什麼是文本挖掘：技術和應用

文本挖掘是分析和處理構成全球近 80%數據的非結構化數據的最關鍵方法之一。 今天，大多數組織和機構在數據倉庫和雲平台中收集和存儲大量數據，隨著新數據從多個來源湧入，這些數據每分鐘都在呈指數級增長。

因此，使用傳統工具存儲、處理和分析大量文本數據成為公司和組織面臨的挑戰。 通過數據科學計劃提升自己的技能將幫助您克服挑戰。 讓我們更多地談談文本挖掘。

什麼是文本挖掘？

根據維基百科，“文本挖掘，也稱為文本數據挖掘，大致相當於文本分析，是從文本中獲取高質量信息的過程。” 該定義觸及文本挖掘的主要內容——深入研究非結構化數據，以提取探索文本數據源所需的有意義的模式和見解。

文本挖掘融合了信息檢索、數據挖掘、機器學習、統計學、計算語言學等工具，是一個多學科領域。 文本挖掘處理以半結構化或非結構化格式存儲的自然語言文本。

文本挖掘涉及的五個基本步驟是：

• 從純文本、網頁、pdf 文件、電子郵件和博客等多個數據源收集非結構化數據。
• 通過執行預處理和清理操作來檢測和刪除數據中的異常。 數據清理允許您提取和保留隱藏在數據中的有價值信息，並幫助識別特定單詞的根源。
• 為此，您可以獲得許多文本挖掘工具和文本挖掘應用程序。
• 將從非結構化數據中提取的所有相關信息轉換為結構化格式。
• 通過管理信息系統 (MIS) 分析數據中的模式。
• 將所有有價值的信息存儲到一個安全的數據庫中，以推動趨勢分析並增強組織的決策過程。

文本挖掘技術

可以在挖掘文本並從中發現見解的過程中理解文本挖掘技術。 這些文本挖掘技術通常採用不同的文本挖掘工具和應用程序來執行它們。 現在，讓我們看看各種文本挖掘技術：

現在讓我們看一下文本挖掘技術中使用的最著名的技術：

1.信息提取

這是最著名的文本挖掘技術。 信息交換是指從大量文本數據中提取有意義信息的過程。 這種文本挖掘技術側重於從半結構化或非結構化文本中識別實體、屬性及其關係的提取。 然後將提取的任何信息存儲在數據庫中以供將來訪問和檢索。 使用精度和召回過程檢查和評估結果的有效性和相關性。

2.信息檢索

信息檢索 (IR) 是指根據一組特定的單詞或短語提取相關和關聯模式的過程。 在這種文本挖掘技術中，IR 系統利用不同的算法來跟踪和監控用戶行為，並據此發現相關數據。 谷歌和雅虎搜索引擎是兩個最著名的 IR 系統。

3.分類

這是一種文本挖掘技術，它是一種“監督”學習形式，其中正常語言文本根據其內容分配給預定義的主題集。 因此，分類或自然語言處理 (NLP) 是收集文本文檔並處理和分析它們以發現每個文檔的正確主題或索引的過程。 共同引用方法通常用作 NLP 的一部分，以從文本數據中提取相關的同義詞和縮寫詞。 如今，NLP 已成為一種自動化流程，可用於從個性化廣告投放到垃圾郵件過濾以及根據分層定義對網頁進行分類等多種環境中。

4. 聚類

聚類是最重要的文本挖掘技術之一。 它試圖識別文本信息中的內在結構，並將它們組織成相關的子組或“集群”以供進一步分析。 聚類過程中的一個重大挑戰是在沒有任何先驗信息的情況下從未標記的文本數據中形成有意義的聚類。 聚類分析是一種標準的文本挖掘工具，它有助於數據分佈或作為在檢測到的聚類上運行的其他文本挖掘算法的預處理步驟。

5. 總結

文本摘要是指自動生成特定文本的壓縮版本的過程，其中包含對最終用戶有價值的信息。 這種文本挖掘技術的目的是瀏覽多個文本源，以簡潔的格式對包含相當一部分信息的文本進行摘要，保持原始文檔的整體含義和意圖基本相同。 文本摘要集成並結合了採用文本分類的各種方法，如決策樹、神經網絡、回歸模型和群體智能。

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文本挖掘的應用

文本挖掘技術和文本挖掘工具正在迅速滲透到整個行業，從學術界和醫療保健到企業和社交媒體平台。 這引發了許多文本挖掘應用程序。 以下是當今全球使用的一些文本挖掘應用程序：

1. 風險管理

商業部門失敗的主要原因之一是缺乏適當或不充分的風險分析。 採用和集成由文本挖掘技術（如SAS Text Miner ）提供支持的風險管理軟件可以幫助企業及時了解商業市場的所有當前趨勢，並提高他們降低潛在風險的能力。 由於文本挖掘工具和技術可以從數千個文本數據源中收集相關信息，並在提取的見解之間創建鏈接，因此它允許公司在正確的時刻訪問正確的信息，從而增強整個風險管理流程。

2. 客戶關懷服務

文本挖掘技術，尤其是 NLP，在客戶服務領域變得越來越重要。 公司正在投資文本分析軟件，以通過訪問來自不同來源（如調查、客戶反饋和客戶電話等）的文本數據來增強其整體客戶體驗。文本分析旨在減少公司的響應時間並幫助解決申訴快速有效地為客戶服務。

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3.欺詐檢測

由文本挖掘技術支持的文本分析為以文本格式收集大部分數據的領域提供了巨大的機會。 保險公司和金融公司正在利用這個機會。 通過將文本分析的結果與相關的結構化數據相結合，這些公司現在能夠快速處理索賠以及檢測和預防欺詐。

4.商業智能

組織和商業公司已開始利用文本挖掘技術作為其商業智能的一部分。 除了提供對客戶行為和趨勢的深刻見解外，文本挖掘技術還可以幫助公司分析競爭對手的優勢和劣勢，從而使他們在市場上具有競爭優勢。 Cogito Intelligence Platform和IBM 文本分析等文本挖掘工具可提供有關營銷策略績效、最新客戶和市場趨勢等方面的見解。

5. 社交媒體分析

有許多文本挖掘工具專門用於分析社交媒體平台的性能。 這些有助於跟踪和解釋從新聞、博客、電子郵件等在線生成的文本。此外，文本挖掘工具可以有效地分析您的品牌在社交媒體上的帖子、喜歡和關注者的數量，從而讓您了解與您的品牌和在線內容互動的人的反應。 該分析將使您能夠了解目標受眾的“熱門和不熱門”。

我們希望這篇內容豐富的文章能幫助您了解文本挖掘的基礎知識及其在行業中的應用。 如果您有興趣了解有關數據科學技術的更多信息，請查看 IIIT Bangalore 的數據科學執行 PG 計劃。