Un Ghid Definitiv cu privire la modul de exploatare a textului - eduCBA

Cuprins:

Anonim

Introducere minerit text

Minerirea textului - În contextul actual textul este cel mai comun mijloc prin care se schimbă informații. Înțelegerea sensului din text nu este deloc o muncă ușoară. Avem nevoie de un instrument bun de informații de afaceri care să ajute la înțelegerea informațiilor într-un mod ușor.

Ce este Text Mining

Text Mining este cunoscut și sub numele de Text Analytics. Este procesul de înțelegere a informațiilor dintr-un set de texte. Text Mining este conceput pentru a ajuta compania să afle cunoștințe valoroase din conținutul bazat pe text. Aceste conținut pot fi sub formă de document word, e-mail sau postări pe social media.

Text Mining este utilizarea metodelor automatizate pentru înțelegerea cunoștințelor disponibile în documentele text.

Text Mining poate fi, de asemenea, utilizat pentru a face computerul să înțeleagă date structurate sau nestructurate. Datele calitative sau datele nestructurate sunt date care nu pot fi măsurate din punct de vedere al numerelor. Aceste date conțin, de obicei, informații precum culoarea, textura și textul. Datele cantitative sau datele structurate sunt date care pot fi măsurate cu ușurință.

Mineritul textului este un domeniu interdisciplinar care include preluarea informațiilor, extragerea datelor, învățarea mașinilor, statistici și altele. Text Mining este un câmp ușor diferit față de data mining.

Avantajele extragerii textului

Există o mulțime de avantaje ale utilizării Text Mining. Acestea sunt enumerate mai jos

  • Economisește timp și resurse și face performanțe eficiente decât creierul uman.
  • Ajută la urmărirea opiniilor în timp
  • Text Mining ajută la rezumarea documentelor
  • Analiza textului ajută la extragerea conceptelor din text și la prezentarea într-un mod mai simplu
  • Textul care este indexat folosind Text mining poate fi utilizat în analize predictive
  • Puteți conecta orice vocabulare pentru a utiliza terminologia în zona dvs. de interes

Utilizări ale exploatării textului

  • Numele diferitelor entități și relațiile dintre text pot fi găsite cu ușurință folosind diverse tehnici.
  • Ajută la extragerea tiparelor din cantități mari de date nestructurate
  • Revizuirea sistematică a literaturii - Poate face o cercetare aprofundată a textului, afla teme cheie și evidențiază termenii sau textul repetat și subiectele populare pe o perioadă de timp.
  • Testarea ipotezei - Prin extragerea textului poate fi testată o anumită ipoteză pentru a vedea dacă documentul confirmă sau neagă ipoteza. În primul rând, o credință consacrată este testată mai întâi pe document.
Notă:
Dezvoltați soluții la problemele de afaceri în mod eficient. Aflați să definiți, analizați și documentați cerințele de afaceri. Investigați activitățile de afaceri pentru a le face mai eficiente.

Importanța mineritului de text

  • Text Mining permite o luare de decizii mai bună și inteligentă
  • Ajută la rezolvarea problemelor de descoperire a cunoștințelor în diferite domenii de afaceri
  • Prin extragerea textului puteți vizualiza cu ușurință datele în multe feluri, cum ar fi tabele html, diagrame, grafice și altele
  • Este un instrument de mare productivitate. Dă rezultate mai bune mai repede decât orice alt instrument.
  • Instrumentul de extragere a textului este utilizat atât de organizații de scară largă, cât și de mici dimensiuni care sunt organizații bazate pe cunoaștere.

Aplicații pentru extragerea textului

  • Analiza răspunsurilor la sondaj deschis

Întrebările deschise ale sondajului îi vor ajuta pe respondenți să-și ofere punctul de vedere sau opinia lor, fără constrângeri. Acest lucru va ajuta să știe mai multe despre opiniile clienților decât să se bazeze pe chestionare structurate. Exploatarea textului poate fi folosită pentru a analiza aceste informații sub formă de text.

  • Procesarea automată a mesajelor, a e-mailurilor

Text Mining este de asemenea utilizat în principal pentru clasificarea textului. Text Mining poate fi folosit pentru a filtra e-mailul inutil folosind anumite cuvinte sau expresii. Astfel de e-mailuri vor arunca automat aceste mesaje de la spam. Un astfel de sistem automat de clasificare și filtrare a mesajelor selectate și de trimitere a departamentului corespunzător se realizează cu ajutorul sistemului Text Text. Text Mining va trimite, de asemenea, o alertă utilizatorului de e-mail pentru a elimina mesajele cu astfel de cuvinte sau conținut.

  • Analizarea cererilor de garanție sau a asigurărilor

În majoritatea organizațiilor de afaceri informațiile sunt colectate în principal sub formă de text. De exemplu, într-un spital, interviurile pacientului pot fi povestite pe scurt sub formă de text, iar rapoartele sunt de asemenea sub formă de text. Aceste note sunt acum colectate în mod electronic, astfel încât să poată fi transferate cu ușurință în algoritmi de extragere a textului. Aceste înregistrări pot fi apoi utilizate pentru a diagnostica situația reală.

  • Cercetarea concurenților prin glisarea site-urilor lor web

Un alt domeniu important de aplicare a Text Mining este procesarea conținutului paginilor web dintr-un anumit domeniu. Prin acest mod, sistemul de extragere a textului va găsi automat o listă de termeni utilizată pe site. Prin acest mod, puteți afla cei mai importanți termeni folosiți pe site-ul web. În acest fel, puteți cunoaște capacitățile despre concurenți, care vă pot ajuta să oferiți afaceri eficient.

Celelalte aplicații ale Text Mining includ următoarele

  • Informații de afaceri
  • E Descoperire
  • Bioinformatică
  • Gestionarea inregistrarilor
  • Funcționează securitatea națională sau informațiile
  • Monitorizare social media

Tehnici utilizate în Text Text

Există cinci tehnologii de bază utilizate în sistemul Text Text. Acestea sunt discutate în detaliu mai jos

  1. Extragerea informațiilor

Aceasta este folosită pentru a analiza textul nestructurat prin aflarea cuvintelor importante și găsirea relațiilor dintre ele. În această tehnică, procesul de potrivire a modelului este utilizat pentru a afla ordinea în text. Ajută la transformarea textului nestructurat în formă structurată. Tehnica de extragere a informației implică module de procesare a limbajului. Aceasta este utilizată mai ales acolo unde există o cantitate mare de date. Procesul de extragere a informațiilor este explicat în imaginea de mai jos.

  1. Categorizarea

Tehnica de clasificare clasifică documentul text în una sau mai multe categorii. Se bazează pe exemple de ieșire de intrare pentru a face clasificarea. Procesul de clasificare include prelucrarea, indexarea, reducerea dimensională și clasificarea. Textul poate fi clasificat folosind tehnici precum clasificatorul Naive Bayesian, arborele de decizii, clasificatorul cel mai apropiat și mașinile furnizor de asistență.

  1. clustering

Metoda de clustering este utilizată pentru a grupa documente text care conține conținut similar. Are partiții numite clustere și fiecare partiție va avea o serie de documente cu conținut similar. Clusteringul se asigură că niciun document nu va fi omis din căutare și derivă toate documentele care au conținut similar. K-mijloc este tehnica de clustering frecvent utilizată. Această tehnică, de asemenea, compară fiecare cluster și găsește cât de bine sunt conectate documentele între ele. Companiile folosesc această tehnică pentru a crea o bază de date cu mii de documente similare.

  1. Vizualizare

Tehnica de vizualizare este utilizată pentru a simplifica procesul de găsire a informațiilor relevante. Această tehnică folosește steaguri text pentru a reprezenta documente sau grup de documente și folosește culori pentru a indica compactitatea. Tehnica de vizualizare ajută la afișarea informațiilor textuale într-un mod mai atractiv. Imaginea de mai jos va reprezenta tehnica vizualizării

  1. sumarizării

Tehnica de rezumare va ajuta la reducerea lungimii documentului și la rezumarea detaliilor documentelor pe scurt. Aceasta face ca documentul să funcționeze citind utilizatorilor și să înțeleagă conținutul dintr-o privire. Rezumarea înlocuiește întregul set de documente. Rezumă documentul text mare ușor și rapid. Oamenii își iau mai mult timp pentru a citi și apoi a rezuma documentul, dar această tehnică îl face foarte rapid. Ajută la evidențierea punctelor majore dintr-un document. Procesul de rezumare este reprezentat în imaginea de mai jos.

Metode și modele utilizate în extragerea textului

Pe baza recuperării informațiilor Text Mining are patru metode principale

  1. Metoda bazată pe termen (TBM)

Termenul într-un document înseamnă un cuvânt care are sens semantic. În această metodă, întregul set de documente este analizat pe baza termenului. Un principal dezavantaj al acestei metode este problema sinonimiei și polisemiei. Sinonimia este aceea în care mai multe cuvinte având același sens. Polisemia este locul în care un singur cuvânt are mai multe semnificații.

  1. Metoda bazată pe fraze (PBM)

În această metodă, documentul este analizat pe baza frazelor care sunt mai puțin evidente pentru mai multe sensuri și mai discriminatorii. Dezavantajele acestei metode includ

  • Au proprietăți statistice inferioare termenilor
  • Au frecvență scăzută de apariție
  • Au un număr mare de fraze zgomotoase

  1. Metoda bazată pe concepte (CBM)

În această metodă, documentul este analizat pe baza propoziției și a nivelului documentului. În această metodă există trei componente principale. Prima componentă examinează partea semnificativă a propozițiilor. A doua componentă produce un grafic ontologic conceptual pentru a explica structurile. A treia componentă extrage concepte de top pe baza primelor două componente. Această metodă poate diferenția între cuvintele importante și lipsite de importanță.

  1. Metoda taxonomiei tipului (PTM)

În această metodă, documentul este analizat pe baza tiparelor. Tiparele dintr-un document pot fi găsite folosind tehnici de extragere a datelor, cum ar fi extragerea regulilor de asociere, extragerea secvențială a modelelor, extragerea frecventă a seturilor de elemente și minarea de model închis. Această metodă folosește două procese - implementarea modelului și evoluția modelului. Această metodă se dovedește a fi mai bună decât toate celelalte modele sau metode.

Cum funcționează Text Texting

Acum ar fi trebuit să înțelegeți că extragerea textului permite să înțelegeți mai bine textul decât orice altceva. Sistemul Text Mining face un schimb de cuvinte din date nestructurate în valori numerice. Minerirea textului ajută la identificarea tiparelor și relațiilor care există într-o cantitate mare de text. Minerirea textului folosește adesea algoritmi de calcul pentru a citi și analiza informații textuale. Fără extragerea textului, va fi dificil să înțelegeți textul ușor și rapid. Textul poate fi extras într-un mod mai sistematic și mai cuprinzător, iar informațiile despre afaceri pot fi capturate automat. Etapele din procesul de extragere a textului sunt enumerate mai jos.

  • Pasul 1: Recuperarea informațiilor

Acesta este primul pas în procesul de extragere a datelor. Acest pas implică ajutorul unui motor de căutare pentru a afla colecția de text cunoscută și sub denumirea de corpus de texte care ar putea avea nevoie de o anumită conversie. Aceste texte trebuie, de asemenea, reunite într-un anumit format, care va fi de folos pentru înțelegerea utilizatorilor. De obicei XML este standardul pentru minarea textului

  • Pasul 2: Prelucrarea limbajului natural

Acest pas permite sistemului să efectueze o analiză gramaticală a unei propoziții pentru a citi textul. De asemenea, analizează textul în structuri.

  • Pasul 3: extragerea informațiilor

Aceasta este a doua etapă în care se identifică semnificația unui anumit marcaj text. În această etapă, o bază de metadate este adăugată la baza de date despre text. De asemenea, implică adăugarea de nume sau locații la text. Acest pas permite motorului de căutare să obțină informațiile și să afle relațiile dintre texte folosind metadatele lor.

  • Pasul 4: Data Mining

Etapa finală este extragerea datelor folosind diferite instrumente. Acest pas găsește asemănările dintre informațiile care au același sens, care altfel vor fi greu de găsit. Text Mining este un instrument care stimulează procesul de cercetare și ajută la testarea întrebărilor.

Text Mining include următoarea listă de elemente

  • Categorizarea textului
  • Clustering text
  • Extragerea conceptului / entității
  • Taxonomii granulare
  • Analiza sentimentelor
  • Rezumarea documentelor
  • Modelarea relațiilor de entitate

Provocările mineritului de text

Principala provocare cu care se confruntă sistemul de Text Text este limbajul natural. Limbajul natural se confruntă cu problema ambiguității. Ambiguitate înseamnă un termen care are mai multe semnificații, o frază fiind interpretată în diferite moduri și, ca rezultat, se obțin semnificații diferite.

O altă limitare este aceea că, în timp ce utilizați sistemul de extragere a informației, acesta implică o analiză semantică. Datorită acestui fapt, textul complet nu este prezentat, doar o parte limitată a textului este prezentată utilizatorilor. Dar în aceste zile este nevoie de mai multă înțelegere a textului.

Text Mining are, de asemenea, limitare la legislația privind drepturile de autor. Există o mulțime de restricții în extragerea textului unui document. De cele mai multe ori include drepturile deținătorilor de drepturi de autor. Majoritatea textelor nu vor fi găsite ca sursă deschisă și, în astfel de cazuri, sunt necesare permisiuni de la autorii respectivi, editori și alte părți conexe.

Încă o limitare este extragerea textului nu generează fapte noi și nu este un proces final.

Concluzie

Exploatarea textului sau analiza textului este o tehnologie în plină expansiune, dar rezultatele și profunzimea analizei variază de la business la business. O organizație poate utiliza extragerea textului pentru a obține cunoștințe despre valorile specifice conținutului.