Ero datan louhinnan ja tekstin louhinnan välillä
Tietojen louhinta on käytäntö, jossa etsitään suuria tietojoukkoja automaattisesti kuvioiden löytämiseksi, tiedon poimiminen tietojoukoista muuntaa se yksinkertaiseksi ymmärrettäväksi rakenteeksi. Tietojen louhinta on tärkeä näkökohta, joka liittyy sekä tietokantatekniikoihin että AI / koneoppimismekanismeihin. Tekstin louhinta on prosessi, jolla saadaan korkealaatuista tietoa tekstistä. Se on joukko prosesseja, joita tarvitaan arvokkaan jäsennellyn tiedon saamiseksi jäsentämättömistä tekstiasiakirjoista tai resursseista. Se voidaan luokitella, reitittää, tiivistää ja visualisoida linkkikartoituksen avulla, ja mikä tärkeintä, se on helpompi etsiä.
Tietojen louhinta
Tietojen louhinta tarjoaa erinomaisen tilaisuuden tutkia mielenkiintoista haun ja päätelmien / päättelyjen välistä suhdetta, joka on tiedon louhinnan luonnetta koskeva peruskysymys.
Tietojen louhintaprosessi jakautuu seuraaviin vaiheisiin:
- Kerää, purkaa, muunna ja lataa tietoja tietovarastoon.
- Tallenna ja hallinnoi dataa, moniulotteista tietokantaa, ts. Joko talon sisäisillä palvelimilla tai pilvellä.
- Tarjoa tietojen käyttöoikeus liike-elämän analyytikoille, johtoryhmille ja tietotekniikan ammattilaisille ja määritä, miten he haluavat järjestää tiedon sovellusohjelmistojen avulla.
- Ja lopuksi, esitä tiedot helposti jaettavissa muodoissa, kuten taulukossa tai kaaviossa.
Tekstin louhinta
Tekstin louhinta vaatii sekä hienostuneita kielellisiä että tilastollisia tekniikoita, jotka kykenevät analysoimaan jäsentämättömiä tekstimuotoja ja tekniikoita, joissa yhdistetään jokainen dokumentti toimintokelpoisiin metatietoihin, joita voidaan pitää eräänlaisena ankkurina tämän tyyppisten tietojen jäsentelyssä.
Tekstin louhinta koostuu monista erilaisista menetelmistä ja tekniikoista, kuten:
- Avainsanaperusteiset tekniikat: Syöttö perustuu tekstin avainsanojen valintaan, jotka suodatetaan merkkijonojen sarjana, ei sanoina tai ”käsitteinä”.
- Tilastoteknologia: Viittaa järjestelmiin, jotka perustuvat koneoppimiseen. Tilastoteknologia hyödyntää koulutusryhmää asiakirjoja, joita käytetään mallina tekstin hallintaan ja luokitteluun.
- Kielelle perustuvat tekniikat: Tämä menetelmä voi hyödyntää kieltenkäsittelyjärjestelmiä. Tekstianalyysin tulos antaa matalan ymmärtämisen käytetyn tekstin rakenteesta, kielioppista ja logiikasta. (Tämän tekstin kaivostoiminnasta ja NLP: stä on hyötyä ymmärtääksesi tämän toimintaa.)
Kaikilla näillä lähestymistavoilla on yhteinen piirre, että he kaikki huolehtivat tekstin käsittelystä likimääräisellä tavalla, kun taas he eivät pysty ymmärtämään niitä.
Tietojen louhinnan ja tekstin louhinnan (infografia) vertailu keskenään
Tärkeimmät erot datan louhinnan ja tekstin louhinnan välillä
Tietojen louhinnan ja tekstin louhinnan välinen ero selitetään seuraavissa kohdissa:
- Tietojen kaivosjärjestelmät analysoivat olennaisesti lukuja, joita voidaan kuvata homogeenisiksi ja universaaleiksi. Se purkaa, muuntaa ja lataa tiedot tietovarastoon. Liiketoiminta-analyytikot käyttävät tiedon louhintaohjelmistoja esittämään analysoitua tietoa helposti ymmärrettävissä muodoissa, kuten taulukkoina tai kaavioina. Valuutat, päivämäärät ja nimet saatetaan joutua hallitsemaan, mutta ne on helppo linkittää tietoihin eivätkä vaadi syvällistä ymmärrystä asiayhteydestään. Tekstin louhintatyökalujen on kohdattava suuria teknisiä haasteita, kuten heterogeeniset asiakirjamuodot (tekstiasiakirjat, sähköpostit, sosiaalisen median viestit, sanatarkka teksti jne.), Samoin kuin monikieliset tekstit ja tekstiviestikielelle tyypilliset lyhenteet ja slängi.
- Tietojen louhinta on keskittynyt tietoihin liittyviin toimintoihin, kuten kirjanpito, hankinta, toimitusketju, CRM jne. Vaadittu tieto on helppo käyttää ja homogeeninen. Kun algoritmit on määritelty, ratkaisu voidaan ottaa nopeasti käyttöön. Käsitellyn datan monimutkaisuus tekee tekstimyyntiprojekteista pidemmän käyttöönoton. Tekstin louhinta laskee useita väliaikaisia kielellisiä analyysivaiheita, ennen kuin se voi rikastuttaa sisältöä (kielen arvaaminen, merkinnät, segmentointi, morfo-syntaktinen analyysi, yksiselitteistäminen, ristiviitteet jne.). Seuraavaksi asiaankuuluvien termien erottaminen ja metatietojen yhdistämisvaiheet kohdistuvat jäsentämättömän sisällön jäsentämiseen aluekohtaisten sovellusten vaalimiseksi. Lisäksi hankkeisiin voi liittyä joitain heterogeenisiä kieliä, muotoja tai verkkotunnuksia. Lopuksi, harvoilla yrityksillä on oma taksonomia. Tämä on kuitenkin pakollista tekstin kaivosprojektin aloittamiselle, ja sen kehittäminen voi viedä muutaman kuukauden.
- Tiedon louhinta on pidetty todistettuina, vankkina ja teollisina tekniikoina vuosikymmenien ajan. Tekstin louhintaa ajateltiin historiallisesti monimutkaiseksi, aluekohtaiseksi, kielikohtaiseksi, herkäksi, kokeelliseksi jne. Toisin sanoen tekstin louhinta ei ymmärretty riittävän hyvin hallinnan tukemiseksi, ja siksi sitä ei koskaan arvostettu välttämättömäksi '. Digitalisaation, sosiaalisten verkostojen nousun ja lisääntyneiden yhteyksien myötä yritykset ovat kuitenkin nyt enemmän huolissaan online-maineestaan ja etsivät tapoja lisätä uskollisuutta asiakkaiden kanssa yhä enemmän valittavissa olevassa maailmassa. Seurauksena on, että sentimenttianalyysi on tekstin louhinnan uusi painopiste. Yritykset ovat ymmärtäneet, että tieto on tekstistä tehty strateginen voimavara ja että tekstin louhinta ei ole enää ylellisyyttä, vaan välttämättömyys!
Tietojen louhinta vs. tekstin louhinnan vertailutaulukko
Alla on luettelo pisteistä, jotka kuvaavat vertailun Data mining vs. Text Mining välillä
| VERTAILUN PERUSTEET | Tietojen louhinta | Tekstin louhinta |
| Konsepti | Tietojen louhinta on erilaisten lähestymistapojen spektri, joka etsii datan malleja ja suhteita. | Tekstin louhinta on prosessi, joka tarvitaan rakenteettoman tekstidokumentin muuttamiseksi arvokkaiksi jäsenneltyiksi tiedoiksi. |
| Tietojen haku | Tavanomaisilla tietojen louhintatekniikoilla paljastetaan liiketoimintamallit numeerisessa tiedossa. | Tavanomaisilla tekstin louhintamenetelmillä havaitaan tekstissä leksinen ja syntaktiikka. |
| Tietotyyppi | Tietojen löytäminen jäsennellystä tiedosta, joka on homogeenista ja helppoa. | Tekstin löytäminen heterogeenisestä, monimuotoisemmasta rakenteettomasta tiedosta. |
Johtopäätös - tiedon louhinta vs. tekstin louhinta
Tekstin ja tiedon louhintaa pidetään nykyään täydentävänä tekniikkana, jota tarvitaan tehokkaaseen liiketoiminnan hallintaan. Tekstin louhinnan työkaluista tulee entistä merkittävämpiä. Tekstin louhinnan osajoukko, luonnollinen kielenkäsittely, on sitä tärkeämpää, kun asiakas on 100-prosenttisesti mukana ja käytettävissä auttamaan määrittelemään tarkat ja täydelliset aluekohtaiset taksonomiat. Tämä puolestaan auttaa tiedonkeruussa ja metatietojen yhdistämisessä entistä helpompaa ja tehokkaampaa. Luonnollista kieltä ei koskaan tule olemaan yhtä helppoa käsitellä kuin lukuja, mutta tekstin louhinta on nyt kypsempää ja sen yhdistäminen tiedon louhintaan on järkevämpää. Älä unohda, että 80% tiedoista on tehty tekstistä!
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas tietojen louhintaan vs. tekstin louhintaan, niiden merkitykseen, pään vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Liiketoimintatieto VS-tietojen louhinta - mikä niistä on hyödyllisempi
- 8 tärkeätä tietojen kaivostekniikkaa menestyvälle liiketoiminnalle
- 9 Mahtava ero datatieteen ja datan louhinnan välillä
- 7 tärkeätä tiedon louhintatekniikkaa parhaan tuloksen saavuttamiseksi