adalah teknik penambangan teks yang paling terkenal . Pertukaran informasi mengacu pada proses penggalian informasi yang bermakna dari potongan besar data tekstual. Teknik text mining ini berfokus pada mengidentifikasi ekstraksi entitas, atribut, dan hubungannya dari teks semi-terstruktur atau tidak terstruktur. Informasi apa pun yang diekstraksi kemudian disimpan dalam database untuk akses dan pengambilan di masa mendatang. Kemanjuran dan relevansi hasil diperiksa dan dievaluasi menggunakan presisi dan proses mengingat.

2. Pengambilan Informasi

Information Retrieval (IR) mengacu pada proses mengekstraksi pola yang relevan dan terkait berdasarkan serangkaian kata atau frasa tertentu. Dalam teknik penambangan teks ini , sistem IR menggunakan algoritme yang berbeda untuk melacak dan memantau perilaku pengguna dan menemukan data yang relevan. Mesin pencari Google dan Yahoo adalah dua sistem IR paling terkenal.

3. Kategorisasi

Ini adalah salah satu teknik penambangan teks yang merupakan bentuk pembelajaran "terawasi" di mana teks bahasa normal ditugaskan ke serangkaian topik yang telah ditentukan tergantung pada kontennya. Dengan demikian, kategorisasi atau lebih tepatnya Natural Language Processing (NLP) adalah proses pengumpulan dokumen teks dan pemrosesan serta analisisnya untuk mengungkap topik atau indeks yang tepat untuk setiap dokumen. Metode referensi bersama umumnya digunakan sebagai bagian dari NLP untuk mengekstrak sinonim dan singkatan yang relevan dari data tekstual. Saat ini, NLP telah menjadi proses otomatis yang digunakan dalam sejumlah konteks mulai dari pengiriman iklan yang dipersonalisasi hingga penyaringan spam dan pengkategorian halaman web di bawah definisi hierarkis, dan banyak lagi.

4. Pengelompokan

Clustering adalah salah satu teknik text mining yang paling penting . Ini berusaha untuk mengidentifikasi struktur intrinsik dalam informasi tekstual dan mengaturnya ke dalam subkelompok atau 'cluster' yang relevan untuk analisis lebih lanjut. Tantangan signifikan dalam proses clustering adalah untuk membentuk cluster yang berarti dari data tekstual yang tidak berlabel tanpa informasi sebelumnya. Analisis klaster adalah alat penambangan teks standar yang membantu dalam distribusi data atau bertindak sebagai langkah pra-pemrosesan untuk algoritme penambangan teks lain yang berjalan pada klaster yang terdeteksi.

5. Ringkasan

Peringkasan teks mengacu pada proses secara otomatis menghasilkan versi terkompresi dari teks tertentu yang menyimpan informasi berharga bagi pengguna akhir. Tujuan dari teknik penambangan teks ini adalah untuk menelusuri berbagai sumber teks untuk membuat ringkasan teks yang berisi sebagian besar informasi dalam format yang ringkas, menjaga keseluruhan makna dan maksud dari dokumen asli pada dasarnya sama. Peringkasan teks mengintegrasikan dan menggabungkan berbagai metode yang menggunakan kategorisasi teks seperti pohon keputusan, jaringan saraf, model regresi, dan kecerdasan swarm.

“Cara Menjadi Data Scientist” Dijawab!

Aplikasi Penambangan Teks

Teknik penambangan teks dan alat penambangan teks dengan cepat menembus industri, mulai dari akademisi dan perawatan kesehatan hingga bisnis dan platform media sosial. Hal ini memunculkan sejumlah aplikasi penambangan teks. Berikut adalah beberapa aplikasi penambangan teks yang digunakan di seluruh dunia saat ini:

1. Manajemen Risiko

Salah satu penyebab utama kegagalan di sektor bisnis adalah kurangnya analisis risiko yang tepat atau tidak memadai. Mengadopsi dan mengintegrasikan perangkat lunak manajemen risiko yang didukung oleh teknologi penambangan teks seperti SAS Text Miner dapat membantu bisnis untuk tetap mengikuti semua tren terkini di pasar bisnis dan meningkatkan kemampuan mereka untuk mengurangi potensi risiko. Karena alat dan teknologi penambangan teks dapat mengumpulkan informasi yang relevan dari ribuan sumber data teks dan membuat tautan antara wawasan yang diekstraksi, ini memungkinkan perusahaan untuk mengakses informasi yang tepat pada saat yang tepat, sehingga meningkatkan keseluruhan proses manajemen risiko.

2. Layanan Layanan Pelanggan

Teknik penambangan teks, khususnya NLP, semakin penting di bidang layanan pelanggan. Perusahaan berinvestasi dalam perangkat lunak analitik teks untuk meningkatkan pengalaman pelanggan mereka secara keseluruhan dengan mengakses data tekstual dari berbagai sumber seperti survei, umpan balik pelanggan, dan panggilan pelanggan, dll. Analisis teks bertujuan untuk mengurangi waktu respons perusahaan dan membantu mengatasi keluhan pelanggan secara cepat dan efisien.

Baca: Proyek Data Mining di India

3. Deteksi Penipuan

Analisis teks yang didukung oleh teknik penambangan teks memberikan peluang luar biasa untuk domain yang mengumpulkan sebagian besar data dalam format teks. Perusahaan asuransi dan pembiayaan memanfaatkan peluang ini. Dengan menggabungkan hasil analisis teks dengan data terstruktur yang relevan, perusahaan-perusahaan ini sekarang dapat memproses klaim dengan cepat serta mendeteksi dan mencegah penipuan.

4. Intelijen Bisnis

Organisasi dan perusahaan bisnis telah mulai memanfaatkan teknik penambangan teks sebagai bagian dari kecerdasan bisnis mereka. Selain memberikan wawasan mendalam tentang perilaku dan tren pelanggan, teknik penambangan teks juga membantu perusahaan menganalisis kekuatan dan kelemahan pesaing mereka, sehingga memberi mereka keunggulan kompetitif di pasar. Alat penambangan teks seperti Cogito Intelligence Platform dan analitik teks IBM memberikan wawasan tentang kinerja strategi pemasaran, tren pelanggan dan pasar terbaru, dan sebagainya.

5. Analisis Media Sosial

Ada banyak alat penambangan teks yang dirancang khusus untuk menganalisis kinerja platform media sosial. Ini membantu untuk melacak dan menafsirkan teks yang dihasilkan secara online dari berita, blog, email, dll. Selain itu, alat penambangan teks dapat secara efisien menganalisis jumlah posting, suka, dan pengikut merek Anda di media sosial, sehingga memungkinkan Anda untuk memahami reaksi orang-orang yang berinteraksi dengan merek dan konten online Anda. Analisis ini akan memungkinkan Anda untuk memahami 'apa yang populer dan apa yang tidak' untuk audiens target Anda.

Kami berharap artikel informatif ini membantu Anda memahami dasar penambangan teks dan aplikasinya di industri. Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang teknik ilmu data, lihat Program PG Eksekutif dalam Ilmu Data dari IIIT Bangalore.