Vad är textbrytning?
Textbrytning är också känd som textdata gruvdrift är processen för att extrahera och analysera data från stora mängder ostrukturerad textdata. Analys av textdata som en annan term kan kalla som textanalys. Textbrytning utför för att identifiera begrepp, mönster, ämnen, nyckelord och andra attribut i data. Utdragen och analyserna av data från stora mängder ostrukturerad textdata fungerar för att hitta värdefull insikt om stora mängder ostrukturerad textdata, som inte lätt kan identifieras. Manuellt identifiera den nödvändiga informationen från de enorma uppgifterna är inte möjlig så att extrahera den nödvändiga informationen från den enorma informationen använder textbrytningsprocessen eftersom du måste läsa alla dokument för att ta reda på om de faktiskt innehåller information som är relevant för din sökning.
Textbrytning
- Textbrytningsprocessen har blivit mer praktisk på grund av big data. Dataforskare och andra användare använder big data och djup inlärning som kan analysera massiva uppsättningar ostrukturerade data.
- Textbrytning efter identifiering av fakta, relationer och påståenden, alla dessa fakta extraheras och analyseras, för att först analysera förvandlas till strukturerad data, visualisering med hjälp av HTML-tabeller, tankekartor, diagram etc., integration med strukturerade data i databaser eller lager och klassificera ytterligare med hjälp av maskininlärningssystem (ML).
- Källorna för gruvdrift och analys kan vara företagsdokument, kundmeddelanden, undersökningskommentarer, loggcenter för callcenter, inlägg i sociala nätverk, medicinska journaler och andra källor till textbaserad data som hjälper ett företag att hitta potentiellt värdefull affärsinsikter.
- Text Mining och Natural Language Processing (NLP) är Artific Intelligence (AI) -teknologier som gör det möjligt för användare att snabbt omvandla nyckelinnehållet i textdokument till kvantitativa, handlingsbara insikter.
Hur gör Text Mining att arbeta så enkelt?
Textbrytning fungerar på samma sätt som för data mining, men med fokus på text istället för mer strukturerade former av data. Det första steget i textbrytningsprocessen är att organisera uppgifterna i fråga om både kvantitativ och kvalitativ analys varför man använder NLP-teknik (Natural Language Processing).
Text Mining-arbete inkluderar informationshämtning eller identifiering (samla in data från alla källor för analys), tillämpa textanalys (statistiska metoder eller naturligt språkbearbetning till en del av talmärkning), namngivna entitetsigenkänning (identifiera namngivna text innehåller processnamnet som kategorisering ), disambiguation (clustering), document clustering (för att identifiera uppsättningar av liknande textdokument), identifiera substantiv och andra termer som hänvisar till samma objekt, hitta sedan förhållandet och fakta mellan enheter och annan information i text, utför sedan sentimentanalys och kvantitativ textanalys och sedan skapa den analytiska modellen som hjälper till att generera affärsstrategier och operationella åtgärder.
Vad kan du göra med Text Mining?
Det bästa exemplet på textbrytning är sentimentanalys som kan spåra kundrecension eller känsla om en restaurang, företag och så vidare också känd som opinionsbrytning. I denna sentimentanalys samlar jag in text från onlinerecensioner eller sociala nätverk och andra datakällor och utför NLP för att identifiera positiva eller negativa känslor hos kunder. Dessa uppgifter längre används för att lösa den negativa punkten och förbättra kundnöjdheten och kan också hjälpa till i marknadsföring och andra förbättringsområden.
En annan vanlig användning inkluderar säkerhetsapplikationer, biomedicinska applikationer för kliniska studier och precisionsmedicin som analyserar beskrivningar av medicinska symtom för att hjälpa till vid diagnoser, marknadsföring som analytisk kundrelationshantering, lägga till inriktning, screena jobbkandidater baserade på formuleringen i deras CV, vetenskaplig litteratur gruvdrift för utgivare för att söka i informationen om indexhämtning, blockera skräppostmeddelanden, klassificera webbplatsens innehåll, identifiera försäkringsanspråk som kan vara bedrägliga och granska företagsdokument som en del av elektroniska upptäcktsprocesser.
fördelar
Det hjälper till att upptäcka bedrägerier för försäkringsbolaget, riskhantering, vetenskaplig analys, kunders beteende och så vidare, vilket hjälper företaget i deras förbättringar av arbetet.
Det hjälper företag att upptäcka problem och sedan lösa dem innan de blir ett stort problem som påverkar företaget. Kundrecensionerna och kommunikationen kan hjälpa till att förbättra kundupplevelsen genom att identifiera krävande funktioner för kunden och förbättra alla som ökar försäljningen och sedan ökar företagets intäkter och vinst.
Även textbrytning inom sjukvården gör det möjligt att identifiera sjukdomar och diagnostisera sjukdomar.
Erforderliga färdigheter
För att utföra texten ska gruvmänniskor ha kunskaper i dataanalys, bör vara bra i statistik, ramar för databehandling, databaskunskap, maskininlärning eller djup inlärningsalgoritm, naturligt språkbearbetning och bortsett från detta bra i programmeringsspråket.
Omfattning
Det är ett snabbt växande fält eftersom stordatafältet växer så omfattningen är mycket lovande i framtiden eftersom mängden Textdata ökar exponentiellt dag för dag. Plattformer för sociala medier genererar mycket textdata som kan brytas för att få verklig insikt om olika domäner.
Rätt publik för att lära sig Text Mining Technologies
Målgruppen för att lära sig denna teknik är proffs som vill identifiera värdefull insikt om den enorma mängden ostrukturerad data för företagen för olika ändamål som öka företagets försäljning och vinst, bedrägeri upptäckt för försäkringsbolaget och inom området för hälsa och till och med forskare för att utföra den vetenskapliga analysen och allt.
Slutsats
- Det är också känt som textdata gruvdrift är processen för att extrahera och analysera data från stora mängder ostrukturerad textdata.
- Text Mining-arbete inkluderar informationshämtning eller identifiering, tillämpa textanalys, namngivna entitetsigenkänning, disambiguation, dokumentklustering, identifiera substantiv och andra termer som hänvisar till samma objekt, sedan hitta förhållandet och faktum mellan enheter och annan information i text, utför sedan sentimentanalys och kvantitativ textanalys och sedan skapa den analytiska modellen som hjälper till att generera affärsstrategier och operationella åtgärder.
- Det hjälper till att upptäcka bedrägerier, riskhantering, vetenskaplig analys, kunders beteende, hälsovård och så vidare.
- För att utföra textbrytningen bör människor ha kunskaper i dataanalys, statistik, ramverk för databehandling, databaskunskap, maskininlärning eller djup inlärningsalgoritm, naturligt språkbearbetning och bortsett från detta bra i programmeringsspråket.
- Det är ett snabbt växande fält eftersom big data-fältet växer så omfattningen av Text Mining är mycket lovande i framtiden.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Vad är Text Mining ?. Här diskuterade vi arbetet, färdigheter som krävs, omfattning och fördelar med Text Mining. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Vad är Big data analytics?
- Big Data vs Data Mining
- Vad är Big Data Technology?
- Vad är Big data och Hadoop