Шта је штампање текста?

Тект Мининг је познат и под називом дата мининг, то је процес извлачења и анализе података из велике количине неструктурираних текстуалних података. Анализа текстуалних података који други термин може назвати аналитиком текста. Руковање текстом врши препознавање концепата, образаца, тема, кључних речи и других атрибута у подацима. Изводи и анализе података из велике количине неструктурираних текстуалних података врше проналажење драгоценог увида у велике количине неструктурираних текстуалних података које се не могу лако препознати. Ручно идентификовање потребних информација из огромних података није могуће, тако да за издвајање потребних информација из огромних података користите поступак вађења текста јер морате прочитати све документе да бисте утврдили да ли садрже заиста неке информације које су релевантне за вашу претрагу.

Тект Мининг

  • Процес рударјења текста постао је практичнији због великих података. Научници који се баве подацима и други корисници користе велике податке и дубоко учење који могу да анализирају огромне скупове неструктурираних података.
  • Ископавање текста након идентификације чињеница, односа и такође тврдњи, све ове чињенице се извлаче и анализирају, прво анализирају претворене у структуриране податке, визуализацију уз помоћ ХТМЛ таблица, мапа ума, графикона итд., Интеграцију са структурираним подацима у базама података или складиштима и даље класификовати помоћу система машинског учења (МЛ).
  • Извори ископавања и анализирања могу бити корпоративни документи, е-маилови корисника, коментари анкета, евиденције цалл центра, постови на друштвеним мрежама, медицинска евиденција и други извори података заснованих на тексту који помажу предузећу да пронађе потенцијално драгоцене пословне увиде.
  • Обрада текста и обрада природног језика (НЛП) су технологије вештачке интелигенције (АИ) које корисницима омогућавају да брзо трансформишу кључни садржај у текстуалним документима у квантитативне, делотворне увиде.

Како Тект Мининг олакшава рад?

Искључивање текста функционише исто као и рударство података, али са фокусом на текст уместо на структуриранији облик података. Први корак у процесу вађења текста је организовање података у смислу квантитативне и квалитативне анализе, због чега се користи природна језичка обрада (НЛП) технологија.

Рад на рудању текста укључује проналажење или идентификацију података (прикупљајте податке из свих извора за анализу), примените аналитику текста (статистичке методе или обраду природног језика на део означавања говора), именовано препознавање ентитета (идентифицирање именованог текста садржи назив процеса као категоризацију ), рашчлањивање (групирање), групирање докумената (ради идентификације скупа сличних текстуалних докумената), идентификација именица и других израза који се односе на исти објект, затим проналажење односа и чињеница међу ентитетима и друге информације у тексту, затим извршавање анализе осећања и квантитативне анализе текста, а затим креирати аналитички модел који помаже да се генеришу пословне стратегије и оперативне акције.

Шта можете учинити са Тект Мининг-ом?

Најбољи пример вађења текста је анализа осећања која може пратити прегледе или осећаје купаца о ресторану, компанији и слично, такође позната и као рударство мишљења, у овој анализи осећања прикупља се текст из мрежних прегледа или друштвених мрежа и других извора података и врши се НЛП за препознавање позитивних или негативних осећаја купаца. Тезе које се више користе за решавање негативне тачке и побољшање задовољства купаца, а такође могу помоћи у маркетингу и другим областима побољшања.

Још једна уобичајена употреба укључују безбедносне апликације, биомедицинске апликације за клиничке студије и прецизност лекова који анализирају описе медицинских симптома ради дијагнозе, маркетинг попут аналитичког управљања односима са клијентима, додају циљање, проверавају кандидате за посао на основу формулара у њиховим животописима, рударство научне литературе за издавач да претражује податке о проналажењу индекса, блокира нежељену пошту, класификује садржај веб локације, идентификује штете осигурања које могу бити лажне и прегледа корпоративне документе као део процеса електронског откривања.

Предности

Помаже у откривању преваре за осигуравајуће друштво, управљању ризиком, научним анализама, понашањем купаца и тако даље, што помаже компанији у унапређењу рада.

Помаже компанијама да открију проблеме, а затим да их реше пре него што постану велики проблем који утиче на компанију. Прегледи и комуникације купаца могу помоћи побољшању корисничког искуства идентификовањем карактеристика за купца и побољшањем свих које повећавају продају, а затим повећавају приход и профит компаније.

Чак и рударство текста у здравству омогућава идентификацију болести и дијагностицирање болести.

Потребне вештине

За обављање рударства текста људи би требало да имају вештине анализе података, треба да буду добри у статистици, великим оквирима за обраду података, знању базе података, алгоритму машинског учења или дубоког учења, алгоритму природног језика и осим овог добра у програмском језику.

Обим

То је поље које се брзо развија јер поље великих података расте тако да је опсег у будућности врло обећавајући јер се количина текстуалних података експоненцијално повећава из дана у дан. Платформе друштвених медија генеришу пуно текстуалних података који се могу искористити за добивање стварних увида у различите домене.

Права публика за учење технологија рударства текста

Циљна публика за учење ових технологија су професионалци који желе да идентификују драгоцене увиде огромне количине неструктурираних података за компаније у различите сврхе као што су повећавање продаје и профита компаније, откривање преваре за осигуравајуће друштво као и у области здравље, па чак и научници да изврше научну анализу и све остало.

Закључак

  • Познато је и као ископавање текстуалних података процес извлачења и анализе података из велике количине неструктурираних текстуалних података.
  • Рад на Тект Мининг-у укључује проналажење информација или идентификацију, примените аналитику текста, препознавање назива ентитета, неразумијевање, групирање докумената, идентификацију именице и друге изразе који се односе на исти објект, затим пронађите однос и чињеницу међу ентитетима и друге информације у тексту, а затим извршите анализу осећања и квантитативну анализу текста, а затим креирајте аналитички модел који помаже да се генеришу пословне стратегије и оперативне акције.
  • Помаже у откривању превара, управљању ризиком, научним анализама, понашању купаца, здравству и тако даље.
  • За обављање ископавања текста људи би требало да имају вештине анализе података, статистике, велике оквире за обраду података, знање база података, алгоритам машинског учења или дубоког учења, обраду природног језика и осим овог добра у програмском језику.
  • То је поље које се брзо развија јер поље великих података расте тако да је опсег Тект Мининг-а у будућности врло обећавајући.

Препоручени чланци

Ово је водич за шта је Рударство текста ?. Овде смо разговарали о раду, потребним вештинама, обиму и предностима Тект Мининг-а. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -

  1. Шта је аналитика великих података?
  2. Биг Дата вс Дата Мининг
  3. Шта је технологија великих података?
  4. Шта је Биг дата и Хадооп

Категорија: