텍스트 마이닝이란 무엇입니까: 기술 및 응용

텍스트 마이닝은 전 세계 데이터의 거의 80% 를 구성하는 비정형 데이터를 분석하고 처리하는 가장 중요한 방법 중 하나입니다 . 오늘날 대다수의 조직과 기관은 방대한 양의 데이터를 데이터 웨어하우스와 클라우드 플랫폼에 수집 및 저장하고 있으며, 이 데이터는 여러 소스에서 새로운 데이터가 유입되면서 기하급수적으로 계속해서 증가하고 있습니다.

결과적으로 기업과 조직은 기존 도구를 사용하여 방대한 양의 텍스트 데이터를 저장, 처리 및 분석하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 과학 프로그램을 통해 자신의 기술을 향상시키면 문제를 극복하는 데 도움이 됩니다 . 텍스트 마이닝에 대해 더 이야기합시다.

텍스트 마이닝이란 무엇입니까?

Wikipedia 에 따르면 " 텍스트 분석이라고도 하는 텍스트 마이닝은 텍스트에서 고품질 정보를 추출하는 프로세스입니다." 정의는 텍스트 마이닝의 기본 코드를 공격합니다. 즉, 구조화되지 않은 데이터를 탐구하여 텍스트 데이터 소스를 탐색하는 데 필요한 의미 있는 패턴과 통찰력을 추출합니다.

텍스트 마이닝은 정보 검색, 데이터 마이닝, 기계 학습, 통계 및 계산 언어학 도구를 통합하고 통합하므로 다학문 분야에 불과합니다. 텍스트 마이닝은 반정형 또는 비정형 형식으로 저장된 자연어 텍스트를 다룹니다.

텍스트 마이닝과 관련된 다섯 가지 기본 단계는 다음과 같습니다.

• 일반 텍스트, 웹 페이지, pdf 파일, 이메일 및 블로그와 같은 여러 데이터 소스에서 구조화되지 않은 데이터를 수집합니다.
• 전처리 및 정리 작업을 수행하여 데이터의 이상을 감지하고 제거합니다. 데이터 정리를 통해 데이터에 숨겨진 귀중한 정보를 추출 및 유지하고 특정 단어의 어근을 식별할 수 있습니다.
• 이를 위해 많은 텍스트 마이닝 도구 와 텍스트 마이닝 응용 프로그램을 얻을 수 있습니다.
• 비정형 데이터에서 추출한 모든 관련 정보를 정형 형식으로 변환합니다.
• MIS(Management Information System)를 통해 데이터 내 패턴을 분석합니다.
• 모든 귀중한 정보를 안전한 데이터베이스에 저장하여 추세 분석을 주도하고 조직의 의사 결정 프로세스를 향상시킵니다.

텍스트 마이닝 기법

텍스트 마이닝 기술은 텍스트를 마이닝하고 텍스트에서 통찰력을 발견하는 프로세스에서 이해할 수 있습니다. 이러한 텍스트 마이닝 기술은 일반적으로 실행을 위해 다양한 텍스트 마이닝 도구와 응용 프로그램을 사용합니다. 이제 다양한 텍스트 마이닝 기술을 살펴보겠습니다.

이제 텍스트 마이닝 기술에 사용되는 가장 유명한 기술을 살펴보겠습니다.

1. 정보 추출

이것은 가장 유명한 텍스트 마이닝 기술 입니다. 정보 교환은 방대한 양의 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 프로세스를 말합니다. 이 텍스트 마이닝 기술 은 반정형 또는 비정형 텍스트에서 엔터티, 속성 및 해당 관계의 추출을 식별하는 데 중점을 둡니다. 추출된 모든 정보는 향후 액세스 및 검색을 위해 데이터베이스에 저장됩니다. 결과의 유효성과 관련성은 정밀도 및 회상 프로세스를 사용하여 확인 및 평가됩니다.

2. 정보 검색

정보 검색(IR)은 특정 단어 또는 구 세트를 기반으로 관련성 있고 연관된 패턴을 추출하는 프로세스를 나타냅니다. 이 텍스트 마이닝 기술 에서 IR 시스템은 다양한 알고리즘을 사용하여 사용자 행동을 추적 및 모니터링하고 그에 따라 관련 데이터를 검색합니다. 구글과 야후 검색 엔진은 가장 유명한 두 개의 IR 시스템입니다.

3. 분류

이것은 일반 언어 텍스트가 내용에 따라 미리 정의된 주제 세트에 할당되는 "지도 학습"의 한 형태인 텍스트 마이닝 기술 중 하나입니다. 따라서 분류 또는 오히려 자연어 처리(NLP)는 텍스트 문서를 수집하고 처리 및 분석하여 각 문서에 적합한 주제 또는 색인을 찾는 프로세스입니다. 공동 참조 방법은 일반적으로 텍스트 데이터에서 관련 동의어 및 약어를 추출하기 위해 NLP의 일부로 사용됩니다. 오늘날 NLP는 개인화된 광고 전달에서 스팸 필터링 및 계층적 정의에 따른 웹 페이지 분류에 이르기까지 다양한 맥락에서 사용되는 자동화된 프로세스가 되었습니다.

4. 클러스터링

클러스터링은 가장 중요한 텍스트 마이닝 기술 중 하나입니다 . 이는 텍스트 정보의 고유 구조를 식별하고 추가 분석을 위해 관련 하위 그룹 또는 '클러스터'로 구성합니다. 클러스터링 프로세스에서 중요한 문제는 레이블이 없는 텍스트 데이터에 대한 사전 정보 없이 의미 있는 클러스터를 형성하는 것입니다. 클러스터 분석은 데이터 배포를 지원하거나 감지된 클러스터에서 실행되는 다른 텍스트 마이닝 알고리즘의 사전 처리 단계 역할을 하는 표준 텍스트 마이닝 도구입니다.

5. 요약

텍스트 요약은 최종 사용자에게 중요한 정보를 담고 있는 특정 텍스트의 압축 버전을 자동으로 생성하는 프로세스를 말합니다. 이 텍스트 마이닝 기술의 목적은 원본 문서의 전반적인 의미와 의도를 본질적으로 동일하게 유지하면서 상당한 양의 정보를 포함하는 텍스트 요약을 간결한 형식으로 만들기 위해 여러 텍스트 소스를 탐색하는 것입니다. 텍스트 요약은 의사 결정 트리, 신경망, 회귀 모델 및 군집 지능과 같은 텍스트 분류를 사용하는 다양한 방법을 통합하고 결합합니다.

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텍스트 마이닝의 응용

텍스트 마이닝 기술과 텍스트 마이닝 도구 는 학계와 의료에서 ​​기업과 소셜 미디어 플랫폼에 이르기까지 업계에 빠르게 침투하고 있습니다. 이것은 많은 텍스트 마이닝 응용 프로그램을 발생 시킵니다. 다음은 오늘날 전 세계에서 사용되는 몇 가지 텍스트 마이닝 응용 프로그램입니다.

1. 리스크 관리

비즈니스 부문에서 실패의 주요 원인 중 하나는 적절하거나 불충분한 위험 분석의 부족입니다. SAS Text Miner 와 같은 텍스트 마이닝 기술로 구동되는 위험 관리 소프트웨어를 채택하고 통합 하면 기업이 비즈니스 시장의 모든 최신 동향을 최신 상태로 유지하고 잠재적 위험을 완화할 수 있는 능력을 높일 수 있습니다. 텍스트 마이닝 도구와 기술은 수천 개의 텍스트 데이터 소스에서 관련 정보를 수집하고 추출된 통찰력 간의 링크를 생성할 수 있으므로 기업이 적시에 올바른 정보에 액세스할 수 있으므로 전체 위험 관리 프로세스가 향상됩니다.

2. 고객 서비스

텍스트 마이닝 기술, 특히 NLP는 고객 관리 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 기업은 설문조사, 고객 피드백, 고객 통화 등과 같은 다양한 소스의 텍스트 데이터에 액세스하여 전반적인 고객 경험을 향상시키기 위해 텍스트 분석 소프트웨어에 투자하고 있습니다. 텍스트 분석은 회사의 응답 시간을 줄이고 불만 사항을 해결하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다. 신속하고 효율적으로 고객의

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3. 사기 탐지

텍스트 마이닝 기술로 뒷받침되는 텍스트 분석은 대부분의 데이터를 텍스트 형식으로 수집하는 도메인에 엄청난 기회를 제공합니다. 보험 및 금융 회사는 이 기회를 활용하고 있습니다. 텍스트 분석 결과를 관련 구조화된 데이터와 결합함으로써 이러한 회사는 이제 신속하게 청구를 처리하고 사기를 감지하고 방지할 수 있습니다.

4. 비즈니스 인텔리전스

조직과 비즈니스 회사는 비즈니스 인텔리전스의 일부로 텍스트 마이닝 기술을 활용하기 시작했습니다. 고객 행동 및 추세에 대한 심오한 통찰력을 제공하는 것 외에도 텍스트 마이닝 기술은 기업이 경쟁사의 강점과 약점을 분석하여 시장에서 경쟁 우위를 제공하는 데 도움이 됩니다. Cogito Intelligence Platform 및 IBM 텍스트 분석 과 같은 텍스트 마이닝 도구 는 마케팅 전략의 성과, 최신 고객 및 시장 동향 등에 대한 통찰력을 제공합니다.

5. 소셜 미디어 분석

소셜 미디어 플랫폼의 성능을 분석하기 위해 독점적으로 설계된 많은 텍스트 마이닝 도구가 있습니다. 이는 뉴스, 블로그, 이메일 등에서 온라인으로 생성된 텍스트를 추적하고 해석하는 데 도움이 됩니다. 또한 텍스트 마이닝 도구는 소셜 미디어에서 브랜드의 게시물, 좋아요 및 팔로워 수를 효율적으로 분석하여 다음을 이해할 수 있도록 합니다. 브랜드 및 온라인 콘텐츠와 상호작용하는 사람들의 반응. 분석을 통해 타겟 청중에게 '핫한 것과 그렇지 않은 것'을 이해할 수 있습니다.

이 유익한 정보가 텍스트 마이닝의 기본과 업계에서의 응용 프로그램을 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 데이터 과학 기술에 대해 더 알고 싶다면 IIT Bangalore의 데이터 과학 Executive PG Program을 확인하십시오.