Végleges útmutató a szövegbányászat működéséről eduCBA

Bevezetés a szövegbányászathoz

Szövegbányászat - A mai kontextusban a szöveg a leggyakoribb eszköz az információcserére. De a jelentés értelmezése a szövegből egyáltalán nem könnyű feladat. Szüksége van egy jó üzleti intelligencia eszközre, amely elősegíti az információk egyszerű megértését.

Mi a szövegbányászat?

A Szövegbányászat szöveges elemzés néven is ismert. Ez az információ megértésének folyamata egy sor szövegből. A Szövegbányászat célja, hogy elősegítse az üzleti vállalkozások számára az értékes tudás megismerését a szöveges tartalomból. Ezek a tartalmak lehetnek szódokumentumok, e-mailek vagy a közösségi médiában való feladások.

A Szövegbányászat automatizált módszerek használata a szöveges dokumentumokban rendelkezésre álló ismeretek megértéséhez.

A Szövegbányászat arra is felhasználható, hogy a számítógép megértse a strukturált vagy nem strukturált adatokat. A minőségi vagy a nem strukturált adatok olyan adatok, amelyeket nem lehet szám szerint megmérni. Ezek az adatok általában olyan információkat tartalmaznak, mint a szín, a textúra és a szöveg. A kvantitatív vagy strukturált adatok könnyen mérhető adatok.

A szövegbányászat egy interdiszciplináris terület, amely magában foglalja az információkeresést, az adatbányászatot, a gépi tanulást, a statisztikákat és mások. A szövegbányászat az adatbányászattól kissé eltérő mező.

A szövegbányászat előnyei

A Text Mining használatának sok előnye van. Ezek felsorolása az alábbiakban található

• Időt és forrásokat takarít meg, és hatékonyan teljesít, mint az emberi agy.
• Segít nyomon követni a véleményeket az idő múlásával
• A Szövegbányászat segít összefoglalni a dokumentumokat
• A szövegelemzés segít kivonni a fogalmakat a szövegből, és egyszerűbben bemutatni
• A Szövegbányászással indexált szöveg felhasználható a prediktív elemzésben
• Bármely szótárt csatlakoztathat az érdeklődési körében található terminológia használatához

A szövegbányászat felhasználása

• A különféle entitások neve és a szöveg közötti kapcsolat különféle technikákkal könnyen megtalálható.
• Ez elősegíti a minták kivonását nagy mennyiségű strukturálatlan adatból
• Az irodalom szisztematikus áttekintése - Lehetőség van a szöveg mélyreható kutatására, megismerheti a kulcsfontosságú témákat, és kiemelheti az ismétlődő kifejezéseket vagy a szöveget és a népszerű témákat egy adott időszakban.
• Hipotézis tesztelése - A szövegbányászással egy bizonyos hipotézist tesztelni lehet annak megállapítására, hogy a dokumentum megerősíti-e vagy tagadja-e a hipotézist. Leginkább a kialakult hitet először a dokumentummal tesztelik.

Jegyzet:
Hatékony üzleti megoldások kidolgozása. Tanulja meg az üzleti követelmények meghatározását, elemzését és dokumentálását. Vizsgálja meg az üzleti tevékenységeket azok hatékonyabbá tétele érdekében.

A szövegbányászat fontossága

• A szövegbányászat lehetővé teszi a jobb és okosabb döntéshozatalt
• Segít megoldani a tudás felfedezésével kapcsolatos problémákat az üzleti élet különböző területein
• A szövegbányászat révén az adatokat sokféleképpen megjelenítheti, például html-táblázatok, diagramok, grafikonok és mások
• Kiváló termelékenységi eszköz. Gyorsabb eredményeket ad, mint bármely más eszköz.
• A szövegbányászat eszközt mind a nagy, mind a kis léptékű szervezetek használják, akik tudásvezérelt szervezetek.

A szövegbányászat alkalmazásai

• A nyílt végű kérdőívre adott válaszok elemzése

A nyílt végű kérdőív segítségével a válaszadók korlátozások nélkül meg tudják adni véleményüket vagy véleményüket. Ez elősegíti, hogy jobban megismerjük az ügyfelek véleményét, mint a strukturált kérdőívekre támaszkodva. A szövegbányászat felhasználható az ilyen információk szöveg formájában történő elemzésére.

• Üzenetek, e-mailek automatikus feldolgozása

A Szövegbányászatot főként a szöveg osztályozására is használják. A Szövegbányászat felhasználható a szükségtelen levelek szűrésére bizonyos szavak vagy kifejezések használatával. Az ilyen levelek automatikusan eltávolítják az e-maileket a spamké. Az automatikus automatikus rendszer a kiválasztott e-mailek osztályozására és szűrésére, valamint a megfelelő osztály elküldésére a Text Mining rendszer segítségével történik. A Text Mining riasztást is küld az e-mail felhasználónak, hogy eltávolítsa az ilyen sértő szavakkal vagy tartalommal ellátott e-maileket.

• A jótállási vagy biztosítási igények elemzése

A legtöbb üzleti szervezetben az információkat elsősorban szöveg formájában gyűjtik. Például egy kórházban a beteg interjúit szöveges formában lehet röviden elmondani, a jelentések szöveges formában is. Ezeket a jegyzeteket napjainkban elektronikusan gyűjtik, így könnyen átvihetők a szövegbányászási algoritmusokba. Ezeket a nyilvántartásokat ezután fel lehet használni a tényleges helyzet diagnosztizálására.

• A versenytársak vizsgálata a weboldalak feltérképezésével

A Text Mining másik fontos alkalmazási területe a webhelyek tartalmának feldolgozása egy adott tartományban. Ily módon a szövegbányászati ​​rendszer automatikusan megtalálja a webhelyen használt kifejezések listáját. Ezen keresztül megismerheti a webhelyen használt legfontosabb kifejezéseket. Ily módon megismerhetők a versenytársak képességei, amelyek elősegítik az üzleti hatékonyságot.

A Text Mining egyéb alkalmazásai a következőket tartalmazzák

• Üzleti intelligencia
• E felfedezés
• bioinformatikai
• Iratkezelés
• Nemzetbiztonság vagy hírszerzés működik
• Közösségi médiafigyelés

A szövegbányászatban alkalmazott technikák

Öt alapvető technológiát használnak a Text Mining rendszerben. Az alábbiakban részletesen tárgyaljuk őket

1. Információ kinyerés

A strukturálatlan szöveg elemzésére használják a fontos szavak megismerésével és a közöttük fennálló kapcsolatok felkutatásával. Ebben a technikában a mintázat-illesztés folyamatát használjuk a szöveg sorrendjének megismerésére. Segít a strukturálatlan szöveg strukturált formává alakításában. Az információkivonási technika a nyelvfeldolgozó modulokat foglalja magában. Ezt leginkább akkor használják, ha nagy mennyiségű adat van. Az információ kinyerésének folyamatát az alábbi ábra magyarázza.

2. Kategorizálás

A kategorizálási technika a szöveges dokumentumot egy vagy több kategóriába sorolja. A bemeneti kimeneti példákon alapul a besorolás. A kategorizálási folyamat magában foglalja az előfeldolgozást, az indexelést, a méretcsökkentést és az osztályozást. A szöveget olyan technikákkal lehet kategorizálni, mint a Naiv Bayes-osztályozó, a Döntési fa, a Legközelebbi szomszéd osztályozó és a Támogatási szolgáltató gépek.

3. Klaszterek

A klaszterezési módszer a hasonló tartalmú szöveges dokumentumok csoportosítására szolgál. Fürtöknek nevezett partíciókkal rendelkezik, és mindegyik partíciónak számos hasonló tartalommal rendelkező dokumentuma van. A klaszterezés gondoskodik arról, hogy egyetlen dokumentum ne maradjon ki a keresésből, és az összes hasonló tartalmú dokumentumot származtatja. A K-eszköz a gyakran használt klaszterezési technika. Ez a technika összehasonlítja az egyes fürtöket, és megállapítja, hogy a dokumentum mennyire kapcsolódik egymáshoz. A vállalatok ezt a technikát használják adatbázis létrehozására, amelyben több ezer hasonló dokumentum található.

4. Megjelenítés

A megjelenítési technikát egyszerűsítik a releváns információk megtalálásának folyamata. Ez a technika szöveges zászlókat használ dokumentumok vagy dokumentumcsoportok ábrázolására, és színeket használ a kompaktság jelzésére. A megjelenítési technika segíti a szöveges információk vonzóbb megjelenítését. Az alábbi kép a megjelenítési technikát ábrázolja

5. összefoglalás

Az összefoglaló technika segít csökkenteni a dokumentum hosszát, és röviden összefoglalja a dokumentumok részleteit. Ez lehetővé teszi a dokumentum olvasását a felhasználók számára, és egy pillanat alatt megérteni a tartalmat. Az összesítés a teljes dokumentumkészletet helyettesíti. Könnyen és gyorsan összefoglalja a nagyméretű szöveges dokumentumot. Az embereknek több időbe telik, hogy elolvassák és összefoglalják a dokumentumot, de ez a technika nagyon gyors. Segít kiemelni a dokumentum főbb pontjait. Az összefoglalási folyamat az alábbi képen látható.

A szövegbányászatban alkalmazott módszerek és modellek

Az információkeresés alapján a Text Mining négy fő módszerrel rendelkezik

1. Term alapú módszer (TBM)

A dokumentumban szereplő kifejezés azt a szót jelenti, amelynek szemantikai jelentése van. Ebben a módszerben a teljes dokumentumcsomagot kifejezés alapján elemezzük. Ennek a módszernek az egyik fő hátránya a szinonímia és a poliszémia problémája. A szinonímia az, amikor több, azonos jelentéssel bíró szó jelentése. A poliszémia az, amikor egyetlen szónak több jelentése van.

2. Kifejezés alapú módszer (PBM)

Ebben a módszerben a dokumentumot olyan kifejezések alapján elemezzük, amelyek több jelentésre kevésbé nyilvánvalóak és megkülönböztetőbbek. Ennek a módszernek a hátrányai között szerepel a következők:

• A kifejezésekkel szemben rosszabb statisztikai tulajdonságokkal rendelkeznek
• Ezek ritka előfordulási gyakorisága
• Számos zajos mondat van

3. Koncepció alapú módszer (CBM)

Ebben a módszerben a dokumentumot mondat és dokumentum szint alapján elemzik. Ebben a módszerben három fő elem van. Az első elem a mondatok értelmező részét vizsgálja. A második elem fogalmi ontológiai gráfot készít a struktúrák magyarázata céljából. A harmadik komponens az első két elem alapján kivonja a legfontosabb fogalmakat. Ez a módszer megkülönböztetheti a fontos és az irreleváns szavakat.

4. Minta taxonómia módszer (PTM)

Ebben a módszerben a dokumentumot a minták alapján elemezzük. A dokumentum mintái adatbányászati ​​technikákkal, például asszociációs szabály-bányászat, szekvenciális mintabányászat, gyakori elemkészlet-bányászat és zárt mintabányászat használhatók. Ez a módszer két folyamatot használ - a minta telepítését és a minta fejlődését. Bebizonyosodott, hogy ez a módszer jobb, mint az összes többi modell vagy módszer.

Hogyan működik a szövegbányászat?

Most már tudnia kellett, hogy a szövegbányászat lehetővé teszi a szöveg jobb megértését, mint bármi más. A Text Mining rendszer szavak cseréjét végez strukturálatlan adatokból numerikus értékekre. A szövegbányászat segít azonosítani a nagy mennyiségű szövegben létező mintákat és kapcsolatokat. A szövegbányászat gyakran számítási algoritmusokat használ a szöveges információk olvasására és elemzésére. A szövegbányászat nélkül nehéz lesz a szöveg könnyű és gyors megértése. A szöveget szisztematikusabban és átfogóbb módon lehet bányászni, és az üzleti információk automatikusan rögzíthetők. Az alábbiakban felsoroljuk a szövegbányászati ​​folyamat lépéseit.

• 1. lépés: Információkeresés

Ez az első lépés az adatbányászat folyamatában. Ez a lépés egy keresőmotor segítségével jár, hogy megtudja a szöveggyűjteménynek is nevezett szöveggyűjteményt, amely esetleg átváltást igényel. Ezeket a szövegeket egy meghatározott formátumban is össze kell hozni, amely hasznos lesz a felhasználók számára. A szövegbányászat általában az XML

• 2. lépés: A természetes nyelv feldolgozása

Ez a lépés lehetővé teszi a rendszer számára, hogy egy mondat gramatikai elemzését elvégezze a szöveg elolvasása érdekében. Emellett elemzi a szöveget is szerkezetekben.

• 3. lépés: Információkinyerés

Ez a második szakasz, ahol meghatározzák az adott szöveges jelölés jelentését. Ebben a szakaszban a szöveg metaadatait adjuk az adatbázishoz. Ez magában foglalja a nevek vagy helyek hozzáadását a szöveghez. Ez a lépés lehetővé teszi a keresőmotor számára az információk megszerzését és a metaadatok felhasználásával a szövegek közötti kapcsolatok megismerését.

• 4. lépés: Adatbányászat

Az utolsó szakasz az adatbányászat különböző eszközökkel. Ez a lépés megtalálja az azonos jelentéssel bíró információk közötti hasonlóságokat, amelyeket egyébként nehéz megtalálni. A Szövegbányászat olyan eszköz, amely felgyorsítja a kutatási folyamatot, és segít a lekérdezések tesztelésében.

A Text Mining a következő elemek listáját tartalmazza

• Szöveg kategorizálása
• Szöveg csoportosítása
• Koncepció / entitás kinyerés
• Szemcsés taxonómiák
• Érzelmi elemzés
• A dokumentum összefoglalása
• Entitás kapcsolat modellezése

A szövegbányászat kihívásai

A szövegbányászati ​​rendszer fő kihívása a természetes nyelv. A természetes nyelv a kétértelműség problémájával szembesül. A kétértelműség azt jelenti, hogy egy kifejezés több jelentéssel bír, egy mondatot különféle módon értelmeznek, és ennek eredményeként eltérő jelentéseket kapnak.

További korlátozás az, hogy az információkivonó rendszer használata során szemantikai elemzést végez. Emiatt a teljes szöveget nem nyújtják be, a szövegnek csak egy korlátozott részét mutatják be a felhasználóknak. De manapság további szövegek megértésére van szükség.

A Szövegbányászat szintén korlátozott a szerzői jogi törvényekkel. A dokumentum bányászatában sok korlátozás van. Leggyakrabban a szerzői jogok tulajdonosainak jogait tartalmazza. A szövegek többsége nem nyílt forrású, és ilyen esetben engedélyeket kell kérni a szerzőktől, a kiadóktól és más kapcsolódó felektől.

Még egy korlátozás, hogy a szövegbányászat nem generál új tényeket, és ez nem egy vége folyamat.

Következtetés

A szövegbányászat vagy a szövegelemzés virágzó technológia, ám az elemzés eredményei és mélysége vállalkozásonként eltérőek. Egy szervezet a szövegbányászat segítségével megismerheti a tartalom-specifikus értékeket.