Какво е Text Mining?

Text Mining е известен още като извличането на текстови данни е процесът на извличане и анализ на данни от големи количества неструктурирани текстови данни. Анализът на текстови данни друг термин може да се нарече анализиране на текст. Извличането на текст извършва идентифициране на понятия, модели, теми, ключови думи и други атрибути в данните. Извадките и анализите на данни от големи количества неструктурирани текстови данни извършват намиране на ценна информация за големи количества неструктурирани текстови данни, които не могат да бъдат идентифицирани лесно. Ръчно идентифициране на необходимата информация от огромните данни не е възможно, така че за извличане на необходимата информация от огромните данни използвайте процеса на извличане на текст, тъй като трябва да прочетете всички документи, за да разберете дали всъщност съдържат информация, която е от значение за вашето търсене.

Text Mining

  • Процесът на извличане на текст стана по-практичен поради големите данни. Учените за данни и други потребители използват големи данни и задълбочено обучение, които могат да анализират масивни масиви от неструктурирани данни.
  • Извличане на текст след идентифициране на фактите, връзките и също твърденията, всички тези факти се извличат и анализират, за да се анализират първо превърнати в структурирани данни, визуализация с помощта на HTML таблици, умни карти, диаграми и т.н., интеграция със структурирани данни в бази данни или складове и допълнително класифициране чрез машинно обучение (ML) системи.
  • Източниците на добив и анализи могат да бъдат корпоративни документи, имейли на клиенти, коментари на анкетите, дневници на телефонни центрове, публикации в социалните мрежи, медицински записи и други източници на текстови данни, които помагат на бизнеса да намери потенциално ценна информация за бизнеса.
  • Извличането на текст и обработката на естествен език (NLP) са технологии за изкуствен интелект (AI), които позволяват на потребителите бързо да преобразуват ключовото съдържание в текстовите документи в количествени, приложими данни.

Как Text Mining прави работата толкова лесна?

Извличането на текст работи същото като при извличането на данни, но с акцент върху текста вместо по-структурирани форми на данни. Първата стъпка в процеса на извличане на текст е да се организират данните по отношение на количествен и качествен анализ, поради което да се използва технологията за обработка на естествен език (NLP).

Работата по обработване на текст включва извличане на информация или идентификация (събиране на данните от всички източници за анализ), прилагане на текстова анализа (статистически методи или обработка на естествен език към част от етикетиране на речта), име на разпознаване на субект (идентифициране на име на текста включва името на процеса като категоризиране ), разясняване (групиране), групиране на документи (за идентифициране на групи от подобни текстови документи), идентифициране на съществително и други термини, които се отнасят до един и същ обект, след това намерете връзката и фактите между субектите и друга информация в текста, след това извършете анализ на настроенията и количествен анализ на текст и след това създайте аналитичния модел, който помага да се генерират бизнес стратегии и оперативни действия.

Какво можете да направите с Text Mining?

Най-добрият пример за извличане на текст е анализът на настроенията, който може да проследи прегледа или настроенията на клиентите за ресторант, компания и т. Н., Известен също като извличане на мнения, в този анализ на настроенията се събира текст от онлайн прегледи или социални мрежи и други източници на данни и се извършва NLP за идентифициране на положителни или отрицателни чувства на клиентите. Тезата за информация, използвана по-далеч за решаване на отрицателната точка и подобряване на удовлетвореността на клиентите, а също може да помогне в маркетинга и други области на подобрения.

Друга често срещана употреба включва приложения за сигурност, биомедицински приложения за клинични проучвания и прецизна медицина, анализиране на описания на медицински симптоми за подпомагане на диагнози, маркетинг като аналитично управление на взаимоотношенията с клиенти, добавяне на таргетиране, скрининг на кандидати за работа въз основа на формулировката в техните автобиографии, научна литература за издател за търсене на данни за извличане на индекс, блокиране на спам имейли, класифициране на съдържание на уебсайтове, идентифициране на застрахователни претенции, които могат да бъдат измамни, и разглеждане на корпоративни документи като част от електронните процеси за откриване.

Предимства

Той помага при откриване на измами за застрахователната компания, управление на риска, научен анализ, поведение на клиентите и т.н., което помага на компанията да подобри работата им.

Той помага на компаниите да откриват проблеми и след това да ги разрешават, преди да станат голям проблем, който засяга компанията. Прегледите и комуникациите на клиентите могат да помогнат за подобряване на клиентското изживяване чрез идентифициране на функции за клиент и подобрение от всички, които увеличават продажбата и след това увеличават приходите и печалбата на компанията.

Дори извличането на текст в здравеопазването дава възможност да се идентифицират болестта и да се диагностицира заболяването.

Необходими умения

За извършване на извличане на текст хората трябва да имат умения за анализ на данни, трябва да са добри в статистиката, големи рамки за обработка на данни, познания в базата данни, машинно обучение или задълбочено учене алгоритъм, обработка на естествен език и освен това добро в езика на програмиране.

Обхват

Това е бързоразвиващо се поле, тъй като полето с големи данни се разраства, така че обхватът е много обещаващ в бъдеще, тъй като количеството на текстовите данни нараства експоненциално от ден на ден. Платформите за социални медии генерират много текстови данни, които могат да се добиват, за да получите реална информация за различни домейни.

Правилната аудитория за изучаване на технологии за добив на текстове

Целевата аудитория за изучаване на тези технологии са професионалисти, които искат да идентифицират ценните познания огромното количество неструктурирани данни за компаниите за различни цели като увеличаване на продажбите и печалбите на компанията, разкриване на измами за застрахователната компания, както и в областта на здравеопазване и дори учени за извършване на научния анализ и всичко останало.

заключение

  • Известно е още като извличането на текстови данни е процесът на извличане и анализ на данни от големи количества неструктурирани текстови данни.
  • Работата по обработване на текст включва извличане на информация или идентификация, приложете анализиране на текст, разпознаване на наименование на субектите, недвусмисленост, групиране на документи, идентифициране на съществително и други термини, които се отнасят до един и същ обект, след това намерете връзката и фактите между субектите и друга информация в текста, след което изпълнете анализ на настроенията и количествен анализ на текст и след това създайте аналитичния модел, който помага да се генерират бизнес стратегии и оперативни действия.
  • Помага при откриване на измами, управление на риска, научен анализ, поведение на клиентите, здравеопазване и т.н.
  • За извършване на извличане на текст хората трябва да имат умения за анализ на данни, статистика, големи рамки за обработка на данни, познания в базата данни, алгоритъм за машинно обучение или задълбочено обучение, обработка на естествен език и освен тази стока в езика за програмиране.
  • Това е бързоразвиващо се поле, тъй като полето с големи данни се разраства, така че обхватът на Text Mining е много обещаващ в бъдеще.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за Какво е Mining Text ?. Тук обсъдихме работата, необходимите умения, обхвата и предимствата на Text Mining. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -

  1. Какво представлява анализа на големи данни?
  2. Big Data vs Data Mining
  3. Какво е Big Data Technology?
  4. Какво е Big data и Hadoop

Категория: