什么是文本挖掘：技术和应用

文本挖掘是分析和处理构成全球近 80%数据的非结构化数据的最关键方法之一。 今天，大多数组织和机构在数据仓库和云平台中收集和存储大量数据，随着新数据从多个来源涌入，这些数据每分钟都在呈指数级增长。

因此，使用传统工具存储、处理和分析大量文本数据成为公司和组织面临的挑战。 通过数据科学计划提升自己的技能将帮助您克服挑战。 让我们更多地谈谈文本挖掘。

什么是文本挖掘？

根据维基百科，“文本挖掘，也称为文本数据挖掘，大致相当于文本分析，是从文本中获取高质量信息的过程。” 该定义触及文本挖掘的主要内容——深入研究非结构化数据，以提取探索文本数据源所需的有意义的模式和见解。

文本挖掘融合了信息检索、数据挖掘、机器学习、统计学、计算语言学等工具，是一个多学科领域。 文本挖掘处理以半结构化或非结构化格式存储的自然语言文本。

文本挖掘涉及的五个基本步骤是：

• 从纯文本、网页、pdf 文件、电子邮件和博客等多个数据源收集非结构化数据。
• 通过执行预处理和清理操作来检测和删除数据中的异常。 数据清理允许您提取和保留隐藏在数据中的有价值信息，并帮助识别特定单词的根源。
• 为此，您可以获得许多文本挖掘工具和文本挖掘应用程序。
• 将从非结构化数据中提取的所有相关信息转换为结构化格式。
• 通过管理信息系统 (MIS) 分析数据中的模式。
• 将所有有价值的信息存储到一个安全的数据库中，以推动趋势分析并增强组织的决策过程。

文本挖掘技术

可以在挖掘文本并从中发现见解的过程中理解文本挖掘技术。 这些文本挖掘技术通常采用不同的文本挖掘工具和应用程序来执行它们。 现在，让我们看看各种文本挖掘技术：

现在让我们看一下文本挖掘技术中使用的最著名的技术：

1.信息提取

这是最著名的文本挖掘技术。 信息交换是指从大量文本数据中提取有意义信息的过程。 这种文本挖掘技术侧重于从半结构化或非结构化文本中识别实体、属性及其关系的提取。 然后将提取的任何信息存储在数据库中以供将来访问和检索。 使用精度和召回过程检查和评估结果的有效性和相关性。

2.信息检索

信息检索 (IR) 是指根据一组特定的单词或短语提取相关和关联模式的过程。 在这种文本挖掘技术中，IR 系统利用不同的算法来跟踪和监控用户行为，并据此发现相关数据。 谷歌和雅虎搜索引擎是两个最著名的 IR 系统。

3.分类

这是一种文本挖掘技术，它是一种“监督”学习形式，其中正常语言文本根据其内容分配给预定义的主题集。 因此，分类或自然语言处理 (NLP) 是收集文本文档并处理和分析它们以发现每个文档的正确主题或索引的过程。 共同引用方法通常用作 NLP 的一部分，以从文本数据中提取相关的同义词和缩写词。 如今，NLP 已成为一种自动化流程，可用于从个性化广告投放到垃圾邮件过滤以及根据分层定义对网页进行分类等多种环境中。

4. 聚类

聚类是最重要的文本挖掘技术之一。 它试图识别文本信息中的内在结构，并将它们组织成相关的子组或“集群”以供进一步分析。 聚类过程中的一个重大挑战是在没有任何先验信息的情况下从未标记的文本数据中形成有意义的聚类。 聚类分析是一种标准的文本挖掘工具，它有助于数据分布或作为在检测到的聚类上运行的其他文本挖掘算法的预处理步骤。

5. 总结

文本摘要是指自动生成特定文本的压缩版本的过程，其中包含对最终用户有价值的信息。 这种文本挖掘技术的目的是浏览多个文本源，以简洁的格式对包含相当一部分信息的文本进行摘要，保持原始文档的整体含义和意图基本相同。 文本摘要集成并结合了采用文本分类的各种方法，如决策树、神经网络、回归模型和群体智能。

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文本挖掘的应用

文本挖掘技术和文本挖掘工具正在迅速渗透到整个行业，从学术界和医疗保健到企业和社交媒体平台。 这引发了许多文本挖掘应用程序。 以下是当今全球使用的一些文本挖掘应用程序：

1. 风险管理

商业部门失败的主要原因之一是缺乏适当或不充分的风险分析。 采用和集成由文本挖掘技术（如SAS Text Miner ）提供支持的风险管理软件可以帮助企业及时了解商业市场的所有当前趋势，并提高他们降低潜在风险的能力。 由于文本挖掘工具和技术可以从数千个文本数据源中收集相关信息，并在提取的见解之间创建链接，因此它允许公司在正确的时刻访问正确的信息，从而增强整个风险管理流程。

2. 客户关怀服务

文本挖掘技术，尤其是 NLP，在客户服务领域变得越来越重要。 公司正在投资文本分析软件，以通过访问来自不同来源（如调查、客户反馈和客户电话等）的文本数据来增强其整体客户体验。文本分析旨在减少公司的响应时间并帮助解决申诉快速有效地为客户服务。

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3.欺诈检测

由文本挖掘技术支持的文本分析为以文本格式收集大部分数据的领域提供了巨大的机会。 保险公司和金融公司正在利用这个机会。 通过将文本分析的结果与相关的结构化数据相结合，这些公司现在能够快速处理索赔以及检测和预防欺诈。

4.商业智能

组织和商业公司已开始利用文本挖掘技术作为其商业智能的一部分。 除了提供对客户行为和趋势的深刻见解外，文本挖掘技术还可以帮助公司分析竞争对手的优势和劣势，从而使他们在市场上具有竞争优势。 Cogito Intelligence Platform和IBM 文本分析等文本挖掘工具可提供有关营销策略绩效、最新客户和市场趋势等方面的见解。

5. 社交媒体分析

有许多文本挖掘工具专门用于分析社交媒体平台的性能。 这些有助于跟踪和解释从新闻、博客、电子邮件等在线生成的文本。此外，文本挖掘工具可以有效地分析您的品牌在社交媒体上的帖子、喜欢和关注者的数量，从而让您了解与您的品牌和在线内容互动的人的反应。 该分析将使您能够了解目标受众的“热门和不热门”。

我们希望这篇内容丰富的文章能帮助您了解文本挖掘的基础知识及其在行业中的应用。 如果您有兴趣了解有关数据科学技术的更多信息，请查看 IIIT Bangalore 的数据科学执行 PG 计划。