Что такое Text Mining?

Text Mining также известен как Text Mining - это процесс извлечения и анализа данных из большого количества неструктурированных текстовых данных. При анализе текстовых данных другой термин можно назвать текстовой аналитикой. Анализ текста выполняет для определения концепций, шаблонов, тем, ключевых слов и других атрибутов в данных. Извлекает и анализирует данные из больших объемов неструктурированных текстовых данных, чтобы найти ценную информацию о больших объемах неструктурированных текстовых данных, которые трудно идентифицировать. Вручную определить требуемую информацию из огромных данных невозможно, поэтому для извлечения необходимой информации из огромных данных используйте процесс интеллектуального анализа текста, поскольку вам необходимо прочитать все документы, чтобы выяснить, действительно ли они содержат какую-либо информацию, относящуюся к вашему поиску.

Text Mining

  • Процесс добычи текста стал более практичным из-за больших данных. Исследователи данных и другие пользователи используют большие данные и глубокое обучение, которые могут анализировать огромные наборы неструктурированных данных.
  • Анализ текста после выявления фактов, взаимосвязей, а также утверждений, все эти факты извлекаются и анализируются для анализа, который сначала превращается в структурированные данные, визуализации с помощью таблиц HTML, интеллектуальных карт, диаграмм и т. Д., Интеграции со структурированными данными в базах данных или хранилищах. и далее классифицировать, используя системы машинного обучения (ML).
  • Источниками анализа и анализа могут быть корпоративные документы, электронные письма клиентов, комментарии к опросам, журналы call-центров, сообщения в социальных сетях, медицинские записи и другие источники текстовых данных, которые помогают бизнесу находить потенциально ценные бизнес-идеи.
  • Текстовое копирование и обработка естественного языка (NLP) - это технологии искусственного интеллекта (AI), которые позволяют пользователям быстро преобразовывать ключевой контент в текстовых документах в количественную и действенную информацию.

Как Text Mining облегчает работу?

Анализ текста работает так же, как и анализ данных, но фокусируется на тексте, а не на более структурированных формах данных. Первым шагом в процессе анализа текста является организация данных с точки зрения как количественного, так и качественного анализа, поэтому следует использовать технологию обработки естественного языка (NLP).

Работа Text Mining включает в себя поиск или идентификацию информации (сбор данных из всех источников для анализа), применение анализа текста (статистические методы или обработка на естественном языке к части речевого тегирования), распознавание именованных объектов (определение именованного текста в имени процесса как категоризации). ), устранение неоднозначности (кластеризация), кластеризация документов (для идентификации наборов похожих текстовых документов), определение имен существительных и других терминов, относящихся к одному и тому же объекту, затем поиск взаимосвязи и факта между сущностями и другой информацией в тексте, затем выполнение анализа настроений и количественный анализ текста, а затем создать аналитическую модель, которая помогает генерировать бизнес-стратегии и оперативные действия.

Что вы можете сделать с Text Mining?

Лучший пример анализа текста - это анализ настроений, который может отслеживать отзывы клиентов или мнение о ресторане, компании и т. Д., Также известный как анализ мнений, в этом анализе настроений собирают текст из онлайн-обзоров или социальных сетей и других источников данных и выполняют НЛП для выявления положительных или отрицательных чувств клиентов. Эта информация далее используется для устранения отрицательного момента и повышения удовлетворенности клиентов, а также может помочь в маркетинге и других областях улучшений.

Другие распространенные области применения включают приложения безопасности, приложения биомедицинской медицины для клинических исследований и точной медицины, анализирующие описания медицинских симптомов для помощи в диагностике, маркетинг, например аналитическое управление взаимоотношениями с клиентами, добавление таргетинга, отбор кандидатов на работу на основе формулировок в их резюме, поиск научной литературы для издатель для поиска данных о поиске по индексу, блокирования спам-писем, классификации содержимого веб-сайта, выявления страховых претензий, которые могут быть мошенническими, и проверки корпоративных документов в рамках процессов электронного обнаружения.

преимущества

Это помогает в выявлении мошенничества для страховой компании, управлении рисками, научном анализе, поведении клиентов и т. Д., Что помогает компании в улучшении их работы.

Это помогает компаниям обнаруживать проблемы и затем разрешать их, прежде чем они станут большой проблемой, которая затрагивает компанию. Отзывы клиентов и коммуникации могут помочь улучшить качество обслуживания клиентов путем определения требуемых функций для клиента и улучшения для всех, которые увеличивают продажи, а затем увеличивают выручку и прибыль компании.

Даже анализ текста в здравоохранении позволяет идентифицировать болезнь и диагностировать болезнь.

Требуемые навыки

Для выполнения интеллектуального анализа текста люди должны обладать навыками анализа данных, должны обладать хорошими знаниями в области статистики, средами обработки больших данных, знанием баз данных, алгоритмом машинного обучения или углубленного обучения, обработкой естественного языка и, помимо этого, хорошим языком программирования.

Сфера

Это быстрорастущее поле, поскольку поле больших данных растет, поэтому область его применения очень перспективна в будущем, поскольку объем текстовых данных растет экспоненциально с каждым днем. Платформы социальных сетей генерируют много текстовых данных, которые можно добывать, чтобы получить реальное представление о разных доменах.

Правильная аудитория для изучения технологий Text Mining

Целевой аудиторией для изучения этих технологий являются профессионалы, которые хотят выявить ценную информацию об огромном количестве неструктурированных данных для компаний для различных целей, таких как увеличение продаж и прибыли компании, выявление мошенничества для страховой компании, а также в области здоровье и даже ученые, чтобы выполнить научный анализ и все.

Вывод

  • Он также известен как извлечение текстовых данных - это процесс извлечения и анализа данных из больших объемов неструктурированных текстовых данных.
  • Работа Text Mining включает в себя поиск или идентификацию информации, применение анализа текста, распознавание именованных объектов, устранение неоднозначности, кластеризацию документов, идентификацию существительных и других терминов, которые относятся к одному и тому же объекту, затем поиск взаимосвязи и факта между объектами и другой информацией в тексте, а затем выполнение анализ настроений и количественный анализ текста, а затем создание аналитической модели, которая помогает генерировать бизнес-стратегии и операционные действия.
  • Это помогает в обнаружении мошенничества, управлении рисками, научном анализе, поведении клиентов, здравоохранении и так далее.
  • Для выполнения интеллектуального анализа текста люди должны обладать навыками анализа данных, статистики, структур обработки больших данных, знанием баз данных, алгоритма машинного обучения или глубокого обучения, обработки естественного языка и, помимо всего прочего, знания языка программирования.
  • Это быстрорастущая область, так как поле больших данных растет, поэтому сфера Text Mining очень перспективна в будущем.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство к тому, что такое Text Mining? Здесь мы обсудили работу, необходимые навыки, объем и преимущества Text Mining. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -

  1. Что такое аналитика больших данных?
  2. Big Data против Data Mining
  3. Что такое технология больших данных?
  4. Что такое большие данные и Hadoop