متن کاوی

تفاوت بین متن کاوی و تجزیه و تحلیل متن(Text Mining vs Text Analytics)

داده های ساختاری از اوایل دهه 1900 وجود داشته است، اما آنچه باعث استخراج متن (Text Mining) و تجزیه و تحلیل متن(Text Analytics) شده است، استفاده از اطلاعات از داده های بدون ساختار (پردازش زبان طبیعی(NLP)) است. هنگامی که ما قادر به تبدیل این متن بدون ساختار به داده های نیمه ساختاریافته یا ساختاریافته باشیم، استفاده از همه الگوریتم های داده کاوی پیشین در دسترس خواهد بود. الگوریتم های آماری و یادگیری ماشین.

حتی دونالد ترامپ توانست از این داده ها استفاده کند و آنها را به اطلاعاتی تبدیل کند که به او کمک کرد تا در انتخابات ریاست جمهوری آمریکا پیروز شود، اما اساساً او این کار را به صورت دستی انجام نداد.

بسیاری از مشاغل شروع به استفاده از استخراج متن کرده اند تا از ورودی های ارزشمند متن موجود در آنجا استفاده کنند، به عنوان مثال، یک شرکت مبتنی بر محصول می تواند از داده های توییتر / داده های فیس بوک استفاده کند تا بداند محصول آنها در دنیا با استفاده از تحلیل و بررسی احساسات مشتریان چقدر خوب یا بد عمل می کند. در روزهای اولیه پردازش، برای پردازش یا حتی پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین زمان زیادی را صرف می کردند، روزها طول می کشید، اما با معرفی ابزارهایی مانند Hadoop ، Azure ، KNIME و سایر نرم افزارهای پردازش داده های بزرگ استخراج متن محبوبیت زیادی در بازار پیدا کرده است. یکی از بهترین نمونه های تجزیه و تحلیل متن با استفاده از استخراج ارتباط، موتور توصیه آمازون است که به طور خودکار به مشتریان خود توصیه می کند سایر افراد هنگام خرید هر یک از محصولات خاص چه چیز دیگری خریداری کنند.

یکی از بزرگترین چالشهای استفاده از ابزارهای متن کاوی برای مواردی که در قالب دیجیتالی / درایو رایانه نیست، فرآیند ساخت آن است. بایگانی های قدیمی و بسیاری از اسناد مهم که فقط در اوراق موجود است، گاهی اوقات از طریق OCR (تشخیص نوری شخصیت) خوانده می شوند که دارای خطاهای زیادی هستند و گاهی داده ها به صورت دستی وارد می شوند که مستعد خطاهای انسانی هستند. دلیل اینکه ما اینها را می خواهیم این است که ممکن است بتوانیم بینش های دیگری را بگیریم که از استفاده سنتی قابل مشاهده نیست.

• برخی از مراحل متن کاوی به شرح زیر است:

• بازیابی اطلاعات
• تهیه و تمیز کردن داده ها
• تقسیم بندی
• توکن سازی
• اعداد توقف کلمه و حذف علائم نگارشی
• ساقه زدن
• تبدیل به حروف کوچک
• برچسب گذاری POS
• مجموعه متن ایجاد کنید
• ماتریس اصطلاحات
• مدل سازی (این ممکن است شامل مدل های استنباطی ، مدل های پیش بینی کننده یا مدل های تجویزی باشد)
• آموزش و ارزیابی مدل ها
• کاربرد این مدل ها
• تجسم مدل ها

تنها چیزی که همیشه باید به خاطر بسپارید این است که متن کاوی همیشه مقدم بر تجزیه و تحلیل متن است.

جدول مقایسه متن کاوی و تجزیه و تحلیل متن

در زیر لیستی از مهم ترین نقاط آورده شده است، مقایسه بین متن کاوی و متن تجزیه و تحلیل را شرح دهید: