Введение в разработку текстов

Text Mining - в современном контексте текст является наиболее распространенным средством обмена информацией. Но понимание значения из текста совсем не легкая работа. Нам нужен хороший инструмент бизнес-аналитики, который поможет легко понять информацию.

Что такое Text Mining

Text Mining также известен как Text Analytics. Это процесс понимания информации из набора текстов. Text Mining разработан, чтобы помочь бизнесу найти ценные знания из текстового контента. Это содержимое может быть в форме текстового документа, электронной почты или сообщений в социальных сетях.

Text Mining - это использование автоматизированных методов для понимания знаний, доступных в текстовых документах.

Text Mining может также использоваться, чтобы заставить компьютер понимать структурированные или неструктурированные данные. Качественные данные или неструктурированные данные - это данные, которые не могут быть измерены с точки зрения чисел. Эти данные обычно содержат такую ​​информацию, как цвет, текстура и текст. Количественные данные или структурированные данные - это данные, которые можно легко измерить.

Анализ текста - это междисциплинарная область, которая включает поиск информации, анализ данных, машинное обучение, статистику и другие. Text Mining немного отличается от Data Mining.

Преимущества Text Mining

Есть много преимуществ использования Text Mining. Они перечислены ниже

  • Это экономит время и ресурсы и работает эффективнее, чем человеческий мозг.
  • Это помогает отслеживать мнения с течением времени
  • Text Mining помогает обобщать документы
  • Текстовая аналитика помогает извлечь концепции из текста и представить его более простым способом
  • Текст, который индексируется с помощью Text Mining, может использоваться в прогнозной аналитике.
  • Вы можете подключить любой словарь, чтобы использовать терминологию в вашей области интересов

Использование Text Mining

  • Названия различных сущностей и связи между текстом могут быть легко найдены с использованием различных методов.
  • Это помогает извлекать шаблоны из большого количества неструктурированных данных
  • Систематический обзор литературы. Это может быть предмет для углубленного изучения текста, выявления ключевых тем и выделения повторяющихся терминов или текста и популярных тем в течение определенного периода времени.
  • Проверка гипотезы. С помощью анализа текста можно проверить конкретную гипотезу, чтобы проверить, подтверждает ли документ гипотезу или нет. В первую очередь проверенный документ проверяется в первую очередь.
Замечания:
Эффективно разрабатывать решения бизнес-задач. Научитесь определять, анализировать и документировать бизнес-требования. Исследуйте деловые действия, чтобы сделать их более эффективными.

Важность текстового майнинга

  • Text Mining позволяет лучше и разумнее принимать решения
  • Это помогает решать проблемы открытия знаний в различных сферах бизнеса
  • С помощью интеллектуального анализа текста вы можете легко визуализировать данные различными способами, такими как HTML-таблицы, диаграммы, графики и другие.
  • Это отличный инструмент для повышения производительности. Это дает лучшие результаты быстрее, чем любой другой инструмент.
  • Инструмент интеллектуального анализа текста используется как крупными, так и мелкими организациями, которые ориентированы на знания.

Приложения Text Mining

  • Анализ ответов открытого опроса

Открытые вопросы опроса помогут респондентам высказать свое мнение или мнение без каких-либо ограничений. Это поможет узнать больше о мнениях клиентов, чем полагаться на структурированные анкеты. Анализ текста может быть использован для анализа такой информации в виде текста.

  • Автоматическая обработка сообщений, писем

Text Mining также в основном используется для классификации текста. Text Mining может использоваться для фильтрации ненужной почты, используя определенные слова или фразы. Такие письма будут автоматически отбрасывать такие письма для спама. Такая автоматическая система классификации и фильтрации выбранных писем и отправки их в соответствующий отдел осуществляется с помощью системы Text Mining. Text Mining также отправит пользователю электронной почты предупреждение об удалении писем с такими оскорбительными словами или контентом.

  • Анализ гарантийных или страховых претензий

В большинстве коммерческих организаций информация собирается в основном в виде текста. Например, в больнице интервью с пациентами можно кратко изложить в текстовой форме, а отчеты также в виде текста. Эти заметки теперь собираются в электронном виде за один день, чтобы их можно было легко перенести в алгоритмы интеллектуального анализа текста. Эти записи затем могут быть использованы для диагностики реальной ситуации.

  • Расследование конкурентов путем сканирования их веб-сайтов

Другой важной областью применения Text Mining является обработка содержимого веб-страниц в определенном домене. Таким образом, система интеллектуального анализа текста автоматически найдет список терминов, которые используются на сайте. Таким образом, вы можете узнать наиболее важные термины, используемые на сайте. Таким образом можно узнать о возможностях конкурентов, которые помогут вам эффективно вести бизнес.

Другие приложения Text Mining включают в себя следующее

  • Бизнес-аналитика
  • E Discovery
  • Биоинформатика
  • Ведение документации
  • Национальная безопасность или разведка работают
  • Мониторинг социальных сетей

Методы, используемые в Text Mining

В системе Text Mining используются пять основных технологий. Они подробно обсуждаются ниже

  1. Извлечение информации

Это используется для анализа неструктурированного текста путем нахождения важных слов и выявления связей между ними. В этой технике процесс сопоставления с образцом используется для определения порядка в тексте. Это помогает в преобразовании неструктурированного текста в структурированную форму. Техника извлечения информации включает в себя модули языковой обработки. Это в основном используется там, где имеется большой объем данных. Процесс извлечения информации объясняется на рисунке ниже.

  1. Категоризация

Техника категоризации классифицирует текстовый документ по одной или нескольким категориям. Он основан на примерах входных и выходных данных для классификации. Процесс категоризации включает в себя предварительную обработку, индексацию, уменьшение размеров и классификацию. Текст можно классифицировать с использованием таких методов, как наивный байесовский классификатор, дерево решений, классификатор ближайших соседей и машины поддержки поставщиков.

  1. Кластеризация

Метод кластеризации используется для группировки текстовых документов с похожим содержанием. У него есть разделы, называемые кластерами, и каждый раздел будет иметь несколько документов с аналогичным содержанием. Кластеризация гарантирует, что ни один документ не будет исключен из поиска, и она извлекает все документы, которые имеют похожее содержимое. K-means - это часто используемая техника кластеризации. Этот метод также сравнивает каждый кластер и определяет, насколько хорошо документ связан друг с другом. Компании используют эту технику для создания базы данных с тысячами аналогичных документов.

  1. Визуализация

Техника визуализации используется для упрощения процесса поиска актуальной информации. Этот метод использует текстовые флаги для представления документов или группы документов и использует цвета для обозначения компактности. Техника визуализации помогает отображать текстовую информацию более привлекательным способом. На картинке ниже представлена ​​техника визуализации

  1. Суммирование

Техника суммирования поможет сократить длину документа и кратко изложить детали документов. Это делает документ рабочим чтением для пользователей и сразу понимает его содержание. Суммирование заменяет весь комплект документов. Он суммирует большой текстовый документ легко и быстро. Людям требуется больше времени, чтобы прочитать, а затем обобщить документ, но этот метод делает его очень быстрым. Это помогает выделить основные моменты в документе. Процесс суммирования представлен на рисунке ниже.

Методы и модели, используемые в текстовом майнинге

На основе поиска информации Text Mining имеет четыре основных метода

  1. Метод, основанный на сроках (TBM)

Термин в документе означает слово, которое имеет семантическое значение. В этом методе весь комплект документов анализируется на основе срока. Одним из основных недостатков этого метода является проблема синонимии и полисемии. Синонимия - это когда несколько слов имеют одинаковое значение. Полисемия - это то, где одно слово имеет большее значение.

  1. Фразовый метод (PBM)

В этом методе документ анализируется на основе фраз, которые менее очевидны для большего количества значений и более дискриминационны. К недостаткам этого способа относится

  • Они имеют худшие статистические свойства по отношению к терминам
  • Они имеют низкую частоту встречаемости
  • У них большое количество шумных фраз

  1. Концептуальный метод (CBM)

В этом методе документ анализируется на основе предложения и уровня документа. В этом методе есть три основных компонента. Первый компонент исследует значимую часть предложений. Второй компонент создает концептуальный онтологический граф для объяснения структур. Третий компонент извлекает основные понятия, основанные на первых двух компонентах. Этот метод может различать важные и неважные слова.

  1. Метод таксономической структуры (PTM)

В этом методе документ анализируется на основе шаблонов. Шаблоны в документе могут быть обнаружены с использованием методов интеллектуального анализа данных, таких как анализ правил ассоциации, последовательный анализ шаблонов, анализ часто встречающихся наборов элементов и анализ закрытых шаблонов. Этот метод использует два процесса - развертывание шаблона и развитие шаблона. Этот метод доказал свою эффективность лучше, чем все другие модели или методы.

Как работает Text Mining

Теперь вы должны понимать, что анализ текста позволяет лучше понять текст, чем что-либо еще. Система Text Mining осуществляет обмен словами из неструктурированных данных в числовые значения. Анализ текста помогает идентифицировать шаблоны и связи, которые существуют в большом объеме текста. При анализе текста часто используются вычислительные алгоритмы для чтения и анализа текстовой информации. Без интеллектуального анализа текста будет трудно понять текст легко и быстро. Текст может быть получен более систематическим и всеобъемлющим образом, а информация о бизнесе может быть получена автоматически. Шаги в процессе добычи текста перечислены ниже.

  • Шаг 1: Поиск информации

Это первый шаг в процессе интеллектуального анализа данных. Этот шаг включает в себя помощь поисковой системы, чтобы найти коллекцию текста, также известную как совокупность текстов, которые могут нуждаться в некотором преобразовании. Эти тексты также должны быть собраны в определенном формате, который будет полезен для понимания пользователями. Обычно XML является стандартом для интеллектуального анализа текста.

  • Шаг 2: Обработка естественного языка

Этот шаг позволяет системе выполнить грамматический анализ предложения для чтения текста. Он также анализирует текст в структурах.

  • Шаг 3: извлечение информации

Это второй этап, на котором делается определение значения разметки текста. На этом этапе в базу данных добавляются метаданные о тексте. Это также включает добавление имен или местоположений к тексту. Этот шаг позволяет поисковой системе получить информацию и выяснить отношения между текстами, используя их метаданные.

  • Шаг 4: добыча данных

Заключительный этап - сбор данных с использованием различных инструментов. Этот шаг находит сходство между информацией, имеющей то же значение, которое в противном случае будет трудно найти. Text Mining - это инструмент, который ускоряет процесс исследования и помогает тестировать запросы.

Text Mining включает в себя следующий список элементов

  • Текстовая категоризация
  • Кластеризация текста
  • Концепция / сущность извлечения
  • Гранулярные таксономии
  • Анализ настроений
  • Суммирование документов
  • Моделирование отношений сущностей

Проблемы текстового майнинга

Основной проблемой, с которой сталкивается система Text Mining, является естественный язык. Естественный язык сталкивается с проблемой неоднозначности. Двусмысленность означает, что один термин имеет несколько значений, одна фраза интерпретируется по-разному, и в результате получаются разные значения.

Другое ограничение заключается в том, что при использовании системы извлечения информации она включает семантический анализ. В связи с этим полный текст не представлен, только ограниченная часть текста представлена ​​пользователям. Но в наши дни нужно больше понимания текста.

Text Mining также имеет ограничения с законодательством об авторском праве. Есть много ограничений в текстовом анализе документа. В большинстве случаев это включает в себя права владельцев авторских прав. Большинство текстов не будут найдены как открытый исходный код, и в таких случаях требуются разрешения от соответствующих авторов, издателей и других связанных сторон.

Еще одно ограничение заключается в том, что добыча текста не генерирует новых фактов и не является конечным процессом.

Вывод

Анализ текста или анализ текста является быстро развивающейся технологией, но результаты и глубина анализа варьируются от бизнеса к бизнесу. Организация может использовать интеллектуальный анализ текста, чтобы получить знания о конкретных значениях контента.

Категория:

Большое количество данных