Definitivni vodič o tome kako radi rudarstvo teksta - eduCBA

Sadržaj:

Anonim

Tekst rudarstvo Uvod

Tekst rudarstvo - u današnjem kontekstu tekst je najčešće sredstvo putem kojeg se razmjenjuju informacije. No, razumijevanje značenja iz teksta uopće nije lagan posao. Potreban nam je dobar alat poslovne inteligencije koji će pomoći razumjeti informacije na jednostavan način.

Što je rudarstvo teksta

Text Rudar je također poznat kao Text Analytics. To je proces razumijevanja informacija iz niza tekstova. Text Mining je osmišljen kako bi pomogao tvrtki da pronađe vrijedna znanja iz tekstualnog sadržaja. Ti sadržaji mogu biti u obliku riječi dokumenta, e-pošte ili objave na društvenim medijima.

Text Mining je upotreba automatiziranih metoda za razumijevanje znanja dostupnog u tekstualnim dokumentima.

Tekst rudarstvo može se koristiti i za korištenje računala kako bi razumio strukturirane ili nestrukturirane podatke. Kvalitativni podaci ili nestrukturirani podaci su podaci koji se ne mogu mjeriti brojevima. Ti podaci obično sadrže informacije poput boje, teksture i teksta. Kvantitativni ili strukturirani podaci su podaci koji se mogu lako mjeriti.

Iskopavanje teksta interdisciplinarno je područje koje uključuje traženje informacija, vađenje podataka, strojno učenje, statistiku i drugo. Tekst rudarstvo malo je različito polje od pretraživanja podataka.

Prednosti Text Mininga

Mnogo je prednosti korištenja Text Mininga. Navedeni su u nastavku

  • To štedi vrijeme i resurse te djeluje efikasnije od ljudskog mozga.
  • Pomaže u praćenju mišljenja tijekom vremena
  • Text Mining pomaže pri sažimanju dokumenata
  • Analitika teksta pomaže izvući koncepte iz teksta i predstaviti ih na jednostavniji način
  • Tekst koji se indeksira pomoću pretraživanja teksta može se koristiti u prediktivnoj analizi
  • Možete uključiti bilo koji vokabular da biste upotrebljavali terminologiju u vašem području

Upotrebe Text Mininga

  • Imena različitih cjelina i odnosa između teksta mogu se lako pronaći pomoću različitih tehnika.
  • To pomaže u izdvajanju obrazaca iz velike količine nestrukturiranih podataka
  • Sustavno pregledavanje literature - može se temeljito istražiti tekst, pronaći ključne teme i istaknuti ponovljeni pojmovi ili tekst i popularne teme tijekom određenog vremenskog razdoblja.
  • Ispitivanje hipoteze - pomoću rudarjenja teksta može se testirati određena hipoteza kako bi se vidjelo potvrđuje li ovaj dokument ili negira hipotezu. Uglavnom se ustaljeno uvjerenje najprije testira nad dokumentom.
Bilješka:
Učinkovito razvijajte rješenja za poslovne probleme. Naučite definirati, analizirati i dokumentirati poslovne zahtjeve. Istražite poslovne aktivnosti kako biste ih učinili učinkovitijima.

Važnost Text Mining-a

  • Text Mining omogućuje bolje i pametnije donošenje odluka
  • Pomaže u rješavanju problema otkrivanja znanja u različitim područjima poslovanja
  • Pomoću rudarjenja teksta možete lako vizualizirati podatke na više načina poput html tablica, grafikona, grafikona i drugih
  • To je sjajno sredstvo produktivnosti. Daje bolje rezultate brže od bilo kojeg drugog alata.
  • Alat za vađenje teksta koriste i velike i male organizacije koje su organizacije usmjerene na znanje.

Primjene Text Mining

  • Analiza odgovora otvorenih anketa

Pitanja otvorenih anketa pomoći će ispitanicima da bez ikakvih ograničenja daju svoje mišljenje ili mišljenje. Ovo će vam pomoći znati više o mišljenju kupaca nego oslanjanje na strukturirane upitnike. Iskopavanje teksta može se koristiti za analizu takvih podataka u obliku teksta.

  • Automatska obrada poruka, e-pošte

Text Mining se također uglavnom koristi za klasifikaciju teksta. Text Mining može se koristiti za filtriranje nepotrebne pošte koristeći određene riječi ili izraze. Takvi će se automatski odbaciti takve mape za neželjenu poštu. Takav automatski sustav razvrstavanja i filtriranja odabranih poruka i slanja odgovarajućeg odjela vrši se pomoću Text Mining sustava. Text Mining će također poslati upozorenje korisniku e-pošte da ukloni mailove s takvim uvredljivim riječima ili sadržajem.

  • Analiziranje jamstvenih ili osiguravajućih zahtjeva

U većini poslovnih organizacija informacije se prikupljaju uglavnom u obliku teksta. Na primjer, u bolnici se intervjui s pacijentima mogu kratko pripovijedati u tekstnom obliku, a izvješća su u obliku teksta. Te se bilješke dnevno prikupljaju elektroničkim putem, tako da se mogu lako prenijeti u algoritme za ispis teksta. Ti se zapisi tada mogu koristiti za dijagnosticiranje stvarne situacije.

  • Ispitivanje konkurenata pretraživanjem njihovih web stranica

Drugo važno područje aplikacije Text Mining je obrada sadržaja web stranica na određenoj domeni. Na taj način sustav za ispis teksta automatski će pronaći popis termina koji se koriste na web mjestu. Kroz ovaj način možete saznati najvažnije izraze koji se koriste na web stranici. Na ovaj se način može znati o konkurentima koji vam mogu pomoći u učinkovitom poslovanju.

Ostale aplikacije Text Mining uključuju sljedeće

  • Poslovna inteligencija
  • E Otkriće
  • Bioinformatika
  • Upravljanje evidencijama
  • Nacionalna sigurnost ili obavještajni rad djeluje
  • Praćenje društvenih medija

Tehnike korištene u Rudarstvu teksta

Postoji pet osnovnih tehnologija koje se koriste u sustavu Text Mining. O njima se detaljno govori u nastavku

  1. Izvlačenje informacija

Ovo se koristi za analizu nestrukturiranog teksta pronalaženjem važnih riječi i pronalaženjem međusobnih odnosa. U ovoj se tehnici koristi postupak podudaranja uzoraka kako bi se pronašao redoslijed u tekstu. To pomaže u transformaciji nestrukturiranog teksta u strukturirani oblik. Tehnika vađenja informacija uključuje module obrade jezika. To se uglavnom koristi tamo gdje postoji velika količina podataka. Postupak vađenja informacija objašnjen je na slici ispod.

  1. kategorizacija

Tehnika kategorizacije tekstualni dokument svrstava u jednu ili više kategorija. Klasiranje se temelji na ulaznim primjerima izlaznih podataka. Proces kategorizacije uključuje predobradu, indeksiranje, smanjenje dimenzija i klasifikaciju. Tekst se može kategorizirati korištenjem tehnika poput Naivnog Bayesovog klasifikatora, stabla odluke, najbližeg susedovog klasifikatora i strojeva dobavljača podrške.

  1. grupiranje

Način klasteriranja koristi se za grupiranje tekstualnih dokumenata koji imaju sličan sadržaj. Ima particije koje se nazivaju klasteri i svaka će particija imati određeni broj dokumenata sa sličnim sadržajem. Klasteriranje osigurava da niti jedan dokument neće biti izostavljen iz pretraživanja, a dobiva sve dokumente koji imaju sličan sadržaj. K-znači najčešće korištena tehnika grupiranja. Ova tehnika uspoređuje i svaki klaster i utvrđuje koliko su dokument međusobno spojeni. Tvrtke koriste ovu tehniku ​​za stvaranje baze podataka s tisuću sličnih dokumenata.

  1. Vizualizacija

Tehnika vizualizacije koristi se za pojednostavljenje procesa pronalaženja relevantnih informacija. Ova tehnika koristi tekstualne zastave za predstavljanje dokumenata ili skupina dokumenata i koristi boje za označavanje kompaktnosti. Tehnika vizualizacije pomaže prikazivanju tekstualnih informacija na što atraktivniji način. Donja slika će predstavljati tehniku ​​vizualizacije

  1. sažimanje

Tehnika sažetka pomoći će smanjiti duljinu dokumenta i sažeti detalje dokumenata ukratko. To čini dokument dokument čitanje za korisnike i razumiju sadržaj na prvi pogled. Sažetak zamjenjuje čitav niz dokumenata. Jednostavno i brzo sažima dokument s velikim tekstom. Ljudi trebaju više vremena za čitanje, a zatim sažeti dokument, ali ova tehnika to čini vrlo brzo. Pomaže u isticanju glavnih točaka u dokumentu. Proces sumiranja predstavljen je na slici ispod.

Metode i modeli koji se koriste u izlaganju teksta

Na temelju dohvaćanja informacija Text Mining ima četiri glavne metode

  1. Termički zasnovana metoda (TBM)

Izraz u dokumentu znači riječ koja ima semantičko značenje. U ovoj metodi analizira se čitav niz dokumenata na temelju termina. Jedan glavni nedostatak ove metode je problem sinonimije i polisemije. Sinonimija je mjesto u kojem više riječi imaju isto značenje. Polisemija je ona gdje jedna riječ ima više značenja.

  1. Metoda utemeljena na frazama (PBM)

U ovoj se metodi dokument analizira na temelju fraza koje su manje očite većem značenju i diskriminiranije. Nedostaci ove metode uključuju

  • Oni imaju inferiorna statistička svojstva u smislu izraza
  • Imaju malu učestalost pojavljivanja
  • Imaju veliki broj bučnih fraza

  1. Metoda zasnovana na konceptu (CBM)

U ovoj se metodi dokument analizira na temelju rečenice i dokumenta. U ovoj metodi postoje tri glavne komponente. Prva komponenta ispituje smisleni dio rečenica. Druga komponenta proizvodi konceptualni ontološki graf za objašnjenje struktura. Treća komponenta izdvaja gornje koncepte temeljene na prve dvije komponente. Ovom se metodom mogu razlikovati važne i nevažne riječi.

  1. Metoda taksonomije uzoraka (PTM)

U ovoj se metodi dokument analizira na temelju obrazaca. Uzorci u dokumentu mogu se saznati korištenjem tehnika rudarjenja podataka poput udruživanja pravila vladanja, sekvencijalnog iskopavanja uzoraka, učestalog iskopavanja skupa predmeta i zatvaranja uzoraka. Ova metoda koristi dva procesa - raspoređivanje uzorka i razvijanje uzorka. Dokazano je da ova metoda ima bolje rezultate od svih ostalih modela ili metoda.

Kako funkcionira Text Mining

Sada ste trebali shvatiti da vađenje teksta omogućuje razumjeti tekst bolje nego išta drugo. Text Mining sustav omogućuje razmjenu riječi iz nestrukturiranih podataka u numeričke vrijednosti. Iskrivanje teksta pomaže u prepoznavanju obrazaca i odnosa koji postoje u velikoj količini teksta. Ispis teksta često koristi računske algoritme za čitanje i analizu tekstualnih informacija. Bez rudarjenja teksta bit će teško razumjeti tekst lako i brzo. Tekst se može minirati na sistematičniji i cjelovitiji način, a informacije o poslu mogu se automatski snimiti. U nastavku su navedeni koraci u procesu ispisa teksta.

  • Korak 1: Dohvaćanje podataka

To je prvi korak u procesu vađenja podataka. Ovaj korak uključuje pomoć tražilice da bi saznao zbirku teksta koji je također poznat kao korpus tekstova koji će možda trebati neko pretvaranje. Ovi bi se tekstovi trebali sastaviti u određenom obliku koji će biti korisni za razumijevanje. Obično je XML standard za rudanje teksta

  • Korak 2: Obrada prirodnog jezika

Ovaj korak omogućuje sustavu da provede gramatičku analizu rečenice kako bi pročitao tekst. U strukturi analizira i tekst.

  • Korak 3: Vađenje informacija

Ovo je druga faza u kojoj se radi utvrđivanja značenja određenog tekstualnog markiranja. U ovoj se fazi u bazu podataka s tekstom dodaju metapodaci. To također uključuje dodavanje imena ili lokacije u tekst. Ovaj korak omogućava tražilici da prikupi informacije i otkrije odnose između tekstova pomoću njihovih metapodataka.

  • 4. korak: vađenje podataka

Posljednja faza je iskopavanje podataka koristeći različite alate. U ovom se koraku pronalaze sličnosti informacija koje imaju isto značenje, a koje je inače teško pronaći. Text Mining je alat koji pojačava istraživački proces i pomaže u testiranju upita.

Tekst rudarstvo sadrži sljedeći popis elemenata

  • Kategorizacija teksta
  • Grupiranje teksta
  • Koncept / izdvajanje entiteta
  • Granulane taksonomije
  • Analiza osjećaja
  • Sažetak dokumenata
  • Modeliranje entitetskih odnosa

Izazovi Tekst rudarstva

Glavni izazov s kojim se suočava sustav Text Mining je prirodni jezik. Prirodni se jezik suočava s problemom dvosmislenosti. Dvojeznačnost znači jedan izraz koji ima nekoliko značenja, a jedna fraza se tumači na različite načine i kao rezultat se dobivaju različita značenja.

Drugo ograničenje je da, dok se koristi sustav za vađenje informacija, uključuje semantičku analizu. Zbog toga cijeli tekst nije predstavljen, korisnicima je predstavljen samo ograničen dio teksta. No ovih je dana potrebno više razumijevanja teksta.

Text Mining također ima ograničenja u zakonu o autorskim pravima. Postoje mnoga ograničenja u ispisivanju teksta u dokumentu. Većinom uključuje i prava nositelja autorskih prava. Većina tekstova neće biti otvoreni izvor i u takvim slučajevima potrebna su odobrenja od pojedinih autora, izdavača i drugih povezanih strana.

Još jedno ograničenje je što ruda teksta ne generira nove činjenice i nije krajnji postupak.

Zaključak

Iskopavanje teksta ili analiza teksta je napredna tehnologija, ali rezultati i dubina analize variraju od tvrtke do tvrtke. Organizacija može koristiti rudanje teksta za stjecanje znanja o vrijednostima specifičnim za sadržaj.