Hva er tekstgruvedrift?

Text Mining er også kjent som text data mining er prosessen med å trekke ut og analysere data fra store mengder ustrukturerte tekstdata. Analysering av tekstdata som et annet begrep kan kalles som tekstanalyse. Text mining utfører for å identifisere konsepter, mønstre, emner, nøkkelord og andre attributter i dataene. Utdragene og analysene av data fra store mengder ustrukturerte tekstdata utfører for å finne verdifull innsikt i store mengder ustrukturerte tekstdata, som ikke lett kan identifiseres. Manuell identifisering av nødvendig informasjon fra enorme data er ikke mulig, så for å trekke ut den nødvendige informasjonen fra enorme data, bruk tekstbrytningsprosessen da du må lese alle dokumenter for å finne ut om de faktisk inneholder informasjon som er relevant for søket ditt.

Tekstgruvedrift

  • Tekstgruveprosessen har blitt mer praktisk på grunn av store data. Dataforskerne og andre brukere bruker big data og dyp læring som kan analysere massive sett med ustrukturerte data.
  • Tekstbryting etter å ha identifisert fakta, relasjoner og påstander, alle disse faktaene er trukket ut og analysert, for å analysere først omgjort til strukturerte data, visualisering ved hjelp av HTML-tabeller, tankekart, diagrammer osv., Integrasjon med strukturerte data i databaser eller lagre, og videre klassifisere ved bruk av maskinlæringssystemer.
  • Kildene til gruvedrift og analyse kan være bedriftsdokumenter, kundemails, kommentarer til undersøkelser, loggesentre, logg, sosiale nettverk, medisinske poster og andre kilder til tekstbaserte data som hjelper en bedrift å finne potensielt verdifull virksomhetsinnsikt.
  • Text Mining og Natural Language Processing (NLP) er kunstig intelligens (AI) teknologier som lar brukere raskt omdanne nøkkelinnholdet i tekstdokumenter til kvantitativ, handlingsfull innsikt.

Hvordan gjør Text Mining arbeid så enkelt?

Text mining fungerer på samme måte som for data mining, men med fokus på tekst i stedet for mer strukturerte former for data. Det første trinnet i tekstbrytningsprosessen er å organisere dataene i form av både kvantitativ og kvalitativ analyse, det er grunnen til å bruke naturlig språkbehandling (NLP) teknologi.

Text Mining-arbeid inkluderer informasjonsinnhenting eller identifikasjon (samle dataene fra alle kilder for analyse), bruk tekstanalyse (statistiske metoder eller naturlig språkbehandling til en del av talemerking), kalt entitetsgjenkjenning (identifiser navngitt tekst inneholder prosessnavnet som kategorisering ), disambiguation (clustering), document clustering (for å identifisere sett med lignende tekstdokumenter), identifisere substantiv og andre begreper som refererer til det samme objektet, finn deretter forholdet og faktum mellom enheter og annen informasjon i tekst, utfør deretter sentimentanalyse og kvantitativ tekstanalyse og deretter lage den analytiske modellen som er med på å generere forretningsstrategier og operasjonelle handlinger.

Hva kan du gjøre med Text Mining?

Det beste eksemplet på tekstgruvedrift er sentimentanalyse som kan spore kundeanmeldelse eller sentiment om en restaurant, selskap og så videre også kjent som opinion mining, i denne sentimentanalysen samler jeg inn tekst fra online anmeldelser eller sosiale nettverk og andre datakilder og utfører NLP for å identifisere positive eller negative følelser hos kunder. Oppgavene som brukes lenger for å løse det negative punktet og forbedre kundetilfredsheten, og kan også hjelpe i markedsføring og andre forbedringsområder.

En annen vanlig bruk inkluderer sikkerhetsapplikasjoner, biomedisinske applikasjoner for kliniske studier og presisjonsmedisiner som analyserer beskrivelser av medisinske symptomer for å hjelpe til med diagnoser, markedsføring som analytisk kundeforholdsstyring, legge til målretting, screening av jobbkandidater basert på ordlyden i deres CV, utvinning av vitenskapelig litteratur for utgiver for å søke i dataene om henting av indekser, blokkering av spam-e-poster, klassifisering av innhold på nettstedet, identifisering av forsikringskrav som kan være uredelige og undersøke bedriftsdokumenter som en del av elektroniske funnprosesser.

Fordeler

Det hjelper med å oppdage svindel for forsikringsselskapet, risikostyring, vitenskapelig analyse, kunders atferd og så videre, noe som hjelper selskapet i arbeidet med å forbedre dem.

Det hjelper selskaper med å oppdage problemer og deretter løse dem før de blir et stort problem som påvirker selskapet. Kundevurderingen og kommunikasjonen kan bidra til å forbedre kundeopplevelsen ved å identifisere krever funksjoner for kunden og forbedring av alle som øker salget og deretter øker inntektene og fortjenesten i selskapet.

Selv tekstbryting i helsevesenet gjør det mulig å identifisere sykdom og diagnostisere sykdom.

Nødvendige ferdigheter

For å utføre teksten gruvedrift mennesker skal ha ferdigheter i dataanalyse, skal være god i statistikk, Big databehandlingsrammer, databasekunnskap, maskinlæring eller Deep Learning Algorithm, Natural Language Processing og bortsett fra dette bra i programmeringsspråket.

omfang

Det er et raskt voksende felt ettersom big data-feltet vokser, så omfanget er veldig lovende i fremtiden ettersom mengden Tekstdata øker eksponentielt dag for dag. Plattformer på sosiale medier genererer mye tekstdata som kan utvinnes for å få ekte innsikt om forskjellige domener.

Den rette målgruppen for å lære tekstteknologier

Målgruppen for å lære seg disse teknologiene er fagpersoner som ønsker å identifisere verdifull innsikt av den enorme mengden ustrukturerte data for selskapene for forskjellige formål som å øke salget og overskuddet til selskapet, svindeloppdagelse for forsikringsselskapet så vel som innen helse og til og med forskere for å utføre den vitenskapelige analysen og alt.

Konklusjon

  • Det er også kjent som tekstdata gruvedrift er prosessen med å trekke ut og analysere data fra store mengder ustrukturerte tekstdata.
  • Text Mining-arbeid inkluderer informasjonsinnhenting eller identifikasjon, bruk tekstanalyse, navngitt entitetsgjenkjenning, disambiguering, dokumentklynger, identifiser substantiv og andre termer som refererer til det samme objektet, og finn deretter forholdet og faktum mellom enheter og annen informasjon i tekst, og utfør deretter følelsesanalyse og kvantitativ tekstanalyse og deretter lage den analytiske modellen som er med på å generere forretningsstrategier og operasjonelle handlinger.
  • Det hjelper med påvisning av svindel, risikostyring, vitenskapelig analyse, kunders atferd, helsetjenester og så videre.
  • For å utføre tekstgruvedrift skal folk ha ferdigheter innen dataanalyse, statistikk, store databehandlingsrammer, databasekunnskap, maskinlæring eller dyp læringsalgoritme, naturlig språkbehandling og bortsett fra dette gode i programmeringsspråket.
  • Det er et raskt voksende felt ettersom big data-feltet vokser, så omfanget av Text Mining er veldig lovende i fremtiden.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til Hva er tekstgruvedrift ?. Her diskuterte vi arbeid, ferdigheter som kreves, omfang og fordeler ved Text Mining. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -

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

Kategori: