Forskjeller mellom tekstgruvedrift vs tekstanalyse
Strukturerte data har vært der siden begynnelsen av 1900-tallet, men det som gjorde tekstbryting og tekstanalyse så spesiell, er at det utnytter informasjonen fra ustrukturerte data (Natural Language Processing). Når vi først er i stand til å konvertere denne ustrukturerte teksten til semistrukturerte eller strukturerte data, vil den være tilgjengelig for å anvende alle data mining algoritmer ex. Statistiske og maskinlæringsalgoritmer.
Selv Donald Trump var i stand til å utnytte dataene og konvertere dem til informasjon som hjalp ham til å vinne det amerikanske presidentvalget, vel, i utgangspunktet gjorde han det ikke som underordnede gjorde. Det er en veldig god artikkel der ute http://fivethirtyeight.com/features/the-real-story-of-2016/ du kan gå gjennom den.
Mange virksomheter har begynt å bruke tekstbryting for å bruke verdifulle innspill fra teksten som er tilgjengelig der ute, for eksempel kan et produktbasert selskap bruke twitter-data / Facebook-data for å vite hvor godt eller dårlig produktene deres klarer seg der ute i verden ved å bruke Sentimental Analyse. I de første dagene brukte behandlingen mye tid, dager til å behandle eller implementere maskinlæringsalgoritmene, men med introduksjonen av verktøy som Hadoop, Azure, KNIME og annen big data-prosesseringsprogramvare er tekst gruvedrift har fått en enorm popularitet i markedet. Et av de beste eksemplene på tekstanalyse ved bruk av assosiasjonsgruvedrift er Amazons anbefalingsmotor der den automatisk gir anbefalinger til sine kunder hva andre folk kjøpte når de kjøper et bestemt produkt.
En av de største utfordringene med å bruke tekstgruvedriftverktøy på noe som ikke er i et digitalt format / på datamaskinstasjonen, er prosessen med å lage den. De gamle arkivene og mange viktige dokumenter som bare er tilgjengelige på papirer blir noen ganger lest gjennom OCR (Optical Character Recognition) som har mange feil, og noen ganger legges data inn manuelt som er utsatt for menneskelige feil. Årsaken til at vi ønsker disse er at vi kanskje kan utlede andre innsikter som ikke er synlige fra tradisjonell lesing.
Noen av trinnene i tekstbryting er som nedenfor
- Innhenting av informasjon
- Forberedelse og rengjøring av data
- segmentering
- tokenization
- Stoppordnummer og tegnsetting fjerning
- stemming
- Konverter til små bokstaver
- POS-tagging
- Lag tekstkorpus
- Termin-dokumentmatrise
Og nedenfor er trinnene i Tekstanalyse som brukes etter at Term Document Matrix er utarbeidet
- Modellering (Dette kan omfatte inferensielle modeller, prediktive modeller eller reseptbelagte modeller)
- Opplæring og evaluering av modeller
- Bruk av disse modellene
- Visualisering av modellene
Det eneste man alltid må huske er at tekstbryting alltid går foran tekstanalyse.
Sammenligning fra topp til hodet mellom tekstgruvedrift og tekstanalyse (infografikk)
Nedenfor er 5-sammenligningen mellom prediktiv tekstgruvedrift vs tekstanalyse 
Viktige forskjeller mellom Text Mining vs Text Analytics
La oss differensiere tekstbryting og tekstanalyse basert på trinnene som er involvert i få applikasjoner der begge disse tekstbrukene og tekstanalysene brukes:
• Klassifisering av dokumenter
I dette er trinnene som er inkludert i tekstbryting tokenisering, stemming og lemmatisering, fjern stoppord og tegnsetting og til slutt beregner begrepet frekvensmatrise eller dokumentfrekvensmatriser.
Tokenisering - Prosessen med å dele opp alle dataene (corpus) i mindre biter eller mindre ord, vanligvis enkle ord, er kjent som tokenization (N-Gram-modell eller Bag of word Model)
Stemming og lemmatisering - For eksempel betyr ordene, store større og største alle de samme, og det vil danne duplikatdata, for å holde dataene overflødige, gjør vi lemmatisering, kobler ord til rotordet.
Fjerne stoppord - Stoppord nytter ikke i analyser som vil inkludere ord som er, er og så videre.
Termfrekvenser - Dette er en matrise som har radoverskrifter som dokumentnavn og kolonner som begrep (ord) og dataene er hyppigheten av ordene som forekommer i de bestemte dokumentene. Nedenfor er et eksempel på skjermbilde. 
I figuren over har vi attributtene i radene (ord) og dokumentnummeret som kolonner og ordfrekvensen som dataene.
Nå som kommer til tekstanalyse har vi følgende trinn som må vurderes
Clustering - Ved bruk av K-betyr clustering / Neural Networks / CART (Klassifisering og regresjonstrær) eller en hvilken som helst annen clustering-algoritme, kan vi nå klynge dokumentene basert på funksjonene som ble generert (funksjonene her er ordene).
Evaluering og visualisering - Vi planlegger klyngen i to dimensjoner og ser hvordan disse klyngene varierer fra hverandre, og hvis modellen holder godt med testdata kan vi distribuere den i produksjon og det vil være en god dokumentklassifisering som vil klassifisere eventuelle nye dokumenter som er gitt som input, og det vil bare navngi klyngen den vil falle inn i.
• Sentimentanalyse
Et av de kraftigste verktøyene der ute i markedet som hjelper til med å behandle twitterdata / Facebook-data eller andre data som kan brukes til å utlede stemningen ut av det enten sentimentet er bra, dårlig eller nøytralt for en bestemt prosess / produkt. eller person er følelsesanalyse.
Kilden til dataene kan lett være tilgjengelig ved å bruke twitter API / Facebook API for å få tweets / comments / likes etc. på tweeten eller et innlegg fra et selskap. Det største problemet er at disse dataene er vanskelige å strukturere. Dataene vil inneholde forskjellige annonser også, og dataforskeren som jobber for selskapet må sørge for at utvalget av data blir gjort på riktig måte, slik at bare utvalgte tweets / innlegg går gjennom for forbehandlingsstadier.
Andre verktøy inkluderer skraping av nett, dette er en del av tekstbryting der du skrap dataene fra nettsteder ved hjelp av gjennomsøkere.
Prosessen med tekstbryting forblir den samme som tokenisering, stemming og lemmatisering, fjerne stoppord og tegnsetting og til slutt databehandling, begrepet frekvensmatrise eller dokumentfrekvensmatriser, men den eneste forskjellen kommer når du bruker sentimentanalysen.
Vanligvis gir vi en score til ethvert innlegg / tweet. Vanligvis når du kjøper et produkt og vurderer hvis du også får muligheten til å gi stjerner til anmeldelsen og legge inn en kommentar. Google, Amazon og andre nettsteder bruker stjernene for å rangere kommentaren, ikke bare dette tar de også tweets / innlegg og gir dem til mennesker for å rangere den som god / dårlig / nøytral, og ved å kamme disse to resultatene genererer de en ny score til en bestemt tweet / innlegg.
Visualisering av sentimentanalyse kan gjøres ved hjelp av en ordsky, søylediagrammer for frekvensbegrepsmatrisen.
• Association of Mining Analysis
Et av bruksområdene som noen karer jobbet med var "Adverse Drug Event Probabilistic model" der man kan sjekke for hvilke bivirkninger som kan forårsake andre uønskede hendelser hvis han tar en bestemt medisin.
Tekstutvindingen inkluderte arbeidsflyten nedenfor
Fra figuren over kan vi se at inntil data-gruvedrift alle trinn tilhører tekstbryting som identifiserer datakilden, trekker dem ut og deretter forbereder den klar til å bli analysert.
Deretter bruker forening gruvedrift vi har modellen nedenfor
Som vi kan se at noen pilemerker peker mot den oransje sirkelen og så peker en pil mot en bestemt ADE (Bivirkningsbegivenhet). Hvis vi tar et eksempel på venstre side av bildet, kan vi finne apati, asteni og å føle unormal fører til skyldfølelse, vel kan man si det er åpenbart, det er åpenbart fordi du som menneske kan tolke og forholde deg, men her en maskin tolker det og gir oss den neste uønskede medikamenthendelsen.
Et eksempel på ordet sky er som nedenfor
Sammenligningstabell mellom Text Mining vs Text Analytics
Nedenfor er listene over punkter, som beskriver sammenligningene mellom Text Mining vs Text Analytics:
| Grunnlag for sammenligning | Tekstgruvedrift | Tekstanalyse |
|
Betydning | Tekstbryting renser i utgangspunktet opp od-data for å være tilgjengelige for tekstanalyse | Text Analytics bruker statistiske og maskinlærende teknikker for å kunne forutsi / foreskrive eller utlede all informasjon fra tekstgruvedata. |
|
Konsept | Tekstbryting er et verktøy som hjelper deg med å få renset dataene. | Text Analytics er prosessen med å anvende algoritmene |
|
Work | Hvis vi snakker om rammeverket, er tekstbryting lik ETL (Extract Transform Load), som betyr å kunne sette inn data i databasen, disse trinnene blir utført | Tekstanalyse av disse dataene brukes til å legge til verdier til virksomheten, for eksempel lage ordskyer, to-gram frekvensdiagram, N-gram i noen tilfeller |
|
Språk | Python og R er de mest kjente verktøyene for tekstbryting der ute for tekstbryting | Når det gjelder tekstanalyse, når dataene er tilgjengelige på databasenivå, kan vi bruke hvilken som helst av analyseprogramvarene der ute inkludert python og R. Andre programvare inkluderer Power BI, Azure, KNIME, etc. |
|
eksempler |
|
|
Konklusjon -Tekst gruvedrift vs tekstanalyse
Fremtiden for tekstbryting og tekstanalyse er ikke bare relevant for engelsk, men det har også vært kontinuerlige fremskritt og bruk av språklige verktøy, ikke bare andre språk blir også vurdert for analyse.
Omfanget og fremtiden for tekstbryting vil vokse ettersom det er begrensede ressurser til å analysere andre språk.
Text Analytics har et veldig bredt spekter der det kan brukes, noen av eksemplene på bransjene der dette kan brukes er:
- Overvåking av sosiale medier
- Farmasøytiske / biotekniske applikasjoner
- Forretnings- og markedsføringsapplikasjoner
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til forskjell mellom Text Mining vs Text Analytics, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Azure Paas vs Iaas-Finn ut forskjellene
- De tre beste tingene å lære om datamining og tekstgruvedrift
- Vet den beste 7 forskjellen mellom Data Mining Vs Data Analyse
- Business Intelligence vs Machine Learning - hvilken som er bedre
- Predictive Analytics vs Data Mining - Hvilken er mer nyttig