Differenza tra Data Mining e Text Mining
Il data mining è la pratica di cercare automaticamente grandi set di dati per scoprire modelli, estrarre le informazioni dai set di dati trasformarli in una struttura semplice che può essere comprensibile. Il data mining riguarda un aspetto importante legato sia alle tecniche del database che ai meccanismi di AI / machine learning. Il mining di testo è il processo di derivazione di informazioni di alta qualità dal testo. È l'insieme dei processi necessari per ottenere preziose informazioni strutturate da documenti o risorse di testo non strutturati. Può essere automaticamente classificato, instradato, riassunto, visualizzato tramite la mappatura dei collegamenti e, soprattutto, diventa più facile la ricerca.
Estrazione dei dati
Il data mining offre un'eccellente opportunità per esplorare l'interessante relazione tra recupero e inferenza / ragionamento, una questione fondamentale relativa alla natura del data mining.
Il processo di data mining si suddivide nei passaggi seguenti:
- Raccogliere, estrarre, trasformare e caricare i dati in un data warehouse.
- Archivia e gestisci i dati, database multidimensionale, ovvero su server interni o sul cloud.
- Fornire l'accesso ai dati agli analisti aziendali, ai team di gestione e ai professionisti dell'information technology e determinare come vogliono organizzarli utilizzando il software applicativo.
- E infine, presentare i dati in un formato facile da condividere, come una tabella o un grafico.
Estrazione del testo
L'estrazione del testo richiede tecniche linguistiche e statistiche sofisticate in grado di analizzare formati di testo non strutturati e tecniche che combinano ciascun documento con metadati utilizzabili, che possono essere considerati una sorta di ancoraggio nella strutturazione di questo tipo di dati.
L'estrazione del testo consiste in un'ampia varietà di metodi e tecnologie come:
- Tecnologie basate su parole chiave : l'input si basa su una selezione di parole chiave nel testo che vengono filtrate come una serie di stringhe di caratteri, non di parole né di "concetti".
- Tecnologie statistiche: si riferisce a sistemi basati sull'apprendimento automatico. Le tecnologie statistiche sfruttano una serie di documenti di formazione utilizzati come modello per gestire e classificare il testo.
- Tecnologie basate su linguistica: questo metodo può sfruttare i sistemi di elaborazione del linguaggio. L'output dell'analisi del testo consente una comprensione superficiale della struttura del testo, della grammatica e della logica impiegate. (Per una migliore comprensione di come funziona, questo post sull'estrazione del testo e sulla PNL è utile.)
Tutti questi approcci hanno una caratteristica comune, che riguardano tutti l'elaborazione del testo in modo approssimativo mentre non sono in grado di capirli.
Confronto diretto tra Data Mining e Text Mining (Infographics)
Differenze chiave tra Data mining e Text Mining
La differenza tra Data mining e Text mining è spiegata nei punti presentati di seguito:
- I sistemi di data mining analizzano essenzialmente le figure che possono essere descritte come omogenee e universali. Estrae, trasforma e carica i dati in un data warehouse. Gli analisti aziendali utilizzano applicazioni software di data mining per presentare i dati analizzati in forme facilmente comprensibili, come tabelle o grafici. Valute, date, nomi potrebbero dover essere gestiti, ma sono facili da collegare ai dati e non richiedono una profonda comprensione del loro contesto. Gli strumenti di estrazione del testo devono affrontare importanti sfide tecniche come formati di documenti eterogenei (documenti di testo, e-mail, post sui social media, testo integrale, ecc.), Nonché testi e abbreviazioni multilingue e slang tipici del linguaggio SMS.
- Il data mining si concentra su attività dipendenti dai dati come contabilità, acquisti, catena di approvvigionamento, CRM, ecc. I dati richiesti sono di facile accesso e omogenei. Una volta definiti gli algoritmi, la soluzione può essere implementata rapidamente. La complessità dei dati elaborati rende i progetti di estrazione di testo più lunghi da distribuire. L'estrazione del testo conta diverse fasi linguistiche intermedie di analisi prima che possa arricchire il contenuto (ipotesi linguistiche, tokenizzazione, segmentazione, analisi morfo-sintattica, chiarimento delle ambiguità, riferimenti incrociati, ecc.). Successivamente, le pertinenti fasi di estrazione dei termini e di associazione dei metadati affrontano la strutturazione del contenuto non strutturato per alimentare applicazioni specifiche del dominio. Inoltre, i progetti possono comprendere linguaggi, formati o domini eterogenei. Infine, poche aziende hanno la loro tassonomia. Tuttavia, questo è obbligatorio per l'avvio di un progetto di estrazione del testo e lo sviluppo può richiedere alcuni mesi.
- Il data mining è stato considerato una tecnologia collaudata, solida e industriale per molti decenni. L'estrazione del testo è stata storicamente pensata come complessa, specifica del dominio, specifica della lingua, sensibile, sperimentale, ecc. In altre parole, l'estrazione del testo non è stata compresa abbastanza bene da avere un supporto gestionale e quindi non è mai stata valutata come un "must-have" '. Tuttavia, con l'avvento della digitalizzazione, l'ascesa dei social network e l'aumento della connettività, le aziende sono ora più preoccupate per la loro reputazione online e sono alla ricerca di modi per aumentare la lealtà con i clienti in un mondo di scelta crescente. Di conseguenza, l'analisi del sentiment è il nuovo focus del text mining. Le aziende hanno capito che l'informazione è una risorsa strategica fatta di testo e che l'estrazione del testo non è più un lusso, ma una necessità!
Tabella di confronto tra data mining e text mining
Di seguito è riportato un elenco di punti che descrivono i confronti tra Data mining e Text Mining
| BASE PER CONFRONTO | Estrazione dei dati | Estrazione del testo |
| Concetto | Il data mining è uno spettro di approcci diversi, che cerca modelli e relazioni di dati. | Il mining di testo è un processo necessario per trasformare un documento di testo non strutturato in preziose informazioni strutturate. |
| Recupero di dati | Con le tecniche di data mining standard si rivelano modelli di business nei dati numerici. | Con i metodi di mining di testo standard scopre una funzione lessicale e sintattica nel testo. |
| Tipo di dati | Scoperta di conoscenze da dati strutturati, omogenei e di facile accesso. | Scoperta di testo da dati non strutturati che sono eterogenei, più diversi. |
Conclusione - Data mining vs Text Mining
Il mining di testo e dati è ora considerato una tecnica complementare richiesta per un'efficace gestione aziendale, gli strumenti di mining di testo stanno diventando ancora più significativi. Un sottoinsieme dell'estrazione del testo, Natural Language Processing è tanto più rilevante quando il cliente è coinvolto al 100% e disponibile per aiutare a definire tassonomie precise e complete per specifici domini. A sua volta, ciò aiuta l'estrazione delle informazioni e l'associazione dei metadati a diventare più facili ed efficienti. Il linguaggio naturale non sarà mai facile da gestire come le figure, ma il mining del testo è ora più maturo e la sua associazione con il data mining ha più senso. Non dimenticare che l'80% delle informazioni è composto da testo!
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