Разлика между Mining Mining и Text Mining
Извличането на данни е практиката на автоматично търсене на големи масиви данни за откриване на модели, за извличане на информация от набори от данни, превръщането й в проста структура, която може да бъде разбираема. Извличането на данни е свързано с важен аспект, свързан както с техниките на базата данни, така и с AI / механизмите за машинно обучение. Извличането на текст е процесът на получаване на висококачествена информация от текст. Това е набор от процеси, необходими за получаване на ценна структурирана информация от неструктурирани текстови документи или ресурси. Той може автоматично да бъде класифициран, маршрутизиран, обобщен, визуализиран чрез картографиране на връзки и най-важното, че става по-лесно за търсене.
Извличане на данни
Data Mining предоставя отлична възможност за изследване на интересната връзка между извличането и извода / разсъжденията, основен въпрос относно естеството на извличане на данни.
Процесът на извличане на данни се разгражда на следните стъпки:
- Събиране, извличане, преобразуване и зареждане на данни в хранилище с данни.
- Съхранявайте и управлявайте данните, многоизмерна база данни, т.е. или на вътрешни сървъри или в облака.
- Осигурете достъп до данни на бизнес анализатори, мениджърски екипи и специалисти в областта на информационните технологии и определете как искат да ги организират с помощта на приложен софтуер.
- И накрая, представете данните в лесни за споделяне формати, като таблица или графика.
Text Mining
Извличането на текст изисква както сложни езикови, така и статистически техники, способни да анализират неструктурирани текстови формати и техники, които комбинират всеки документ с приложими метаданни, които могат да се считат за своеобразен котва при структурирането на този тип данни.
Извличането на текст се състои от голямо разнообразие от методи и технологии като:
- Технологии, базирани на ключови думи : Въвеждането се базира на селекция от ключови думи в текста, които са филтрирани като поредица от символни низове, а не думи или „понятия“.
- Статистически технологии: Отнася се до системи, базирани на машинно обучение. Статистическите технологии използват набор от документи, използвани като модел за управление и категоризиране на текст.
- Лингвистични технологии: Този метод може да използва системи за обработка на езици. Резултатът от анализа на текста позволява плитко разбиране на структурата на текста, използваната граматика и логика. (За по-добро разбиране на това как работи, тази публикация за извличане на текст и NLP е полезна.)
Всички тези подходи имат обща черта, че всички се занимават с обработка на текст по приблизителен начин, докато не са в състояние да ги разберат.
Сравнение между главата на Data Mining и Text Mining (Инфографика)
Ключови разлики между извличането на данни спрямо текстовия майнинг
Разликата между извличането на данни срещу извличането на текст се обяснява в точките, представени по-долу:
- Системите за извличане на данни по същество анализират цифри, които могат да бъдат описани като хомогенни и универсални. Той извлича, преобразува и зарежда данни в хранилище с данни. Бизнес анализаторите използват софтуерни приложения за извличане на данни, за да представят анализирани данни в лесно разбираеми форми, като таблица или графики. Валутите, датите, имената може да се наложи да се управляват, но те са лесни за връзка с данни и не изискват задълбочено разбиране на техния контекст. Инструментите за извличане на текст трябва да бъдат изправени пред големи технически предизвикателства като разнородни формати на документи (текстови документи, имейли, публикации в социалните медии, дословен текст и т.н.), както и многоезични текстове и съкращения и жаргони, характерни за езика на SMS.
- Извличането на данни е фокусирано върху дейности, зависещи от данни като счетоводство, закупуване, верига на доставки, CRM и др. Необходимите данни са лесни за достъп и хомогенни. След като са дефинирани алгоритмите, решението може да бъде бързо внедрено. Сложността на обработените данни прави проектите за извличане на текст по-дълги за внедряване. Извличането на текст отброява няколко междинни езикови етапа на анализ, преди да може да обогати съдържанието (гадаене на език, токенизация, сегментиране, морфо-синтактичен анализ, недвусмисленост, препратки и т.н.). На следващо място, стъпките за извличане на подходящи термини и асоцииране на метаданни се занимават със структурирането на неструктурираното съдържание за подхранване на специфични за домейна приложения. Освен това проектите могат да включват някои разнородни езици, формати или домейни. И накрая, малко компании имат своя собствена таксономия. Това обаче е задължително за стартиране на проект за извличане на текст и може да отнеме няколко месеца.
- Извличането на данни се счита за доказана, здрава и индустриална технология в продължение на много десетилетия. Извличането на текст се смяташе за сложно, специфично за домейна, специфично за езика, чувствително, експериментално и т.н. С други думи, текстовото извличане не се разбира достатъчно добре, за да има подкрепа за управление и следователно никога не се оценява като „задължително ". Въпреки това, с навлизането на цифровизацията, нарастването на социалните мрежи и повишената свързаност, компаниите сега са по-загрижени за онлайн репутацията си и търсят начини за увеличаване на лоялността с клиентите в свят на нарастващ избор. В резултат на това анализът на настроенията е новият фокус на извличането на текст. Компаниите са разбрали, че информацията е стратегически актив от текст и че извличането на текст вече не е лукс, а необходимост!
Таблица за сравняване на извличане на данни спрямо текстовия майнинг
По-долу е списъкът на точките, описващи сравненията между Data mining и Text Mining
| БАЗА ЗА СРАВНЕНИЕ | Извличане на данни | Text Mining |
| понятие | Извличането на данни е спектър от различни подходи, който търси модели и връзки на данните. | Извличането на текст е процес, необходим за превръщането на неструктуриран текстов документ в ценна структурирана информация. |
| Извличане на данни | Със стандартните техники за извличане на данни се разкриват бизнес модели в числови данни. | Със стандартните методи за извличане на текст открива лексикална и синтактична функция в текста. |
| Тип на данните | Откриване на знания от структурирани данни, които са хомогенни и лесни за достъп. | Откриване на текст от неструктурирани данни, които са разнородни, по-разнообразни. |
Заключение - Data Mining vs Text Mining
Извличането на текст и данни се считат за допълнителни техники, необходими за ефективно управление на бизнеса, инструментите за извличане на текст стават още по-значими. Подмножество от извличане на текст, обработка на естествен език е още по-уместно, когато клиентът е 100% ангажиран и е на разположение, за да помогне да се дефинират точни и пълни специфични за домейна таксономии. Това от своя страна помага на извличането на информация и свързването на метаданни да станат по-лесни и ефективни. Естественият език никога няма да бъде толкова лесен за обработка като фигурите, но извличането на текст вече е по-зряло и връзката му с извличането на данни има повече смисъл. Не забравяйте, че 80% от информацията е направена от текст!
Препоръчителен член
Това е ръководство за Data Mining vs Text Mining, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Извличане на данни от Business Intelligence VS - кой е по-полезен
- 8 важни техники за извличане на данни за успешния бизнес
- 9 Страхотна разлика между Data Science Vs Data Mining
- 7 важни техники за извличане на данни за най-добри резултати