Что такое интеллектуальный анализ текста в интеллектуальном анализе данных?

Данные и информация распространились с поразительной скоростью из-за быстрого увеличения компьютеризированной или цифровой информации. Текстовые базы данных, которые содержат огромные коллекции файлов из различных источников, являются местом, где хранится значительный объем информации, которая в настоящее время доступна. Из-за огромного объема информации, доступной в цифровой форме, текстовые базы данных быстро расширяются.

Более 80% имеющихся сегодня знаний неструктурированы или организованы не очень хорошо. Растущий объем текстовых данных делает устаревшие методы поиска информации неэффективными. В результате, интеллектуальный анализ текста теперь является важнейшим и широко используемым компонентом интеллектуального анализа данных. В практических прикладных областях выявление соответствующих шаблонов и анализ текстового документа из огромного объема данных является значительной проблемой.

В этой статье мы обсудим интеллектуальный анализ текста и его использование совместно с интеллектуальным анализом данных, его отличия от текстовой аналитики, а также его преимущества, различные методы, процессы, приложения и внедрение.

Что такое интеллектуальный анализ текста в интеллектуальном анализе данных?

Текстовый интеллектуальный анализ — это процесс извлечения ценных данных и сложных шаблонов из массивных наборов текстовых данных. Процесс синтеза информации посредством изучения взаимосвязей, тенденций и правил среди текстового материала известен как текстовый интеллектуальный анализ.

Одним из самых популярных типов данных в базах данных является текст. Эти данные могут быть организованы следующим образом, в зависимости от базы данных:

• Неструктурированные данные: Эти данные не имеют предопределенной структуры данных. Они могут содержать текст, взятый из обзоров продуктов или платформ социальных сетей, а также форматы мультимедиа, включая аудио- и видеофайлы.
• Структурированные данные: данные, организованные в табличный формат со множеством строк и столбцов, называются структурированными, и такая организация упрощает хранение и обработку данных для анализа и алгоритмов машинного обучения. Входные данные, такие как номера телефонов, адреса и имена, можно найти в структурированных данных.
• Полуструктурированные: Данные, которые представляют собой комбинацию структурированных и неструктурированных типов информации, как следует из названия. Они имеют некоторую организацию, но недостаточную структуру, чтобы удовлетворять критериям реляционной базы данных. Файлы XML, JSON и HTML являются примерами полуструктурированных данных.

Для целей создания прогнозов и принятия решений существует множество методов и инструментов для анализа текста. Правильный и точный выбор метода анализа текста способствует повышению скорости и временной сложности.

Теперь мы рассмотрим разницу между интеллектуальным анализом текста и текстовой аналитикой.

Текстовый анализ против текстовой аналитики

Текстовая аналитика и текстовый интеллектуальный анализ часто используются как взаимозаменяемые понятия. В то время как текстовая аналитика производит числа, текстовый интеллектуальный анализ — это процесс извлечения качественной информации из неструктурированного текста.

Например, изучая оценки и опросы клиентов, можно использовать интеллектуальный анализ текста, чтобы определить, удовлетворены ли потребители продуктом. Текстовые данные используются для более глубокого понимания, например, путем выявления закономерностей или тенденций в неструктурированном тексте. Например, текстовую аналитику можно использовать для понимания отрицательного роста удовлетворенности потребителей или популярности продукта.

Результаты текстовой аналитики затем можно объединить со стратегиями визуализации данных для облегчения принятия решений и улучшения понимания.

Давайте теперь рассмотрим преимущества интеллектуального анализа текста.

Преимущества текстового интеллектуального анализа

Текстовая аналитика может принести пользу корпорациям, организациям и общественным движениям различными способами, включая следующие:

• Организуйте релевантную информацию по категориям, чтобы улучшить алгоритмы рекомендаций пользовательского контента.
• Помогите компаниям распознать потребительские тенденции, показатели производительности и качество обслуживания. В результате решения принимаются быстро, бизнес-аналитика улучшается, производительность повышается, а затраты сокращаются.
• Помогает правительствам и политическим органам принимать решения, помогая им узнавать общественные тенденции и мнения.

• Поисковые системы и системы поиска информации могут работать эффективнее с помощью инструментов текстовой аналитики, что обеспечивает более быстрое взаимодействие с пользователем.

• Помогает ученым быстро исследовать большой объем существующей литературы и получать информацию, которая имеет отношение к их исследованию. Это способствует более быстрому научному прогрессу.

Теперь, когда мы изучили преимущества текстового анализа, давайте рассмотрим его различные методы.

Методы анализа текста

Анализ неструктурированного текста может быть выполнен с использованием различных методов. Существует несколько вариантов использования для каждой из этих стратегий.

Поиск информации

Поиск документов считается расширением поиска информации, в котором для обработки возвращенных документов используется процедура уплотнения. Таким образом, поиск документов сопровождается этапом текстового резюме. Это концентрируется на вопросе пользователя.

Сбор документов, имеющих отношение к определенной проблеме, может быть сокращен с помощью систем IR. В связи с тем, что интеллектуальный анализ текста использует чрезвычайно сложные алгоритмы для больших наборов документов. Ограничивая количество документов, IR также может значительно ускорить анализ.

Обработка естественного языка (НЛП)

Одной из самых больших и сложных проблем является НЛП. Изучение языка в целом. Эти компьютеры могут понимать естественные языки так же, как люди. Общая тема того, как мы интерпретируем значение предложения или документа, находится в центре внимания изучения НЛП.

Какие подсказки мы ищем, чтобы определить, кто что кому передал? Функция НЛП в анализе текста заключается в предоставлении системе входных данных на этапе извлечения информации.

Извлечение информации

Процесс автоматического извлечения организованной информации из неструктурированных данных известен как извлечение информации. В большинстве случаев эта деятельность подразумевает использование NLP для обработки текстов, написанных на человеческих языках.

Интеллектуальный анализ данных

Большие наборы данных сортируются посредством интеллектуального анализа данных, чтобы найти закономерности и связи, которые могут быть использованы в анализе данных для решения бизнес-задач. Предприятия могут прогнозировать будущие тенденции и принимать более обоснованные бизнес-решения благодаря методам и технологиям интеллектуального анализа данных.

Хотите узнать о процессе текстового интеллектуального анализа? Далее мы рассмотрим обзор процесса текстового интеллектуального анализа.

Процесс анализа текста

В процессе текстовой добычи необходимо выполнить ряд задач, чтобы извлечь информацию. Это следующие цели:

Предварительная обработка текста

Он включает в себя последовательность следующих шагов:

Очистка

Очистка текста подразумевает избавление от любой посторонней или ненужной информации, например, удаление рекламы с веб-сайтов и преобразование текста из двоичных форматов в нормализованную форму.

Токенизация

Простое разделение текста на пробелы приведет к его токенизации.

Тегирование части речи

Каждому токену присваивается класс слова с помощью тегирования части речи (POS). Он получает свои входные данные из токенизированного текста. Неизвестные термины (проблема OOV) и неясные сопоставления слова и тега являются проблемами для тегеров.

Преобразование текста (генерация атрибутов)

Слова и их примеры, составляющие текстовый документ, служат его представлением.

Существует два основных метода представления документов:

1. Слова в мешке
2. Вектор пространства

Выбор характеристик (выбор атрибутов)

Выбор переменных — это еще одно название выбора признаков. Чтобы создать модель, необходимо выбрать подмножество критически важных признаков. Избыточные признаки — это те, которые не предлагают никакой дополнительной информации. Нерелевантные признаки не предлагают никакой информации, которая была бы уместной или полезной в любой ситуации.

Интеллектуальный анализ данных

Процедура текстового интеллектуального анализа теперь сочетается со стандартной процедурой. В структурированной базе данных применяются традиционные методы интеллектуального анализа данных. Она также возникла в результате более ранних фаз.

Оценивать

После того, как вы оцените результат, выбросьте его.

Мы прошли долгий путь, но что насчет приложений Text Mining? Давайте рассмотрим их сейчас!

Приложения

Существует несколько приложений для текстового интеллектуального анализа. Среди наиболее типичных областей:

Фильтрация резюме

Каждый день крупные компании и кадровые агентства получают сотни тысяч заявлений от соискателей. Трудно извлекать данные из резюме с хорошей отзывчивостью и точностью. Первым шагом для фильтрации резюме может стать автоматическое извлечение информации. Следовательно, крайне важно автоматизировать процесс отбора резюме.

Веб-майнинг

В наши дни Интернет — это золотая жила знаний. Примерами могут служить люди, предприятия, организации и товары, которые могут представлять общий интерес. Методы добычи данных используются в веб-майнинге. Желание почерпнуть неизвестные и скрытые закономерности из сети. Веб-майнинг — это процесс поиска терминов, которые указаны в большой коллекции документов.

Медицинский

Пользователи общаются друг с другом, чтобы обмениваться информацией по соответствующим темам. Каждый хочет узнать о конкретных заболеваниях и новых методах лечения. Кроме того, эти экспертные форумы служат сейсмографами для медицинских целей. Электронные письма, онлайн-чаты и запросы на получение медицинской консультации. Интернет-данные были исследованы с использованием количественных и качественных методов.

Приложения для интеллектуального анализа текста

Бизнес-аналитика

Технологии текстового интеллектуального анализа сейчас активно используются компаниями и коммерческими предприятиями в качестве части их бизнес-аналитики. Тактики текстового интеллектуального анализа позволяют компаниям изучать сильные и слабые стороны своих конкурентов, давая им конкурентное преимущество на рынке, а также предлагая важные сведения о поведении и тенденциях клиентов.

Управление рисками

Анализ, обнаружение, обработка и отслеживание рисков, связанных с любым процессом или действием в компании, называется управлением рисками. Основной причиной разочарования обычно является отсутствие адекватного анализа рисков.

Это особенно актуально для финансовых учреждений, где использование программного обеспечения для управления рисками на основе текстового интеллектуального анализа может значительно улучшить возможности снижения риска. Это позволяет связывать данные и управлять петабайтами текстовых данных и миллионами источников. Полезно иметь своевременный доступ к нужной информации.

Анализ социальных сетей

Онлайн-данные можно отслеживать с помощью анализа социальных сетей, и многие инструменты для анализа текста были созданы специально для этой цели. Эти технологии облегчают отслеживание и расшифровку контента, который генерируется онлайн такими вещами, как электронные письма, новости, блоги и т. д.

Технологии интеллектуального анализа текста позволяют тщательно изучить общее количество лайков, подписчиков и постов, которые ваш бренд получает в социальных сетях, что позволяет вам понять, как люди реагируют на ваш контент и бренд.

Служба поддержки клиентов

В частности, методы текстового анализа, ориентированные на NLP, становятся все более и более важными в сфере обслуживания клиентов. Получая текстовые данные из многих источников, таких как звонки потребителей, опросы, отзывы клиентов и т. д., компании инвестируют в программирование текстовой аналитики, чтобы улучшить весь свой опыт.

Основная цель анализа текста — помочь компаниям быстрее и эффективнее реагировать на проблемы потребителей, сокращая при этом время реагирования.

Теперь мы рассмотрим подходы интеллектуального анализа текста в процессе интеллектуального анализа данных.

Подходы к интеллектуальному анализу текста в интеллектуальном анализе данных

При интеллектуальном анализе данных применяются следующие методы текстового анализа:

1. Автоматический анализ классификации документов
2. Анализ ассоциаций на основе ключевых слов

Давайте рассмотрим это подробнее.

Автоматический анализ классификации документов

Эта техника используется для автоматической классификации подавляющего большинства текстовых документов в Интернете, таких как электронные письма и веб-страницы. Поскольку базы данных документов не организованы в соответствии с парами атрибутов-значений, категоризация текстовых документов отличается от классификации реляционных данных.

Анализ ассоциаций на основе ключевых слов

Он собирает группы терминов или ключевых слов, которые часто встречаются вместе, а затем определяет корреляцию между ними. Текстовые данные сначала предварительно обрабатываются путем синтаксического анализа, стемминга, удаления стоп-слов и т. д. После предварительной обработки данных вводятся методы ассоциативного анализа. Поскольку в этом случае не требуется никаких человеческих усилий, получается меньше нежелательных результатов, а время выполнения сокращается.

Как включить результаты Text Mining? Давайте узнаем о них!

Включение результатов анализа текста

Проекты по добыче данных, включающие результаты текстовой добычи после того, как важные слова были отобраны из коллекции входных документов. И после того, как основные семантические характеристики были извлечены с помощью разложения по сингулярным значениям. Использование полученной информации обычно является следующим и наиболее важным шагом.

Графика (визуальные подходы к интеллектуальному анализу данных)

В некоторых случаях, в зависимости от цели анализа. Нам требуется только извлечение семантических измерений. Потому что если это раскрывает базовую структуру, это может быть ценным результатом.

Факторинг и кластеризация

Методы кластерного анализа можно использовать для точного определения коллекций документов для поиска коллекций связанных входных текстов. Фон маркетинговых исследований также может выиграть от такого рода исследований. Владельцы новых автомобилей, например. Вы также можете использовать классификационный анализ, факторный анализ и анализ главных компонентов.

Добыча прогностических данных

Другим вариантом является использование сырья в качестве предсказательных факторов в проектах по добыче полезных ископаемых.

Хотите начать карьеру в области аналитики данных? Посетите учебный лагерь по аналитике данных и получите сертификат уже сегодня.

Изучите аналитику данных от Simplilearn

В этой статье мы обсудили интеллектуальный анализ текста, его использование совместно с интеллектуальным анализом данных, разницу между интеллектуальным анализом текста и текстовой аналитикой, преимущества и методы интеллектуального анализа текста, их применение, подходы и внедрение.

Если вы дочитали всю статью до конца, вы получили прочные предварительные знания. Однако, чтобы глубже понять Data Mining и Data Analytics, рассмотрите возможность пройти курс обучения Simplilearn's Data Analytics Certification Training Course и подготовиться к лучшим возможностям карьерного роста в области Data Analytics!

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое интеллектуальный анализ текста с примерами?

Текстовый интеллектуальный анализ данных — еще одно название текстового интеллектуального анализа. Цель состоит в том, чтобы извлечь полезные числовые индексы из текста из неструктурированного материала. В результате сделать текстовую информацию доступной для различных алгоритмов. Информацию из документов можно извлечь для создания резюме. В результате вы можете изучать отдельные слова и группы слов в текстах. Текстовый интеллектуальный анализ, проще говоря, «превращает текст в числа». Такой анализ подразумевает использование неконтролируемых методов обучения в инициативах по предиктивному интеллектуальному анализу данных.

2. Какие существуют типы интеллектуального анализа текста?

Ниже приведены некоторые типы интеллектуального анализа текста:

• Тематическое моделирование
• Извлечение событий
• Распознавание именованных сущностей (NER)
• Частота термина-обратная частота документа

3. Что такое текстовый майнинг и веб-майнинг?

Обработка неструктурированных текстовых файлов в структурированный формат называется текстовым майнингом, подмножеством интеллектуального анализа данных. У интеллектуального анализа данных есть подмножество, называемое веб-майнингом, которое занимается обработкой веб-данных. Веб-журналы, веб-данные или веб-контактная информация — вот некоторые примеры.

4. Зачем используется интеллектуальный анализ текста?

Поиск соответствующих идей из огромных объемов необработанных данных упрощается с помощью текстового интеллектуального анализа. Он может предоставить алгоритмы текстового анализа, которые учатся классифицировать или извлекать определенную информацию в зависимости от предшествующего обучения в сочетании с машинным обучением.

5. Что такое инструменты для анализа текста?

Существуют различные виды программного обеспечения для интеллектуального анализа текста в цифровых библиотеках, включая GATE, Net Owls и Aylien.

6. Каковы два метода анализа текста?

Ниже приведены два метода анализа текста, применяемые при интеллектуальном анализе данных:

• Анализ ассоциаций на основе ключевых слов
• Автоматический анализ классификации документов