Um guia definitivo sobre como funciona a mineração de texto - eduCBA

Introdução à mineração de texto

Mineração de texto - No contexto atual, o texto é o meio mais comum através do qual as informações são trocadas. Mas entender o significado do texto não é uma tarefa fácil. Precisamos de uma boa ferramenta de inteligência de negócios que ajude a entender as informações de maneira fácil.

O que é mineração de texto

A Mineração de Texto também é conhecida como Analítica de Texto. É o processo de entender informações de um conjunto de textos. A Text Mining foi projetada para ajudar a empresa a descobrir conhecimentos valiosos a partir de conteúdo baseado em texto. Esses conteúdos podem estar na forma de documentos do Word, e-mail ou postagens nas mídias sociais.

Mineração de Texto é o uso de métodos automatizados para entender o conhecimento disponível nos documentos de texto.

A Mineração de texto também pode ser usada para fazer o computador entender dados estruturados ou não estruturados. Dados qualitativos ou não estruturados são dados que não podem ser medidos em termos de números. Esses dados geralmente contêm informações como cor, textura e texto. Dados quantitativos ou estruturados são dados que podem ser medidos facilmente.

A mineração de texto é um campo interdisciplinar que inclui recuperação de informações, mineração de dados, aprendizado de máquina, estatística e outros. A mineração de texto é um campo ligeiramente diferente da mineração de dados.

Vantagens da mineração de texto

Há muitas vantagens em usar a Mineração de Texto. Eles estão listados abaixo

• Economiza tempo e recursos e executa com eficiência do que os cérebros humanos.
• Ajuda a rastrear opiniões ao longo do tempo
• A Mineração de Texto ajuda a resumir os documentos
• A análise de texto ajuda a extrair conceitos do texto e apresentá-lo de uma maneira mais simples
• O texto que é indexado usando Mineração de texto pode ser usado em análises preditivas
• Você pode conectar qualquer vocabulário para usar a terminologia na sua área de interesse

Usos da mineração de texto

• Os nomes de diferentes entidades e relacionamentos entre o texto podem ser facilmente encontrados usando várias técnicas.
• Ajuda a extrair padrões de grande quantidade de dados não estruturados
• Revisão sistemática da literatura - Pode pesquisar profundamente o texto, descobrir temas-chave e destacar os termos ou texto repetidos e os tópicos populares por um período de tempo.
• Teste de hipótese - Através da mineração de texto, uma hipótese específica pode ser testada para verificar se o documento confirma ou nega a hipótese. Principalmente, uma crença estabelecida é testada primeiro sobre o documento.

Nota:
Desenvolva soluções para problemas de negócios de maneira eficaz. Aprenda a definir, analisar e documentar requisitos de negócios. Investigue as atividades de negócios para torná-las mais eficientes.

Importância da mineração de texto

• A mineração de texto permite uma tomada de decisão melhor e mais inteligente
• Ajuda a resolver problemas de descoberta de conhecimento em diferentes áreas de negócios
• Através da mineração de texto, você pode visualizar facilmente os dados de várias maneiras, como tabelas html, tabelas, gráficos e outros
• É uma ótima ferramenta de produtividade. Dá melhores resultados mais rapidamente do que qualquer outra ferramenta.
• A ferramenta de mineração de texto é usada por organizações de grande e pequena escala que são organizações orientadas pelo conhecimento.

Aplicações de mineração de texto

• Analisando respostas abertas à pesquisa

As perguntas abertas da pesquisa ajudarão os entrevistados a dar sua opinião ou opinião sem quaisquer restrições. Isso ajudará a saber mais sobre as opiniões dos clientes do que depender de questionários estruturados. A mineração de texto pode ser usada para analisar essas informações na forma de texto.

• Processamento automático de mensagens, e-mails

A mineração de texto também é usada principalmente para classificar o texto. A Mineração de texto pode ser usada para filtrar as mensagens desnecessárias usando certas palavras ou frases. Esses e-mails descartam automaticamente esses e-mails como spam. Esse sistema automático de classificação e filtragem de mensagens selecionadas e envio ao departamento correspondente é feito usando o sistema de Mineração de Texto. A Text Mining também enviará um alerta ao usuário de email para remover os emails com essas palavras ou conteúdo ofensivos.

• Analisando reivindicações de garantia ou seguro

Na maioria das organizações empresariais, as informações são coletadas principalmente na forma de texto. Por exemplo, em um hospital, as entrevistas com os pacientes podem ser narradas brevemente em forma de texto e os relatórios também em forma de texto. Agora essas anotações são coletadas eletronicamente por dia, para que possam ser facilmente transferidas para algoritmos de mineração de texto. Esses registros podem ser usados ​​para diagnosticar a situação real.

• Investigando concorrentes rastreando seus sites

Outra área de aplicação importante do Text Mining é processar o conteúdo de páginas da web em um domínio específico. Dessa maneira, o sistema de mineração de texto encontrará automaticamente uma lista de termos usados ​​no site. Desta forma, é possível descobrir os termos mais importantes usados ​​no site. Dessa maneira, é possível conhecer os recursos dos concorrentes que podem ajudá-lo a fornecer negócios com eficiência.

Os outros aplicativos da Mineração de texto incluem os seguintes

• Business Intelligence
• E Descoberta
• Bioinformática
• Gerenciamento de Registros
• Trabalhos de Segurança Nacional ou Inteligência
• Monitoramento de mídia social

Técnicas usadas na mineração de texto

Existem cinco tecnologias básicas usadas no sistema de mineração de texto. Eles são discutidos em detalhes abaixo

1. Extração de informações

Isso é usado para analisar o texto não estruturado, descobrindo as palavras importantes e descobrindo os relacionamentos entre elas. Nesta técnica, o processo de correspondência de padrões é usado para descobrir a ordem no texto. Ajuda a transformar o texto não estruturado em forma estruturada. A técnica de extração de informações envolve módulos de processamento de idiomas. Isso é usado principalmente onde há grande quantidade de dados. O processo de extração de informações é explicado na figura abaixo.

2. Categorização

A técnica de categorização classifica o documento de texto em uma ou mais categorias. É baseado em exemplos de saída de entrada para fazer a classificação. O processo de categorização inclui pré-processamento, indexação, redução dimensional e classificação. O texto pode ser categorizado usando técnicas como classificador Naive Bayesian, árvore de decisão, classificador de vizinho mais próximo e máquinas de fornecedores de suporte.

3. Agrupamento

O método de agrupamento é usado para agrupar documentos de texto com conteúdo semelhante. Possui partições chamadas clusters e cada partição terá vários documentos com conteúdo semelhante. O clustering garante que nenhum documento seja omitido da pesquisa e deriva todos os documentos que possuem conteúdo semelhante. K-means é a técnica de agrupamento frequentemente usada. Essa técnica também compara cada cluster e descobre o quão bem o documento está conectado. As empresas usam essa técnica para criar um banco de dados com milhares de documentos semelhantes.

4. Visualização

A técnica de visualização é usada para simplificar o processo de localização de informações relevantes. Essa técnica usa sinalizadores de texto para representar documentos ou grupo de documentos e usa cores para indicar a compactação. A técnica de visualização ajuda a exibir informações textuais de uma maneira mais atraente. A imagem abaixo representa a técnica de visualização

5. Summarization

A técnica de resumo ajudará a reduzir o comprimento do documento e resumir os detalhes dos documentos em breve. Faz com que o documento funcione para os usuários e entenda rapidamente o conteúdo. O resumo substitui todo o conjunto de documentos. Ele resume documentos de texto grandes de maneira fácil e rápida. Os humanos levam mais tempo para ler e resumir o documento, mas essa técnica o torna muito rápido. Ajuda a destacar os principais pontos de um documento. O processo de resumo é representado na figura abaixo.

Métodos e modelos usados ​​na mineração de texto

Com base na recuperação de informações, a Text Mining possui quatro métodos principais

1. Método Baseado em Termos (TBM)

Termo em um documento significa uma palavra que tem significado semântico. Nesse método, todo o conjunto de documentos é analisado com base no prazo. Uma principal desvantagem desse método é o problema da sinonímia e polissemia. Sinonímia é o local onde várias palavras têm o mesmo significado. Polissemia é onde uma única palavra tem mais significados.

2. Método baseado em frase (PBM)

Neste método, o documento é analisado com base em frases que são menos óbvias para mais significados e mais discriminativas. As desvantagens deste método incluem

• Eles têm propriedades estatísticas inferiores aos termos
• Eles têm baixa frequência de ocorrência
• Eles têm um grande número de frases barulhentas

3. Método Baseado em Conceito (CBM)

Neste método, o documento é analisado com base no nível da sentença e do documento. Neste método, existem três componentes principais. O primeiro componente examina a parte significativa das frases. O segundo componente produz um gráfico ontológico conceitual para explicar as estruturas. O terceiro componente extrai os principais conceitos com base nos dois primeiros componentes. Este método pode diferenciar entre palavras importantes e sem importância.

4. Método de taxonomia de padrões (PTM)

Neste método, o documento é analisado com base nos padrões. Os padrões em um documento podem ser encontrados usando técnicas de mineração de dados, como mineração de regras de associação, mineração sequencial de padrões, mineração frequente de conjuntos de itens e mineração de padrões fechados. Este método usa dois processos - implantação de padrão e evolução de padrão. É comprovado que esse método tem um desempenho melhor que todos os outros modelos ou métodos.

Como funciona a Mineração de Texto

Agora você deve ter entendido que a mineração de texto permite entender melhor o texto do que qualquer outra coisa. O sistema de mineração de texto faz uma troca de palavras de dados não estruturados em valores numéricos. A mineração de texto ajuda a identificar padrões e relacionamentos existentes em uma grande quantidade de texto. A mineração de texto geralmente usa algoritmos computacionais para ler e analisar informações textuais. Sem a mineração de texto, será difícil entender o texto com facilidade e rapidez. O texto pode ser extraído de uma maneira mais sistemática e abrangente e as informações sobre os negócios podem ser capturadas automaticamente. As etapas no processo de mineração de texto estão listadas abaixo.

• Etapa 1: recuperação de informações

Este é o primeiro passo no processo de mineração de dados. Esta etapa envolve a ajuda de um mecanismo de pesquisa para descobrir a coleção de texto também conhecida como corpus de textos que pode precisar de alguma conversão. Esses textos também devem ser reunidos em um formato específico que será útil para os usuários entenderem. Geralmente XML é o padrão para mineração de texto

• Etapa 2: Processamento de linguagem natural

Esta etapa permite que o sistema realize análises gramaticais de uma frase para ler o texto. Também analisa o texto em estruturas.

• Etapa 3: Extração de informações

Este é o segundo estágio em que, para identificar o significado de uma determinada marcação de texto, é feita. Nesta etapa, um metadado é adicionado ao banco de dados sobre o texto. Também envolve adicionar nomes ou locais ao texto. Esta etapa permite que o mecanismo de busca obtenha as informações e descubra os relacionamentos entre os textos usando seus metadados.

• Etapa 4: Mineração de Dados

A etapa final é a mineração de dados usando diferentes ferramentas. Esta etapa encontra as semelhanças entre as informações que possuem o mesmo significado que, caso contrário, serão difíceis de encontrar. A Mineração de texto é uma ferramenta que impulsiona o processo de pesquisa e ajuda a testar as consultas.

A Mineração de texto inclui a seguinte lista de elementos

• Categorização de texto
• Agrupamento de Texto
• Extração de conceito / entidade
• Taxonomias granulares
• Análise de sentimentos
• Resumo de documentos
• Modelagem de relação de entidade

Desafios da mineração de texto

O principal desafio enfrentado pelo sistema de mineração de texto é a linguagem natural. A linguagem natural enfrenta o problema da ambiguidade. Ambiguidade significa um termo com vários significados, uma frase sendo interpretada de várias maneiras e, como resultado, diferentes significados são obtidos.

Outra limitação é que, ao usar o sistema de extração de informações, envolve análise semântica. Por esse motivo, o texto completo não é apresentado, apenas uma parte limitada do texto é apresentada aos usuários. Hoje em dia, porém, há uma necessidade de mais compreensão do texto.

A Text Mining também tem limitações na legislação de direitos autorais. Existem muitas restrições na mineração de texto de um documento. Na maioria das vezes, inclui os direitos dos detentores dos direitos autorais. A maioria dos textos não será encontrada como código aberto e, nesses casos, são necessárias permissões dos respectivos autores, editores e outras partes relacionadas.

Mais uma limitação é que a mineração de texto não gera novos fatos e não é um processo final.

Conclusão

A mineração de texto ou a análise de texto é uma tecnologia em expansão, mas os resultados e a profundidade da análise variam de empresa para empresa. Uma organização pode usar a mineração de texto para obter conhecimento sobre valores específicos do conteúdo.