O que é Mineração de Texto: Técnicas e Aplicações

A mineração de texto é uma das formas mais críticas de analisar e processar dados não estruturados, que formam quase 80% dos dados do mundo . Hoje, a maioria das organizações e instituições reúne e armazena grandes quantidades de dados em data warehouses e plataformas de nuvem, e esses dados continuam a crescer exponencialmente a cada minuto, à medida que novos dados chegam de várias fontes.

Como resultado, torna-se um desafio para empresas e organizações armazenar, processar e analisar grandes quantidades de dados textuais com ferramentas tradicionais. Aprimorar-se com programas de ciência de dados ajudará você a superar os desafios . Vamos falar mais sobre mineração de texto.

O que é Mineração de Texto?

De acordo com a Wikipedia , “ A mineração de texto, também conhecida como mineração de dados de texto, aproximadamente equivalente à análise de texto, é o processo de derivar informações de alta qualidade do texto”. A definição atinge o acorde principal da mineração de texto – mergulhar em dados não estruturados para extrair padrões significativos e insights necessários para explorar fontes de dados textuais.

A mineração de texto incorpora e integra as ferramentas de recuperação de informações, mineração de dados, aprendizado de máquina, estatística e linguística computacional e, portanto, é nada menos que um campo multidisciplinar. A mineração de texto lida com textos em linguagem natural armazenados em formatos semiestruturados ou não estruturados.

Os cinco passos fundamentais envolvidos na mineração de texto são:

• Coleta de dados não estruturados de várias fontes de dados, como texto simples, páginas da Web, arquivos pdf, e-mails e blogs, para citar alguns.
• Detecte e remova anomalias dos dados realizando operações de pré-processamento e limpeza. A limpeza de dados permite extrair e reter as informações valiosas ocultas nos dados e ajudar a identificar as raízes de palavras específicas.
• Para isso, você obtém várias ferramentas de mineração de texto e aplicativos de mineração de texto .
• Converta todas as informações relevantes extraídas de dados não estruturados em formatos estruturados.
• Analise os padrões nos dados por meio do Sistema de Informações Gerenciais (MIS).
• Armazene todas as informações valiosas em um banco de dados seguro para conduzir a análise de tendências e aprimorar o processo de tomada de decisão da organização.

Técnicas de Mineração de Texto

As técnicas de mineração de texto podem ser entendidas nos processos que envolvem a mineração do texto e a descoberta de insights a partir dele. Essas técnicas de mineração de texto geralmente empregam diferentes ferramentas e aplicativos de mineração de texto para sua execução. Agora, vamos agora olhar para as várias técnicas de mineração de texto:

Vejamos agora as técnicas mais famosas usadas em técnicas de mineração de texto:

1. Extração de Informações

Esta é a técnica de mineração de texto mais famosa . A troca de informações refere-se ao processo de extrair informações significativas de grandes blocos de dados textuais. Essa técnica de mineração de texto se concentra em identificar a extração de entidades, atributos e seus relacionamentos de textos semiestruturados ou não estruturados. Qualquer informação extraída é então armazenada em um banco de dados para acesso e recuperação futuros. A eficácia e a relevância dos resultados são verificadas e avaliadas usando processos de precisão e recall.

2. Recuperação de Informações

A Recuperação de Informações (RI) refere-se ao processo de extração de padrões relevantes e associados com base em um conjunto específico de palavras ou frases. Nesta técnica de mineração de texto , os sistemas de IR fazem uso de diferentes algoritmos para rastrear e monitorar o comportamento do usuário e descobrir dados relevantes de acordo. Os motores de busca Google e Yahoo são os dois sistemas de IR mais conhecidos.

3. Categorização

Essa é uma daquelas técnicas de mineração de texto que é uma forma de aprendizado “supervisionado” em que os textos em linguagem normal são atribuídos a um conjunto predefinido de tópicos, dependendo de seu conteúdo. Assim, a categorização, ou melhor, Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um processo de reunir documentos de texto e processá-los e analisá-los para descobrir os tópicos ou índices corretos para cada documento. O método de co-referência é comumente usado como parte da PNL para extrair sinônimos e abreviações relevantes de dados textuais. Hoje, a PNL se tornou um processo automatizado usado em vários contextos, desde entrega de comerciais personalizados até filtragem de spam e categorização de páginas da Web sob definições hierárquicas e muito mais.

4. Agrupamento

Clustering é uma das técnicas de mineração de texto mais importantes . Ele procura identificar estruturas intrínsecas nas informações textuais e organizá-las em subgrupos ou 'grupos' relevantes para análise posterior. Um desafio significativo no processo de agrupamento é formar agrupamentos significativos a partir dos dados textuais não rotulados sem ter nenhuma informação prévia sobre eles. A análise de cluster é uma ferramenta de mineração de texto padrão que auxilia na distribuição de dados ou atua como uma etapa de pré-processamento para outros algoritmos de mineração de texto executados em clusters detectados.

5. Resumo

A sumarização de texto refere-se ao processo de geração automática de uma versão compactada de um texto específico que contém informações valiosas para o usuário final. O objetivo desta técnica de mineração de texto é navegar por várias fontes de texto para criar resumos de textos contendo uma proporção considerável de informações em um formato conciso, mantendo o significado geral e a intenção dos documentos originais essencialmente os mesmos. A sumarização de texto integra e combina os vários métodos que empregam categorização de texto, como árvores de decisão, redes neurais, modelos de regressão e inteligência de enxame.

“Como se tornar um cientista de dados” respondido!

Aplicações de mineração de texto

Técnicas de mineração de texto e ferramentas de mineração de texto estão penetrando rapidamente no setor, desde a academia e saúde até empresas e plataformas de mídia social. Isso está dando origem a uma série de aplicativos de mineração de texto. Aqui estão alguns aplicativos de mineração de texto usados ​​em todo o mundo hoje:

1. Gestão de Riscos

Uma das principais causas de fracasso no setor empresarial é a falta de análise de risco adequada ou insuficiente. Adotar e integrar software de gerenciamento de risco com tecnologias de mineração de texto, como o SAS Text Miner , pode ajudar as empresas a se manterem atualizadas com todas as tendências atuais do mercado empresarial e aumentar suas habilidades para mitigar riscos potenciais. Como as ferramentas e tecnologias de mineração de texto podem coletar informações relevantes de milhares de fontes de dados de texto e criar links entre os insights extraídos, ela permite que as empresas acessem as informações certas no momento certo, aprimorando assim todo o processo de gerenciamento de riscos.

2. Serviço de Atendimento ao Cliente

As técnicas de mineração de texto, particularmente a PNL, estão ganhando cada vez mais importância no campo do atendimento ao cliente. As empresas estão investindo em software de análise de texto para aprimorar a experiência geral do cliente, acessando os dados textuais de várias fontes, como pesquisas, feedback do cliente e chamadas do cliente, etc. A análise de texto visa reduzir o tempo de resposta da empresa e ajudar a resolver as queixas dos clientes de forma rápida e eficiente.

Leia: Projetos de mineração de dados na Índia

3. Detecção de Fraude

A análise de texto apoiada por técnicas de mineração de texto oferece uma tremenda oportunidade para domínios que reúnem a maioria dos dados no formato de texto. As companhias de seguros e financeiras estão aproveitando esta oportunidade. Ao combinar os resultados das análises de texto com dados estruturados relevantes, essas empresas agora podem processar reclamações rapidamente, além de detectar e prevenir fraudes.

4. Inteligência de Negócios

Organizações e empresas de negócios começaram a alavancar técnicas de mineração de texto como parte de sua inteligência de negócios. Além de fornecer insights profundos sobre o comportamento e as tendências do cliente, as técnicas de mineração de texto também ajudam as empresas a analisar os pontos fortes e fracos de seus rivais, dando-lhes uma vantagem competitiva no mercado. As ferramentas de mineração de texto, como o Cogito Intelligence Platform e a análise de texto da IBM, fornecem insights sobre o desempenho das estratégias de marketing, tendências mais recentes do cliente e do mercado e assim por diante.

5. Análise de mídia social

Existem muitas ferramentas de mineração de texto projetadas exclusivamente para analisar o desempenho das plataformas de mídia social. Eles ajudam a rastrear e interpretar os textos gerados online a partir de notícias, blogs, e-mails, etc. Além disso, as ferramentas de mineração de texto podem analisar com eficiência o número de postagens, curtidas e seguidores de sua marca nas mídias sociais, permitindo que você entenda o reação das pessoas que estão interagindo com sua marca e conteúdo online. A análise permitirá que você entenda 'o que é bom e o que não é' para seu público-alvo.

Esperamos que este artigo informativo tenha ajudado você a entender o básico da mineração de texto e suas aplicações na indústria. Se você estiver interessado em saber mais sobre técnicas de ciência de dados, confira o Programa Executivo PG em Ciência de Dados do IIIT Bangalore.