การขุดข้อความคืออะไร: เทคนิคและการใช้งาน

การทำเหมืองข้อความเป็นหนึ่งในวิธีที่สำคัญที่สุดในการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งสร้างข้อมูล เกือบ 80% ของ โลก ทุกวันนี้ องค์กรและสถาบันส่วนใหญ่รวบรวมและจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลในคลังข้อมูล และแพลตฟอร์มคลาวด์ และข้อมูลนี้ยังคงเติบโตแบบทวีคูณในนาทีที่ข้อมูลใหม่หลั่งไหลเข้ามาจากหลายแหล่ง

ด้วยเหตุนี้ จึงกลายเป็นความท้าทายสำหรับบริษัทและองค์กรในการจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นข้อความจำนวนมหาศาลด้วยเครื่องมือแบบเดิม การเพิ่มพูนทักษะให้กับตนเองด้วยโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะช่วยให้คุณเอาชนะความท้าทาย ต่างๆ มาพูดถึงการทำเหมืองข้อความกันดีกว่า

การขุดข้อความคืออะไร?

ตาม วิกิพีเดีย " การทำเหมืองข้อความหรือที่เรียกว่าการทำเหมืองข้อมูลข้อความซึ่งเทียบเท่ากับการวิเคราะห์ข้อความเป็นกระบวนการในการรับข้อมูลคุณภาพสูงจากข้อความ" คำจำกัดความเกิดขึ้นที่คอร์ดหลักของการทำเหมืองข้อความ เพื่อเจาะลึกข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อดึงรูปแบบที่มีความหมายและข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นสำหรับการสำรวจแหล่งข้อมูลที่เป็นข้อความ

การทำเหมืองข้อความรวมและรวมเครื่องมือในการดึงข้อมูล การทำเหมืองข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง สถิติ และภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ ดังนั้นจึงไม่ใช่เรื่องย่อสำหรับสาขาสหสาขาวิชาชีพ การขุดข้อความเกี่ยวข้องกับข้อความภาษาธรรมชาติที่จัดเก็บในรูปแบบกึ่งโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง

ห้าขั้นตอนพื้นฐานที่เกี่ยวข้องกับการทำเหมืองข้อความคือ:

• การรวบรวมข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจากแหล่งข้อมูลหลายแห่ง เช่น ข้อความธรรมดา หน้าเว็บ ไฟล์ PDF อีเมล และบล็อก เป็นต้น
• ตรวจจับและลบความผิดปกติออกจากข้อมูลโดยดำเนินการประมวลผลล่วงหน้าและล้างข้อมูล การล้างข้อมูลช่วยให้คุณสามารถแยกและเก็บรักษาข้อมูลที่มีค่าที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูล และเพื่อช่วยระบุรากเหง้าของคำเฉพาะ
• สำหรับสิ่งนี้ คุณจะได้รับ เครื่องมือการทำเหมืองข้อความ และ แอปพลิเคชันการทำเหมืองข้อความ จำนวนหนึ่ง
• แปลงข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดที่ดึงมาจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นรูปแบบที่มีโครงสร้าง
• วิเคราะห์รูปแบบภายในข้อมูลผ่าน Management Information System (MIS)
• จัดเก็บข้อมูลอันมีค่าทั้งหมดไว้ในฐานข้อมูลที่ปลอดภัยเพื่อขับเคลื่อนการวิเคราะห์แนวโน้มและปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจขององค์กร

เทคนิคการทำเหมืองข้อความ

เทคนิคการทำเหมืองข้อความสามารถเข้าใจได้ในกระบวนการที่เข้าสู่การขุดข้อความและค้นหาข้อมูลเชิงลึกจากมัน เทคนิคการทำเหมืองข้อความเหล่านี้มักใช้เครื่องมือและแอปพลิเคชันการทำเหมืองข้อความที่แตกต่างกันสำหรับการดำเนินการ ตอนนี้ ให้เราดูเทคนิคการทำเหมืองข้อความต่างๆ:

ให้เราดูเทคนิคที่มีชื่อเสียงที่สุดที่ใช้ในเทคนิคการทำเหมืองข้อความ:

1. การสกัดข้อมูล

นี่คือเทคนิคการทำเหมืองข้อความที่มีชื่อเสียง ที่สุด การแลกเปลี่ยนข้อมูลหมายถึงกระบวนการดึงข้อมูลที่มีความหมายจากข้อความจำนวนมาก เทคนิคการทำเหมืองข้อความ นี้ เน้นที่การระบุการแยกเอนทิตี คุณลักษณะ และความสัมพันธ์จากข้อความกึ่งโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลใดก็ตามที่ถูกดึงออกมาจะถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลสำหรับการเข้าถึงและดึงข้อมูลในอนาคต ประสิทธิภาพและความเกี่ยวข้องของผลลัพธ์จะถูกตรวจสอบและประเมินโดยใช้กระบวนการที่แม่นยำและการเรียกคืน

2. การดึงข้อมูล

การดึงข้อมูล (IR) หมายถึงกระบวนการแยกรูปแบบที่เกี่ยวข้องและที่เกี่ยวข้องตามชุดคำหรือวลีเฉพาะ ในเทคนิคการทำเหมืองข้อความนี้ ระบบ IR ใช้อัลกอริธึมต่างๆ เพื่อติดตามและตรวจสอบพฤติกรรมของผู้ใช้ และค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องตามลำดับ เครื่องมือค้นหาของ Google และ Yahoo เป็นระบบ IR ที่มีชื่อเสียงที่สุดสองระบบ

3. การจัดหมวดหมู่

นี่เป็นหนึ่งใน เทคนิคการขุดข้อความ ที่เป็นรูปแบบของการเรียนรู้ "ภายใต้การดูแล" ซึ่งข้อความภาษาปกติถูกกำหนดให้กับชุดหัวข้อที่กำหนดไว้ล่วงหน้าขึ้นอยู่กับเนื้อหา ดังนั้น การจัดหมวดหมู่หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) จึงเป็นกระบวนการของการรวบรวมเอกสารข้อความและประมวลผลและวิเคราะห์เพื่อเปิดเผยหัวข้อหรือดัชนีที่เหมาะสมสำหรับแต่ละเอกสาร โดยทั่วไปจะใช้วิธีการอ้างอิงร่วมเป็นส่วนหนึ่งของ NLP เพื่อแยกคำพ้องความหมายและคำย่อที่เกี่ยวข้องออกจากข้อมูลที่เป็นข้อความ วันนี้ NLP ได้กลายเป็นกระบวนการอัตโนมัติที่ใช้ในบริบทต่างๆ ตั้งแต่การจัดส่งโฆษณาส่วนบุคคลไปจนถึงการกรองสแปมและการจัดหมวดหมู่หน้าเว็บภายใต้คำจำกัดความแบบลำดับชั้น และอื่นๆ อีกมากมาย

4. การจัดกลุ่ม

การทำ คลัสเตอร์เป็นหนึ่งในเทคนิคการทำเหมืองข้อความที่สำคัญที่สุด พยายามระบุโครงสร้างที่แท้จริงในข้อมูลที่เป็นข้อความและจัดกลุ่มย่อยที่เกี่ยวข้องหรือ 'คลัสเตอร์' สำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม ความท้าทายที่สำคัญในกระบวนการจัดกลุ่มคือการสร้างคลัสเตอร์ที่มีความหมายจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีป้ายกำกับโดยไม่ต้องมีข้อมูลมาก่อน การวิเคราะห์คลัสเตอร์เป็นเครื่องมือการทำเหมืองข้อความมาตรฐานที่ช่วยในการกระจายข้อมูลหรือทำหน้าที่เป็นขั้นตอนก่อนการประมวลผลสำหรับอัลกอริธึมการทำเหมืองข้อความอื่นที่ทำงานบนคลัสเตอร์ที่ตรวจพบ

5. บทสรุป

การสรุปข้อความหมายถึงกระบวนการสร้างเวอร์ชันบีบอัดของข้อความเฉพาะที่เก็บข้อมูลอันมีค่าสำหรับผู้ใช้ปลายทางโดยอัตโนมัติ จุดมุ่งหมายของเทคนิคการขุดข้อความนี้คือการเรียกดูผ่านแหล่งข้อความหลายแห่งเพื่อสร้างบทสรุปของข้อความที่มีสัดส่วนข้อมูลจำนวนมากในรูปแบบที่กระชับ ทำให้ความหมายโดยรวมและเจตนาของเอกสารต้นฉบับเหมือนกัน การสรุปข้อความผสานและรวมวิธีการต่างๆ ที่ใช้การจัดหมวดหมู่ข้อความ เช่น ต้นไม้การตัดสินใจ โครงข่ายประสาทเทียม แบบจำลองการถดถอย และความฉลาดของกลุ่ม

“จะเป็น Data Scientist ได้อย่างไร” ตอบแล้ว!

แอปพลิเคชั่นของการขุดข้อความ

เทคนิคการทำเหมืองข้อความและเครื่องมือการทำเหมืองข้อความ กำลังรุกล้ำอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็ว ตั้งแต่สถาบันการศึกษาและการดูแลสุขภาพไปจนถึงธุรกิจและแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย สิ่งนี้ทำให้เกิดแอปพลิเคชั่นการขุดข้อความจำนวน มาก ต่อไปนี้คือแอปพลิเคชันการทำเหมืองข้อความบางส่วนที่ ใช้ทั่วโลกในปัจจุบัน:

1. การบริหารความเสี่ยง

สาเหตุหลักประการหนึ่งของความล้มเหลวในภาคธุรกิจคือการขาดการวิเคราะห์ความเสี่ยงที่เหมาะสมหรือไม่เพียงพอ การนำและบูรณาการซอฟต์แวร์การจัดการความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยีการทำเหมืองข้อความ เช่น SAS Text Miner สามารถช่วยให้ธุรกิจได้รับการอัปเดตด้วยแนวโน้มปัจจุบันทั้งหมดในตลาดธุรกิจ และเพิ่มความสามารถในการลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น เนื่องจากเครื่องมือและเทคโนโลยีการขุดข้อความสามารถรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งข้อมูลข้อความนับพันและสร้างการเชื่อมโยงระหว่างข้อมูลเชิงลึกที่แยกออกมา ทำให้บริษัทต่างๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม ซึ่งจะช่วยปรับปรุงกระบวนการจัดการความเสี่ยงทั้งหมด

2. บริการลูกค้าสัมพันธ์

เทคนิคการทำเหมืองข้อความ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง NLP กำลังค้นหาความสำคัญเพิ่มขึ้นในด้านการดูแลลูกค้า บริษัทต่างๆ กำลังลงทุนในซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อความเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าโดยรวมด้วยการเข้าถึงข้อมูลที่เป็นข้อความจากแหล่งต่างๆ เช่น แบบสำรวจ ผลตอบรับจากลูกค้า และการโทรหาลูกค้า เป็นต้น การวิเคราะห์ข้อความมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดเวลาตอบสนองของบริษัทและช่วยจัดการกับข้อข้องใจ ของลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

อ่าน: โครงการเหมืองข้อมูลในอินเดีย

3. การตรวจจับการฉ้อโกง

การวิเคราะห์ข้อความสนับสนุนโดยเทคนิคการขุดข้อความให้โอกาสอันยิ่งใหญ่สำหรับโดเมนที่รวบรวมข้อมูลส่วนใหญ่ในรูปแบบข้อความ บริษัทประกันภัยและการเงินกำลังใช้ประโยชน์จากโอกาสนี้ ด้วยการรวมผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อความเข้ากับข้อมูลที่มีโครงสร้างที่เกี่ยวข้อง ขณะนี้บริษัทเหล่านี้สามารถดำเนินการเรียกร้องได้อย่างรวดเร็ว เช่นเดียวกับการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง

4. ระบบธุรกิจอัจฉริยะ

องค์กรและบริษัทธุรกิจเริ่มใช้ประโยชน์จากเทคนิคการทำเหมืองข้อความซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของระบบธุรกิจอัจฉริยะ นอกเหนือจากการให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับพฤติกรรมและแนวโน้มของลูกค้าแล้ว เทคนิคการทำเหมืองข้อความยังช่วยให้บริษัทต่างๆ วิเคราะห์จุดแข็งและจุดอ่อนของคู่แข่งได้ ซึ่งจะทำให้ได้เปรียบในการแข่งขันในตลาด เครื่องมือขุดข้อความ เช่น Cogito Intelligence Platform และ การวิเคราะห์ข้อความของ IBM ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของกลยุทธ์ทางการตลาด แนวโน้มลูกค้าและตลาดล่าสุด และอื่นๆ

5. การวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย

มีเครื่องมือขุดข้อความมากมายที่ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียโดยเฉพาะ สิ่งเหล่านี้ช่วยในการติดตามและตีความข้อความที่สร้างขึ้นทางออนไลน์จากข่าว บล็อก อีเมล ฯลฯ นอกจากนี้ เครื่องมือขุดข้อความยังสามารถวิเคราะห์จำนวนโพสต์ การชอบ และผู้ติดตามแบรนด์ของคุณบนโซเชียลมีเดีย ช่วยให้คุณเข้าใจ ปฏิกิริยาของผู้ที่กำลังโต้ตอบกับแบรนด์และเนื้อหาออนไลน์ของคุณ การวิเคราะห์นี้จะช่วยให้คุณเข้าใจ 'อะไรฮอตและไม่ชอบ' สำหรับกลุ่มเป้าหมายของคุณ

เราหวังว่าข้อมูลที่ให้ข้อมูลนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจพื้นฐานของการทำเหมืองข้อความและการใช้งานในอุตสาหกรรม หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคนิคด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล โปรดดูที่ Executive PG Program in Data Science จาก IIIT Bangalore