Дефинитиван водич о начину функционисања рудника текста - едуЦБА

Тект Мининг Интродуцтион

Тект Мининг - У данашњем контексту текст је најчешће средство путем којег се информације размјењују. Али разумевање значења текста уопште није лак посао. Потребан нам је добар алат за пословну интелигенцију који ће вам помоћи да разумемо информације на једноставан начин.

Шта је Мининг Мининг

Тект Мининг је такође познат и као Тект Аналитицс. То је процес разумевања информација из низа текстова. Тект Мининг је осмишљен тако да помогне предузећу да сазна корисна знања из текстуалног садржаја. Ови садржаји могу бити у облику ворд документа, е-поште или објаве на друштвеним мрежама.

Тект Мининг је употреба аутоматизованих метода за разумевање знања доступног у текстуалним документима.

Тект Мининг се такође може користити да би рачунар разумео структуриране или неструктуриране податке. Квалитативни подаци или неструктурирани подаци су подаци који се не могу мјерити бројевима. Ови подаци обично садрже информације као што су боја, текстура и текст. Квантитативни или структурирани подаци су подаци који се могу лако мерити.

Руковање текстом је интердисциплинарно поље које обухвата проналажење информација, вађење података, машинско учење, статистику и друго. Тект Мининг је нешто другачије поље од копања података.

Предности Тект Мининг-а

Много је предности коришћења Тект Мининг-а. Они су наведени у наставку

• То штеди вријеме и ресурсе и обавља се ефикасније од мозга људи.
• Помаже у праћењу мишљења током времена
• Тект Мининг помаже да се сажеју документи
• Аналитика текста помаже да се из текста извуку појмови и представе на једноставнији начин
• Текст који се индексира помоћу претраживања текста може се користити у предиктивној анализи
• Можете да прикључите било који речник да бисте користили терминологију у вашој области која вас занима

Употребе Тект Мининг-а

• Имена различитих целина и односа између текста могу се лако пронаћи помоћу различитих техника.
• Помаже у извлачењу образаца из велике количине неструктурираних података
• Систематски преглед литературе - Може се детаљно истражити текст, сазнати кључне теме и истакнути поновљени појмови или текст и популарне теме током одређеног времена.
• Испитивање хипотезе - путем вађења текста може се тестирати одређена хипотеза да би се видјело да ли документ потврђује или негира хипотезу. Углавном се устаљено уверење прво тестира над документом.

Белешка:
Ефикасно развити решења за пословне проблеме. Научите да дефинишете, анализирате и документујете пословне захтеве. Истражите пословне активности да бисте их учинили ефикаснијима.

Значај Мининг Мининга

• Тект Мининг омогућава боље и паметније доношење одлука
• Помаже у решавању проблема откривања знања у различитим областима пословања
• Помоћу рударјења текста можете лако да визуализујете податке на много начина, као што су хтмл табеле, графикони, графикони и други
• То је сјајно средство продуктивности. Даје боље резултате брже од било којег другог алата.
• Алат за вађење текста користе и велике и мале организације које су организације које се баве знањем.

Примене Тект Мининг-а

• Анализа одговора отворених анкета

Питања отвореног испитивања помоћи ће испитаницима да изнесу своје мишљење или мишљење без икаквих ограничења. Ово ће вам помоћи да сазнате више о мишљењима купаца него ослањању на структуриране упитнике. Ископавање текста може се користити за анализу таквих информација у облику текста.

• Аутоматска обрада порука, е-поште

Тект Мининг се такође углавном користи за класификацију текста. Тект Мининг може се користити за филтрирање непотребне поште користећи одређене речи или фразе. Такви маилови ће аутоматски одбацити такве мапе за нежељену пошту. Такав аутоматски систем класификације и филтрирања одабраних порука и слање одговарајућег одељења врши се коришћењем Тект Мининг система. Тект Мининг ће такође послати упозорење кориснику е-поште да уклони маилове са таквим увредљивим речима или садржајем.

• Анализа захтева за гаранцију или осигурање

У већини пословних организација информације се прикупљају углавном у облику текста. На пример, у болници интервјуи с пацијентима могу бити кратко приповедани у текстуалном облику, а извештаји су у облику текста. Ове белешке се данас прикупљају електронским путем, тако да се могу лако пренети у алгоритме за испис текста. Ови записи се затим могу користити за дијагностицирање стварне ситуације.

• Истраживање конкурената претраживањем њихових веб локација

Друго важно подручје апликације Тект Мининг је обрада садржаја веб страница у одређеној домени. На овај начин систем за вађење текста аутоматски ће пронаћи листу термина који се користе на веб локацији. На овај начин се могу сазнати најважнији изрази који се користе на веб локацији. На овај начин се могу знати могућности конкуренције које вам могу помоћи да ефикасно послујете.

Остале апликације Тект Мининг-а укључују следеће

• Пословна интелигенција
• Е Откриће
• Биоинформатика
• Управљање записима
• Национална безбедност или обавештајни посао делује
• Мониторинг друштвених медија

Технике коришћене у Рудању текста

Постоји пет основних технологија које се користе у систему Тект Мининг. О њима се детаљно говори у наставку

1. Извлачење информација

Ово се користи за анализу неструктурираног текста проналажењем важних речи и проналажењем односа између њих. У овој се техници користи поступак усклађивања образаца како би се пронашао редослед у тексту. То помаже у трансформацији неструктурираног текста у структурирани облик. Техника вађења информација укључује модуле обраде језика. Најчешће се користи тамо где постоји велика количина података. Процес вађења информација је објашњен на слици испод.

2. Категоризација

Техника категоризације текстуални документ сврстава у једну или више категорија. Класификација се темељи на улазним излазним примерима. Процес категоризације укључује предобрадбу, индексирање, смањење димензија и класификацију. Текст се може категорисати користећи технике попут наивног бајезијског класификатора, стабла одлука, најближег суседског класификатора и машина за подршку добављача.

3. Кластерирање

Метода кластерирања користи се за груписање текстуалних докумената који имају сличан садржај. Има партиције које се називају кластери и свака партиција ће имати одређени број докумената са сличним садржајем. Кластерирање осигурава да ниједан документ неће бити изостављен из претраге и из њега се добијају сви документи који имају сличан садржај. К-средство је често коришћена техника кластерирања. Ова техника такође упоређује сваки кластер и утврђује колико су документ међусобно повезани. Компаније користе ову технику да створе базу података са хиљадама сличних докумената.

4. Визуализација

Техника визуализације користи се за поједностављење процеса проналажења релевантних информација. Ова техника користи текстуалне заставице за представљање докумената или групе докумената и користи боје за означавање компактности. Техника визуализације помаже приказивању текстуалних информација на што атрактивнији начин. Доња слика ће представљати технику визуелизације

5. Резимирање

Техника сумирања помоћи ће да се смањи дужина документа и да се укратко представе детаљи о документима. Омогућује читање документа документима за кориснике и разумевање садржаја на први поглед. Резимирање замјењује читав низ докумената. Једноставно и брзо сажима велики текстуални документ. Људи требају више времена за читање, а затим сажети документ, али ова техника га чини врло брзим. Помаже у истицању главних тачака у документу. Процес сумирања представљен је на слици испод.

Методе и модели који се користе у проналажењу текста

На основу проналаска информација Тект Мининг има четири главне методе

1. Термички заснована метода (ТБМ)

Израз у документу значи реч која има семантичко значење. У овој методи анализира се читав низ докумената на основу термина. Један главни недостатак ове методе је проблем синонимије и полисемије. Синонимија је где више речи има исто значење. Полисемија је где једна реч има више значења.

2. Метода заснована на фразама (ПБМ)

У овој методи документ се анализира на основу фраза које су мање очигледне на више значења и више су дискриминаторске. Недостаци ове методе укључују

• Имају инфериорна статистичка својства у погледу израза
• Имају малу фреквенцију појаве
• Имају велики број бучних фраза

3. Метода заснована на концепту (ЦБМ)

У овој методи документ се анализира на основу реченица и нивоа документа. У овој методи постоје три главне компоненте. Прва компонента испитује смислени део реченица. Друга компонента производи концептуални онтолошки граф за објашњење структура. Трећа компонента извлачи горње концепте засноване на прве две компоненте. Овом методом се могу разликовати важне и неважне речи.

4. Метода таксономије узорака (ПТМ)

У овој методи документ се анализира на основу образаца. Обрасци у документу могу се сазнати употребом техника рударјења података као што су рудање правила асоцијације, секвенцијално вађење узорака, учестало вађење скупа предмета и затварање узорака. Ова метода користи два процеса - распоређивање узорака и развијање узорка. Доказано је да ова метода делује боље од свих осталих модела или метода.

Како функционира Тект Мининг

Сада сте требали да схватите да вађење текста омогућава да се текст боље разуме него било шта друго. Тект Мининг систем врши размену речи из неструктурираних података у нумеричке вредности. Руковање текстом помаже у препознавању образаца и односа који постоје у великој количини текста. Руковање текстом често користи рачунске алгоритме за читање и анализу текстуалних информација. Без копања текста биће тешко разумети текст лако и брзо. Текст се може минирати на систематичнији и свеобухватнији начин, а информације о послу могу се аутоматски сакупити. У наставку су наведени кораци у поступку рударјења текста.

• Корак 1: Дохваћање информација

Ово је први корак у процесу вађења података. Овај корак укључује помоћ претраживача да би пронашао збирку текста познатог и као корпус текстова који ће можда требати неку конверзију. Ови текстови би такође требали бити састављени у одређеном формату који ће бити корисни за разумевање корисника. Обично је КСМЛ стандард за рудање текста

• Корак 2: Обрада природног језика

Овај корак омогућава систему да изведе граматичку анализу реченице за читање текста. Такође анализира текст у структурама.

• Корак 3: Вађење информација

Ово је друга фаза у којој се ради идентифицирања значења одређене текстуалне марке. У овој фази се у базу података о тексту додају метаподаци. Такође укључује додавање имена или локације у текст. Овај корак омогућава претраживачу да добије информације и открије односе између текстова користећи своје метаподатке.

• Корак 4: Мининг података

Завршна фаза је копање података користећи различите алате. У овом кораку налазе се сличности информација које имају исто значење које ће и иначе бити тешко пронаћи. Тект Мининг је алат који појачава истраживачки процес и помаже у тестирању упита.

Тект Мининг укључује следећу листу елемената

• Категоризација текста
• Групирање текста
• Концепт / издвајање ентитета
• Грануларне таксономије
• Анализа осјећаја
• Резиме докумената
• Моделирање ентитетских односа

Изазови Тект Мининга

Главни изазов са којим се суочава Тект Мининг систем је природни језик. Природни језик суочава се са проблемом двосмислености. Двојезначност значи један израз који има неколико значења, а једна фраза се тумачи на различите начине и као резултат се добијају различита значења.

Друго ограничење је да, иако користи систем за вађење информација, укључује семантичку анализу. Због тога цео текст није представљен, корисницима је представљен само ограничен део текста. Али ових дана постоји потреба за више разумевања текста.

Тект Мининг такође има ограничења у закону о ауторским правима. Постоје многа ограничења у извлачењу текста у документу. Већином укључује права власника ауторских права. Већина текстова неће бити отвореног кода и у таквим случајевима се траже дозволе од одговарајућих аутора, издавача и других повезаних страна.

Још једно ограничење је што рударство текста не генерише нове чињенице и није крајњи процес.

Закључак

Ископавање текста или аналитика текста је напредна технологија, али резултати и дубина анализе варирају од посла до предузећа. Организација може да користи рудање текста да би стекла знања о вредностима специфичним за садржај.