Cos'è il text mining: tecniche e applicazioni

Il Text Mining è uno dei metodi più critici per analizzare ed elaborare dati non strutturati che costituiscono quasi l'80% dei dati mondiali . Oggi la maggior parte delle organizzazioni e delle istituzioni raccoglie e archivia enormi quantità di dati in data warehouse e piattaforme cloud e questi dati continuano a crescere in modo esponenziale di minuto in minuto man mano che nuovi dati arrivano da più fonti.

Di conseguenza, diventa una sfida per le aziende e le organizzazioni archiviare, elaborare e analizzare grandi quantità di dati testuali con gli strumenti tradizionali. Migliorare te stesso con i programmi di scienza dei dati ti aiuterà a superare le sfide . Parliamo di più del text mining.

Cos'è l'estrazione di testo?

Secondo Wikipedia , " L'estrazione di testo, denominata anche data mining di testo, più o meno equivalente all'analisi del testo, è il processo per ricavare informazioni di alta qualità dal testo". La definizione colpisce l'accordo principale del text mining: approfondire i dati non strutturati per estrarre schemi e approfondimenti significativi necessari per esplorare le fonti di dati testuali.

Il text mining incorpora e integra gli strumenti di recupero delle informazioni, data mining, machine learning, statistica e linguistica computazionale e, quindi, è a dir poco un campo multidisciplinare. Il text mining si occupa di testi in linguaggio naturale archiviati in formati semi-strutturati o non strutturati.

I cinque passaggi fondamentali coinvolti nel text mining sono:

• Raccolta di dati non strutturati da più origini dati come testo normale, pagine Web, file PDF, e-mail e blog, solo per citarne alcuni.
• Rileva e rimuovi le anomalie dai dati eseguendo operazioni di pre-elaborazione e pulizia. La pulizia dei dati consente di estrarre e conservare le informazioni preziose nascoste all'interno dei dati e di aiutare a identificare le radici di parole specifiche.
• Per questo, ottieni una serie di strumenti di estrazione di testo e applicazioni di estrazione di testo .
• Converti tutte le informazioni rilevanti estratte da dati non strutturati in formati strutturati.
• Analizzare i modelli all'interno dei dati tramite il Management Information System (MIS).
• Archivia tutte le informazioni preziose in un database sicuro per guidare l'analisi delle tendenze e migliorare il processo decisionale dell'organizzazione.

Tecniche di estrazione di testo

Le tecniche di estrazione del testo possono essere comprese nei processi che conducono all'estrazione del testo e alla scoperta di intuizioni da esso. Queste tecniche di estrazione di testo generalmente utilizzano diversi strumenti e applicazioni di estrazione di testo per la loro esecuzione. Ora, diamo un'occhiata alle varie tecniche di estrazione di testo:

Diamo ora un'occhiata alle tecniche più famose utilizzate nelle tecniche di text mining:

1. Estrazione di informazioni

Questa è la tecnica di estrazione di testo più famosa . Lo scambio di informazioni si riferisce al processo di estrazione di informazioni significative da vasti blocchi di dati testuali. Questa tecnica di text mining si concentra sull'identificazione dell'estrazione di entità, attributi e loro relazioni da testi semistrutturati o non strutturati. Qualsiasi informazione viene estratta viene quindi archiviata in un database per l'accesso e il recupero futuri. L'efficacia e la pertinenza dei risultati sono verificate e valutate mediante processi di precisione e richiamo.

2. Recupero delle informazioni

Il recupero delle informazioni (IR) si riferisce al processo di estrazione di modelli pertinenti e associati in base a un insieme specifico di parole o frasi. In questa tecnica di estrazione di testo , i sistemi IR utilizzano diversi algoritmi per tracciare e monitorare i comportamenti degli utenti e scoprire di conseguenza i dati rilevanti. I motori di ricerca Google e Yahoo sono i due sistemi IR più famosi.

3. Categorizzazione

Questa è una di quelle tecniche di estrazione di testo che è una forma di apprendimento "supervisionato" in cui i normali testi in lingua sono assegnati a un insieme predefinito di argomenti a seconda del loro contenuto. Pertanto, la categorizzazione o meglio l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un processo di raccolta di documenti di testo, elaborazione e analisi per scoprire gli argomenti o gli indici giusti per ciascun documento. Il metodo di co-referenziazione è comunemente usato come parte della PNL per estrarre sinonimi e abbreviazioni rilevanti dai dati testuali. Oggi, la NLP è diventata un processo automatizzato utilizzato in una serie di contesti che vanno dalla consegna di annunci pubblicitari personalizzati al filtraggio dello spam e alla categorizzazione delle pagine Web in base a definizioni gerarchiche e molto altro ancora.

4. Raggruppamento

Il clustering è una delle tecniche di text mining più importanti . Cerca di identificare le strutture intrinseche nelle informazioni testuali e di organizzarle in sottogruppi o "cluster" rilevanti per ulteriori analisi. Una sfida significativa nel processo di clustering consiste nel formare cluster significativi dai dati testuali senza etichetta senza avere alcuna informazione preliminare su di essi. L'analisi dei cluster è uno strumento di estrazione di testo standard che assiste nella distribuzione dei dati o funge da fase di pre-elaborazione per altri algoritmi di estrazione di testo in esecuzione sui cluster rilevati.

5. Riassunto

Il riepilogo del testo si riferisce al processo di generazione automatica di una versione compressa di un testo specifico che contiene informazioni preziose per l'utente finale. Lo scopo di questa tecnica di estrazione del testo è di sfogliare più fonti di testo per creare riepiloghi di testi contenenti una parte considerevole di informazioni in un formato conciso, mantenendo sostanzialmente lo stesso il significato generale e l'intento dei documenti originali. La sintesi del testo integra e combina i vari metodi che utilizzano la categorizzazione del testo come alberi decisionali, reti neurali, modelli di regressione e swarm intelligence.

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Applicazioni dell'estrazione di testo

Le tecniche di text mining e gli strumenti di text mining stanno rapidamente penetrando nel settore, dal mondo accademico e sanitario alle aziende e alle piattaforme di social media. Ciò sta dando origine a una serie di applicazioni di estrazione di testo. Ecco alcune applicazioni di estrazione di testo utilizzate oggi in tutto il mondo:

1. Gestione del rischio

Una delle principali cause di fallimento nel settore delle imprese è la mancanza di un'analisi del rischio adeguata o insufficiente. L'adozione e l'integrazione di software di gestione del rischio basati su tecnologie di estrazione di testo come SAS Text Miner possono aiutare le aziende a rimanere aggiornate su tutte le tendenze attuali del mercato aziendale e aumentare le proprie capacità di mitigare i potenziali rischi. Poiché gli strumenti e le tecnologie di text mining possono raccogliere informazioni rilevanti da migliaia di fonti di dati testuali e creare collegamenti tra le informazioni estratte, consentono alle aziende di accedere alle informazioni giuste al momento giusto, migliorando così l'intero processo di gestione del rischio.

2. Servizio di assistenza clienti

Le tecniche di estrazione di testo, in particolare la PNL, stanno assumendo un'importanza crescente nel campo dell'assistenza clienti. Le aziende stanno investendo in software di analisi del testo per migliorare la loro esperienza complessiva del cliente accedendo ai dati testuali da varie fonti come sondaggi, feedback dei clienti e chiamate dei clienti, ecc. L'analisi del testo mira a ridurre i tempi di risposta dell'azienda e aiutare a far fronte alle lamentele dei clienti in modo rapido ed efficiente.

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3. Rilevamento di frodi

L'analisi del testo supportata da tecniche di estrazione del testo offre un'enorme opportunità per i domini che raccolgono la maggior parte dei dati nel formato testo. Le compagnie assicurative e finanziarie stanno sfruttando questa opportunità. Combinando i risultati delle analisi di testo con dati strutturati rilevanti, queste aziende sono ora in grado di elaborare rapidamente i reclami, nonché di rilevare e prevenire le frodi.

4. Informazioni commerciali

Le organizzazioni e le aziende hanno iniziato a sfruttare le tecniche di estrazione di testo come parte della loro business intelligence. Oltre a fornire approfondimenti sul comportamento e sulle tendenze dei clienti, le tecniche di estrazione di testo aiutano anche le aziende ad analizzare i punti di forza e di debolezza dei loro rivali, dando loro così un vantaggio competitivo sul mercato. Gli strumenti di estrazione di testo come Cogito Intelligence Platform e IBM text analytics forniscono informazioni dettagliate sulle prestazioni delle strategie di marketing, sulle ultime tendenze dei clienti e del mercato e così via.

5. Analisi dei social media

Esistono molti strumenti di estrazione di testo progettati esclusivamente per analizzare le prestazioni delle piattaforme di social media. Questi aiutano a tracciare e interpretare i testi generati online da notizie, blog, e-mail, ecc. Inoltre, gli strumenti di estrazione di testo possono analizzare in modo efficiente il numero di post, Mi piace e follower del tuo marchio sui social media, permettendoti così di comprendere il reazione delle persone che interagiscono con il tuo marchio e i contenuti online. L'analisi ti consentirà di capire "cosa è caldo e cosa no" per il tuo pubblico di destinazione.

Ci auguriamo che questo pezzo informativo ti abbia aiutato a comprendere le basi del text mining e le sue applicazioni nel settore. Se sei interessato a saperne di più sulle tecniche di scienza dei dati, dai un'occhiata all'Executive PG Program in Data Science di IIIT Bangalore.