Vi samler inn data som aldri før, og innen 2025, rundt 80 % av disse dataene vil være ustrukturert. Data mining bidrar til å forme disse dataene, og bedrifter må investere i ustrukturert tekstanalyse for å få innsidekunnskap om deres ytelse, kunder, markedstrender, etc.
Ustrukturerte data er uorganiserte og spredte informasjonsbiter som er tilgjengelige for en virksomhet, men som ikke kan brukes av et program eller forstås lett av mennesker. Disse dataene er definert av en datamodell, og samsvarer heller ikke med noen forhåndsdefinert struktur. Data mining lar oss sortere og behandle store datasett for å finne mønstre som hjelper virksomheter med å få svar og løse problemer.
Utfordringer i ustrukturert tekstanalyse
Data samles inn i forskjellige former og kilder, inkludert e-poster, sosiale medier, brukergenerert innhold, fora, artikler, nyheter og annet. Gitt det store datakvantumet, vil bedrifter sannsynligvis ignorere å behandle dem på grunn av tidsbegrensninger og budsjettutfordringer. Her er noen viktige datautvinningsutfordringer ved ustrukturerte data:
Dataens art
Siden det ikke er noen bestemt struktur, er det en stor utfordring å kjenne til dataenes natur. Dette gjør det enda vanskeligere og mer komplekst å finne innsikt, noe som blir en stor avskrekkende for bedriften å begynne å behandle siden de ikke har en retning å følge.
Systemkrav og teknologiske krav
Ustrukturerte data kan ikke analyseres med eksisterende systemer, databaser og verktøy. Derfor trenger bedrifter høykapasitet og spesialdesignede systemer for å trekke ut, lokalisere og analysere ustrukturerte data.
Natural Language Processing (NLP)
Tekstanalyse av ustrukturerte data krever NLP-teknikker, som sentimentanalyse, emnemodellering og Named Entity Recognition (NER). Disse systemene krever teknisk ekspertise og avansert maskineri for store datasett.
Forbehandlingsteknikker i datautvinning
Dataforbehandling inkluderer rengjøring, transformering og integrering av data før de sendes til analyse. Ved å bruke følgende teknikker forbedrer analytikere datakvaliteten for enkel datautvinning.
Tekstrengjøring
Tekstrydding handler om å fjerne irrelevante data fra datasettene. Det inkluderer fjerning av HTML-koder, spesialtegn, tall, skilletegn og andre aspekter ved tekst. Hensikten er å normalisere tekstdataene, fjerne stoppord og fjerne alle elementer som kan hemme analyseprosessen.tokenization
Når du bygger data mining-pipeline, kreves datatokenisering for å bryte ned de ustrukturerte dataene ettersom det påvirker resten av prosessen. Tokenisering av ustrukturerte data inkluderer å lage mindre og lignende enheter med data, noe som fører til effektiv representasjon.Del-av-tale-tagging
Part-of-Speech-merking inkluderer merking av hvert token til et substantiv, adjektiv, verb, adverb, konjunksjon osv. Dette bidrar til å skape en grammatisk korrekt datastruktur, som er avgjørende for et bredt spekter av NLP-funksjoner.Navngitt entitetsgjenkjenning (NER)
NER-prosessen inkluderer tagging av enheter i de ustrukturerte dataene med bestemte roller og kategorier. Kategorier inkluderer blant annet personer, organisasjoner og steder. Dette bidrar til å bygge en kunnskapsbase for neste trinn, spesielt når NLP trer i kraft.
Tekstrydding handler om å fjerne irrelevante data fra datasettene. Det inkluderer fjerning av HTML-koder, spesialtegn, tall, skilletegn og andre aspekter ved tekst. Hensikten er å normalisere tekstdataene, fjerne stoppord og fjerne alle elementer som kan hemme analyseprosessen.
Når du bygger data mining-pipeline, kreves datatokenisering for å bryte ned de ustrukturerte dataene ettersom det påvirker resten av prosessen. Tokenisering av ustrukturerte data inkluderer å lage mindre og lignende enheter med data, noe som fører til effektiv representasjon.
Part-of-Speech-merking inkluderer merking av hvert token til et substantiv, adjektiv, verb, adverb, konjunksjon osv. Dette bidrar til å skape en grammatisk korrekt datastruktur, som er avgjørende for et bredt spekter av NLP-funksjoner.
NER-prosessen inkluderer tagging av enheter i de ustrukturerte dataene med bestemte roller og kategorier. Kategorier inkluderer blant annet personer, organisasjoner og steder. Dette bidrar til å bygge en kunnskapsbase for neste trinn, spesielt når NLP trer i kraft.Oversikt over tekstgruveprosesser
Tekstutvinning involverer trinnvis oppgavekjøring for å avdekke handlingsbar informasjon fra ustrukturert tekst og data. Innenfor denne prosessen bruker vi kunstig intelligens, maskinlæring og NLP for å trekke ut nyttig informasjon.
- Pre-prosessering: Pro-behandling av tekst inkluderer en rekke forskjellige oppgaver, inkludert tekstopprydding (fjerning av unødvendig informasjon), tokenisering (deling av teksten i mindre biter), filtrering (fjerning av irrelevant informasjon), stemming (identifisering av den grunnleggende formen til ordene) og lemmatisering (omorganiserer ordet til dets opprinnelige språklige form).
- Valg av funksjoner: Funksjonsvalg innebærer å trekke ut de mest relevante funksjonene fra et datasett. Spesielt brukt i maskinlæring inkluderer dette trinnet også dataklassifisering, regresjon og klynging.
- Teksttransformasjon: Bruk av en av de to modellene, Bag of Words eller Vector Space Model med funksjonsvalg, for å generere funksjoner (identifikasjon) av likhet i datasettet.
- Datautvinning: Til syvende og sist, ved hjelp av forskjellige anvendelige teknikker og tilnærminger, utvinnes data, som deretter brukes til videre analyse.
Med dataene mine kan bedrifter trene AI-modeller med hjelp av OCR-behandling. Som et resultat kan de distribuere autentisk intelligens for å få presis innsikt.
Nøkkelapplikasjoner for tekstgruvedrift
Tilbakemeldinger fra kunder
Bedrifter kan bedre forstå kundene sine ved å analysere trender og data hentet fra brukergenererte data, innlegg på sosiale medier, tweets og kundestøtteforespørsler. Ved å bruke denne informasjonen kan de bygge bedre produkter og gi bedre løsninger.
Brandovervåking
Siden datautvinningsteknikker kan hjelpe til med å hente ut og trekke ut data fra forskjellige kilder, kan det hjelpe merkevarer å vite hva kundene deres sier. Ved å bruke dette kan de implementere merkevareovervåking og strategier for styring av merkevareomdømme. Som et resultat kan merker implementere skadekontrollteknikker for å redde omdømmet deres.
Svindeloppdagelse
Siden datautvinning kan hjelpe til med å trekke ut dypt forankret informasjon, inkludert finansiell analyse, transaksjonshistorikk og forsikringskrav, kan bedrifter finne ut uredelige aktiviteter. Dette bidrar til å forhindre uønskede tap og gir dem nok tid til å redde ryktet sitt.
Innholdsanbefaling
Med en forståelse av dataene hentet fra forskjellige kilder, kan bedrifter utnytte dem til å gi personlige anbefalinger til kundene sine. Personalisering spiller en viktig rolle for å øke forretningsinntektene og kundeopplevelsen.
Produksjonsinnsikt
Der kundeinnsikt kan brukes til å kjenne deres preferanser, kan den samme brukes til å forbedre produksjonsprosessene. Ved å ta hensyn til brukeropplevelsesanmeldelser og tilbakemeldinger, kan produsenter implementere produktforbedringsmekanismer og endre produksjonsprosessen.
E-postfiltrering
Datautvinning i e-postfiltrering hjelper med å skille mellom spam, skadelig innhold og ekte meldinger. Ved å ta denne informasjonen kan bedrifter beskytte seg mot nettangrep og utdanne sine ansatte og kunder til å unngå å engasjere seg med visse typer e-poster.
Konkurransedyktig markedsanalyse
Der data mining kan hjelpe bedrifter å vite mye om seg selv og kundene sine, kan det også kaste lys over konkurrentene. De kan analysere konkurrenters sosiale medieprofilaktivitet, nettsideytelse og all annen informasjon som er tilgjengelig på nettet. Også her kan de identifisere trender og innsikt, samtidig som de bruker denne informasjonen til å bygge sine markedsføringsstrategier.
konklusjonen
Data mining fra ustrukturert tekst vil bli en grunnleggende praksis når vi går videre inn i en dataintensiv verden. Bedrifter vil ønske å oppdage nye trender og innsikt for å bygge bedre produkter og forbedre kundeopplevelser. Der drifts- og kostnadsutfordringene er mest fremtredende i dag, kan de dempes med storskala implementering av data mining-teknikker. Shaip har ekspertise innen datainnsamling, utvinning og merknader, og hjelper bedrifter med å bedre forstå sine kunder, markeder og produkter. Vi hjelper bedrifter forbedrer sin OCR-datautvinning og samling med ferdigtrente AI-modeller som leverer imponerende digitalisering. Ta kontakt med oss for å vite hvordan vi kan hjelpe deg med å behandle og rense ustrukturerte data.
