Text Mining Wprowadzenie
Text Mining - w dzisiejszym kontekście tekst jest najczęstszym sposobem wymiany informacji. Ale zrozumienie znaczenia tekstu nie jest wcale łatwą pracą. Potrzebujemy dobrego narzędzia analizy biznesowej, które pomoże w łatwym zrozumieniu informacji.
Co to jest Text Mining
Text Mining jest również znany jako Text Analytics. Jest to proces rozumienia informacji z zestawu tekstów. Text Mining ma na celu pomóc firmie znaleźć cenną wiedzę z treści tekstowych. Treści te mogą mieć formę dokumentu tekstowego, wiadomości e-mail lub postów w mediach społecznościowych.
Text Mining to automatyczne metody rozumienia wiedzy dostępnej w dokumentach tekstowych.
Text Mining może być również użyty, aby komputer zrozumiał ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane dane. Dane jakościowe lub dane nieustrukturyzowane to dane, których nie można zmierzyć liczbowo. Dane te zwykle zawierają informacje takie jak kolor, tekstura i tekst. Dane ilościowe lub dane ustrukturyzowane to dane, które można łatwo zmierzyć.
Eksploracja tekstu jest interdyscyplinarną dziedziną, która obejmuje wyszukiwanie informacji, eksplorację danych, uczenie maszynowe, statystyki i inne. Text Mining to nieco inna dziedzina niż eksploracja danych.
Zalety eksploracji tekstu
Korzystanie z Text Mining ma wiele zalet. Są one wymienione poniżej
- Oszczędza czas i zasoby oraz działa wydajniej niż ludzki mózg.
- Pomaga śledzić opinie w czasie
- Text Mining pomaga w podsumowaniu dokumentów
- Analiza tekstu pomaga wydobyć pojęcia z tekstu i przedstawić go w prostszy sposób
- Tekst indeksowany przy użyciu eksploracji tekstu może być wykorzystywany w analizie predykcyjnej
- Możesz podłączyć dowolne słowniki, aby użyć terminologii w swoim obszarze zainteresowań
Zastosowania eksploracji tekstu
- Nazwy różnych jednostek i relacji między tekstem można łatwo znaleźć za pomocą różnych technik.
- Pomaga wydobywać wzorce z dużej ilości nieustrukturyzowanych danych
- Systematyczne przeglądy literatury - może pogłębić badania tekstu, znaleźć kluczowe tematy i podkreślić powtarzające się terminy lub tekst i popularne tematy w danym okresie.
- Testowanie hipotezy - poprzez eksplorację tekstu można przetestować określoną hipotezę, aby sprawdzić, czy dokument potwierdza lub zaprzecza hipotezie. Przeważnie ustalone przekonanie jest najpierw testowane na dokumencie.
Skutecznie opracowuj rozwiązania problemów biznesowych. Naucz się definiować, analizować i dokumentować wymagania biznesowe. Zbadaj działania biznesowe, aby zwiększyć ich wydajność.
Znaczenie eksploracji tekstu
- Text Mining umożliwia lepsze i inteligentne podejmowanie decyzji
- Pomaga rozwiązywać problemy związane z odkrywaniem wiedzy w różnych obszarach działalności
- Dzięki eksploracji tekstu możesz łatwo wizualizować dane na wiele sposobów, takich jak tabele HTML, wykresy, wykresy i inne
- To świetne narzędzie do zwiększania wydajności. Daje lepsze wyniki szybciej niż jakiekolwiek inne narzędzie.
- Z narzędzia do eksploracji tekstu korzystają zarówno duże, jak i małe organizacje, które są organizacjami opartymi na wiedzy.
Zastosowania eksploracji tekstu
-
Analizowanie otwartych odpowiedzi w ankiecie
Otwarte pytania ankiety pomogą respondentom wyrazić swoją opinię lub opinię bez żadnych ograniczeń. Pomoże to dowiedzieć się więcej o opiniach klientów niż polegać na ustrukturyzowanych kwestionariuszach. Eksploracja tekstu może być wykorzystana do analizy takich informacji w formie tekstu.
-
Automatyczne przetwarzanie wiadomości, wiadomości e-mail
Text Mining służy również głównie do klasyfikowania tekstu. Text Mining może służyć do filtrowania niepotrzebnej poczty przy użyciu określonych słów lub fraz. Takie wiadomości automatycznie odrzucają takie wiadomości do spamu. Taki automatyczny system klasyfikacji i filtrowania wybranych maili oraz wysyłania ich do odpowiedniego działu odbywa się za pomocą systemu Text Mining. Text Mining wyśle również ostrzeżenie do użytkownika poczty e-mail, aby usunąć wiadomości zawierające takie obraźliwe słowa lub treści.
-
Analiza roszczeń gwarancyjnych lub ubezpieczeniowych
W większości organizacji biznesowych informacje gromadzone są głównie w formie tekstowej. Na przykład w szpitalu wywiady z pacjentami mogą być krótko opowiadane w formie tekstowej, a raporty mają również formę tekstową. Te notatki są teraz zbierane elektronicznie, dzięki czemu można je łatwo przenieść do algorytmów eksploracji tekstu. Dane te można następnie wykorzystać do zdiagnozowania rzeczywistej sytuacji.
-
Badanie konkurentów poprzez indeksowanie ich stron internetowych
Innym ważnym obszarem zastosowania Text Mining jest przetwarzanie zawartości stron internetowych w określonej domenie. W ten sposób system wyszukiwania tekstu automatycznie znajdzie listę terminów używanych w witrynie. W ten sposób można znaleźć najważniejsze terminy używane na stronie. W ten sposób można poznać możliwości konkurentów, które mogą pomóc w wydajnym prowadzeniu działalności.
Inne zastosowania Text Mining obejmują:
- Business Intelligence
- E Discovery
- Bioinformatyka
- Zarządzanie rekordami
- Działa bezpieczeństwo narodowe lub wywiad
- Monitorowanie mediów społecznościowych
Techniki stosowane w Text Mining
Istnieje pięć podstawowych technologii wykorzystywanych w systemie Text Mining. Są one szczegółowo omówione poniżej
-
Ekstrakcja informacji
Służy to do analizy tekstu nieustrukturyzowanego poprzez znalezienie ważnych słów i relacji między nimi. W tej technice proces dopasowania wzorca służy do ustalenia kolejności w tekście. Pomaga w przekształceniu tekstu nieustrukturyzowanego w formę strukturalną. Technika ekstrakcji informacji obejmuje moduły przetwarzania języka. Jest to najczęściej używane tam, gdzie jest duża ilość danych. Proces pozyskiwania informacji wyjaśniono na poniższym obrazku.
-
Kategoryzacja
Technika kategoryzacji klasyfikuje dokument tekstowy do jednej lub więcej kategorii. Opiera się na przykładach wyjściowych danych wejściowych w celu dokonania klasyfikacji. Proces kategoryzacji obejmuje wstępne przetwarzanie, indeksowanie, redukcję wymiarów i klasyfikację. Tekst można podzielić na kategorie za pomocą technik takich jak Naiwny klasyfikator bayesowski, drzewo decyzyjne, klasyfikator Najbliższy sąsiad i Maszyny dostawcy wsparcia.
-
Grupowanie
Metoda grupowania służy do grupowania dokumentów tekstowych o podobnej zawartości. Ma partycje zwane klastrami, a każda partycja będzie miała wiele dokumentów o podobnej zawartości. Klastrowanie zapewnia, że żaden dokument nie zostanie pominięty podczas wyszukiwania i uzyskuje wszystkie dokumenty o podobnej zawartości. Środki K to często stosowana technika grupowania. Ta technika porównuje również każdy klaster i sprawdza, jak dobrze dokument jest ze sobą połączony. Firmy używają tej techniki do tworzenia bazy danych zawierającej tysiące podobnych dokumentów.
-
Wyobrażanie sobie
Technika wizualizacji służy do uproszczenia procesu wyszukiwania odpowiednich informacji. Ta technika wykorzystuje flagi tekstowe do reprezentowania dokumentów lub grupy dokumentów i używa kolorów do wskazania zwięzłości. Technika wizualizacji pomaga wyświetlać informacje tekstowe w bardziej atrakcyjny sposób. Poniższy obrazek będzie reprezentował technikę wizualizacji
-
Podsumowanie
Technika podsumowania pomoże skrócić długość dokumentu i pokrótce podsumować szczegóły dokumentów. Sprawia, że dokument działa w czytaniu dla użytkowników i pozwala szybko zrozumieć treść. Podsumowanie zastępuje cały zestaw dokumentów. Łatwo i szybko podsumowuje duży dokument tekstowy. Ludzie potrzebują więcej czasu na przeczytanie, a następnie podsumowanie dokumentu, ale ta technika sprawia, że jest on bardzo szybki. Pomaga podkreślić główne punkty w dokumencie. Proces podsumowania przedstawiono na poniższym obrazku.
Metody i modele stosowane w eksploracji tekstu
Na podstawie wyszukiwania informacji Text Mining ma cztery główne metody
-
Metoda oparta na terminach (TBM)
Termin w dokumencie oznacza słowo, które ma znaczenie semantyczne. W tej metodzie cały zestaw dokumentów jest analizowany na podstawie terminu. Jedną z głównych wad tej metody jest problem synonimii i polisemii. Synonimia polega na tym, że wiele słów o tym samym znaczeniu. Polisemia to miejsce, w którym jedno słowo ma więcej znaczeń.
-
Metoda oparta na frazach (PBM)
W tej metodzie dokument jest analizowany na podstawie zwrotów, które są mniej oczywiste dla większej liczby znaczeń i bardziej dyskryminujące. Wady tej metody obejmują
- Mają gorsze właściwości statystyczne niż terminy
- Mają niską częstotliwość występowania
- Mają dużą liczbę głośnych zwrotów
-
Metoda oparta na koncepcji (CBM)
W tej metodzie dokument jest analizowany na podstawie zdania i poziomu dokumentu. W tej metodzie są trzy główne elementy. Pierwszy element bada znaczącą część zdań. Drugi element tworzy konceptualny wykres ontologiczny wyjaśniający struktury. Trzeci składnik wyodrębnia najlepsze koncepcje oparte na dwóch pierwszych składnikach. Ta metoda pozwala rozróżnić ważne i nieważne słowa.
-
Metoda taksonomii wzorcowej (PTM)
W tej metodzie dokument jest analizowany na podstawie wzorców. Wzory w dokumencie można znaleźć za pomocą technik eksploracji danych, takich jak eksploracja reguł asocjacyjnych, sekwencyjne eksplorowanie wzorców, eksploracja zestawu elementów i eksploracja zamkniętych wzorów. Ta metoda wykorzystuje dwa procesy - wdrażanie i ewolucja wzorców. Udowodniono, że ta metoda działa lepiej niż wszystkie inne modele lub metody.
Jak działa Text Mining
Teraz powinieneś był zrozumieć, że eksploracja tekstu pozwala lepiej zrozumieć tekst niż cokolwiek innego. System Text Mining dokonuje wymiany słów z nieustrukturyzowanych danych na wartości liczbowe. Eksploracja tekstu pomaga zidentyfikować wzorce i relacje, które istnieją w dużej ilości tekstu. Eksploracja tekstu często wykorzystuje algorytmy obliczeniowe do odczytu i analizy informacji tekstowych. Bez eksploracji tekstu trudno będzie łatwo i szybko zrozumieć tekst. Tekst można wydobywać w bardziej systematyczny i kompleksowy sposób, a informacje o firmie można przechwytywać automatycznie. Kroki w procesie eksploracji tekstu są wymienione poniżej.
-
Krok 1: Wyszukiwanie informacji
To pierwszy krok w procesie eksploracji danych. Ten krok wymaga pomocy wyszukiwarki w celu znalezienia zbioru tekstu znanego również jako zbiór tekstów, które mogą wymagać pewnej konwersji. Te teksty powinny być również zebrane w określonym formacie, który będzie pomocny dla użytkowników w zrozumieniu. Zwykle XML jest standardem dla eksploracji tekstu
-
Krok 2: Przetwarzanie języka naturalnego
Ten krok pozwala systemowi przeprowadzić analizę gramatyczną zdania w celu odczytania tekstu. Analizuje również tekst w strukturach.
-
Krok 3: Ekstrakcja informacji
Jest to drugi etap, w którym w celu zidentyfikowania znaczenia określonego znacznika tekstowego. Na tym etapie do bazy danych są dodawane metadane dotyczące tekstu. Obejmuje to także dodawanie nazw lub lokalizacji do tekstu. Ten krok pozwala wyszukiwarce uzyskać informacje i znaleźć relacje między tekstami za pomocą ich metadanych.
-
Krok 4: Wyszukiwanie danych
Ostatnim etapem jest eksploracja danych przy użyciu różnych narzędzi. W tym kroku znajdują się podobieństwa między informacjami o tym samym znaczeniu, które w innym przypadku byłyby trudne do znalezienia. Text Mining to narzędzie, które przyspiesza proces badawczy i pomaga w testowaniu zapytań.
Text Mining zawiera następującą listę elementów
- Kategoryzacja tekstu
- Grupowanie tekstu
- Wyodrębnianie pojęcia / bytu
- Szczegółowe taksonomie
- Analiza sentymentów
- Podsumowanie dokumentu
- Modelowanie relacji encji
Wyzwania eksploracji tekstu
Głównym wyzwaniem, przed którym stoi system Text Mining, jest język naturalny. Język naturalny staje przed problemem niejednoznaczności. Dwuznaczność oznacza, że jeden termin ma kilka znaczeń, jedno wyrażenie jest interpretowane na różne sposoby, w wyniku czego uzyskuje się różne znaczenia.
Kolejnym ograniczeniem jest to, że podczas korzystania z systemu ekstrakcji informacji obejmuje analizę semantyczną. Z tego powodu pełny tekst nie jest prezentowany, tylko ograniczona część tekstu jest prezentowana użytkownikom. Ale w dzisiejszych czasach istnieje potrzeba lepszego zrozumienia tekstu.
Text Mining ma również ograniczenia wynikające z przepisów dotyczących praw autorskich. Istnieje wiele ograniczeń w eksploracji tekstu dokumentu. W większości przypadków obejmuje to prawa posiadaczy praw autorskich. Większość tekstów nie zostanie uznana za otwarte oprogramowanie, w takich przypadkach wymagane są pozwolenia od odpowiednich autorów, wydawców i innych powiązanych stron.
Jeszcze jednym ograniczeniem jest to, że eksploracja tekstu nie generuje nowych faktów i nie jest to proces końcowy.
Wniosek
Eksploracja tekstu lub analiza tekstu to dynamicznie rozwijająca się technologia, ale wyniki i głębokość analizy są różne w zależności od firmy. Organizacja może korzystać z eksploracji tekstu, aby uzyskać wiedzę na temat wartości specyficznych dla treści.