Colectăm date ca niciodată înainte și până în 2025, în jur 80% din aceste date vor fi nestructurate. Exploatarea datelor ajută la modelarea acestor date, iar companiile trebuie să investească în analize nestructurate de text pentru a obține cunoștințe interne despre performanța lor, clienții, tendințele pieței etc.
Datele nestructurate sunt informațiile neorganizate și împrăștiate disponibile unei afaceri, dar care nu pot fi utilizate de un program sau înțelese cu ușurință de oameni. Aceste date sunt definite de un model de date și nici nu se conformează nici unei structuri predefinite. Exploatarea datelor ne permite să sortăm și să procesăm seturi mari de date pentru a găsi modele care ajută companiile să obțină răspunsuri și să rezolve probleme.
Provocări în analiza nestructurată a textului
Datele sunt colectate în diferite forme și surse, inclusiv e-mailuri, rețele sociale, conținut generat de utilizatori, forumuri, articole, știri și altele. Având în vedere cantitatea mare de date, companiile vor ignora probabil procesarea acestora din cauza constrângerilor de timp și a provocărilor bugetare. Iată câteva provocări cheie ale minării de date ale datelor nestructurate:
Natura datelor
Deoarece nu există o structură definită, cunoașterea naturii datelor este o mare provocare. Acest lucru face ca găsirea de informații să fie și mai dificilă și mai complexă, ceea ce devine un mare factor de descurajare pentru ca afacerea să înceapă procesarea, deoarece nu au o direcție de urmat.
Cerințe de sistem și tehnologice
Datele nestructurate nu pot fi analizate cu sistemele, bazele de date și instrumentele existente. Prin urmare, companiile au nevoie de sisteme de mare capacitate și special concepute pentru a extrage, localiza și analiza date nestructurate.
Procesarea limbajului natural (NLP)
Analiza textului datelor nestructurate necesită tehnici NLP, cum ar fi analiza sentimentelor, modelarea subiectelor și recunoașterea entității denumite (NER). Aceste sisteme necesită expertiză tehnică și utilaje avansate pentru seturi mari de date.
Tehnici de preprocesare în data mining
Preprocesarea datelor include curățarea, transformarea și integrarea datelor înainte ca acestea să fie trimise spre analiză. Folosind următoarele tehnici, analiștii îmbunătățesc calitatea datelor pentru extragerea ușoară a datelor.
Curățarea textului
Curățarea textului se referă la eliminarea datelor irelevante din seturile de date. Include eliminarea etichetelor HTML, a caracterelor speciale, a numerelor, a semnelor de punctuație și a altor aspecte ale textului. Scopul este de a normaliza datele text, de a elimina cuvintele stop și de a elimina orice element care poate inhiba procesul de analiză.tokenizarea
La construirea conductei de extragere a datelor, este necesară tokenizarea datelor pentru a descompune datele nestructurate, deoarece acestea afectează restul procesului. Tokenizarea datelor nestructurate include crearea de unități de date mai mici și similare, ceea ce duce la o reprezentare eficientă.Etichetarea părții de vorbire
Etichetarea unei părți din vorbire include etichetarea fiecărui simbol într-un substantiv, adjectiv, verb, adverb, conjuncție etc. Acest lucru ajută la crearea unei structuri de date corecte din punct de vedere gramatical, care este crucială pentru o gamă largă de funcții NLP.Recunoașterea entității denumite (NER)
Procesul NER include etichetarea entităților din datele nestructurate cu roluri și categorii definite. Categoriile includ persoane, organizații și locații, printre altele. Acest lucru ajută la construirea unei baze de cunoștințe pentru următorul pas, mai ales atunci când NLP intră în acțiune.
Curățarea textului se referă la eliminarea datelor irelevante din seturile de date. Include eliminarea etichetelor HTML, a caracterelor speciale, a numerelor, a semnelor de punctuație și a altor aspecte ale textului. Scopul este de a normaliza datele text, de a elimina cuvintele stop și de a elimina orice element care poate inhiba procesul de analiză.
La construirea conductei de extragere a datelor, este necesară tokenizarea datelor pentru a descompune datele nestructurate, deoarece acestea afectează restul procesului. Tokenizarea datelor nestructurate include crearea de unități de date mai mici și similare, ceea ce duce la o reprezentare eficientă.
Etichetarea unei părți din vorbire include etichetarea fiecărui simbol într-un substantiv, adjectiv, verb, adverb, conjuncție etc. Acest lucru ajută la crearea unei structuri de date corecte din punct de vedere gramatical, care este crucială pentru o gamă largă de funcții NLP.
Procesul NER include etichetarea entităților din datele nestructurate cu roluri și categorii definite. Categoriile includ persoane, organizații și locații, printre altele. Acest lucru ajută la construirea unei baze de cunoștințe pentru următorul pas, mai ales atunci când NLP intră în acțiune.Prezentare generală a procesului de extragere a textului
Exploatarea textului implică executarea pas cu pas a sarcinilor pentru a descoperi informații acționabile din text și date nestructurate. În cadrul acestui proces, folosim inteligența artificială, învățarea automată și NLP pentru a extrage informații utile.
- Pre-procesare: Procesarea profesională a textului include o serie de sarcini diferite, inclusiv curățarea textului (eliminarea informațiilor inutile), tokenizarea (împărțirea textului în bucăți mai mici), filtrarea (eliminarea informațiilor irelevante), stemming (identificarea formei de bază a cuvintelor) și lematizarea (reorganizarea cuvântului la forma sa lingvistică originală).
- Selecția caracteristicii: Selectarea caracteristicilor implică extragerea celor mai relevante caracteristici dintr-un set de date. Folosit în special în învățarea automată, acest pas include și clasificarea datelor, regresia și gruparea.
- Transformarea textului: Folosind oricare dintre cele două modele, Bag of Words sau Vector Space Model cu selecție de caracteristici, pentru a genera caracteristici (identificare) de similitudine în setul de date.
- Exploatarea datelor: În cele din urmă, cu ajutorul diferitelor tehnici și abordări aplicabile, datele sunt extrase, care sunt apoi utilizate pentru analize ulterioare.
Cu datele extrase, companiile pot antrena modele AI cu ajutorul ajutor de procesare OCR. Drept urmare, ei pot implementa inteligență autentică pentru a obține informații precise.
Aplicații cheie ale text Mining
Clienți Feedback
Companiile își pot înțelege mai bine clienții analizând tendințele și datele extrase din datele generate de utilizatori, postările pe rețelele sociale, tweet-urile și solicitările de asistență pentru clienți. Folosind aceste informații, ei pot construi produse mai bune și pot oferi soluții mai bune.
Monitorizarea mărcilor
Deoarece tehnicile de extragere a datelor pot ajuta la sursa și extragerea datelor din diferite surse, acestea pot ajuta mărcile să știe ce spun clienții lor. Folosind aceasta, ei pot implementa strategii de monitorizare a mărcii și de gestionare a reputației mărcii. Drept urmare, mărcile pot implementa tehnici de control al daunelor pentru a-și salva reputația.
Detectarea fraudei
Deoarece data mining poate ajuta la extragerea de informații adânc înrădăcinate, inclusiv analiza financiară, istoricul tranzacțiilor și daunele de asigurare, companiile pot determina activități frauduloase. Acest lucru ajută la prevenirea pierderilor nedorite și le oferă suficient timp pentru a-și salva reputația.
Recomandare de conținut
Cu o înțelegere a datelor extrase din diferite surse, companiile le pot folosi pentru a oferi recomandări personalizate clienților lor. Personalizarea joacă un rol important în creșterea veniturilor din afaceri și a experienței clienților.
Informații despre producție
Acolo unde informațiile despre clienți pot fi folosite pentru a le cunoaște preferințele, aceleași pot fi utilizate pentru a îmbunătăți procesele de producție. Luând în considerare recenziile și feedback-ul experienței utilizatorilor, producătorii pot implementa mecanisme de îmbunătățire a produselor și pot modifica procesul de fabricație.
Filtrare prin e-mail
Exploatarea datelor în filtrarea e-mailului ajută la diferențierea între spam, conținut rău intenționat și mesaje autentice. Luând aceste informații, companiile se pot proteja de atacurile cibernetice și își pot educa angajații și clienții pentru a evita interacțiunea cu anumite tipuri de e-mailuri.
Analiza de marketing competitiv
Acolo unde data miningul poate ajuta companiile să știe multe despre ei înșiși și despre clienții lor, poate, de asemenea, să arunce o lumină asupra concurenților lor. Aceștia pot analiza activitatea profilului de social media a concurenților, performanța site-ului web și orice alte informații disponibile pe web. Din nou, ei pot identifica tendințele și perspectivele, folosind în același timp aceste informații pentru a-și construi strategiile de marketing.
Concluzie
Exploatarea datelor din text nestructurat va deveni o practică fundamentală pe măsură ce avansăm într-o lume care utilizează intens date. Companiile vor dori să descopere noi tendințe și perspective pentru a construi produse mai bune și a îmbunătăți experiența clienților. Acolo unde provocările operaționale și de cost sunt cele mai proeminente astăzi, ele pot fi atenuate prin implementarea la scară largă a tehnicilor de extragere a datelor. Shaip are experiență în colectarea, extragerea și adnotarea datelor, ajutând companiile să își înțeleagă mai bine clienții, piețele și produsele. Ajutăm companiile își îmbunătățesc extragerea datelor OCR și colecție cu modele AI pre-antrenate care oferă o digitizare impresionantă. Luați legătura cu noi pentru a afla cum vă putem ajuta să procesați și să eliminați datele nestructurate.
