Čo je textová ťažba?

Ťažba textu je známa aj ako ťažba textových údajov. Je to proces extrakcie a analýzy údajov z veľkého množstva neštruktúrovaných textových údajov. Analýza textových údajov, ktoré môže iný výraz nazvať ako textová analýza. Dolovanie textu slúži na identifikáciu konceptov, vzorov, tém, kľúčových slov a ďalších atribútov v údajoch. Extrakty a analýzy údajov z veľkého množstva neštruktúrovaných textových údajov slúžia na nájdenie cenných poznatkov o veľkých množstvách neštruktúrovaných textových údajov, ktoré sa nedajú ľahko identifikovať. Ručne identifikovať požadované informácie z obrovských údajov nie je možné, takže na získanie požadovaných informácií z obrovských údajov použite proces dolovania textu, pretože si musíte prečítať všetky dokumenty, aby ste zistili, či skutočne obsahujú nejaké informácie, ktoré sú relevantné pre vaše vyhľadávanie.

Ťažba textu

  • Proces ťažby textu sa stal praktickejším z dôvodu veľkých údajov. Vedci údajov a ďalší používatelia používajú veľké údaje a hĺbkové vzdelávanie, ktoré dokáže analyzovať obrovské súbory neštruktúrovaných údajov.
  • Dolovanie textu po identifikácii faktov, vzťahov a tiež tvrdení, všetky tieto fakty sa extrahujú a analyzujú, analyzujú sa najprv premenené na štruktúrované údaje, vizualizácie pomocou tabuliek HTML, mapy mysle, grafy atď., Integrácia so štruktúrovanými údajmi v databázach alebo skladoch. a ďalej klasifikovať pomocou systémov strojového učenia (ML).
  • Zdrojmi ťažby a analýzy môžu byť podnikové dokumenty, e-maily zákazníkov, komentáre prieskumu, denníky call centra, príspevky na sociálnych sieťach, lekárske záznamy a ďalšie zdroje textových údajov, ktoré pomáhajú podniku nájsť potenciálne cenné obchodné informácie.
  • Ťažba textu a spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) sú technológie umelej inteligencie (AI), ktoré umožňujú používateľom rýchlo transformovať kľúčový obsah v textových dokumentoch na kvantitatívne a uskutočniteľné informácie.

Ako uľahčuje textová ťažba prácu?

Dolovanie textu funguje rovnako ako dolovanie údajov, ale zameriava sa na text namiesto štruktúrovanejších foriem údajov. Prvým krokom v procese dolovania textu je usporiadanie údajov z hľadiska kvantitatívnej aj kvalitatívnej analýzy, a preto je potrebné použiť technológiu spracovania prirodzeného jazyka (NLP).

Textová ťažba zahŕňa získavanie alebo identifikáciu informácií (zhromažďovanie údajov zo všetkých zdrojov na analýzu), aplikovanie textovej analýzy (štatistické metódy alebo spracovanie prirodzeného jazyka na časť značkovania reči), rozpoznávanie pomenovaných entít (identifikácia pomenovaných textových prvkov názov procesu ako kategorizácia ), disambiguácia (zoskupovanie), zoskupovanie dokumentov (na identifikáciu súborov podobných textových dokumentov), ​​identifikácia podstatných mien a ďalších pojmov, ktoré sa vzťahujú na ten istý objekt, potom nájdenie vzťahu a skutočnosti medzi entitami a ďalšie informácie v texte, vykonanie analýzy sentimentu a kvantitatívnej textovej analýzy a potom vytvoriť analytický model, ktorý pomáha vytvárať obchodné stratégie a operačné akcie.

Čo môžete robiť s textovou ťažbou?

Najlepším príkladom textovej ťažby je analýza sentimentu, ktorá môže sledovať zákaznícke hodnotenie alebo sentiment o reštaurácii, spoločnosti atď., Ktorá je známa aj ako prieskum ťažby názorov, v tejto analýze sentimentu zhromažďuje text z online recenzií alebo sociálnych sietí a iných zdrojov údajov a vykonáva NLP na identifikáciu pozitívnych alebo negatívnych pocitov zákazníkov. Tieto informácie ďalej slúžili na vyriešenie negatívneho bodu a zlepšenie spokojnosti zákazníkov a tiež môžu pomôcť pri marketingu a ďalších oblastiach zlepšenia.

Ďalšie bežné použitia zahŕňajú bezpečnostné aplikácie, biomedicínske aplikácie pre klinické štúdie a precíznu medicínu, ktoré analyzujú opisy lekárskych symptómov na pomoc pri diagnostikovaní, marketing, ako je analytické riadenie vzťahov so zákazníkmi, pridanie zacielenia, skríning uchádzačov o zamestnanie na základe znenia v ich životopisoch, ťažba vedeckej literatúry pre vydavateľ vyhľadáva údaje o vyhľadávaní indexov, blokovaní spamových e-mailov, klasifikácii obsahu webových stránok, identifikácii poistných udalostí, ktoré môžu byť podvodné, a skúmaní firemných dokumentov v rámci procesov elektronického zisťovania.

výhody

Pomáha pri odhaľovaní podvodov pre poisťovňu, riadenie rizika, vedeckú analýzu, správanie zákazníkov atď., Čo pomáha spoločnosti pri zlepšovaní ich práce.

Pomáha spoločnostiam odhaliť problémy a potom ich vyriešiť skôr, ako sa stanú veľkým problémom, ktorý ovplyvňuje spoločnosť. Zákaznícke recenzie a komunikácia môžu pomôcť zlepšiť zákaznícke skúsenosti tým, že určia požadované funkcie pre zákazníka a zlepšia ich všetci, čo zvyšujú predaj a potom zvyšujú tržby a zisk spoločnosti.

Dokonca aj ťažba textu v zdravotníctve umožňuje identifikovať choroby a diagnostikovať choroby.

Požadované zručnosti

Ak chcete vykonať dolovanie textu, ľudia by mali mať zručnosti v analýze údajov, mali by byť dobrí v štatistike, veľkých rámcoch spracovania údajov, znalostiach databázy, strojovom učení alebo algoritme hlbokého učenia, spracovaní prirodzeného jazyka a okrem toho v programovacom jazyku.

Rozsah

Je to rýchlo rastúce pole, pretože veľké dátové pole rastie, takže rozsah je v budúcnosti veľmi sľubný, pretože množstvo textových údajov exponenciálne rastie každý deň. Platformy sociálnych médií generujú veľa textových údajov, ktoré je možné ťažiť, aby získali skutočné informácie o rôznych doménach.

Správne publikum pre výučbu technológií dolovania textu

Cieľovým publikom pre učenie sa týchto technológií sú odborníci, ktorí chcú identifikovať cenné poznatky o obrovskom množstve neštruktúrovaných údajov o spoločnostiach na rôzne účely, ako je zvýšenie predaja a ziskov spoločnosti, odhaľovanie podvodov pre poisťovňu a tiež v oblasti zdravie a dokonca aj vedci, ktorí vykonávajú vedecké analýzy a všetko.

záver

  • Je tiež známa ako ťažba textových údajov. Je to proces získavania a analýzy údajov z veľkého množstva neštruktúrovaných textových údajov.
  • Textová ťažba zahŕňa získavanie alebo identifikáciu informácií, aplikuje textovú analýzu, rozpoznávanie pomenovaných entít, disambiguáciu, zoskupovanie dokumentov, identifikáciu podstatných mien a ďalších výrazov, ktoré odkazujú na ten istý objekt, potom nájde vzťah a skutočnosť medzi entitami a ďalšie informácie v texte, potom vykoná analýzu sentimentu a kvantitatívnu analýzu textu a potom vytvoriť analytický model, ktorý pomáha vytvárať obchodné stratégie a operačné akcie.
  • Pomáha pri odhaľovaní podvodov, riadení rizika, vedeckej analýze, správaní zákazníkov, zdravotnej starostlivosti atď.
  • Na vykonanie dolovania textu by ľudia mali mať zručnosti v oblasti analýzy údajov, štatistík, rámcov na spracovanie veľkých údajov, znalosti databáz, strojového učenia alebo algoritmu hlbokého učenia, spracovania prirodzeného jazyka a okrem toho v programovacom jazyku.
  • Je to rýchlo rastúce pole, pretože veľké dátové pole rastie, takže rozsah textovej ťažby je v budúcnosti veľmi sľubný.

Odporúčané články

Toto bol návod na Čo je textová ťažba ?. Tu sme diskutovali o práci, požadovaných zručnostiach, rozsahu a výhodách textovej ťažby. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -

  1. Čo je to veľká dátová analytika?
  2. Veľké údaje verzus dolovanie dát
  3. Čo je technológia Big Data Technology?
  4. Čo je Big data and Hadoop

Kategórie: