Verschillen tussen tekstwinning versus tekstanalyse
Gestructureerde gegevens bestaan al sinds het begin van de 20e eeuw, maar wat tekstmining en tekstanalyse zo bijzonder maakte, is dat gebruik wordt gemaakt van de informatie uit ongestructureerde gegevens (natuurlijke taalverwerking). Zodra we deze ongestructureerde tekst kunnen omzetten in semi-gestructureerde of gestructureerde gegevens, zijn deze beschikbaar om alle datamining-algoritmen toe te passen. Statistische en machine learning algoritmen.
Zelfs Donald Trump was in staat om de gegevens te benutten en om te zetten in informatie die hem hielp om de Amerikaanse presidentsverkiezingen te winnen, nou eigenlijk deed hij het niet zijn ondergeschikten. Er is een heel goed artikel daar http://fivethirtyeight.com/features/the-real-story-of-2016/ je kunt er doorheen gaan.
Veel bedrijven zijn begonnen met text mining om waardevolle input van de beschikbare tekst te gebruiken, een productgebaseerd bedrijf kan bijvoorbeeld de Twitter-gegevens / Facebook-gegevens gebruiken om te weten hoe goed of slecht hun product het wereldwijd doet met behulp van Sentimental Analyse. Vroeger kostte de verwerking veel tijd, dagen zelfs om de machine learning-algoritmen te verwerken of zelfs te implementeren, maar met de introductie van tools zoals Hadoop, Azure, KNIME en andere software voor big data-verwerking text mining is enorm populair geworden in de markt. Een van de beste voorbeelden van tekstanalyses met behulp van associatiemining is Amazon's Recommendation-engine, die automatisch aanbevelingen geeft aan zijn klanten wat andere mensen kochten bij het kopen van een bepaald product.
Een van de grootste uitdagingen bij het toepassen van tools voor text mining op iets dat niet in een digitaal formaat / op een computerstation is, is het maken ervan. De oude archieven en veel belangrijke documenten die alleen op papier beschikbaar zijn, worden soms gelezen via OCR (Optical Character Recognition) die veel fouten bevatten en soms worden gegevens handmatig ingevoerd die vatbaar zijn voor menselijke fouten. De reden dat we deze willen, is dat we misschien andere inzichten kunnen ontlenen die niet zichtbaar zijn bij traditioneel lezen.
Enkele stappen van text mining zijn hieronder
- Informatie ophalen
- Gegevens voorbereiden en opschonen
- Segmentatie
- tokenization
- Stopwoordnummers en interpunctie verwijderen
- Stemming
- Omzetten naar kleine letters
- POS-tagging
- Creëer tekst corpus
- Term-Document matrix
En hieronder zijn de stappen in Tekstanalyse die worden toegepast nadat de Term Document Matrix is voorbereid
- Modellering (dit kan inferentiemodellen, voorspellende modellen of prescriptieve modellen omvatten)
- Training en evaluatie van modellen
- Toepassing van deze modellen
- De modellen visualiseren
Het enige dat u altijd moet onthouden, is dat text mining altijd voorafgaat aan tekstanalyses.
Head to Head-vergelijking tussen tekstmining versus tekstanalyse (infographics)
Hieronder vindt u de 5-vergelijking tussen voorspellende tekstwinning versus tekstanalyse 
Belangrijkste verschillen tussen tekstwinning versus tekstanalyse
Laten we text mining en tekstanalyses onderscheiden op basis van de stappen die betrokken zijn bij enkele applicaties waar deze text mining en tekstanalyses beide worden toegepast:
• Classificatie van documenten
Hierin zijn de stappen die zijn opgenomen in tekstmining tokenisatie, stemming en lemmatisering, het verwijderen van stopwoorden en interpunctie en eindelijk het berekenen van de term frequentiematrix of documentfrequentiematrices.
Tokenization - Het proces van het splitsen van de hele gegevens (corpus) in kleinere stukjes of kleinere woorden, meestal afzonderlijke woorden, staat bekend als tokenization (N-Gram-model of Bag of Words-model)
Stammen en Lemmatisatie - De woorden, groter en groter, betekenen bijvoorbeeld allemaal hetzelfde en het zal dubbele gegevens vormen, om de gegevens overbodig te houden doen we lemmatisering, koppelen van woorden aan het basiswoord.
Stopwoorden verwijderen - Stopwoorden worden niet gebruikt in analyses die woorden bevatten zoals is, de en enz.
Term frequenties - Dit is een matrix met rijkoppen als de documentnamen en kolommen als de termen (woorden) en de gegevens zijn de frequentie van de woorden die in die specifieke documenten voorkomen. Hieronder is een voorbeeld screenshot. 
In de bovenstaande afbeelding hebben we de attributen in de rijen (woorden) en het documentnummer als kolommen en de woordfrequentie als gegevens.
Nu we naar tekstanalyses komen, moeten we de volgende stappen overwegen
Clustering - Met behulp van K-middelen clustering / neurale netwerken / CART (classificatie- en regressiebomen) of een ander clusteringalgoritme kunnen we nu de documenten clusteren op basis van de gegenereerde functies (functies hier zijn de woorden).
Evaluatie en visualisatie - We kunnen het cluster in twee dimensies plotten en kijken hoe deze clusters van elkaar verschillen, en als het model goede testgegevens bevat, kunnen we het in productie implementeren en het zal een goede documentclassificatie zijn die alle nieuwe classificeert documenten die als invoer worden gegeven en het zou gewoon de cluster noemen waarin het zal vallen.
•Sentiment analyse
Een van de krachtigste tools die er op de markt zijn die helpen bij het verwerken van twittergegevens / Facebook-gegevens of andere gegevens die kunnen worden gebruikt om het sentiment eruit af te leiden, ongeacht of het sentiment goed, slecht of neutraal is voor een bepaald proces / product of persoon is sentiment analyse.
De bron van de gegevens kan gemakkelijk beschikbaar zijn door Twitter API / Facebook API te gebruiken om de tweets / opmerkingen / likes enz. Op de tweet of een bericht van een bedrijf te krijgen. Het grootste probleem is dat deze gegevens moeilijk te structureren zijn. De gegevens zouden ook verschillende advertenties bevatten en de gegevenswetenschapper die voor het bedrijf werkt, moet ervoor zorgen dat de selectie van gegevens op de juiste manier gebeurt, zodat alleen geselecteerde tweets / berichten doorlopen worden voor de voorverwerkingsfase.
Andere tools zijn Web-Scraping, dit is een onderdeel van text mining waarbij u de gegevens van websites verwijdert met behulp van crawlers.
Het proces van tekstmining blijft hetzelfde als tokenisatie, stemming en lemmatisering, het verwijderen van stopwoorden en interpunctie en ten slotte de term frequentiematrix of documentfrequentiematrices, maar het enige verschil komt bij het toepassen van de sentimentanalyse.
Meestal geven we een score voor elke post / tweet. Meestal, wanneer u een product en recensie koopt, krijgt u ook een optie om sterren te geven aan de recensie en een reactie te plaatsen. Google, Amazon en andere websites gebruiken de sterren om de reactie te beoordelen, niet alleen nemen ze ook de tweets / posts en geven ze aan mensen om het als goed / slecht / neutraal te beoordelen en bij het combineren van deze twee scores genereren ze een nieuwe scoren op een bepaalde tweet / post.
Visualisatie van sentimentanalyse kan worden gedaan met behulp van een woordwolk, staafdiagrammen van de frequentietermmatrix.
• Vereniging van mijnanalyse
Een van de toepassingen waaraan sommige jongens werkten, was het "probabilistisch model met bijwerkingen", waarbij kan worden nagegaan welke bijwerkingen andere bijwerkingen kunnen veroorzaken als hij een bepaald medicijn gebruikt.
De text mining omvatte de onderstaande workflow
Uit de bovenstaande afbeelding kunnen we zien dat tot datamining alle stappen behoren tot tekstmining die de bron van gegevens identificeert, deze extraheert en vervolgens gereed maakt om te worden geanalyseerd.
Vervolgens passen we associatiemining toe volgens het onderstaande model
Zoals we kunnen zien, wijzen sommige pijltekens naar de oranje cirkel en dan wijst een pijl naar een bepaalde ADE (Bijwerking van een geneesmiddel). Als we een voorbeeld nemen aan de linkerkant van de afbeelding, kunnen we vinden dat apathie, asthenie en abnormaal voelen leidt tot schuldgevoel, nou je kunt zeggen dat is duidelijk, het is duidelijk omdat je als mens kunt interpreteren en relateren, maar hier een machine is het interpreteren en ons de volgende bijwerking geven.
Een voorbeeld van de word cloud is zoals hieronder
Vergelijkingstabel tussen tekstwinning versus tekstanalyse
Hieronder staan de lijst met punten, beschrijf de vergelijkingen tussen Text Mining versus Text Analytics:
| Basis voor vergelijking | Tekstwinning | Tekstanalyse |
|
Betekenis | Text mining is in feite het opschonen van gegevens om beschikbaar te zijn voor tekstanalyse | Text Analytics past statistische en machine learning-technieken toe om informatie uit de door de tekst gedolven gegevens te kunnen voorspellen / voorschrijven of afleiden. |
|
Concept | Text mining is een hulpmiddel dat helpt bij het opschonen van de gegevens. | Tekstanalyse is het proces waarbij de algoritmen worden toegepast |
|
Kader | Als we het over het framework hebben, is text mining vergelijkbaar met ETL (Extract Transform Load), wat betekent dat gegevens in de database kunnen worden ingevoegd, deze stappen worden uitgevoerd | In-tekstanalyses deze gegevens worden gebruikt om waarden aan het bedrijf toe te voegen, bijvoorbeeld het maken van woordwolken, bi-gram frequentiekaarten, N-gram in sommige gevallen |
|
Taal | Python en R zijn de meest bekende tools voor tekstmining voor tekstmining | Voor tekstanalyses kunnen we, zodra de gegevens beschikbaar zijn op databaseniveau, alle analysesoftware gebruiken die er is, inclusief python en R. Andere software is Power BI, Azure, KNIME, enz. |
|
Voorbeelden |
|
|
Conclusie - Tekstwinning versus tekstanalyse
De toekomst van text mining en tekstanalyses is niet alleen van toepassing op het Engels, maar er zijn ook continue vorderingen gemaakt en het gebruik van taalkundige hulpmiddelen, niet alleen Engels, andere talen komen ook in aanmerking voor analyse.
De reikwijdte en de toekomst van text mining zullen toenemen, omdat er beperkte middelen zijn om andere talen te analyseren.
Tekstanalyse heeft een zeer breed bereik waar het kan worden toegepast, enkele voorbeelden van de industrieën waar dit kan worden gebruikt zijn:
- Social Media Monitoring
- Pharma / Biotech-toepassingen
- Zakelijke en marketingtoepassingen
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor het verschil tussen tekstwinning versus tekstanalyse, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Azure Paas vs Iaas-Ontdek de verschillen
- Beste 3 dingen om te leren over datamining versus tekstmining
- Ken het beste 7 verschil tussen datamining versus data-analyse
- Business intelligence versus machine learning - welke is beter
- Voorspellende analyses versus datamining - welke is nuttiger