Mikä on tekstin louhinta?

Tekstin louhinta tunnetaan myös nimellä tekstitiedon louhinta on poiminta ja analysointi suurten määrien jäsentämättömien tekstitietojen perusteella. Tekstidatan analysointi, jota toinen termi voi kutsua tekstianalyysiksi. Tekstin louhinta tunnistaa käsitteet, mallit, aiheet, avainsanat ja muut datan ominaisuudet. Otteet ja analysoivat tietoja suurista määristä rakenteettomia tekstitietoja suorittavat arvokkaita näkemyksiä suurista määristä rakenteettomia tekstitietoja, joita ei voida helposti tunnistaa. Tarvittavien tietojen tunnistaminen manuaalisesti valtavista tiedoista ei ole mahdollista, joten tarvittavien tietojen poimiminen valtavasta tiedosta käyttää tekstin louhintaprosessia, koska sinun on luettava kaikki asiakirjat selvittääksesi, sisältävätkö ne tosiasiassa hakuasi koskevia tietoja.

Tekstin louhinta

  • Tekstin louhintaprosessista on tullut käytännöllisempää suurten tietojen vuoksi. Tietotieteilijät ja muut käyttäjät käyttävät suuria tietoja ja syvää oppimista, jotka voivat analysoida massiivisia jäsentämättömiä tietoja.
  • Tekstin louhinta sen jälkeen, kun on tunnistettu tosiasiat, suhteet ja myös väitteet, kaikki nämä tosiasiat eristetään ja analysoidaan, jotta analysoitaisiin ensin strukturoitua tietoa, visualisointi HTML-taulukoiden, mielenkarttojen, kaavioiden jne. Avulla, integrointi jäsenneltyyn tietokantaan tai varastoihin, ja luokitellaan edelleen koneoppimisjärjestelmien (ML) avulla.
  • Kaivostoiminnan ja analysoinnin lähteinä voisivat olla yritysasiakirjat, asiakassähköpostit, kyselykommentit, puhelinkeskuksen lokit, sosiaalisen verkoston viestit, sairaanhoitotiedot ja muut tekstipohjaiset tietolähteet, jotka auttavat yritystä löytämään mahdollisesti arvokkaita yritystietoja.
  • Tekstin louhinta ja luonnollisen kielen käsittely (NLP) ovat keinotekoista älykkyyttä (AI) käyttäviä tekniikoita, joiden avulla käyttäjät voivat muuttaa tekstiasiakirjojen avainsisäyksen nopeasti kvantitatiivisiksi, toimiviksi oivalluksiksi.

Kuinka Text Mining tekee työskentelystä niin helppoa?

Tekstin louhinta toimii samalla tavalla kuin tiedon louhinta, mutta keskitytään tekstiin jäsentyneempien tietomuotojen sijasta. Ensimmäinen askel tekstinkäsittelyprosessissa on tietojen järjestäminen sekä kvantitatiivisena että laadullisena analyysinä, minkä vuoksi on käytettävä luonnollisen kielen käsittelytekniikkaa (NLP).

Tekstin louhintatyö sisältää tiedonhaun tai tunnistamisen (kerätä tiedot kaikista lähteistä analysoitavaksi), käyttää tekstianalyysia (tilastolliset menetelmät tai luonnollisen kielen käsittely puhemerkintöjen osaan), nimeltään entiteetin tunnistus (tunnistaa nimetyt tekstit, prosessin nimi luokittelee ), yksiselitteistäminen (klusterointi), asiakirjaryhmittely (samanlaisten tekstiasiakirjojen ryhmien tunnistamiseksi), tunnistaa substantiivi ja muut termit, jotka viittaavat samaan esineeseen, sitten löytää suhde ja tosiasia entiteettien välillä ja muut tekstitiedot, sitten suorittaa tuntemusanalyysi ja kvantitatiivinen tekstianalyysi ja luo sitten analyyttinen malli, joka auttaa luomaan liiketoimintastrategioita ja operatiivisia toimia.

Mitä voit tehdä tekstien louhintaan?

Paras esimerkki tekstien louhinnasta on tuntemusanalyysi, jolla voidaan seurata asiakkaiden arvosteluita tai mielipiteitä ravintolasta, yrityksestä ja niin edelleen, jota kutsutaan myös mielipiteenlouhinnaksi. Tässä sentimentti-analyysissä kerätään teksti online-arvosteluista tai sosiaalisista verkostoista ja muista tietolähteistä ja suoritetaan NLP tunnistaa asiakkaiden positiiviset tai negatiiviset tunteet. Opinnäytetyöt, joita käytetään edelleen negatiivisen pisteen ratkaisemiseksi ja asiakastyytyväisyyden parantamiseksi, voivat myös auttaa markkinoinnissa ja muilla parannusalueilla.

Muita yleisiä käyttötapoja ovat tietoturvasovellukset, kliinisten tutkimusten biolääketieteelliset sovellukset ja tarkkuuslääketiede, jotka analysoivat lääketieteellisten oireiden kuvauksia diagnoosien helpottamiseksi, markkinointi kuten analyyttinen asiakassuhteiden hallinta, lisää kohdistaminen, työnhakijoiden seulonta jatkamisten sanamuotojen perusteella, tieteellisen kirjallisuuden louhinta kustantaja voi etsiä tietoja hakemiston noutamisesta, roskapostien estämisestä, verkkosivuston sisällön luokittelusta, vilpillisten vakuutuskanteiden tunnistamisesta ja yritysasiakirjojen tutkimisesta osana sähköisiä löytöprosesseja.

edut

Se auttaa vakuutusyhtiön petosten havaitsemisessa, riskienhallinnassa, tieteellisissä analyyseissä, asiakkaiden käyttäytymisessä ja niin edelleen, mikä auttaa yritystä parantamaan työtä.

Se auttaa yrityksiä havaitsemaan ongelmat ja ratkaisemaan ne ennen kuin niistä tulee iso ongelma, joka vaikuttaa yritykseen. Asiakasarvostelut ja viestintä voivat auttaa parantamaan asiakaskokemusta tunnistamalla asiakkaalle tarvittavat ominaisuudet ja parannukset, jotka lisäävät myyntiä ja lisäävät sitten yrityksen liikevaihtoa ja voittoa.

Jopa tekstin louhinta terveydenhoidossa mahdollistaa sairauden tunnistamisen ja diagnoosin.

Vaadittavat taidot

Tekstin louhinnan suorittamisella ihmisillä tulee olla tietojen analysointitaitoja, heidän on oltava hyviä tilastoissa, suurissa tietojenkäsittelykehyksissä, tietokantatiedoissa, koneoppimisessa tai syvän oppimisen algoritmissa, luonnollisen kielen käsittelyssä ja tämän lisäksi ohjelmointikielellä.

laajuus

Se on nopeasti kasvava kenttä, kun iso datakenttä kasvaa, joten laajuus on erittäin lupaava tulevaisuudessa, koska tekstitietojen määrä kasvaa räjähdysmäisesti päivä päivältä. Sosiaalisen median alustoilla syntyy paljon tekstitietoja, jotka voidaan louhia saadakseen todellisia oivalluksia eri verkkotunnuksista.

Oikea yleisö tekstin kaivostekniikan oppimiseen

Kohderyhmänä tämän tekniikan oppimiseen ovat ammattilaiset, jotka haluavat tunnistaa arvokkaita oivalluksia yrityksille suunnatusta suuresta määrästä jäsentämätöntä tietoa eri tarkoituksiin, kuten yrityksen myynnin ja voittojen kasvattamiseksi, petosten havaitsemiseksi vakuutusyhtiölle sekä terveyttä ja jopa tutkijoita suorittamaan tieteellinen analyysi ja kaikki.

johtopäätös

  • Sitä kutsutaan myös tekstitietojen louhintaksi, joka poimii ja analysoi suurista määristä jäsentämätöntä tekstitietoa.
  • Tekstin louhinta sisältää tiedonhaun tai tunnistamisen, käytä tekstianalyysia, nimeltään entiteetin tunnistusta, yksiselitteistämistä, asiakirjaryhmittelyä, tunnista substanssi ja muut termit, jotka viittaavat samaan objektiin, etsi sitten suhde ja tosiasia entiteettien välillä ja muut tekstitiedot, suorita sitten sentimenttianalyysi ja kvantitatiivinen tekstianalyysi ja luo sitten analyyttinen malli, joka auttaa luomaan liiketoimintastrategioita ja operatiivisia toimia.
  • Se auttaa petosten havaitsemisessa, riskienhallinnassa, tieteellisissä analyyseissä, asiakkaiden käyttäytymisessä, terveydenhoidossa ja niin edelleen.
  • Tekstin louhinnan suorittamiseksi ihmisillä tulisi olla tietämysanalyysin, tilastojen, suurten tietojenkäsittelykehysten, tietokantatietojen, koneoppimis- tai syvän oppimisalgoritmin, luonnollisen kielen prosessointitaitoja ja tämän lisäksi ohjelmointikielellä.
  • Se on nopeasti kasvava kenttä, kun iso datakenttä kasvaa, joten Text Mining -alue on tulevaisuudessa erittäin lupaava.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas aiheeseen Mikä on tekstin louhinta ?. Täällä keskustelimme Tekstin louhinnan työstä, tarvittavista taitoista, laajuudesta ja eduista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -

  1. Mikä on Big data -analytiikka?
  2. Big Data vs. Data Mining
  3. Mikä on Big Data Technology?
  4. Mikä on iso data ja Hadoop

Luokka: