Wat is tekstwinning?
Text Mining is ook bekend als text datamining is het proces van extracten en analyse van gegevens uit grote hoeveelheden ongestructureerde tekstgegevens. Het analyseren van tekstgegevens kan een andere term noemen als tekstanalyse. Text mining wordt uitgevoerd om concepten, patronen, onderwerpen, trefwoorden en andere attributen in de gegevens te identificeren. Het extraheert en analyseert gegevens van grote hoeveelheden ongestructureerde tekstgegevens om waardevolle inzichten te vinden in grote hoeveelheden ongestructureerde tekstgegevens, die niet gemakkelijk kunnen worden geïdentificeerd. Handmatig de vereiste informatie uit de enorme gegevens identificeren is niet mogelijk, dus om de vereiste informatie uit de enorme gegevens te extraheren, gebruikt u het text mining-proces, omdat u alle documenten moet lezen om erachter te komen of ze daadwerkelijk informatie bevatten die relevant is voor uw zoekopdracht.
Tekstwinning
- Het text mining-proces is praktischer geworden vanwege de big data. De datawetenschappers en andere gebruikers gebruiken big data en diepgaand leren die enorme sets van ongestructureerde data kunnen analyseren.
- Tekst mining na het identificeren van de feiten, relaties en ook beweringen, al deze feiten worden geëxtraheerd en geanalyseerd om eerst te worden omgezet in gestructureerde gegevens, visualisatie met behulp van HTML-tabellen, mindmaps, grafieken enz., Integratie met gestructureerde gegevens in databases of magazijnen en verder classificeren met behulp van machine learning (ML) -systemen.
- De bronnen voor mijnbouw en analyse kunnen bedrijfsdocumenten, e-mails van klanten, enquête-opmerkingen, callcenterlogboeken, berichten op sociale netwerken, medische dossiers en andere bronnen van tekstgebaseerde gegevens zijn die een bedrijf helpen potentieel waardevolle bedrijfsinzichten te vinden.
- Text Mining en Natural Language Processing (NLP) zijn Artificial Intelligence (AI) -technologieën waarmee gebruikers de belangrijkste inhoud in tekstdocumenten snel kunnen omzetten in kwantitatieve, bruikbare inzichten.
Hoe maakt Text Mining werken zo eenvoudig?
Text mining werkt hetzelfde als datamining, maar met een focus op tekst in plaats van meer gestructureerde vormen van data. De eerste stap in het text mining-proces is om de gegevens te ordenen in termen van zowel kwantitatieve als kwalitatieve analyse, daarom moet de NLP-technologie (Natural Language Processing) worden gebruikt.
Text Mining-werk omvat het ophalen of identificeren van informatie (verzamel de gegevens uit alle bronnen voor analyse), pas tekstanalyses toe (statistische methoden of natuurlijke taalverwerking op een deel van spraak-tagging), benoemde entiteitherkenning (identificeer benoemde tekst kenmerkt de procesnaam als categoriserend ), ondubbelzinnig maken (clusteren), documentclusteren (om sets van vergelijkbare tekstdocumenten te identificeren), zelfstandig naamwoord en andere termen identificeren die naar hetzelfde object verwijzen, vervolgens de relatie en feit tussen entiteiten en andere informatie in tekst vinden, vervolgens sentimentanalyse uitvoeren en kwantitatieve tekstanalyse en maak vervolgens het analytische model dat helpt bij het genereren van bedrijfsstrategieën en operationele acties.
Wat kunt u doen met Text Mining?
Het beste voorbeeld van tekstmining is sentimentanalyse die klantrecensies of sentiment over een restaurant, bedrijf enzovoort, ook bekend als opinion mining, kan volgen. In deze sentimentanalyse verzamelt tekst van online reviews of sociale netwerken en andere gegevensbronnen en voert de NLP om positieve of negatieve gevoelens van klanten te identificeren. Deze informatie verder gebruikt om het negatieve punt op te lossen en de klanttevredenheid te verbeteren en kan ook helpen bij marketing en andere verbeteringsgebieden.
Andere veel voorkomende toepassingen zijn beveiligingstoepassingen, biomedische toepassingen voor klinische studies en precisiegeneeskunde die beschrijvingen van medische symptomen analyseren om te helpen bij diagnoses, marketing zoals analytisch klantrelatiebeheer, targeting toevoegen, kandidaten zoeken op basis van de formulering in hun cv, wetenschappelijke mijnbouw voor uitgever om de gegevens te zoeken over het ophalen van de index, het blokkeren van spam-e-mails, het classificeren van website-inhoud, het identificeren van frauduleuze verzekeringsclaims en het onderzoeken van bedrijfsdocumenten als onderdeel van elektronische ontdekkingsprocessen.
voordelen
Het helpt bij fraudedetectie voor de verzekeringsmaatschappij, risicobeheer, wetenschappelijke analyse, klantgedrag, enzovoort, wat het bedrijf helpt bij het verbeteren van zijn werk.
Het helpt bedrijven problemen te detecteren en vervolgens op te lossen voordat ze een groot probleem worden dat van invloed is op het bedrijf. De klantrecensies en -communicatie kunnen helpen om de klantervaring te verbeteren door functies voor de klant te identificeren en te verbeteren door alles wat de verkoop verhoogt en vervolgens de omzet en winst van het bedrijf verhoogt.
Zelfs text mining in de gezondheidszorg maakt het mogelijk om ziekte te identificeren en te diagnosticeren.
Benodigde vaardigheden
Om de text mining te kunnen uitvoeren, moeten mensen data-analyse vaardigheden hebben, goed zijn in statistiek, Big data processing frameworks, Database-kennis, Machine Learning of Deep Learning Algorithm, Natural Language Processing en afgezien van dit goede in de programmeertaal.
strekking
Het is een snelgroeiend veld omdat het big data-veld groeit, dus de scope is veelbelovend in de toekomst, omdat de hoeveelheid tekstgegevens met de dag exponentieel toeneemt. Sociale mediaplatforms genereren veel tekstgegevens die kunnen worden gedolven om echte inzichten te krijgen over verschillende domeinen.
Het juiste publiek voor het leren van technologieën voor tekstwinning
De doelgroep voor het leren van deze technologieën zijn professionals die de waardevolle inzichten willen identificeren, de enorme hoeveelheid ongestructureerde gegevens voor de bedrijven voor verschillende doeleinden, zoals het verhogen van de omzet en winst van het bedrijf, fraudedetectie voor de verzekeringsmaatschappij en op het gebied van gezondheid en zelfs wetenschappers om de wetenschappelijke analyse en dergelijke uit te voeren.
Conclusie
- Het is ook bekend als tekstdatamining is het proces van extracten en analyse van gegevens uit grote hoeveelheden ongestructureerde tekstgegevens.
- Text Mining-werk omvat het ophalen of identificeren van informatie, toepassen van tekstanalyses, benoemde entiteitherkenning, ondubbelzinnig maken, documentclustering, zelfstandig naamwoord identificeren en andere termen die naar hetzelfde object verwijzen, vervolgens de relatie en feit tussen entiteiten en andere informatie in tekst vinden en vervolgens uitvoeren sentimentanalyse en kwantitatieve tekstanalyse en maak vervolgens het analysemodel dat helpt bij het genereren van bedrijfsstrategieën en operationele acties.
- Het helpt bij fraudeopsporing, risicobeheer, wetenschappelijke analyse, klantgedrag, gezondheidszorg, enzovoort.
- Om de text mining te kunnen uitvoeren, moeten mensen beschikken over vaardigheden op het gebied van data-analyse, statistieken, big data processing frameworks, database-kennis, Machine Learning of Deep Learning Algorithm, Natural Language Processing en afgezien van dit goede in de programmeertaal.
- Het is een snelgroeiend veld omdat het big data-veld groeit, dus de reikwijdte van Text Mining is veelbelovend in de toekomst.
Aanbevolen artikelen
Dit is een leidraad geweest voor What is Text Mining ?. Hier hebben we de werking, vereiste vaardigheden, reikwijdte en voordelen van Text Mining besproken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is big data-analyse?
- Big Data versus Data Mining
- Wat is big data-technologie?
- Wat is Big data en Hadoop