Co to jest Text Mining?
Text Mining jest również znany jako eksploracja danych tekstowych to proces wyodrębniania i analizowania danych z dużych ilości nieustrukturyzowanych danych tekstowych. Analiza danych tekstowych, które inny termin może nazwać analizą tekstu. Eksploracja tekstu wykonuje identyfikację pojęć, wzorców, tematów, słów kluczowych i innych atrybutów w danych. Wyodrębnia i analizuje dane z dużych ilości nieustrukturyzowanych danych tekstowych, aby znaleźć cenny wgląd w duże ilości nieustrukturyzowanych danych tekstowych, których nie można łatwo zidentyfikować. Ręczna identyfikacja wymaganych informacji z ogromnych danych nie jest możliwa, więc wyodrębnij wymagane informacje z ogromnych danych, użyj procesu eksploracji tekstu, ponieważ musisz przeczytać wszystkie dokumenty, aby dowiedzieć się, czy faktycznie zawierają one informacje istotne dla wyszukiwania.
Text Mining
- Proces eksploracji tekstu stał się bardziej praktyczny ze względu na duże zbiory danych. Naukowcy zajmujący się danymi i inni użytkownicy używają dużych zbiorów danych i głębokiego uczenia się, które mogą analizować ogromne zbiory nieustrukturyzowanych danych.
- Eksploracja tekstu po zidentyfikowaniu faktów, relacji, a także stwierdzeń, wszystkie te fakty są wyodrębniane i analizowane, aby przeanalizować najpierw przekształcone w ustrukturyzowane dane, wizualizację za pomocą tabel HTML, map myśli, wykresów itp., Integrację z danymi strukturalnymi w bazach danych lub magazynach i dalej klasyfikuj za pomocą systemów uczenia maszynowego (ML).
- Źródłami wyszukiwania i analizowania mogą być dokumenty korporacyjne, e-maile od klientów, komentarze ankiet, dzienniki call center, posty w sieciach społecznościowych, dokumentacja medyczna i inne źródła danych tekstowych, które pomagają firmie znaleźć potencjalnie cenne informacje biznesowe.
- Text Mining i Natural Language Processing (NLP) to technologie sztucznej inteligencji (AI), które pozwalają użytkownikom szybko przekształcać kluczowe treści w dokumentach tekstowych w ilościowe, przydatne informacje.
W jaki sposób Text Mining sprawia, że praca jest tak łatwa?
Eksploracja tekstu działa tak samo, jak eksploracja danych, ale koncentruje się na tekście zamiast na bardziej uporządkowanych formach danych. Pierwszym krokiem w procesie eksploracji tekstu jest uporządkowanie danych pod kątem zarówno analizy ilościowej, jak i jakościowej, dlatego właśnie korzysta się z technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP).
Praca z wyszukiwaniem tekstu obejmuje wyszukiwanie lub identyfikację informacji (zbieranie danych ze wszystkich źródeł do analizy), stosowanie analizy tekstu (metody statystyczne lub przetwarzanie języka naturalnego w części znakowania mowy), rozpoznawanie nazwanych jednostek (identyfikacja nazwanego tekstu oznacza nazwę procesu jako kategoryzującą ), ujednoznacznienie (grupowanie), grupowanie dokumentów (w celu identyfikacji zestawów podobnych dokumentów tekstowych), identyfikacja rzeczownika i innych terminów odnoszących się do tego samego obiektu, a następnie znajdowanie relacji i faktów między podmiotami i innymi informacjami w tekście, a następnie przeprowadzanie analizy sentymentów i ilościowa analiza tekstu, a następnie utwórz model analityczny, który pomoże wygenerować strategie biznesowe i działania operacyjne.
Co możesz zrobić z Text Mining?
Najlepszym przykładem eksploracji tekstu jest analiza sentymentów, która może śledzić opinie klientów lub opinie na temat restauracji, firmy itp., Znana również jako eksploracja opinii, w tej analizie sentymentów zbiera się tekst z recenzji online lub sieci społecznościowych i innych źródeł danych i wykonuje NLP identyfikuje pozytywne lub negatywne odczucia klientów. Te informacje są dalej wykorzystywane do rozwiązania negatywnego punktu i poprawy zadowolenia klientów, a także mogą pomóc w marketingu i innych obszarach ulepszeń.
Inne popularne zastosowania to aplikacje bezpieczeństwa, aplikacje biomedyczne do badań klinicznych i medycyna precyzyjna analizująca opisy objawów medycznych w celu diagnozowania, marketing jak analityczne zarządzanie relacjami z klientami, dodawanie targetowania, sprawdzanie kandydatów do pracy na podstawie sformułowań w ich CV, wyszukiwanie literatury naukowej dla wydawca, aby przeszukiwać dane dotyczące pobierania indeksu, blokowania spamu, klasyfikowania treści witryny, identyfikowania roszczeń ubezpieczeniowych, które mogą być nieuczciwe, oraz sprawdzania dokumentów korporacyjnych w ramach elektronicznych procesów wyszukiwania.
Zalety
Pomaga w wykrywaniu oszustw dla firmy ubezpieczeniowej, zarządzaniu ryzykiem, analizach naukowych, zachowaniach klientów i tak dalej, co pomaga firmie w doskonaleniu ich pracy.
Pomaga firmom wykrywać problemy, a następnie rozwiązywać je, zanim staną się dużym problemem, który wpływa na firmę. Recenzje klientów i komunikacja mogą pomóc w poprawie jakości obsługi klienta poprzez identyfikację potrzebnych funkcji dla klienta i ulepszeń, które zwiększają sprzedaż, a następnie zwiększają przychody i zysk firmy.
Nawet wyszukiwanie tekstów w służbie zdrowia umożliwia identyfikację i diagnozowanie chorób.
Wymagane umiejętności
Aby przeprowadzać eksplorację tekstu, ludzie powinni posiadać umiejętności analizy danych, powinni dobrze posługiwać się statystykami, strukturami przetwarzania dużych danych, znajomością baz danych, algorytmem uczenia maszynowego lub uczenia głębokiego, przetwarzaniem języka naturalnego i oprócz tego dobra w języku programowania.
Zakres
Jest to szybko rozwijająca się dziedzina, ponieważ pole dużych zbiorów danych rośnie, więc zakres jest bardzo obiecujący w przyszłości, ponieważ ilość danych tekstowych rośnie wykładniczo z dnia na dzień. Platformy mediów społecznościowych generują wiele danych tekstowych, które można wydobywać, aby uzyskać prawdziwy wgląd w różne domeny.
Odpowiedni odbiorca do nauki technologii wyszukiwania tekstu
Odbiorcami docelowymi do nauki tych technologii są profesjonaliści, którzy chcą zidentyfikować cenne informacje na temat ogromnej ilości nieuporządkowanych danych dla firm do różnych celów, takich jak zwiększenie sprzedaży i zysków firmy, wykrywanie oszustw dla firmy ubezpieczeniowej, a także w zakresie zdrowie, a nawet naukowcy, aby przeprowadzić analizę naukową i wszystko.
Wniosek
- Jest również znany jako eksploracja danych tekstowych, czyli proces wydobywania i analizowania danych z dużych ilości nieustrukturyzowanych danych tekstowych.
- Eksploracja tekstu obejmuje wyszukiwanie lub identyfikację informacji, stosowanie analizy tekstu, rozpoznawanie nazwanych jednostek, ujednoznacznianie, grupowanie dokumentów, identyfikację rzeczownika i innych terminów odnoszących się do tego samego obiektu, a następnie znajdowanie relacji i faktów między jednostkami i innymi informacjami w tekście, a następnie wykonywanie analiza sentymentów i ilościowa analiza tekstu, a następnie stwórz model analityczny, który pomoże wygenerować strategie biznesowe i działania operacyjne.
- Pomaga w wykrywaniu oszustw, zarządzaniu ryzykiem, analizach naukowych, zachowaniach klientów, opiece zdrowotnej i tak dalej.
- Aby przeprowadzić eksplorację tekstu, ludzie powinni posiadać umiejętności analizy danych, statystyki, struktury przetwarzania dużych danych, znajomość baz danych, uczenie maszynowe lub algorytm głębokiego uczenia się, przetwarzanie języka naturalnego i oprócz tego dobrego w języku programowania.
- Jest to szybko rozwijająca się dziedzina, ponieważ pole dużych zbiorów danych rośnie, więc zakres Text Mining jest bardzo obiecujący w przyszłości.
Polecane artykuły
To był przewodnik po Co to jest Text Mining ?. Tutaj omówiliśmy działanie, wymagane umiejętności, zakres i zalety Text Mining. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Co to jest analityka Big Data?
- Big Data vs. Data Mining
- Co to jest technologia Big Data?
- Co to jest Big data i Hadoop