Ce este Text Mining: tehnici și aplicații

Text Mining este una dintre cele mai critice moduri de analiză și procesare a datelor nestructurate, care formează aproape 80% din datele din lume . Astăzi, majoritatea organizațiilor și instituțiilor adună și stochează cantități masive de date în depozite de date și platforme cloud, iar aceste date continuă să crească exponențial cu fiecare minut pe măsură ce noi date vin din mai multe surse.

Ca rezultat, devine o provocare pentru companii și organizații să stocheze, să proceseze și să analizeze cantități mari de date textuale cu instrumente tradiționale. Îmbunătățirea competențelor cu programe de știință a datelor vă va ajuta să depășiți provocările . Să vorbim mai multe despre text mining.

Ce este Text Mining?

Potrivit Wikipedia , „ Text mining, denumit și text data mining, aproximativ echivalent cu analiza textului, este procesul de obținere a informațiilor de înaltă calitate din text”. Definiția lovește coarda principală a text mining - să se aprofundeze în date nestructurate pentru a extrage modele semnificative și perspective necesare pentru explorarea surselor de date textuale.

Text mining încorporează și integrează instrumentele de regăsire a informațiilor, extragerea datelor, învățarea automată, statistica și lingvistica computațională și, prin urmare, nu este nimic mai puțin decât un domeniu multidisciplinar. Text mining se ocupă de textele în limbaj natural fie stocate în formate semi-structurate, fie nestructurate.

Cei cinci pași fundamentali implicați în text mining sunt:

• Colectarea de date nestructurate din mai multe surse de date, cum ar fi text simplu, pagini web, fișiere pdf, e-mailuri și bloguri, pentru a numi câteva.
• Detectați și eliminați anomaliile din date prin efectuarea de operațiuni de preprocesare și curățare. Curățarea datelor vă permite să extrageți și să păstrați informațiile valoroase ascunse în date și să ajutați la identificarea rădăcinilor anumitor cuvinte.
• Pentru aceasta, obțineți o serie de instrumente de extragere a textului și aplicații de extragere a textului .
• Convertiți toate informațiile relevante extrase din date nestructurate în formate structurate.
• Analizați tiparele din datele prin intermediul Sistemului de Informații de Management (MIS).
• Stocați toate informațiile valoroase într-o bază de date sigură pentru a conduce analiza tendințelor și pentru a îmbunătăți procesul de luare a deciziilor al organizației.

Tehnici de extragere a textului

Tehnicile de extragere a textului pot fi înțelese la procesele care duc la extragerea textului și descoperirea perspectivelor din acesta. Aceste tehnici de extragere a textului folosesc, în general, diferite instrumente și aplicații de extragere a textului pentru executarea lor. Acum, să ne uităm acum la diferitele tehnici de extragere a textului:

Să ne uităm acum la cele mai cunoscute tehnici utilizate în tehnicile de extragere a textului:

1. Extragerea informațiilor

Aceasta este cea mai cunoscută tehnică de extragere a textului . Schimbul de informații se referă la procesul de extragere a informațiilor semnificative din bucăți mari de date textuale. Această tehnică de extragere a textului se concentrează pe identificarea extragerii entităților, atributelor și relațiilor acestora din textele semi-structurate sau nestructurate. Orice informație extrasă este apoi stocată într-o bază de date pentru acces și regăsire ulterioară. Eficacitatea și relevanța rezultatelor sunt verificate și evaluate folosind procese de precizie și rechemare.

2. Recuperarea informațiilor

Recuperarea informațiilor (IR) se referă la procesul de extragere a modelelor relevante și asociate pe baza unui set specific de cuvinte sau expresii. În această tehnică de extragere a textului , sistemele IR folosesc diferiți algoritmi pentru a urmări și monitoriza comportamentele utilizatorilor și pentru a descoperi datele relevante în consecință. Motoarele de căutare Google și Yahoo sunt cele mai renumite două sisteme IR.

3. Categorizare

Aceasta este una dintre acele tehnici de extragere a textului care este o formă de învățare „supravegheată” în care textele în limbaj normale sunt atribuite unui set predefinit de subiecte, în funcție de conținutul lor. Astfel, categorizarea sau mai degrabă Procesarea limbajului natural (NLP) este un proces de adunare a documentelor text și de prelucrare și analiză a acestora pentru a descoperi subiectele sau indexurile potrivite pentru fiecare document. Metoda de co-referință este folosită în mod obișnuit ca parte a NLP pentru a extrage sinonime și abrevieri relevante din datele textuale. Astăzi, NLP a devenit un proces automatizat utilizat într-o serie de contexte, de la livrarea de reclame personalizate la filtrarea spamului și clasificarea paginilor web în definiții ierarhice și multe altele.

4. Clustering

Clusteringul este una dintre cele mai importante tehnici de extragere a textului. Acesta caută să identifice structurile intrinseci în informațiile textuale și să le organizeze în subgrupuri relevante sau „clustere” pentru analiză ulterioară. O provocare semnificativă în procesul de grupare este de a forma grupuri semnificative din datele textuale neetichetate, fără a avea informații prealabile despre acestea. Analiza cluster este un instrument standard de extragere a textului care ajută la distribuirea datelor sau acționează ca un pas de preprocesare pentru alți algoritmi de extragere a textului care rulează pe clustere detectate.

5. Rezumat

Rezumarea textului se referă la procesul de generare automată a unei versiuni comprimate a unui text specific care conține informații valoroase pentru utilizatorul final. Scopul acestei tehnici de extragere a textului este de a naviga prin mai multe surse de text pentru a crea rezumate ale textelor care conțin o proporție considerabilă de informații într-un format concis, păstrând sensul general și intenția documentelor originale în esență aceleași. Rezumarea textului integrează și combină diferitele metode care folosesc clasificarea textului, cum ar fi arbori de decizie, rețele neuronale, modele de regresie și inteligență roi.

„Cum să devii un om de știință a datelor” a răspuns!

Aplicații ale text Mining

Tehnicile de extragere a textului și instrumentele de extragere a textului pătrund rapid în industrie, chiar de la mediul academic și asistența medicală până la companii și platforme de social media. Acest lucru dă naștere unui număr de aplicații de text mining. Iată câteva aplicații de text mining folosite astăzi pe tot globul:

1. Managementul riscurilor

Una dintre cauzele principale ale eșecului în sectorul de afaceri este lipsa unei analize adecvate sau insuficiente a riscurilor. Adoptarea și integrarea software-ului de gestionare a riscurilor bazat pe tehnologii de text mining, cum ar fi SAS Text Miner , poate ajuta companiile să rămână la curent cu toate tendințele actuale de pe piața de afaceri și să-și sporească abilitățile de a atenua riscurile potențiale. Deoarece instrumentele și tehnologiile text mining pot aduna informații relevante din mii de surse de date text și pot crea legături între informațiile extrase, acestea permit companiilor să acceseze informațiile potrivite la momentul potrivit, îmbunătățind astfel întregul proces de gestionare a riscurilor.

2. Serviciul de asistență pentru clienți

Tehnicile de extragere a textului, în special NLP, găsesc o importanță tot mai mare în domeniul îngrijirii clienților. Companiile investesc în software de analiză a textului pentru a-și îmbunătăți experiența generală a clienților prin accesarea datelor textuale din surse variate, cum ar fi sondaje, feedback-ul clienților și apelurile clienților etc. Analiza textului urmărește să reducă timpul de răspuns al companiei și să ajute la soluționarea nemulțumirilor. a clienților rapid și eficient.

Citiți: Proiecte de extragere a datelor în India

3. Detectarea fraudelor

Analiza textului susținută de tehnici de extragere a textului oferă o oportunitate extraordinară pentru domeniile care adună majoritatea datelor în format text. Companiile de asigurări și finanțe profită de această oportunitate. Prin combinarea rezultatelor analizelor de text cu datele structurate relevante, aceste companii sunt acum capabile să proceseze cererile rapid, precum și să detecteze și să prevină fraudele.

4. Business Intelligence

Organizațiile și firmele de afaceri au început să folosească tehnicile de extragere a textului ca parte a informațiilor lor de afaceri. Pe lângă furnizarea de informații profunde asupra comportamentului și tendințelor clienților, tehnicile de extragere a textului ajută companiile să analizeze punctele forte și punctele slabe ale rivalilor lor, oferindu-le astfel un avantaj competitiv pe piață. Instrumentele de extragere a textului, cum ar fi Cogito Intelligence Platform și IBM text analytics , oferă informații despre performanța strategiilor de marketing, cele mai recente tendințe ale clienților și ale pieței și așa mai departe.

5. Analiza Social Media

Există multe instrumente de extragere a textului concepute exclusiv pentru analiza performanței platformelor de social media. Acestea ajută la urmărirea și interpretarea textelor generate online din știri, bloguri, e-mailuri etc. În plus, instrumentele de extragere a textului pot analiza eficient numărul de postări, aprecieri și urmăritori ai mărcii dvs. pe rețelele sociale, permițându-vă astfel să înțelegeți reacția oamenilor care interacționează cu marca și conținutul dvs. online. Analiza vă va permite să înțelegeți „ce este interesant și ce nu” pentru publicul țintă.

Sperăm că această bucată informativă v-a ajutat să înțelegeți elementele de bază ale text mining și aplicațiile sale în industrie. Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre tehnicile științei datelor, consultați Programul Executive PG în știința datelor de la IIIT Bangalore.