Text mining có thể được mô tả là quá trình trích xuất dữ liệu thiết yếu từ văn bản ngôn ngữ chuẩn. Tất cả dữ liệu mà chúng tôi tạo ra thông qua tin nhắn văn bản, tài liệu, email, tệp được viết bằng văn bản ngôn ngữ chung. Text mining chủ yếu được sử dụng để rút ra thông tin chi tiết hữu ích hoặc các mẫu từ dữ liệu đó.
Text mining
Thị trường Text mining đã có sự tăng trưởng và áp dụng theo cấp số nhân trong vài năm qua và cũng dự kiến sẽ đạt được mức tăng trưởng và áp dụng đáng kể trong tương lai tới. Một trong những lý do chính đằng sau việc áp dụng Text mining là sự cạnh tranh cao hơn trên thị trường kinh doanh, nhiều tổ chức đang tìm kiếm các giải pháp giá trị gia tăng để cạnh tranh với các tổ chức khác. Với việc ngày càng hoàn thiện trong kinh doanh và thay đổi quan điểm của khách hàng, các tổ chức đang đầu tư rất lớn để tìm ra giải pháp có khả năng phân tích dữ liệu khách hàng và đối thủ cạnh tranh để cải thiện khả năng cạnh tranh.
Nguồn dữ liệu chính là các trang web thương mại điện tử, các nền tảng truyền thông xã hội, các bài báo đã xuất bản, khảo sát, v.v. Phần lớn dữ liệu được tạo ra là không có cấu trúc, điều này gây khó khăn và tốn kém cho các tổ chức khi phân tích với sự trợ giúp của con người. Thách thức này tích hợp với tốc độ phát triển dữ liệu theo cấp số nhân đã dẫn đến sự phát triển của các công cụ phân tích. Nó không chỉ có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu văn bản mà còn giúp ích trong các mục đích ra quyết định. Phần mềm Text mining cho phép người dùng rút ra thông tin hữu ích từ một tập hợp dữ liệu khổng lồ các nguồn có sẵn.
Các bài viết liên quan khác:
- Sự khác biệt giữa Data mining và Text mining
- Hướng dẫn Data mining- kiến thức về data mining
- Tích hợp dữ liệu trong Data mining
- Discretization data trong data mining
- Data mining vào Social network
- Sự khác biệt giữa Data mining và Data science
- Tách và trích tập dữ liệu trong SAS
- Tích hợp Hadoop trong ngôn ngữ R
- Cách lưu Graphs vào File trong lập trình R
Các lĩnh vực Text mining trong Data mining:
Đây là các lĩnh vực Text mining sau:
- Information Extraction:
Việc trích xuất tự động dữ liệu có cấu trúc như các thực thể, mối quan hệ thực thể và các thuộc tính mô tả các thực thể từ một nguồn phi cấu trúc được gọi là trích xuất thông tin.
- Natural Language Processing:
NLP là viết tắt của Tự nhiên xử lý ngôn ngữ. Phần mềm máy tính có thể hiểu ngôn ngữ của con người giống như ngôn ngữ được nói. NLP chủ yếu là một thành phần của trí tuệ nhân tạo (AI). Việc phát triển ứng dụng NLP là rất khó vì máy tính thường mong đợi con người “Nói chuyện” với chúng bằng một ngôn ngữ lập trình chính xác, rõ ràng và có cấu trúc đặc biệt. Lời nói của con người thường không xác thực vì vậy nó có thể phụ thuộc vào nhiều biến số phức tạp, bao gồm tiếng lóng, bối cảnh xã hội và phương ngữ khu vực.
- Data mining:
Khai phá dữ liệu đề cập đến việc trích xuất dữ liệu hữu ích, các mẫu ẩn từ các tập dữ liệu lớn. Các công cụ Data mining có thể dự đoán các hành vi và xu hướng trong tương lai cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn. Các công cụ Data mining có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề kinh doanh mà theo truyền thống là quá tốn thời gian.
- Information Retrieval
Truy xuất thông tin liên quan đến việc truy xuất dữ liệu hữu ích từ dữ liệu được lưu trữ trong hệ thống của chúng tôi. Ngoài ra, như một phép tương tự, chúng ta có thể xem các công cụ tìm kiếm xảy ra trên các trang web như trang thương mại điện tử hoặc bất kỳ trang nào khác như một phần của việc truy xuất thông tin.
Quy trình Text mining:
Quá trình Text mining kết hợp các bước sau để trích xuất dữ liệu từ tài liệu.
Text transformation
Chuyển đổi văn bản là một kỹ thuật được sử dụng để kiểm soát việc viết hoa của văn bản.
Ở đây đưa ra hai cách biểu diễn tài liệu chính.
- Bag of words
- Vector Space
Text Pre-processing
Xử lý trước là một nhiệm vụ quan trọng và là một bước quan trọng trong Text mining, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và truy xuất thông tin (IR). Trong lĩnh vực khai phá văn bản, xử lý trước dữ liệu được sử dụng để trích xuất thông tin và kiến thức hữu ích từ dữ liệu văn bản phi cấu trúc. Truy xuất Thông tin (IR) là vấn đề lựa chọn tài liệu nào trong bộ sưu tập sẽ được truy xuất để đáp ứng nhu cầu của người dùng.
Feature selection:
Lựa chọn tính năng là một phần quan trọng của Data mining. Lựa chọn tính năng có thể được định nghĩa là quá trình giảm đầu vào của quá trình xử lý hoặc tìm kiếm các nguồn thông tin thiết yếu. Lựa chọn đối tượng địa lý còn được gọi là lựa chọn biến.
Data mining:
Bây giờ, trong bước này, quy trình Text mining kết hợp với quy trình thông thường. Các thủ tục Khai phá dữ liệu cổ điển được sử dụng trong cơ sở dữ liệu cấu trúc.
Evaluate:
Sau đó, nó đánh giá kết quả. Khi kết quả được đánh giá, kết quả sẽ bị loại bỏ.
Các ứng dụng text mining:
Đây là các ứng dụng Text mining sau:
- Risk Management:
Quản lý rủi ro là một quy trình có hệ thống và logic nhằm phân tích, xác định, xử lý và giám sát các rủi ro liên quan đến bất kỳ hành động hoặc quy trình nào trong tổ chức. Phân tích rủi ro không đầy đủ thường là nguyên nhân hàng đầu gây thất vọng. Điều này đặc biệt đúng trong các tổ chức tài chính khi việc áp dụng Phần mềm Quản lý Rủi ro dựa trên công nghệ Text mining có thể nâng cao hiệu quả khả năng giảm thiểu rủi ro. Nó cho phép quản lý hàng triệu nguồn và hàng petabyte tài liệu văn bản, đồng thời cung cấp khả năng kết nối dữ liệu. Nó giúp truy cập dữ liệu thích hợp vào đúng thời điểm.
- Customer Care Service:
Các phương pháp Text mining, part
đặc biệt NLP, đang ngày càng nhận thấy tầm quan trọng trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng. Các tổ chức đang chi tiêu trong lập trình phân tích văn bản để cải thiện trải nghiệm tổng thể của họ bằng cách truy cập dữ liệu văn bản từ các nguồn khác nhau như phản hồi của khách hàng, khảo sát, cuộc gọi của khách hàng, v.v. Mục tiêu chính của phân tích văn bản là giảm thời gian phản hồi của các tổ chức và giúp giải quyết các khiếu nại của khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả.
- Business Intelligence:
Các công ty và doanh nghiệp kinh doanh đã bắt đầu sử dụng chiến lược Text mining như một khía cạnh chính của trí tuệ kinh doanh của họ. Bên cạnh việc cung cấp những hiểu biết sâu sắc về hành vi và xu hướng của khách hàng, chiến lược Text mining còn hỗ trợ các tổ chức phân tích phẩm chất và điểm yếu của đối thủ, mang lại cho họ lợi thế cạnh tranh trên thị trường.
- Social Media Analysis:
Phân tích mạng xã hội giúp theo dõi dữ liệu trực tuyến và có rất nhiều công cụ Text mining được thiết kế đặc biệt để phân tích hiệu suất của các trang web truyền thông xã hội. Các công cụ này giúp theo dõi và diễn giải văn bản được tạo qua internet từ tin tức, email, blog, v.v. Các công cụ Text mining có thể phân tích chính xác tổng số bài đăng, người theo dõi và tổng số lượt thích thương hiệu của bạn trên nền tảng truyền thông xã hội cho phép bạn hiểu phản hồi của những cá nhân đang tương tác với thương hiệu và nội dung của bạn.
Các phương pháp Text mining trong Data mining:
Đây là các cách tiếp cận Text mining sau đây được sử dụng trong Data mining.
1. Phân tích liên kết dựa trên từ khóa:
Nó thu thập các tập hợp từ khóa hoặc thuật ngữ thường xảy ra cùng nhau và sau đó khám phá mối quan hệ liên kết giữa chúng. Đầu tiên, nó xử lý trước dữ liệu văn bản bằng cách phân tích cú pháp, tách gốc, loại bỏ các từ dừng, v.v. Sau khi xử lý trước dữ liệu, nó sẽ tạo ra các thuật toán khai thác liên kết. Ở đây, không cần đến nỗ lực của con người, do đó số lượng kết quả không mong muốn và thời gian thực hiện được giảm xuống.
2. Phân tích phân loại text:
Phân loại tài liệu tự động:
Phân tích này được sử dụng để phân loại tự động số lượng lớn tài liệu văn bản trực tuyến như trang web, email, v.v. Phân loại tài liệu văn bản thay đổi theo phân loại dữ liệu quan hệ vì cơ sở dữ liệu tài liệu không được tổ chức theo các cặp giá trị thuộc tính.
Số hóa văn bản:
- Stemming algorithms
Một bước tiền xử lý quan trọng trước khi đặt hàng các tài liệu đầu vào bắt đầu bằng việc bắt nguồn từ. Các thuật ngữ “bắt nguồn từ” có thể được định nghĩa là sự giảm bớt các từ về gốc rễ của chúng. Ví dụ, các hình thức ngữ pháp khác nhau của từ và được sắp xếp giống nhau. Mục đích chính của việc tạo gốc là đảm bảo một từ tương tự bằng chương trình Text mining.
- Support for different languages
Có một số hoạt động phụ thuộc nhiều vào ngôn ngữ như đặt gốc, từ đồng nghĩa, các chữ cái được phép trong từ. Do đó, hỗ trợ cho các ngôn ngữ khác nhau là rất quan trọng.
- Exclude certain character:
Việc loại trừ số, ký tự cụ thể hoặc chuỗi ký tự hoặc từ ngắn hơn hoặc dài hơn một số ký tự cụ thể có thể được thực hiện trước khi sắp xếp thứ tự của tài liệu đầu vào.
- Include lists, exclude lists (stop-words):
Một danh sách các từ cụ thể sẽ được liệt kê có thể được mô tả và nó rất hữu ích khi chúng ta muốn tìm kiếm một từ cụ thể. Nó cũng phân loại các tài liệu đầu vào dựa trên tần suất xuất hiện của những từ đó. Ngoài ra, “từ dừng”, có nghĩa là các điều khoản sẽ bị từ chối khỏi đơn đặt hàng có thể được mô tả. Thông thường, một danh sách các từ dừng tiếng Anh mặc định bao gồm “the,” “a,” “kể từ”, v.v. Những từ này được sử dụng trong ngôn ngữ tương ứng rất thường xuyên nhưng truyền đạt rất ít dữ liệu trong tài liệu.
