Kaj je besedilno rudarjenje?

Rudarjenje besedil je znano tudi kot pridobivanje besedilnih podatkov je postopek pridobivanja in analiziranja podatkov iz velikih količin nestrukturiranih besedilnih podatkov. Analiza besedilnih podatkov lahko drugi izraz imenuje analitika besedila. Izvajanje besedila izvaja prepoznavanje pojmov, vzorcev, tem, ključnih besed in drugih atributov v podatkih. Izvlečki in analize podatkov iz velikih količin nestrukturiranih besedilnih podatkov dosežejo dragocen vpogled v velike količine nestrukturiranih besedilnih podatkov, ki jih ni mogoče enostavno prepoznati. Ročna identifikacija potrebnih informacij iz ogromnih podatkov ni mogoča, zato za pridobivanje zahtevanih informacij iz ogromnih podatkov uporabite postopek rudarjenja besedila, saj morate prebrati vse dokumente, da ugotovite, ali dejansko vsebujejo kakršne koli informacije, ki so pomembne za vaše iskanje.

Besedilo rudarjenje

  • Postopek rudarjenja besedil je zaradi velikih podatkov postal bolj praktičen. Znanstveniki in drugi uporabniki uporabljajo velike podatke in globoko učenje, ki lahko analizirajo množice nestrukturiranih podatkov.
  • Pridobivanje besedila po ugotovitvi dejstev, razmerij in tudi trditev, vsa ta dejstva izvlečejo in analizirajo, da se analiza najprej spremeni v strukturirane podatke, vizualizacija s pomočjo tabel HTML, miselni zemljevidi, grafikoni itd., Integracija s strukturiranimi podatki v zbirkah podatkov ali skladiščih ter nadalje razvrščati po sistemih strojnega učenja (ML).
  • Viri rudarjenja in analiziranja so lahko korporativni dokumenti, e-poštna sporočila strank, komentarji raziskav, dnevniki klicnih centrov, objave v družabnih omrežjih, medicinska evidenca in drugi viri besedilnih podatkov, ki podjetju pomagajo najti potencialno koristne poslovne vpoglede.
  • Besedilo rudarjenja in obdelava naravnega jezika (NLP) sta tehnologija umetne inteligence (AI), ki uporabnikom omogoča hitro pretvorbo ključne vsebine v besedilnih dokumentih v kvantitativne, vložljive vpoglede.

Kako Text Mining poenostavlja delo?

Izvajanje besedila deluje enako kot rudarjenje podatkov, vendar se osredotoča na besedilo namesto na bolj strukturirane oblike podatkov. Prvi korak v procesu rudarjenja besedil je organizacija podatkov v smislu kvantitativne in kvalitativne analize, zato je treba uporabiti tehnologijo obdelave naravnega jezika (NLP).

Delo za obdelavo besedila vključuje iskanje ali identifikacijo informacij (zbiranje podatkov iz vseh virov za analizo), uporabo analitike besedila (statistične metode ali obdelava naravnega jezika za del označevanja govora), imenovanje prepoznavanja entitete (identificiranje imenovanega besedila vključuje ime procesa kot kategorizacijo ), razčlenjevanje (združevanje), združevanje dokumentov (za identifikacijo sklopov podobnih besedilnih dokumentov), ​​identifikacija samostalnika in drugih izrazov, ki se nanašajo na isti predmet, nato poiščite razmerje in dejstvo med entitetami in druge informacije v besedilu, nato izvedite analizo sentimentov in kvantitativno analizo besedila in nato ustvarite analitični model, ki pomaga ustvariti poslovne strategije in operativne ukrepe.

Kaj lahko storite z urejanjem besedil?

Najboljši primer rudarjenja besedil je analiza sentimentov, ki lahko spremlja pregled ali občutek strank o restavraciji, podjetju in tako imenovanem tudi rudarjenje mnenj, v tej analizi občutkov pa zbira besedilo iz spletnih pregledov ali družbenih omrežij in drugih virov podatkov ter opravi NLP za prepoznavanje pozitivnih ali negativnih čustev kupcev. Teze, ki se uporabljajo za rešitev negativne točke in izboljšanje zadovoljstva strank, lahko tudi pomagajo pri trženju in drugih področjih izboljšav.

Druge pogoste uporabe vključujejo varnostne aplikacije, biomedicinske aplikacije za klinične študije in natančnost medicine, ki analizirajo opise medicinskih simptomov za pomoč pri diagnozah, trženje, kot je analitično upravljanje odnosov s strankami, dodajanje ciljanja, pregledovanje kandidatov za delo na podlagi besedila v njihovih življenjepisih, znanstvena literatura za založnik, ki išče podatke o iskanju indeksov, blokiranju neželene e-pošte, razvrščanju vsebine spletnega mesta, prepoznavanju zavarovalnih zahtevkov, ki so lahko lažni, in pregledu korporativnih dokumentov kot dela elektronskih postopkov odkrivanja.

Prednosti

Pomaga pri odkrivanju goljufij za zavarovalnico, obvladovanju tveganj, znanstveni analizi, vedenju strank in tako naprej, kar podjetju pomaga pri izboljšanju dela.

Podjetjem pomaga odkriti težave in jih nato rešiti, preden postanejo velik problem, ki vpliva na podjetje. Pregledi in komunikacije strank lahko pripomorejo k izboljšanju uporabniške izkušnje z identificiranjem potrebnih funkcij za kupca in izboljšanjem vseh, ki povečajo prodajo in nato povečajo prihodke in dobiček podjetja.

Tudi rudarjenje besedil v zdravstvu omogoča prepoznavanje bolezni in diagnosticiranje bolezni.

Zahtevane veščine

Za izvajanje rudarjenja besedila bi morali imeti ljudi spretnosti analize podatkov, dobro bi morali imeti statistiko, velike okvire za obdelavo podatkov, znanje baze podatkov, strojno učenje ali algoritem globljega učenja, obdelavo naravnega jezika in razen tega dobrega v programskem jeziku.

Obseg

To je hitro rastoče polje, saj se polje velikih podatkov povečuje, zato je obseg v prihodnosti zelo obetaven, saj se količina besedilnih podatkov iz dneva v dan eksponentno povečuje. Platforme družbenih medijev ustvarjajo veliko besedilnih podatkov, ki jih je mogoče pridobiti, da bi dobili resničen vpogled v različne domene.

Prava publika za učenje tehnologij za rudarjenje besedil

Ciljna publika za učenje teh tehnologij so strokovnjaki, ki želijo prepoznati dragocene vpoglede ogromno nestrukturiranih podatkov za podjetja za različne namene, kot so povečanje prodaje in dobička podjetja, odkrivanje goljufij za zavarovalnico in tudi na področju zdravje in celo znanstveniki za izvajanje znanstvene analize in vse.

Zaključek

  • Znano je tudi kot pridobivanje besedilnih podatkov je postopek pridobivanja in analiziranja podatkov iz velikih količin nestrukturiranih besedilnih podatkov.
  • Delo Text Mining vključuje iskanje ali identifikacijo informacij, uporabite analitiko besedila, imenovanje prepoznavanja subjekta, razklada, združevanje dokumentov, identifikacijo samostalnika in druge izraze, ki se nanašajo na isti predmet, nato v besedilu poiščite razmerje in dejstvo ter druge informacije in nato izvedite analizo občutkov in kvantitativno analizo besedila, nato pa ustvarite analitični model, ki pomaga ustvarjati poslovne strategije in operativne ukrepe.
  • Pomaga pri odkrivanju goljufij, obvladovanju tveganj, znanstveni analizi, vedenju strank, zdravstvu in tako naprej.
  • Za izvajanje rudarjenja besedila bi morali imeti osebe spretnosti za analizo podatkov, statistiko, velike okvire za obdelavo podatkov, znanje baz podatkov, algoritem strojnega učenja ali globljega učenja, obdelavo naravnega jezika in razen tega dobrega v programskem jeziku.
  • To je hitro rastoče polje, saj se polje velikih podatkov povečuje, zato je obseg Text Mining v prihodnosti zelo obetaven.

Priporočeni članki

To je vodnik za Kaj je rudarjenje besedil? Tu smo razpravljali o delu, potrebnih spretnostih, obsegu in prednostih Text Mining. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -

  1. Kaj je analiza velikih podatkov?
  2. Big Data vs Data Mining
  3. Kaj je tehnologija velikih podatkov?
  4. Kaj je Big data in Hadoop

Kategorija:

Veliki podatki