Ce este Text Mining?
Text Mining este cunoscut și sub denumirea de data mining text este procesul de extragere și analizează date din cantități mari de date text nestructurate. Analiza datelor text un alt termen poate apela ca analiză text. Exploatarea textului are rolul de a identifica concepte, tipare, subiecte, cuvinte cheie și alte atribute din date. Extrasele și analizele datelor din cantități mari de date text nestructurate realizează pentru a găsi informații valoroase în cantități mari de date text nestructurate, care nu pot fi identificate cu ușurință. Identificarea manuală a informațiilor solicitate din datele uriașe nu este posibilă, astfel încât să extrageți informațiile solicitate din datele uriașe, utilizați procesul de extragere a textului, deoarece trebuie să citiți toate documentele pentru a afla dacă de fapt conțin informații relevante pentru căutarea dvs.
Minerit text
- Procesul de extragere a textului a devenit mai practic din cauza datelor mari. Oamenii de știință și alți utilizatori utilizează date mari și învățare profundă care pot analiza seturi masive de date nestructurate.
- Minerirea textului după identificarea faptelor, relațiilor și, de asemenea, afirmații, toate aceste fapte sunt extrase și analizate, pentru a analiza mai întâi transformate în date structurate, vizualizare cu ajutorul tabelelor HTML, hărți minte, diagrame etc, integrare cu date structurate în baze de date sau depozite și clasificați mai departe folosind sisteme de învățare automată (ML).
- Sursele de exploatare și analiză ar putea fi documente corporative, e-mailuri ale clienților, comentarii ale sondajului, jurnalele centrelor de apeluri, postări ale rețelelor sociale, înregistrări medicale și alte surse de date bazate pe text, care ajută o întreprindere să găsească informații potențiale despre afaceri.
- Minerirea textului și prelucrarea limbajului natural (NLP) sunt tehnologii de inteligență artificială (AI) care permit utilizatorilor să transforme rapid conținutul cheie din documentele text în perspective cantitative și acționabile.
Cum face Text Mining să funcționeze atât de ușor?
Exploatarea textului funcționează la fel ca la extragerea de date, dar cu accent pe text în loc de forme mai structurate de date. Primul pas în procesul de extragere a textului este organizarea datelor în termeni de analiză cantitativă și calitativă, de aceea să folosești tehnologia prelucrării limbajului natural (NLP).
Lucrările de Text Texting includ recuperarea sau identificarea informațiilor (colectarea datelor din toate sursele pentru analiză), aplicarea analizei textului (metode statistice sau procesarea limbajului natural la o parte din etichetarea vorbirii), denumirea recunoașterii entității (identificarea textului numit caracterizează numele procesului ca categorizare ), dezambiguizare (clustering), clustering de documente (pentru a identifica seturi de documente de text similare), identifica substantive și alți termeni care se referă la același obiect, apoi găsește relația și faptul dintre entități și alte informații din text, apoi efectuează analiza sentimentelor și analiza textului cantitativ și apoi crearea modelului analitic care ajută la generarea strategiilor de afaceri și acțiuni operaționale.
Ce poți face cu Text Text?
Cel mai bun exemplu de extragere a textului este analiza sentimentului care poate urmări recenzia clienților sau sentimentele despre un restaurant, companie și așa mai departe cunoscut și sub denumirea de „mining mining”, în această analiză sentimentală colectează text din recenzii online sau rețele sociale și alte surse de date și efectuează NLP pentru a identifica sentimentele pozitive sau negative ale clienților. Aceste informații sunt utilizate mai departe pentru a rezolva punctul negativ și pentru a îmbunătăți satisfacția clienților și, de asemenea, pot ajuta în marketing și în alte domenii de îmbunătățiri.
Alte utilizări obișnuite includ aplicații de securitate, aplicații biomedicale pentru studii clinice și medicamente de precizie care analizează descrieri ale simptomelor medicale pentru a ajuta diagnosticul, marketing precum managementul analitic al relațiilor cu clienții, adăugarea de țintire, screeningul candidaților la joburi pe baza formulării din CV-urile lor, extragerea literaturii științifice pentru editor pentru a căuta datele privind regăsirea indexului, blocarea e-mailurilor spam, clasificarea conținutului site-ului web, identificarea revendicărilor de asigurare care pot fi frauduloase și examinarea documentelor corporative ca parte a proceselor de descoperire electronică.
avantaje
Acesta ajută la detectarea fraudei pentru compania de asigurări, managementul riscului, analiza științifică, comportamentul clienților ș.a., ceea ce ajută compania în îmbunătățirea muncii lor.
Acesta ajută companiile să detecteze probleme și apoi să le rezolve înainte să devină o problemă mare care afectează compania. Revizuirile și comunicările clienților pot ajuta la îmbunătățirea experienței clientului, prin identificarea necesită caracteristici pentru client și îmbunătățirea tuturor celor care cresc vânzarea și apoi cresc veniturile și profitul companiei.
Chiar și extragerea textului în domeniul asistenței medicale permite identificarea bolii și diagnosticarea bolii.
Aptitudini necesare
Pentru a efectua operațiunile de extragere a textului, oamenii ar trebui să aibă abilități de analiză a datelor, ar trebui să fie buni în statistici, cadre de procesare a datelor mari, cunoștințe de baze de date, învățare automată sau algoritm de învățare profundă, procesare a limbajului natural și în afară de acest lucru bun în limbajul de programare.
domeniu
Este un câmp cu creștere rapidă, deoarece câmpul de date mari este în creștere, astfel că domeniul de aplicare este foarte promițător pe viitor, deoarece cantitatea de date text crește exponențial zi de zi. Platformele de social media generează o mulțime de date text care pot fi extrase pentru a obține informații reale despre diferite domenii.
Publicul potrivit pentru învățarea tehnologiilor de extragere a textului
Publicul țintă pentru învățarea acestor tehnologii sunt profesioniști care doresc să identifice informațiile valoroase cantitatea imensă de date nestructurate pentru companii în scopuri diferite, precum creșterea vânzărilor și profiturilor companiei, detectarea fraudei pentru compania de asigurări, precum și în domeniul sănătate și chiar oameni de știință pentru a efectua analiza științifică și toate.
Concluzie
- Este, de asemenea, cunoscut sub numele de date de extragere a textului este procesul de extrageri și analizează date din cantități mari de date text nestructurate.
- Lucrarea Text Mining include regăsirea sau identificarea informațiilor, aplicarea analizei textului, recunoașterea entității numite, dezambiguizarea, gruparea documentelor, identificarea substantivelor și a altor termeni care se referă la același obiect, apoi găsiți relația și faptul dintre entități și alte informații din text, apoi executați analiza sentimentului și analiza cantitativă a textului și apoi crearea modelului analitic care ajută la generarea strategiilor și acțiunilor operaționale.
- Ajută la detectarea fraudei, gestionarea riscurilor, analiza științifică, comportamentul clienților, asistența medicală și așa mai departe.
- Pentru a efectua operațiunile de extragere a textului, oamenii ar trebui să aibă abilități de analiză a datelor, statistici, cadre de prelucrare a datelor mari, cunoștințe de baze de date, învățare automată sau algoritm de învățare profundă, prelucrare a limbajului natural și în afară de acest lucru în limbajul de programare.
- Este un câmp cu creștere rapidă, deoarece câmpul de date mari este în creștere, astfel că domeniul de activitate Text Mining este foarte promițător în viitor.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Ce este Text Mining ?. Aici am discutat despre lucrul, abilitatea necesară, domeniul de aplicare și avantajele mineritului de text. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Ce este analiza Big Data?
- Big Data vs Data Mining
- Ce este tehnologia Big Data?
- Ce este Big Data și Hadoop