Что такое Text Mining: методы и приложения

Text Mining — один из наиболее важных способов анализа и обработки неструктурированных данных, которые составляют почти 80% мировых данных . Сегодня большинство организаций и учреждений собирают и хранят огромные объемы данных в хранилищах данных и облачных платформах, и эти данные продолжают экспоненциально расти с каждой минутой, поскольку новые данные поступают из разных источников.

В результате компаниям и организациям становится сложно хранить, обрабатывать и анализировать огромные объемы текстовых данных с помощью традиционных инструментов. Повышение квалификации с помощью программ по науке о данных поможет вам преодолеть трудности . Давайте поговорим подробнее о интеллектуальном анализе текста.

Что такое анализ текста?

Согласно Википедии , « интеллектуальный анализ текста, также называемый интеллектуальным анализом текстовых данных, примерно эквивалентный текстовой аналитике, представляет собой процесс извлечения высококачественной информации из текста». Это определение затрагивает основной аккорд интеллектуального анализа текста — копаться в неструктурированных данных для извлечения значимых шаблонов и идей, необходимых для изучения источников текстовых данных.

Интеллектуальный анализ текста включает и интегрирует инструменты поиска информации, интеллектуального анализа данных, машинного обучения, статистики и компьютерной лингвистики, и, следовательно, это не что иное, как междисциплинарная область. Интеллектуальный анализ текста имеет дело с текстами на естественном языке, хранящимися в полуструктурированном или неструктурированном форматах.

Пять основных шагов, связанных с анализом текста:

• Сбор неструктурированных данных из нескольких источников данных, таких как обычный текст, веб-страницы, файлы PDF, электронные письма и блоги, и это лишь некоторые из них.
• Выявляйте и удаляйте аномалии из данных, проводя операции предварительной обработки и очистки. Очистка данных позволяет извлекать и сохранять ценную информацию, скрытую в данных, и помогает определить корни конкретных слов.
• Для этого вы получаете ряд инструментов для интеллектуального анализа текста и приложений для интеллектуального анализа текста .
• Преобразуйте всю необходимую информацию, извлеченную из неструктурированных данных, в структурированные форматы.
• Проанализируйте закономерности в данных с помощью информационной системы управления (MIS).
• Храните всю ценную информацию в защищенной базе данных, чтобы проводить анализ тенденций и улучшать процесс принятия решений в организации.

Методы анализа текста

Методы интеллектуального анализа текста можно понять в процессах, связанных с интеллектуальным анализом текста и извлечением из него идей. Эти методы интеллектуального анализа текста обычно используют различные инструменты и приложения для интеллектуального анализа текста для их выполнения. Теперь давайте теперь рассмотрим различные методы интеллектуального анализа текста:

Давайте теперь посмотрим на самые известные методы, используемые в методах интеллектуального анализа текста:

1. Извлечение информации

Это самый известный метод анализа текста . Обмен информацией относится к процессу извлечения значимой информации из огромных фрагментов текстовых данных. Этот метод интеллектуального анализа текста фокусируется на выявлении извлечения сущностей, атрибутов и их взаимосвязей из полуструктурированных или неструктурированных текстов. Любая извлеченная информация затем сохраняется в базе данных для будущего доступа и поиска. Эффективность и релевантность результатов проверяются и оцениваются с использованием процессов точности и отзыва.

2. Поиск информации

Поиск информации (IR) относится к процессу извлечения релевантных и связанных шаблонов на основе определенного набора слов или фраз. В этом методе интеллектуального анализа текста системы IR используют различные алгоритмы для отслеживания и мониторинга поведения пользователей и соответствующего обнаружения соответствующих данных. Поисковые системы Google и Yahoo — две самые известные системы IR.

3. Категоризация

Это один из тех методов анализа текста, который представляет собой форму «контролируемого» обучения, при котором тексты на обычном языке назначаются заранее определенному набору тем в зависимости от их содержания. Таким образом, категоризация или, скорее, обработка естественного языка (NLP) — это процесс сбора текстовых документов, их обработки и анализа для выявления правильных тем или указателей для каждого документа. Метод совместных ссылок обычно используется как часть НЛП для извлечения соответствующих синонимов и аббревиатур из текстовых данных. Сегодня NLP превратился в автоматизированный процесс, используемый во множестве контекстов, начиная от доставки персонализированной рекламы и заканчивая фильтрацией спама и категоризацией веб-страниц в соответствии с иерархическими определениями и многим другим.

4. Кластеризация

Кластеризация — один из наиболее важных методов анализа текста. Он стремится идентифицировать внутренние структуры текстовой информации и организовать их в соответствующие подгруппы или «кластеры» для дальнейшего анализа. Серьезной проблемой в процессе кластеризации является формирование значимых кластеров из неразмеченных текстовых данных без какой-либо предварительной информации о них. Кластерный анализ — это стандартный инструмент интеллектуального анализа текста, который помогает в распределении данных или выступает в качестве шага предварительной обработки для других алгоритмов интеллектуального анализа текста, работающих на обнаруженных кластерах.

5. Подведение итогов

Обобщение текста относится к процессу автоматического создания сжатой версии определенного текста, который содержит ценную информацию для конечного пользователя. Цель этого метода интеллектуального анализа текста состоит в том, чтобы просмотреть несколько текстовых источников для создания резюме текстов, содержащих значительную часть информации, в сжатом формате, сохраняя общий смысл и цель исходных документов практически такими же. Обобщение текста объединяет и объединяет различные методы, использующие категоризацию текста, такие как деревья решений, нейронные сети, регрессионные модели и групповой интеллект.

Ответ на вопрос «Как стать специалистом по данным»!

Приложения интеллектуального анализа текста

Методы интеллектуального анализа текста и инструменты интеллектуального анализа текста быстро проникают в отрасль, начиная от научных кругов и здравоохранения и заканчивая бизнесом и платформами социальных сетей. Это привело к появлению ряда приложений для интеллектуального анализа текста. Вот несколько приложений для анализа текста, используемых сегодня по всему миру:

1. Управление рисками

Одной из основных причин неудач в бизнес-секторе является отсутствие надлежащего или недостаточный анализ рисков. Внедрение и интеграция программного обеспечения для управления рисками на основе технологий интеллектуального анализа текста, такого как SAS Text Miner , может помочь компаниям быть в курсе всех текущих тенденций на рынке бизнеса и расширить свои возможности по снижению потенциальных рисков. Поскольку инструменты и технологии интеллектуального анализа текста могут собирать соответствующую информацию из тысяч источников текстовых данных и создавать связи между извлеченными данными, это позволяет компаниям получать доступ к нужной информации в нужный момент, тем самым улучшая весь процесс управления рисками.

2. Служба поддержки клиентов

Методы интеллектуального анализа текста, особенно НЛП, приобретают все большее значение в сфере обслуживания клиентов. Компании вкладывают средства в программное обеспечение для анализа текста, чтобы повысить качество обслуживания клиентов за счет доступа к текстовым данным из различных источников, таких как опросы, отзывы клиентов, звонки клиентов и т. д. Анализ текста направлен на сокращение времени отклика компании и помощь в рассмотрении жалоб. клиентов быстро и качественно.

Читайте: Проекты интеллектуального анализа данных в Индии

3. Обнаружение мошенничества

Текстовая аналитика, поддерживаемая методами анализа текста, предоставляет огромные возможности для доменов, которые собирают большую часть данных в текстовом формате. Страховые и финансовые компании используют эту возможность. Сочетая результаты текстового анализа с соответствующими структурированными данными, эти компании теперь могут быстро обрабатывать претензии, а также выявлять и предотвращать мошенничество.

4. Бизнес-аналитика

Организации и коммерческие фирмы начали использовать методы анализа текста как часть своей бизнес-аналитики. Помимо глубокого понимания поведения и тенденций клиентов, методы интеллектуального анализа текста также помогают компаниям анализировать сильные и слабые стороны своих конкурентов, что дает им конкурентное преимущество на рынке. Инструменты интеллектуального анализа текста, такие как Cogito Intelligence Platform и текстовая аналитика IBM , позволяют получить представление об эффективности маркетинговых стратегий, последних клиентских и рыночных тенденциях и т. д.

5. Анализ социальных сетей

Существует множество инструментов для анализа текста, предназначенных исключительно для анализа производительности платформ социальных сетей. Они помогают отслеживать и интерпретировать тексты, сгенерированные в Интернете из новостей, блогов, электронных писем и т. д. Кроме того, инструменты анализа текста могут эффективно анализировать количество сообщений, лайков и подписчиков вашего бренда в социальных сетях, тем самым позволяя вам понять реакция людей, которые взаимодействуют с вашим брендом и онлайн-контентом. Анализ позволит вам понять, «что популярно, а что нет» для вашей целевой аудитории.

Мы надеемся, что эта информативная статья помогла вам понять основы интеллектуального анализа текста и его применения в отрасли. Если вам интересно узнать больше о методах обработки данных, ознакомьтесь с программой Executive PG in Data Science от IIIT Bangalore.