Che cos'è l'estrazione del testo?
L'estrazione del testo è anche nota come l'estrazione dei dati di testo è il processo di estrazione e analisi dei dati da grandi quantità di dati di testo non strutturati. L'analisi dei dati di testo che un altro termine può chiamare come analisi di testo. Il mining del testo esegue l'identificazione di concetti, modelli, argomenti, parole chiave e altri attributi nei dati. Estrae e analizza i dati da grandi quantità di dati di testo non strutturati per trovare preziose informazioni su grandi quantità di dati di testo non strutturati, che non possono essere identificati facilmente. Identificare manualmente le informazioni richieste dagli enormi dati non è possibile, quindi per estrarre le informazioni richieste dagli enormi dati utilizzare il processo di estrazione del testo in quanto è necessario leggere tutti i documenti per scoprire se contengono effettivamente informazioni rilevanti per la ricerca.
Estrazione del testo
- Il processo di estrazione del testo è diventato più pratico a causa dei big data. I data scientist e altri utenti utilizzano big data e deep learning in grado di analizzare enormi gruppi di dati non strutturati.
- Estrazione del testo dopo aver identificato fatti, relazioni e anche asserzioni, tutti questi fatti vengono estratti e analizzati, per analizzare prima trasformati in dati strutturati, visualizzazione con l'aiuto di tabelle HTML, mappe mentali, grafici ecc., Integrazione con dati strutturati in database o magazzini e classificare ulteriormente utilizzando i sistemi di machine learning (ML).
- Le fonti di mining e analisi potrebbero essere documenti aziendali, e-mail dei clienti, commenti ai sondaggi, registri dei call center, post sui social network, cartelle cliniche e altre fonti di dati basati su testo che aiutano un'azienda a trovare approfondimenti potenzialmente utili.
- Text Mining e Natural Language Processing (NLP) sono tecnologie di intelligenza artificiale (AI) che consentono agli utenti di trasformare rapidamente il contenuto chiave dei documenti di testo in approfondimenti quantitativi e fruibili.
In che modo l'estrazione del testo rende il lavoro così facile?
Il mining di testo funziona come per il data mining, ma con un focus sul testo anziché su forme più strutturate di dati. Il primo passo nel processo di estrazione del testo è quello di organizzare i dati in termini di analisi sia quantitativa che qualitativa, ecco perché utilizzare la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Il lavoro di estrazione del testo include il recupero o l'identificazione delle informazioni (raccogliere i dati da tutte le fonti per l'analisi), applicare l'analisi del testo (metodi statistici o elaborazione del linguaggio naturale a parte del tagging vocale), riconoscimento dell'entità denominata (identificare il testo nominato presenta il nome del processo come categorizzazione ), disambiguazione (raggruppamento), raggruppamento di documenti (per identificare insiemi di documenti di testo simili), identificare il nome e altri termini che si riferiscono allo stesso oggetto, quindi trovare la relazione e il fatto tra entità e altre informazioni nel testo, quindi eseguire l'analisi del sentimento e analisi quantitativa del testo e quindi creare il modello analitico che aiuta a generare strategie aziendali e azioni operative.
Cosa puoi fare con Text Mining?
Il miglior esempio del text mining è l'analisi del sentiment che può tracciare la recensione o il sentimento dei clienti su un ristorante, un'azienda e così via anche noto come opinion mining, in questa analisi del sentiment raccoglie testo da recensioni online o social network e altre fonti di dati ed esegue il PNL per identificare i sentimenti positivi o negativi dei clienti. Queste informazioni ulteriormente utilizzate per risolvere il punto negativo e migliorare la soddisfazione del cliente e possono anche aiutare nel marketing e in altre aree di miglioramento.
Altri usi comuni includono applicazioni di sicurezza, applicazioni biomediche per studi clinici e medicina di precisione che analizzano le descrizioni dei sintomi medici per facilitare le diagnosi, marketing come la gestione analitica delle relazioni con i clienti, aggiungere targeting, screening dei candidati di lavoro in base alla formulazione nei loro curriculum, estrazione di letteratura scientifica per editore per cercare i dati sul recupero dell'indice, bloccare le e-mail di spam, classificare i contenuti del sito Web, identificare i reclami assicurativi che possono essere fraudolenti ed esaminare i documenti aziendali come parte dei processi di scoperta elettronica.
vantaggi
Aiuta nel rilevamento di frodi per la compagnia assicurativa, gestione dei rischi, analisi scientifiche, comportamento dei clienti e così via, che aiuta l'azienda a migliorare il proprio lavoro.
Aiuta le aziende a rilevare i problemi e quindi a risolverli prima che diventino un grosso problema che colpisce l'azienda. Le recensioni e le comunicazioni dei clienti possono aiutare a migliorare l'esperienza del cliente identificando le caratteristiche richieste per il cliente e il miglioramento da parte di tutti coloro che aumentano la vendita e quindi aumentano i ricavi e i profitti dell'azienda.
Anche l'estrazione del testo in ambito sanitario consente di identificare le malattie e diagnosticare le malattie.
Competenze richieste
Per eseguire il mining del testo, le persone dovrebbero avere capacità di analisi dei dati, dovrebbero essere bravi nelle statistiche, nei framework di elaborazione dei big data, nella conoscenza del database, nell'algoritmo del machine learning o del deep learning, nell'elaborazione del linguaggio naturale e oltre a questo bene nel linguaggio di programmazione.
Scopo
È un campo in rapida crescita poiché il campo dei big data sta crescendo, quindi l'ambito è molto promettente in futuro poiché la quantità di dati di testo sta aumentando esponenzialmente di giorno in giorno. Le piattaforme di social media stanno generando molti dati di testo che possono essere estratti per ottenere informazioni reali su diversi domini.
Il pubblico giusto per l'apprendimento delle tecnologie di mining di testo
Il pubblico di riferimento per l'apprendimento di queste tecnologie sono professionisti che vogliono identificare le preziose informazioni sull'enorme quantità di dati non strutturati per le aziende per scopi diversi come aumentare le vendite e i profitti della società, il rilevamento di frodi per la compagnia assicurativa e nel campo della salute e persino scienziati per eseguire l'analisi scientifica e tutto il resto.
Conclusione
- È anche noto come il data mining del testo è il processo di estrazione e analisi dei dati da grandi quantità di dati di testo non strutturati.
- Il lavoro di estrazione del testo include il recupero o l'identificazione delle informazioni, l'applicazione di analisi del testo, il riconoscimento di entità denominata, la chiarimento delle ambiguità, il raggruppamento di documenti, l'identificazione di nomi e altri termini che si riferiscono allo stesso oggetto, quindi trovare la relazione e il fatto tra entità e altre informazioni nel testo, quindi eseguire analisi del sentiment e analisi quantitativa del testo e quindi creare il modello analitico che aiuta a generare strategie aziendali e azioni operative.
- Aiuta nel rilevamento di frodi, gestione dei rischi, analisi scientifiche, comportamento dei clienti, assistenza sanitaria e così via.
- Per eseguire il mining del testo, le persone dovrebbero avere capacità di analisi dei dati, statistiche, framework di elaborazione dei big data, conoscenza del database, algoritmo di Machine Learning o Deep Learning, elaborazione del linguaggio naturale e oltre a questo bene nella lingua di programmazione.
- È un campo in rapida crescita poiché il campo dei big data sta crescendo, quindi l'ambito di Text Mining è molto promettente in futuro.
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