Co je textová těžba?

Těžba textu je známá také jako těžba textových dat. Jedná se o proces extrakce a analýzy dat z velkého množství nestrukturovaných textových dat. Analýza textových dat, které může jiný termín nazvat jako textová analýza. Dolování textu provádí identifikace konceptů, vzorů, témat, klíčových slov a dalších atributů v datech. Extrakty a analýzy dat z velkého množství nestrukturovaných textových dat provádějí hledání cenných náhledů do velkého množství nestrukturovaných textových dat, které nelze snadno identifikovat. Ručně identifikovat požadované informace z obrovských dat není možné, takže extrahovat požadované informace z obrovských dat pomocí procesu těžby textu, protože si musíte přečíst všechny dokumenty, abyste zjistili, zda skutečně obsahují nějaké informace, které jsou relevantní pro vaše vyhledávání.

Těžba textu

  • Proces těžby textu se stal díky praktickým datům praktičtější. Vědci údajů a další uživatelé používají velká data a hluboké učení, které dokáže analyzovat obrovské soubory nestrukturovaných dat.
  • Těžba textu po identifikaci faktů, vztahů a také tvrzení, všechna tato fakta jsou extrahována a analyzována, analyzovat se nejprve proměnila ve strukturovaná data, vizualizaci pomocí HTML tabulek, myšlenkových map, grafů atd., Integraci se strukturovanými daty v databázích nebo skladech a dále klasifikovat pomocí systémů strojového učení (ML).
  • Zdrojem těžby a analýzy mohou být firemní dokumenty, e-maily zákazníků, komentáře z průzkumů, protokoly call centra, příspěvky na sociálních sítích, lékařské záznamy a další zdroje textových dat, které pomáhají podniku najít potenciálně cenné obchodní informace.
  • Těžba textu a zpracování přirozeného jazyka (NLP) jsou technologie umělé inteligence (AI), které uživatelům umožňují rychle transformovat klíčový obsah v textových dokumentech na kvantitativní a proveditelné poznatky.

Jak usnadňuje těžba textu práci?

Dolování textu funguje stejně jako dolování dat, ale se zaměřením na text namísto strukturovanějších forem dat. Prvním krokem v procesu těžby textu je uspořádání dat z hlediska kvantitativní i kvalitativní analýzy, a proto je třeba použít technologii zpracování přirozeného jazyka (NLP).

Práce s dolováním textu zahrnuje získávání informací nebo identifikaci (shromažďování dat ze všech zdrojů pro analýzu), použití textové analýzy (statistické metody nebo zpracování přirozeného jazyka na část značkování řeči), rozpoznávání pojmenovaných entit (identifikace pojmenovaných textových funkcí název procesu jako kategorizace ), disambiguace (shlukování), shlukování dokumentů (k identifikaci sad podobných textových dokumentů), identifikaci podstatných a dalších pojmů, které se vztahují ke stejnému objektu, poté najděte vztah a skutečnost mezi entitami a další informace v textu, poté proveďte analýzu sentimentu a kvantitativní textovou analýzu a poté vytvořit analytický model, který pomáhá vytvářet obchodní strategie a provozní akce.

Co můžete dělat s těžbou textu?

Nejlepším příkladem dolování textu je analýza sentimentu, která může sledovat hodnocení zákazníků nebo sentiment o restauraci, společnosti atd. Také známá jako průzkum těžby názorů, v této analýze sentimentu shromažďuje text z online recenzí nebo sociálních sítí a dalších zdrojů dat a provádí NLP identifikovat pozitivní nebo negativní pocity zákazníků. Tyto informace dále sloužily k vyřešení negativního bodu a ke zvýšení spokojenosti zákazníků a mohou také pomoci v marketingu a dalších oblastech vylepšení.

Další běžná použití zahrnují bezpečnostní aplikace, biomedicínské aplikace pro klinické studie a precizní medicínu analyzující popisy zdravotních symptomů, které pomáhají při diagnostice, marketing jako analytické řízení vztahů se zákazníky, přidávání cílení, prověřování uchazečů o zaměstnání na základě formulace v jejich životopisech, těžba vědecké literatury pro vydavatel prohledává data při získávání indexů, blokuje nevyžádané e-maily, klasifikuje obsah webových stránek, identifikuje nároky na pojištění, které mohou být podvodné, a zkoumá firemní dokumenty jako součást procesů elektronického zjišťování.

Výhody

Pomáhá při odhalování podvodů pro pojišťovnu, řízení rizik, vědeckou analýzu, chování zákazníků atd., Což společnosti pomáhá při zlepšování jejich práce.

Pomáhá společnostem odhalit problémy a poté je vyřešit, než se stanou velkým problémem, který ovlivňuje společnost. Zákaznické recenze a komunikace mohou pomoci zlepšit zákaznický zážitek tím, že identifikují požadované funkce pro zákazníka a vylepšení všemi, kteří zvyšují prodej a poté zvyšují tržby a zisk společnosti.

Dokonce i těžba textu ve zdravotnictví umožňuje identifikovat nemoc a diagnostikovat nemoc.

Požadované dovednosti

Pro provedení dolování textu by lidé měli mít dovednosti v analýze dat, měli by být dobrí ve statistice, velkých rámcích zpracování dat, znalostech databází, strojovém učení nebo algoritmu hlubokého učení, zpracování přirozeného jazyka a kromě toho v programovacím jazyce.

Rozsah

Je to rychle rostoucí pole, protože velké datové pole roste, takže rozsah je v budoucnu velmi slibný, protože množství textových dat exponenciálně roste den co den. Platformy sociálních médií generují mnoho textových dat, která lze těžit, aby získali skutečné informace o různých doménách.

Správné publikum pro učení technologií těžby textu

Cílovou skupinou pro výuku těchto technologií jsou profesionálové, kteří chtějí identifikovat cenné poznatky o obrovském množství nestrukturovaných dat pro společnosti pro různé účely, jako je zvýšení prodeje a zisků společnosti, odhalování podvodů pro pojišťovnu a také v oblasti zdraví a dokonce i vědci provádět vědeckou analýzu a všechny.

Závěr

  • To je také známé jako dolování textových dat je proces extraktů a analýz dat z velkého množství nestrukturovaných textových dat.
  • Práce s dolováním textu zahrnuje získávání nebo identifikaci informací, použití textové analýzy, rozpoznávání pojmenovaných entit, disambiguace, sdružování dokumentů, identifikace podstatných jmen a dalších výrazů, které odkazují na stejný objekt, poté nalezení vztahu a skutečnosti mezi entitami a dalších informací v textu, poté provedení analýzu sentimentu a kvantitativní analýzu textu a poté vytvořit analytický model, který pomáhá vytvářet obchodní strategie a provozní akce.
  • Pomáhá při odhalování podvodů, řízení rizik, vědeckých analýz, chování zákazníků, zdravotní péče atd.
  • Při provádění dolování textu by lidé měli mít dovednosti v oblasti analýzy dat, statistik, rámců pro zpracování velkých dat, znalosti databází, strojového učení nebo algoritmu hlubokého učení, zpracování přirozeného jazyka a kromě toho v programovacím jazyce.
  • Jedná se o rychle rostoucí pole, protože velké datové pole roste, takže rozsah těžby textu je v budoucnu velmi slibný.

Doporučené články

Toto byl průvodce Co je textová těžba ?. Zde jsme diskutovali o práci, požadovaných dovednostech, rozsahu a výhodách textové těžby. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -

  1. Co je Big Data Analytics?
  2. Big Data vs Data Mining
  3. Co je technologie velkých dat?
  4. Co je Big data a Hadoop

Kategorie:

Velká data