Rozdíl mezi těžbou dat a těžbou textu
Dolování dat je praxe automatického vyhledávání velkých datových souborů za účelem nalezení vzorců, extrahování informací z datových sad je transformuje do jednoduché struktury, která může být srozumitelná. Dolování dat se zabývá důležitým aspektem týkajícím se jak databázových technik, tak mechanismů učení umělé inteligence / stroje. Těžba textu je proces odvozování vysoce kvalitních informací z textu. Je to sada procesů potřebných k získání cenných strukturovaných informací z nestrukturovaných textových dokumentů nebo zdrojů. Může být automaticky klasifikována, směrována, shrnuta, vizualizována pomocí mapování odkazů a, což je nejdůležitější, je snadnější prohledávat.
Těžba dat
Data Mining poskytuje vynikající příležitost k prozkoumání zajímavého vztahu mezi vyhledáváním a odvozováním / zdůvodněním, což je základní otázka týkající se povahy dolování dat.
Proces dolování dat je rozdělen do následujících kroků:
- Shromažďujte, extrahujte, transformujte a načtěte data do datového skladu.
- Ukládejte a spravujte data, vícerozměrnou databázi, tj. Buď na vlastních serverech, nebo v cloudu.
- Poskytněte přístup k datům obchodním analytikům, manažerským týmům a profesionálům v oblasti informačních technologií a určete, jak je chtějí organizovat pomocí aplikačního softwaru.
- A konečně prezentujte data ve snadno sdílených formátech, jako je tabulka nebo graf.
Těžba textu
Těžba textu vyžaduje jak sofistikované jazykové, tak statistické techniky schopné analyzovat nestrukturované textové formáty a techniky, které kombinují každý dokument s použitelnými metadaty, což lze považovat za určitý druh ukotvení při strukturování tohoto typu dat.
Těžba textu zahrnuje širokou škálu metod a technologií, jako jsou:
- Technologie založené na klíčových slovech : Vstup je založen na výběru klíčových slov v textu, která jsou filtrována jako řada řetězců znaků, nikoli slov ani „konceptů“.
- Statistické technologie: Týká se systémů založených na strojovém učení. Statistické technologie využívají školicí sadu dokumentů používaných jako model pro správu a kategorizaci textu.
- Jazykové technologie: Tato metoda může využívat systémy zpracování jazyků. Výstup textové analýzy umožňuje plynulé pochopení struktury textu, použité gramatiky a logiky. (Pro lepší pochopení toho, jak to funguje, je tento příspěvek o dolování textu a NLP užitečný.)
Všechny tyto přístupy mají společnou vlastnost, že se všichni zabývají zpracováním textu přibližným způsobem, zatímco nejsou schopni jim porozumět.
Srovnání mezi hlavami mezi dolováním dat a dolováním textu (infografika)
Klíčové rozdíly mezi těžbou dat a těžbou textu
Rozdíl mezi dolováním dat a dolováním textu je vysvětlen v následujících bodech:
- Systémy dolování dat v podstatě analyzují údaje, které lze popsat jako homogenní a univerzální. Extrahuje, transformuje a načítá data do datového skladu. Obchodní analytici používají softwarové aplikace pro dolování dat k prezentaci analyzovaných dat ve snadno srozumitelných formách, jako jsou tabulky nebo grafy. Měny, data, jména, možná budou muset být spravovány, ale je snadné je propojit s daty a nevyžadují hluboké porozumění jejich kontextu. Nástroje pro dolování textu musí čelit hlavním technickým výzvám, jako jsou heterogenní formáty dokumentů (textové dokumenty, e-maily, příspěvky v sociálních médiích, doslovný text atd.), Jakož i mnohojazyčné texty a zkratky a slang typický pro jazyk SMS.
- Dolování dat je zaměřeno na činnosti závislé na datech, jako je účetnictví, nákup, dodavatelský řetězec, CRM atd. Požadovaná data jsou snadno přístupná a homogenní. Jakmile jsou algoritmy definovány, lze řešení rychle nasadit. Složitost zpracovaných dat prodlužuje nasazení projektů těžby textu. Dolování textu počítá několik přechodných lingvistických fází analýzy, než může obohatit obsah (odhady jazyka, tokenizace, segmentace, morfosyntaktická analýza, disambiguace, křížové odkazy atd.). Dále se kroky související s extrakcí termínů a asociováním metadat zabývají strukturováním nestrukturovaného obsahu, aby podporovaly aplikace specifické pro danou doménu. Kromě toho mohou projekty zahrnovat některé heterogenní jazyky, formáty nebo domény. Konečně, jen málo společností má svou vlastní taxonomii. Je to však povinné pro zahájení projektu těžby textu a může to trvat několik měsíců.
- Dolování dat bylo po mnoho desetiletí považováno za osvědčenou, robustní a průmyslovou technologii. Těžba textu byla historicky považována za komplexní, doménově specifický, jazykově specifický, citlivý, experimentální atd. Jinými slovy, těžba textu nebyla chápána dostatečně dobře, aby měla podporu správy, a proto nikdy nebyla hodnocena jako „nezbytná“ '. S příchodem digitalizace, nárůstem sociálních sítí a zvýšenou konektivitou se však společnosti nyní více zajímají o svou pověst online a hledají způsoby, jak zvýšit loajalitu se zákazníky ve světě rostoucího výběru. Výsledkem je, že analýza sentimentu je novým zaměřením těžby textu. Společnosti si uvědomily, že informace jsou strategickým přínosem z textu a že těžba textu již není luxusem, ale nutností!
Porovnání tabulky těžby dat vs textové těžby
Níže je uveden seznam bodů, které popisují srovnání mezi těžbou dat a těžbou textu
| ZÁKLAD PRO SROVNÁNÍ | Těžba dat | Těžba textu |
| Pojem | Dolování dat je spektrum různých přístupů, které vyhledávají vzorce a vztahy dat. | Těžba textu je proces vyžadovaný k přeměně nestrukturovaného textového dokumentu na cenné strukturované informace. |
| Získání dat | Se standardními technikami dolování dat odhaluje obchodní vzorce v numerických datech. | Se standardními metodami dolování textu objevuje lexikální a syntaktický prvek v textu. |
| Typ dat | Zjištění znalostí ze strukturovaných dat, která jsou homogenní a snadno přístupná. | Objev textu z nestrukturovaných dat, která jsou různorodá, různorodější. |
Závěr - dolování dat vs. dolování textu
Těžba textu a dat je nyní považována za doplňkové techniky potřebné pro efektivní řízení podniku, nástroje pro dolování textu jsou stále významnější. Podskupina těžby textu, zpracování přirozeného jazyka, je o to důležitější, když je zákazník 100% zapojen a je k dispozici, aby pomohl definovat přesné a úplné taxonomie specifické pro danou doménu. To zase pomáhá extrakci informací a přidružení metadat k usnadnění a zefektivnění. Přirozený jazyk nebude nikdy tak snadno ovladatelný jako obrázky, ale těžba textu je nyní vyspělejší a jeho spojení s těžbou dat dává větší smysl. Nezapomeňte, že 80% informací je vyrobeno z textu!
Doporučený článek
Toto byl průvodce těžbou dat vs. těžbou textu, jejich významem, porovnáváním mezi hlavami, klíčovými rozdíly, srovnávací tabulkou a závěrem. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Business Intelligence VS dolování dat - který z nich je užitečnější
- 8 Důležité techniky dolování dat pro úspěšné podnikání
- 9 Úžasný rozdíl mezi dolováním dat Vs
- 7 Důležité techniky dolování dat pro dosažení nejlepších výsledků