Što je rudarstvo teksta?

Text Mining je poznat i pod nazivom data mining, to je proces izvlačenja i analize podataka iz velike količine nestrukturiranih tekstualnih podataka. Analiza tekstualnih podataka drugi izraz može nazvati analitikom teksta. Izvođenje teksta vrši prepoznavanje pojmova, obrazaca, tema, ključnih riječi i ostalih atributa u podacima. Izvodi i analiza podataka iz velike količine nestrukturiranih tekstualnih podataka pronalaze vrijedne uvide u velike količine nestrukturiranih tekstualnih podataka koje se ne mogu lako prepoznati. Ručna identifikacija potrebnih podataka iz ogromnih podataka nije moguća, tako da za izvlačenje potrebnih informacija iz ogromnih podataka koristite postupak vađenja teksta jer morate pročitati sve dokumente da biste utvrdili sadrže li oni zapravo informacije relevantne za vaše pretraživanje.

Tekst rudarstvo

  • Proces rudarjenja teksta postao je praktičniji zbog velikih podataka. Znanstvenici i ostali korisnici koriste velike podatke i duboko učenje koji mogu analizirati ogromne skupove nestrukturiranih podataka.
  • Iskopavanje teksta nakon identificiranja činjenica, odnosa i isto tako, sve te činjenice se izdvajaju i analiziraju, prvo analiziraju pretvorene u strukturirane podatke, vizualizaciju uz pomoć HTML tablica, mapa uma, grafikona itd., Integriranje sa strukturiranim podacima u baze podataka ili skladišta, i dalje klasificirati pomoću sustava strojnog učenja (ML).
  • Izvori iskopavanja i analiziranja mogu biti korporativni dokumenti, e-poruke o kupcima, komentari anketa, evidencije pozivnog centra, postovi na društvenim mrežama, medicinska evidencija i drugi izvori tekstualnih podataka koji pomažu tvrtki da pronađe potencijalno vrijedne poslovne uvide.
  • Obrada teksta i obrada prirodnog jezika (NLP) tehnologije su umjetne inteligencije (AI) koja korisnicima omogućuje brzo pretvoriti ključni sadržaj u tekstualnim dokumentima u kvantitativne, djelotvorne uvide.

Kako Text Mining olakšava rad?

Isključivanje teksta funkcionira isto kao i za vađenje podataka, ali s naglaskom na tekstu umjesto na više strukturiranim oblicima podataka. Prvi korak u procesu iskopavanja teksta jest organizacija podataka u smislu kvantitativne i kvalitativne analize, zbog čega se koristi prirodna jezična obrada (NLP) tehnologija.

Tekst rudarstvo teksta uključuje pronalaženje ili identifikaciju podataka (prikupljanje podataka iz svih izvora za analizu), primjenu analitike teksta (statističke metode ili obradu prirodnog jezika na dio označavanja govora), imenovanje prepoznavanja entiteta (identificiranje imenovanog teksta sadrži naziv procesa kao kategoriziranje ), raščlanjivanje (grupiranje), grupiranje dokumenata (identificirati skupove sličnih tekstualnih dokumenata), identificirati imenicu i druge izraze koji se odnose na isti objekt, zatim pronaći odnos i činjenicu među entitetima i ostale informacije u tekstu, zatim izvršiti analizu osjećaja i kvantitativnu analizu teksta, a zatim kreiraju analitički model koji pomaže generirati poslovne strategije i operativne akcije.

Što možete učiniti s Text Miningom?

Najbolji primjer rudarstva teksta je analiza osjećaja koja može pratiti recenziju ili osjećaje kupaca o restoranu, tvrtki i slično, također poznata kao rudarstvo mišljenja, u ovoj analizi osjećaja prikuplja se tekst iz internetskih pregleda ili društvenih mreža i drugih izvora podataka i obavljaju NLP za prepoznavanje pozitivnih ili negativnih osjećaja kupaca. Teze se šire informacije koriste za rješavanje negativne točke i poboljšanje zadovoljstva kupaca, a također mogu pomoći u marketingu i drugim područjima poboljšanja.

Još jedna uobičajena upotreba uključuje sigurnosne aplikacije, biomedicinske aplikacije za kliničke studije i preciznost lijeka koji analiziraju opise medicinskih simptoma radi dijagnoze, marketing poput analitičkog upravljanja odnosima s klijentima, dodavanje ciljanja, probir kandidata za posao na temelju formulara u njihovim životopisima, rudarstvo znanstvene literature za izdavač koji pretražuje podatke o pronalaženju indeksa, blokiranju neželjene e-pošte, klasificiranju sadržaja web mjesta, identificiranju šteta osiguranja koje mogu biti lažne i ispitivanju korporativnih dokumenata kao dijela elektroničkih otkrivanja.

prednosti

Pomaže u otkrivanju prijevara za osiguravajuće društvo, upravljanju rizikom, znanstvenim analizama, ponašanjem kupaca i tako dalje, što pomaže tvrtki u unapređenju rada.

Pomaže tvrtkama da otkriju probleme, a zatim ih riješe prije nego što postanu veliki problem koji utječe na tvrtku. Recenzije i komunikacije kupaca mogu pomoći poboljšanju korisničkog iskustva identificiranjem potreba za kupcem i poboljšanjem svih koji povećavaju prodaju, a zatim povećavaju prihod i profit tvrtke.

Čak i rudarstvo teksta u zdravstvu omogućuje prepoznavanje bolesti i dijagnosticiranje bolesti.

Potrebne vještine

Za obavljanje iskopavanja teksta ljudi bi trebali posjedovati vještine analize podataka, trebaju biti dobri u statistici, velikim okvirima za obradu podataka, poznavanju baze podataka, strojnom učenju ili algoritmu dubokog učenja, obradi prirodnog jezika i osim ovog dobra u programskom jeziku.

djelokrug

To je brzorastuće polje budući da se polje velikih podataka povećava, tako da je opseg u budućnosti vrlo obećavajući jer se količina tekstualnih podataka eksponencijalno povećava iz dana u dan. Platforme društvenih medija generiraju puno tekstualnih podataka koji se mogu iskoristiti za dobivanje stvarnih uvida u različite domene.

Prava publika za učenje tehnologija rudarstva teksta

Ciljna publika za učenje ovih tehnologija su profesionalci koji žele prepoznati vrijedne uvide ogromne količine nestrukturiranih podataka za tvrtke u različite svrhe, poput povećanja prodaje i profita tvrtke, otkrivanja prijevara za osiguravajuće društvo kao i na području zdravlje, pa čak i znanstvenici za izvođenje znanstvene analize i sve.

Zaključak

  • Poznato je i kao iskopavanje tekstualnih podataka proces je izvlačenja i analize podataka iz velike količine nestrukturiranih tekstualnih podataka.
  • Rad na pretraživanju teksta uključuje pronalaženje ili identifikaciju podataka, primijenite analitiku teksta, prepoznavanje naziva entiteta, nerazumijevanje, grupiranje dokumenata, identificiranje imenica i drugih izraza koji se odnose na isti objekt, zatim pronađite odnos i činjenicu među entitetima i druge informacije u tekstu, a zatim izvedite analiza raspoloženja i kvantitativna analiza teksta, a zatim kreiraju analitički model koji će pomoći generiranju poslovnih strategija i operativnih radnji.
  • Pomaže u otkrivanju prijevara, upravljanju rizikom, znanstvenim analizama, ponašanju kupaca, zdravstvu i tako dalje.
  • Za obavljanje iskopavanja teksta ljudi bi trebali posjedovati vještine analize podataka, statistike, velike okvire za obradu podataka, znanje baze podataka, algoritam strojnog učenja ili dubokog učenja, obradu prirodnog jezika i osim ovog dobra u programskom jeziku.
  • To je brzorastuće polje budući da se polje velikih podataka povećava, pa je opseg Text Mininga u budućnosti vrlo obećavajući.

Preporučeni članci

Ovo je vodič koji je rudarstvo teksta ?. Ovdje smo razgovarali o radu, potrebnim vještinama, opsegu i prednostima Text Mininga. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -

  1. Što je analitika velikih podataka?
  2. Big Data vs Data Mining
  3. Što je tehnologija velikih podataka?
  4. Što su Veliki podaci i Hadoop

Kategorija:

Veliki podaci