Metin Madenciliği Nedir: Teknikler ve Uygulamalar

Metin Madenciliği, dünya verilerinin yaklaşık %80'ini oluşturan yapılandırılmamış verileri analiz etmenin ve işlemenin en kritik yollarından biridir . Günümüzde kuruluşların ve kurumların çoğu, veri ambarlarında ve bulut platformlarında büyük miktarda veri toplayıp depoluyor ve bu veriler, birden çok kaynaktan yeni veriler akarken, her dakika katlanarak büyümeye devam ediyor.

Sonuç olarak, büyük miktarda metinsel veriyi geleneksel araçlarla depolamak, işlemek ve analiz etmek şirketler ve kuruluşlar için bir zorluk haline geliyor. Kendinizi veri bilimi programları ile geliştirmek, zorlukların üstesinden gelmenize yardımcı olacaktır . Metin madenciliği hakkında daha fazla konuşalım.

Metin Madenciliği Nedir?

Wikipedia'ya göre , " Metin analizine kabaca eşdeğer olan metin veri madenciliği olarak da adlandırılan metin madenciliği, metinden yüksek kaliteli bilgi türetme sürecidir." Tanım, metin madenciliğinin birincil akoruna çarpıyor - metinsel veri kaynaklarını keşfetmek için gereken anlamlı kalıpları ve içgörüleri çıkarmak için yapılandırılmamış verileri araştırmak.

Metin madenciliği, bilgi alma, veri madenciliği, makine öğrenimi, istatistik ve hesaplamalı dilbilim araçlarını birleştirir ve bütünleştirir ve bu nedenle, çok disiplinli bir alandan başka bir şey değildir. Metin madenciliği, yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış formatlarda saklanan doğal dil metinleriyle ilgilenir.

Metin madenciliğinde yer alan beş temel adım şunlardır:

• Düz metin, web sayfaları, pdf dosyaları, e-postalar ve bloglar gibi birden çok veri kaynağından yapılandırılmamış verileri toplamak.
• Ön işleme ve temizleme işlemleri gerçekleştirerek verilerdeki anormallikleri tespit edin ve kaldırın. Veri temizleme, verilerde gizli olan değerli bilgileri çıkarmanıza ve saklamanıza ve belirli kelimelerin köklerini belirlemenize yardımcı olur.
• Bunun için bir dizi metin madenciliği aracı ve metin madenciliği uygulaması elde edersiniz .
• Yapılandırılmamış verilerden çıkarılan tüm ilgili bilgileri yapılandırılmış biçimlere dönüştürün.
• Yönetim Bilgi Sistemi (MIS) aracılığıyla verilerdeki kalıpları analiz edin.
• Trend analizini yönlendirmek ve kuruluşun karar verme sürecini geliştirmek için tüm değerli bilgileri güvenli bir veritabanında saklayın.

Metin Madenciliği Teknikleri

Metin madenciliği teknikleri, metnin madenciliğine ve ondan içgörüler keşfetmeye giden süreçlerde anlaşılabilir. Bu metin madenciliği teknikleri, yürütülmesi için genellikle farklı metin madenciliği araçları ve uygulamaları kullanır. Şimdi çeşitli metin madenciliği tekniklerine bakalım:

Şimdi metin madenciliği tekniklerinde kullanılan en ünlü tekniklere bakalım:

1. Bilgi Çıkarma

Bu en ünlü metin madenciliği tekniğidir . Bilgi alışverişi, büyük metinsel veri yığınlarından anlamlı bilgiler çıkarma sürecini ifade eder. Bu metin madenciliği tekniği , yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış metinlerden varlıkların, niteliklerin ve bunların ilişkilerinin çıkarılmasına odaklanır. Hangi bilgi çıkarılırsa çıkarılsın, daha sonra erişim ve geri alma için bir veritabanında saklanır. Sonuçların etkinliği ve uygunluğu, kesinlik ve geri çağırma süreçleri kullanılarak kontrol edilir ve değerlendirilir.

2. Bilgi Erişimi

Bilgi Erişimi (IR), belirli bir kelime veya deyim kümesine dayalı olarak ilgili ve ilişkili kalıpları çıkarma sürecini ifade eder. Bu metin madenciliği tekniğinde , IR sistemleri, kullanıcı davranışlarını izlemek ve izlemek ve buna göre ilgili verileri keşfetmek için farklı algoritmalardan yararlanır. Google ve Yahoo arama motorları en ünlü iki IR sistemidir.

3. Kategorizasyon

Bu, normal dil metinlerinin içeriğine bağlı olarak önceden tanımlanmış bir dizi konuya atandığı bir "denetimli" öğrenme biçimi olan metin madenciliği tekniklerinden biridir. Bu nedenle, kategorizasyon veya daha doğrusu Doğal Dil İşleme (NLP), her belge için doğru konuları veya dizinleri ortaya çıkarmak için metin belgelerini toplama ve bunları işleme ve analiz etme sürecidir. Ortak referanslama yöntemi, metinsel verilerden ilgili eşanlamlıları ve kısaltmaları çıkarmak için yaygın olarak NLP'nin bir parçası olarak kullanılır. Günümüzde NLP, kişiselleştirilmiş reklam dağıtımından spam filtrelemeye ve web sayfalarını hiyerarşik tanımlar altında kategorize etmeye ve çok daha fazlasına kadar birçok bağlamda kullanılan otomatik bir süreç haline geldi.

4. Kümeleme

Kümeleme, en önemli metin madenciliği tekniklerinden biridir. Metinsel bilgilerdeki içsel yapıları tanımlamaya ve bunları daha fazla analiz için ilgili alt gruplara veya 'kümelere' düzenlemeye çalışır. Kümeleme sürecindeki önemli bir zorluk, önceden herhangi bir bilgiye sahip olmadan etiketlenmemiş metinsel verilerden anlamlı kümeler oluşturmaktır. Küme analizi, veri dağıtımına yardımcı olan veya algılanan kümeler üzerinde çalışan diğer metin madenciliği algoritmaları için bir ön işleme adımı görevi gören standart bir metin madenciliği aracıdır.

5. Özetleme

Metin özetleme, son kullanıcı için değerli bilgileri tutan belirli bir metnin sıkıştırılmış bir versiyonunu otomatik olarak oluşturma sürecini ifade eder. Bu metin madenciliği tekniğinin amacı, orijinal belgelerin genel anlamını ve amacını esasen aynı tutarak, önemli oranda bilgi içeren metinlerin özetlerini kısa bir biçimde oluşturmak için birden çok metin kaynağına göz atmaktır. Metin özetleme, karar ağaçları, sinir ağları, regresyon modelleri ve sürü zekası gibi metin sınıflandırmasını kullanan çeşitli yöntemleri bütünleştirir ve birleştirir.

“Veri Bilimcisi Nasıl Olunur” Cevaplandı!

Metin Madenciliği Uygulamaları

Metin madenciliği teknikleri ve metin madenciliği araçları , akademi ve sağlık hizmetlerinden işletmelere ve sosyal medya platformlarına kadar sektöre hızla nüfuz ediyor. Bu, bir dizi metin madenciliği uygulamasına yol açmaktadır. İşte bugün dünya genelinde kullanılan birkaç metin madenciliği uygulaması:

1. Risk Yönetimi

İş sektöründe başarısızlığın başlıca nedenlerinden biri, uygun veya yetersiz risk analizi yapılmamasıdır. SAS Text Miner gibi metin madenciliği teknolojileri tarafından desteklenen risk yönetimi yazılımını benimsemek ve entegre etmek, işletmelerin iş piyasasındaki tüm mevcut trendlerden haberdar olmalarına ve potansiyel riskleri azaltma yeteneklerini artırmalarına yardımcı olabilir. Metin madenciliği araçları ve teknolojileri, binlerce metin veri kaynağından ilgili bilgileri toplayabildiğinden ve çıkarılan içgörüler arasında bağlantılar oluşturabildiğinden, şirketlerin doğru anda doğru bilgilere erişmesine olanak tanır ve böylece tüm risk yönetimi sürecini geliştirir.

2. Müşteri Hizmetleri Hizmeti

Metin madenciliği teknikleri, özellikle NLP, müşteri hizmetleri alanında artan bir önem kazanıyor. Şirketler, anketler, müşteri geri bildirimleri ve müşteri çağrıları gibi çeşitli kaynaklardan gelen metinsel verilere erişerek genel müşteri deneyimlerini geliştirmek için metin analizi yazılımına yatırım yapıyor. Metin analizi, şirketin yanıt süresini kısaltmayı ve şikayetlerin ele alınmasına yardımcı olmayı amaçlıyor. müşterilerinin hızlı ve verimli bir şekilde

Okuyun: Hindistan'da Veri Madenciliği Projeleri

3. Dolandırıcılık Tespiti

Metin madenciliği teknikleriyle desteklenen metin analitiği, verilerin çoğunu metin biçiminde toplayan alanlar için muazzam bir fırsat sağlar. Sigorta ve finans şirketleri bu fırsatı değerlendiriyor. Metin analizlerinin sonuçlarını ilgili yapılandırılmış verilerle birleştirerek, bu şirketler artık talepleri hızlı bir şekilde işleme koymanın yanı sıra dolandırıcılıkları tespit edip önleyebilmektedir.

4. İş Zekası

Kuruluşlar ve ticari firmalar, iş zekalarının bir parçası olarak metin madenciliği tekniklerinden yararlanmaya başladılar. Metin madenciliği teknikleri, müşteri davranışı ve trendleri hakkında derin bilgiler sağlamanın yanı sıra, şirketlerin rakiplerinin güçlü ve zayıf yönlerini analiz etmelerine yardımcı olur ve böylece onlara pazarda rekabet avantajı sağlar. Cogito Intelligence Platform ve IBM metin analitiği gibi metin madenciliği araçları , pazarlama stratejilerinin performansı, en son müşteri ve pazar eğilimleri vb. hakkında öngörüler sağlar.

5. Sosyal Medya Analizi

Sosyal medya platformlarının performansını analiz etmek için özel olarak tasarlanmış birçok metin madenciliği aracı vardır. Bunlar, haberler, bloglar, e-postalar vb.'den çevrimiçi olarak oluşturulan metinlerin izlenmesine ve yorumlanmasına yardımcı olur. Ayrıca, metin madenciliği araçları, markanızın sosyal medyadaki gönderi, beğeni ve takipçilerinin sayısını verimli bir şekilde analiz edebilir ve böylece markanızın durumunu anlamanıza olanak tanır. markanız ve çevrimiçi içeriğinizle etkileşime giren kişilerin tepkisi. Analiz, hedef kitleniz için 'nelerin sıcak olup neyin olmadığını' anlamanızı sağlayacaktır.

Bu bilgilendirici parçanın, metin madenciliğinin temellerini ve sektördeki uygulamalarını anlamanıza yardımcı olacağını umuyoruz. Veri bilimi teknikleri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT Bangalore'den Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın.