Lopullinen opas tekstin louhinnan toiminnasta eduCBA

Sisällysluettelo:

Anonim

Tekstin louhinnan esittely

Tekstin louhinta - Nykyisessä tilanteessa teksti on yleisin tapa vaihtaa tietoja. Mutta tekstin merkityksen ymmärtäminen ei ole ollenkaan helppoa. Tarvitsemme hyvää yritystietovälineitä, jotka auttavat ymmärtämään tietoja helposti.

Mikä on tekstin louhinta

Tekstin louhinta kutsutaan myös tekstianalyysiksi. Se on prosessin tiedon ymmärtäminen tekstien joukosta. Text Mining on suunniteltu auttamaan yritystä löytämään arvokasta tietoa tekstipohjaisesta sisällöstä. Sisältö voi olla sana-asiakirjan, sähköpostin tai sosiaalisen median viestien muodossa.

Tekstin louhinta on automatisoitujen menetelmien käyttö ymmärtää tekstidokumenteissa olevia tietoja.

Text Mining -sovellusta voidaan käyttää myös tietokoneen ymmärtämiseen jäsenneltyä tai jäsentämätöntä tietoa. Laadullinen tieto tai jäsentämätön tieto on tietoa, jota ei voida mitata lukumäärällä. Nämä tiedot sisältävät yleensä tietoja, kuten väri, rakenne ja teksti. Määrälliset tiedot tai jäsennellyt tiedot ovat tietoja, jotka voidaan mitata helposti.

Tekstin louhinta on monitieteinen kenttä, joka sisältää tiedonhaun, tiedon louhinnan, koneoppimisen, tilastot ja muut. Tekstin louhinta on hiukan erilainen kenttä kuin tiedon louhinta.

Tekstin louhinnan edut

Tekstin louhinnalla on paljon etuja. Ne on lueteltu alla

  • Se säästää aikaa ja resursseja ja toimii tehokkaammin kuin ihmisen aivot.
  • Se auttaa seuraamaan mielipiteitä ajan myötä
  • Text Mining auttaa tiivistämään asiakirjat
  • Tekstianalyysit auttavat poimimaan käsitteitä tekstistä ja esittämään sen yksinkertaisemmalla tavalla
  • Tekstiä, joka indeksoidaan Tekstin louhinta -sovelluksella, voidaan käyttää ennustavassa analytiikassa
  • Voit kytkeä mitä tahansa sanastoa käyttääksesi terminologiaa kiinnostavalla alueellasi

Tekstin louhinnan käyttötavat

  • Eri kokonaisuuksien nimet ja tekstin väliset suhteet löytyvät helposti eri tekniikoilla.
  • Se auttaa poimimaan kuvioita suuresta määrästä jäsentämätöntä tietoa
  • Kirjallisuuden systemaattinen arviointi - Sillä voidaan tutkia perusteellisesti tekstiä, löytää keskeisiä teemoja ja tuoda esiin toistuvat termit tai teksti ja suositut aiheet tietyn ajanjakson ajan.
  • Hypoteesin testaaminen - Tekstin louhinnan avulla tietty hypoteesi voidaan testata nähdäksesi, vahvistaako vai hylätäänkö asiakirja hypoteesin. Lähinnä vakiintunut uskomus testataan ensin asiakirjan avulla.
Huomautus:
Kehitä ratkaisuja liiketoimintaongelmiin tehokkaasti. Opi määrittelemään, analysoimaan ja dokumentoimaan liiketoimintavaatimukset. Tutki yritystoimintaa niiden tehostamiseksi.

Tekstin louhinnan merkitys

  • Text Mining on mahdollistaa paremman ja älykkään päätöksenteon
  • Se auttaa ratkaisemaan tiedon löytämisongelmia liiketoiminnan eri osa-alueilla
  • Tekstin louhinnan avulla voit visualisoida tiedot helposti monella tavalla, kuten html-taulukoita, kaavioita, kuvaajia ja muita
  • Se on loistava tuottavuuden työkalu. Se antaa parempia tuloksia nopeammin kuin mikään muu työkalu.
  • Tekstin louhintatyökalua käyttävät sekä suuret että pienet organisaatiot, jotka ovat tietoon perustuvia organisaatioita.

Tekstin louhinnan sovellukset

  • Analysoidaan avoimen kyselyn vastauksia

Avoimet kyselykysymykset auttavat vastaajia antamaan näkemyksensä tai mielipiteensä ilman rajoituksia. Tämä auttaa tietämään enemmän asiakkaiden mielipiteistä kuin luottamalla jäsenneltyihin kyselyihin. Tekstin louhintaan voidaan analysoida tällaisia ​​tietoja tekstin muodossa.

  • Viestien, sähköpostien automaattinen käsittely

Tekstin louhinta käytetään myös pääasiassa tekstin luokitteluun. Tekstin louhinta -sovelluksella voidaan suodattaa turhaa postia tiettyjen sanojen tai ilmausten avulla. Tällaiset sähköpostit hylkäävät nämä sähköpostit automaattisesti roskapostiksi. Tällainen valittujen sähköpostien luokittelu- ja suodatusjärjestelmä sekä vastaavan osaston lähettäminen tapahtuu Text Mining -järjestelmällä. Tekstin louhinta lähettää myös hälytyksen sähköpostin käyttäjälle sähköpostien poistamiseksi, joissa on tällaisia ​​loukkaavia sanoja tai sisältöä.

  • Takuu- tai vakuutusvaatimusten analysointi

Useimmissa yritysorganisaatioissa tiedot kerätään pääasiassa tekstin muodossa. Esimerkiksi sairaalassa potilashaastattelut voidaan kertoa lyhyesti tekstimuodossa ja raportit ovat myös tekstimuotoisia. Nämä muistiinpanot on nyt päivän kerätty sähköisesti, jotta ne voidaan helposti siirtää tekstin louhintaalgoritmeihin. Näitä tietueita voidaan sitten käyttää todellisen tilanteen diagnosointiin.

  • Tutki kilpailijoita indeksoimalla heidän verkkosivujaan

Toinen tärkeä Text Mining -sovellusalue on tietyn verkkotunnuksen verkkosivujen sisällön käsittely. Tällä tavalla tekstin kaivosjärjestelmä löytää automaattisesti luettelon termeistä, joita sivustolla käytetään. Tällä tavalla saadaan selville tärkeimmät verkkosivustolla käytetyt termit. Tällä tavalla voidaan tietää kilpailijoiden ominaisuudet, jotka voivat auttaa sinua toimittamaan yritystä tehokkaasti.

Muut Text Mining -sovellukset sisältävät seuraavat

  • Bisnesvaisto
  • E löytö
  • bioinformatiikka
  • Levyjen hallinta
  • Kansallinen turvallisuus tai tiedustelu toimii
  • Sosiaalisen median seuranta

Tekstin louhinnassa käytetyt tekniikat

Text Mining -järjestelmässä käytetään viittä perustekniikkaa. Niitä käsitellään yksityiskohtaisesti alla

  1. Tiedonkeruu

Tätä käytetään analysoimaan jäsentämätöntä tekstiä selvittämällä tärkeät sanat ja etsimällä niiden väliset suhteet. Tässä tekniikassa mallinsovitusprosessia käytetään selvittämään järjestys tekstissä. Se auttaa jäsentämättömän tekstin muuttamisessa jäsenneltyyn muotoon. Tietojen poimintatekniikka sisältää kieltenkäsittelymoduulit. Tätä käytetään useimmiten siellä, missä on paljon tietoa. Tiedonkeruuprosessi selitetään alla olevassa kuvassa.

  1. luokittelu

Luokittelutekniikka luokittelee tekstiasiakirjan yhteen tai useampaan luokkaan. Se perustuu sisääntulon esimerkkeihin luokittelun tekemiseksi. Luokitteluprosessi sisältää esikäsittelyn, indeksoinnin, mittojen pienentämisen ja luokittelun. Teksti voidaan luokitella käyttämällä tekniikoita, kuten Naiivi Bayesin luokitin, päätöksentekopuu, Lähin naapuri-luokitin ja tukimyyjäkoneet.

  1. klustereiden

Klusterointimenetelmää käytetään ryhmittelemään tekstiasiakirjoja, joilla on samanlainen sisältö. Siinä on osioita, joita kutsutaan klustereiksi, ja jokaisella osiolla on useita asiakirjoja, joilla on samanlainen sisältö. Klusterointi varmistaa, että mitään asiakirjaa ei jätetä haussa, ja se johtaa kaikki asiakirjat, joiden sisältö on samanlainen. K-keinot ovat usein käytetty klusterointitekniikka. Tämä tekniikka vertaa myös kutakin klusteria ja selvittää kuinka hyvin asiakirja on kytketty toisiinsa. Yritykset käyttävät tätä tekniikkaa tietokannan luomiseen, jossa on tuhansia samanlaisia ​​asiakirjoja.

  1. visualisointi

Visualisointitekniikkaa käytetään yksinkertaistamaan asiaankuuluvan tiedon löytämisprosessia. Tämä tekniikka käyttää tekstilippuja edustamaan asiakirjoja tai asiakirjaryhmää ja käyttää värejä kompaktiuden osoittamiseen. Visualisointitekniikka auttaa näyttämään tekstitiedot houkuttelevammalla tavalla. Alla oleva kuva edustaa visualisointitekniikkaa

  1. yhteenvetoa

Yhteenveto tekniikka auttaa vähentämään asiakirjan pituutta ja tiivistämään asiakirjojen yksityiskohdat lyhyesti. Se saa asiakirjan lukemaan käyttäjiä ja ymmärtämään sisältöä yhdellä silmäyksellä. Yhteenveto korvaa koko asiakirjakokonaisuuden. Se tekee yhteenvedon suuresta tekstiasiakirjasta helposti ja nopeasti. Ihmiset vievät enemmän aikaa lukea ja sitten tiivistää asiakirjan, mutta tämä tekniikka tekee siitä erittäin nopean. Se auttaa korostamaan asiakirjan tärkeimpiä kohtia. Yhteenvetoprosessi on esitetty alla olevassa kuvassa.

Tekstin louhinnassa käytetyt menetelmät ja mallit

Tiedonhaun perusteella Text Miningilla on neljä päämenetelmää

  1. Termiperusteinen menetelmä (TBM)

Termi dokumentissa tarkoittaa sanaa, jolla on semanttinen merkitys. Tässä menetelmässä koko asiakirjakokonaisuus analysoidaan termien perusteella. Yksi tämän menetelmän päähaitoista on synonyymian ja polysemian ongelma. Synonyymissä tarkoitetaan useita sanoja, joilla on sama merkitys. Polysemia on silloin, kun yhdellä sanalla on enemmän merkityksiä.

  1. Lausepohjainen menetelmä (PBM)

Tässä menetelmässä asiakirjaa analysoidaan lauseiden perusteella, jotka ovat vähemmän ilmeisiä useille merkityksille ja syrjiviä. Tämän menetelmän haitoihin sisältyy

  • Heillä on alemmat tilastolliset ominaisuudet kuin ehdoilla
  • Niiden esiintymistiheys on matala
  • Heillä on suuri määrä meluisia lauseita

  1. Konseptipohjainen menetelmä (CBM)

Tässä menetelmässä asiakirjaa analysoidaan lause- ja asiakirjatason perusteella. Tässä menetelmässä on kolme pääkomponenttia. Ensimmäinen osa tutkii lauseiden merkityksellistä osaa. Toinen komponentti tuottaa käsitteellisen ontologisen kuvaajan rakenteiden selittämiseksi. Kolmas komponentti poimii huippukonseptit kahden ensimmäisen komponentin perusteella. Tämä menetelmä erottaa tärkeät ja merkityksettömät sanat.

  1. Kuvioitaksonomiamenetelmä (PTM)

Tässä menetelmässä asiakirjaa analysoidaan kuvioiden perusteella. Asiakirjan kuviot voidaan selvittää käyttämällä tiedon louhintatekniikoita, kuten assosiaatiosääntöjen louhinta, peräkkäinen kuvioiden louhinta, toistuva esineiden asettelu ja lopetettu kuvioiden louhinta. Tämä menetelmä käyttää kahta prosessia - kuvion käyttöönotto ja kuvion kehittyminen. Tämän menetelmän on osoitettu toimivan paremmin kuin kaikki muut mallit tai menetelmät.

Kuinka Tekstin louhinta toimii

Nyt sinun olisi pitänyt ymmärtää, että tekstin louhinta antaa ymmärtää tekstiä paremmin kuin mitä tahansa muuta. Tekstin louhintajärjestelmä vaihtaa sanoja rakenteettomasta tiedosta numeerisiin arvoihin. Tekstin louhinta auttaa tunnistamaan kuviot ja suhteet, jotka esiintyvät suuressa tekstimäärissä. Tekstin louhinta käyttää usein laskennallisia algoritmeja tekstitietojen lukemiseen ja analysointiin. Ilman tekstin louhintaa on vaikea ymmärtää tekstiä helposti ja nopeasti. Teksti voidaan louhia systemaattisemmin ja kattavammin, ja tietoa yrityksestä voidaan kaapata automaattisesti. Tekstin louhintaprosessin vaiheet on lueteltu alla.

  • Vaihe 1: Tietojen haku

Tämä on ensimmäinen vaihe tiedon louhinnan prosessissa. Tämä vaihe sisältää hakukoneen avulla selville tekstikokoelman, joka tunnetaan myös nimellä tekstikokoelma, joka saattaa tarvita jonkin verran muuntamista. Nämä tekstit olisi myös koottava tiettyyn muotoon, josta on hyötyä käyttäjille. Yleensä XML on tekstin louhinnan standardi

  • Vaihe 2: Luonnollisen kielen käsittely

Tämän vaiheen avulla järjestelmä voi suorittaa lauseen kielioppianalyysin tekstin lukemiseksi. Se analysoi myös tekstin rakenteissa.

  • Vaihe 3: Tiedonkeruu

Tämä on toinen vaihe, jolla tietyn tekstin merkinnän merkityksen tunnistamiseksi tehdään. Tässä vaiheessa lisätään metatiedot tekstin tietokantaan. Siihen sisältyy myös nimien tai sijaintien lisääminen tekstiin. Tämä vaihe antaa hakukoneelle mahdollisuuden saada tietoja ja selvittää tekstien väliset suhteet niiden metatietojen avulla.

  • Vaihe 4: Tietojen louhinta

Viimeinen vaihe on tiedon louhinta eri työkaluilla. Tässä vaiheessa etsitään samanarvoisia tietoja, joilla on sama merkitys ja joita on muuten vaikea löytää. Tekstin louhinta on työkalu, joka tehostaa tutkimusprosessia ja auttaa testaamaan kyselyitä.

Tekstin louhinta sisältää seuraavan elementtiluettelon

  • Tekstin luokittelu
  • Tekstin ryhmittely
  • Konseptin / kokonaisuuden poiminta
  • Rakeiset taksonomiat
  • Aistien analyysi
  • Asiakirjojen yhteenveto
  • Kokonaisuussuhteiden mallintaminen

Tekstin louhinnan haasteet

Päähaaste, johon Text Mining -järjestelmä kohtaa, on luonnollinen kieli. Luonnollinen kieli kohtaa epäselvyyden ongelman. Moniselitteisyys tarkoittaa yhtä termiä, jolla on useita merkityksiä, yhtä lausetta tulkitaan eri tavoin ja seurauksena saadaan erilaisia ​​merkityksiä.

Toinen rajoitus on, että tietopoimintajärjestelmää käytettäessä siihen liittyy semanttinen analyysi. Tästä syystä koko tekstiä ei esitetä, vain rajoitettu osa tekstistä esitetään käyttäjille. Mutta nykyään on tarpeen lisätä tekstin ymmärtämistä.

Tekstien louhinnalla on rajoituksia myös tekijänoikeuslaissa. Asiakirjan tekstinkäsittelyssä on paljon rajoituksia. Useimmiten se sisältää tekijänoikeuksien haltijoiden oikeudet. Suurinta osaa tekstistä ei löydy avoimen lähdekoodin muodossa, ja tällaisissa tapauksissa vaaditaan luvat vastaavilta kirjoittajilta, kustantajilta ja muilta läheisiltä osapuolilta.

Vielä yksi rajoitus on, että tekstin louhinta ei tuota uusia tosiseikkoja, eikä se ole loppuprosessi.

johtopäätös

Tekstin louhinta tai tekstianalyysit ovat kukoistava tekniikka, mutta silti analyysien tulokset ja syvyys vaihtelevat yrityksittäin. Organisaatio voi käyttää tekstin louhintaan tietoa sisällöllisistä arvoista.