Hvad er tekstminedrift?

Text Mining er også kendt som tekstdata mining er processen med at uddrage og analysere data fra store mængder ustrukturerede tekstdata. Analysering af tekstdata, som et andet udtryk kan kaldes som tekstanalyse. Tekstmining udfører for at identificere koncepter, mønstre, emner, nøgleord og andre attributter i dataene. Ekstrakter og analyser af data fra store mængder ustrukturerede tekstdata fungerer for at finde værdifuld indsigt i store mængder ustrukturerede tekstdata, som ikke let kan identificeres. Manuelt identificere de krævede oplysninger fra de enorme data er ikke muligt, så for at udtrække de krævede oplysninger fra de enorme data skal du bruge tekstindvindingsprocessen, da du er nødt til at læse alle dokumenter for at finde ud af, om de rent faktisk indeholder oplysninger, der er relevante for din søgning.

Tekstminedrift

  • Tekstindvindingsprocessen er blevet mere praktisk på grund af big data. Datavidenskabsmændene og andre brugere bruger big data og dyb læring, der kan analysere massive sæt ustrukturerede data.
  • Tekstminering efter identifikation af fakta, forhold og også påstande, alle disse fakta udvindes og analyseres, for at analysere først omdannet til strukturerede data, visualisering ved hjælp af HTML-tabeller, tankekort, diagrammer osv., Integration med strukturerede data i databaser eller lagre, og klassificere yderligere ved hjælp af maskinindlæringssystemer (ML) -systemer.
  • Kilderne til minedrift og analyse kan være virksomhedsdokumenter, kundemails, kommentarer til undersøgelser, logcentre af callcenter, sociale netværksindlæg, medicinske poster og andre kilder til tekstbaserede data, der hjælper en virksomhed med at finde potentielt værdifuld forretningsindsigt.
  • Text Mining og Natural Language Processing (NLP) er kunstig intelligens (AI) -teknologier, der giver brugerne mulighed for hurtigt at omdanne nøgleindholdet i tekstdokumenter til kvantitativ, handlingsdygtig indsigt.

Hvordan gør Text Mining at arbejde så let?

Tekstminedrift fungerer på samme måde som ved data mining, men med fokus på tekst i stedet for mere strukturerede former for data. Det første trin i tekstindvindingsprocessen er at organisere dataene i form af både kvantitativ og kvalitativ analyse, det er grunden til at bruge naturlig sprogbehandling (NLP) teknologi.

Text Mining-arbejde inkluderer hentning eller identifikation af oplysninger (indsamle data fra alle kilder til analyse), anvende tekstanalyse (statistiske metoder eller naturlig sprogbehandling til en del af talemærkning), navngivet enhedsgenkendelse (identificer navngivet tekst indeholder procesnavnet som kategorisering ), disambiguation (clustering), document clustering (for at identificere sæt af lignende tekstdokumenter), identificere substantiv og andre udtryk, der refererer til det samme objekt, find derefter forholdet og faktum blandt enheder og anden information i teksten, udfør derefter følelsesanalyse og kvantitativ tekstanalyse og derefter oprette den analytiske model, der hjælper med at generere forretningsstrategier og operationelle handlinger.

Hvad kan du gøre med Text Mining?

Det bedste eksempel på tekstminedrift er følelsesanalyse, der kan spore kundeanmeldelse eller stemning om en restaurant, virksomhed og så videre også kendt som opinion mining, i denne sentimentanalyse indsamler tekst fra online anmeldelser eller sociale netværk og andre datakilder og udfører NLP til at identificere positive eller negative følelser hos kunder. Teseoplysninger, der længere bruges til at løse det negative punkt og forbedre kundetilfredsheden og kan også hjælpe med markedsføring og andre forbedringsområder.

En anden almindelig anvendelse inkluderer sikkerhedsapplikationer, biomedicinske applikationer til kliniske undersøgelser og præcisionsmedicin, der analyserer beskrivelser af medicinske symptomer til hjælp til diagnoser, markedsføring som analytisk kundeforholdsadministration, tilføj målretning, screening af jobkandidater baseret på ordlyden i deres CV, videnskabelig litteratur mining for udgiver til at søge i dataene om indhentning af indeks, blokere spam-e-mails, klassificere webstedsindhold, identificere forsikringskrav, der kan være svigagtige, og undersøge virksomhedsdokumenter som en del af elektroniske opdagelsesprocesser.

Fordele

Det hjælper med påvisning af svig for forsikringsselskabet, risikostyring, videnskabelig analyse, kunders adfærd og så videre, hvilket hjælper virksomheden med at forbedre deres arbejde.

Det hjælper virksomheder med at opdage problemer og derefter løse dem, inden de bliver et stort problem, der påvirker virksomheden. Kundernes anmeldelser og kommunikation kan hjælpe med at forbedre kundeoplevelsen ved at identificere krævende funktioner til kunden og forbedre dem, der alle øger salget og derefter øger virksomhedens indtægter og fortjeneste.

Selv tekstudvinding i sundhedsydelser gør det muligt at identificere sygdom og diagnosticere sygdom.

Nødvendige færdigheder

At udføre teksten minedrift folk skal have færdigheder i dataanalyse, skal være gode i statistikker, Big databehandlingsrammer, databaseviden, maskinlæring eller dyb læringsalgoritme, naturlig sprogbehandling og bortset fra dette gode i programmeringssprog.

Anvendelsesområde

Det er et hurtigt voksende felt, da big data-feltet vokser, så omfanget er meget lovende i fremtiden, da mængden af ​​tekstdata stiger eksponentielt dag for dag. Sociale medieplatforme genererer en masse tekstdata, der kan udvindes for at få reel indsigt om forskellige domæner.

Den rigtige målgruppe til at lære tekstindustrien

Målgruppen for at lære disse teknologier er fagfolk, der ønsker at identificere den værdifulde indsigt af den enorme mængde ustrukturerede data for virksomhederne til forskellige formål, såsom at øge salg og overskud i virksomheden, bedrageri afsløring af forsikringsselskabet såvel inden for området sundhed og endda videnskabsfolk til at udføre den videnskabelige analyse og alt sammen.

Konklusion

  • Det er også kendt som tekstdata mining er processen med at uddrage og analysere data fra store mængder ustrukturerede tekstdata.
  • Tekstminearbejde inkluderer indhentning eller identifikation af oplysninger, anvende tekstanalyse, navngivet enhedsgenkendelse, disambiguering, dokumentklynge, identificere substantiv og andre udtryk, der henviser til det samme objekt, find derefter forholdet og faktum mellem enheder og anden information i teksten, og udfør derefter følelsesanalyse og kvantitativ tekstanalyse og derefter oprette den analytiske model, der hjælper med at generere forretningsstrategier og operationelle handlinger.
  • Det hjælper med påvisning af svig, risikostyring, videnskabelig analyse, kundernes adfærd, sundhedsydelser og så videre.
  • For at udføre teksten minedrift mennesker skal have færdigheder i dataanalyse, statistikker, big data-behandlingsrammer, database viden, Machine Learning eller Deep Learning Algorithm, Natural Language Processing og bortset fra dette gode i programmeringssprog.
  • Det er et hurtigt voksende felt, da big data-feltet vokser, så omfanget af Text Mining er meget lovende i fremtiden.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til Hvad er tekstindustrien ?. Her diskuterede vi arbejdet, færdighederne, omfanget og fordelene ved Text Mining. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -

  1. Hvad er Big data analytics?
  2. Big Data vs Data Mining
  3. Hvad er Big Data Technology?
  4. Hvad er Big data og Hadoop

Kategori:

Big Data