O que é mineração de texto?
A mineração de texto também é conhecida como mineração de dados de texto, é o processo de extrair e analisar dados de grandes quantidades de dados de texto não estruturados. A análise de dados de texto que outro termo pode chamar como análise de texto. A mineração de texto é executada para identificar conceitos, padrões, tópicos, palavras-chave e outros atributos nos dados. As extrações e análises de dados de grandes quantidades de dados de texto não estruturados são executadas para encontrar informações valiosas sobre grandes quantidades de dados de texto não estruturados, que não podem ser identificados facilmente. Não é possível identificar manualmente as informações necessárias a partir dos grandes dados. Para extrair as informações necessárias a partir dos enormes dados, use o processo de mineração de texto, pois você precisará ler todos os documentos para descobrir se eles realmente contêm alguma informação relevante para sua pesquisa.
Mineração de texto
- O processo de mineração de texto se tornou mais prático por causa do big data. Os cientistas de dados e outros usuários usam big data e aprendizado profundo que podem analisar conjuntos massivos de dados não estruturados.
- Mineração de texto após a identificação de fatos, relacionamentos e também asserções, todos esses fatos são extraídos e analisados, para analisar primeiro dados transformados, visualização com a ajuda de tabelas HTML, mapas mentais, gráficos etc., integração com dados estruturados em bancos de dados ou armazéns e classifique ainda mais usando os sistemas de aprendizado de máquina (ML).
- As fontes de mineração e análise podem ser documentos corporativos, e-mails de clientes, comentários de pesquisas, registros de centrais de atendimento, publicações em redes sociais, registros médicos e outras fontes de dados baseados em texto que ajudam uma empresa a encontrar informações de negócios potencialmente valiosas.
- A Mineração de Texto e o Processamento de Linguagem Natural (PNL) são tecnologias de Inteligência Artificial (AI) que permitem aos usuários transformar rapidamente o conteúdo principal de documentos de texto em insights quantitativos e acionáveis.
Como o Text Mining facilita o trabalho?
A mineração de texto funciona da mesma forma que a mineração de dados, mas com foco no texto, em vez de formas mais estruturadas de dados. A primeira etapa do processo de mineração de texto é organizar os dados em termos de análise quantitativa e qualitativa, e é por isso que usar a tecnologia de processamento de linguagem natural (PNL).
O trabalho de mineração de texto inclui recuperação ou identificação de informações (coletar os dados de todas as fontes para análise), aplicar análises de texto (métodos estatísticos ou processamento de linguagem natural a parte da marcação de fala), reconhecimento de entidade nomeada (identificar texto nomeado apresenta o nome do processo como categorizador) ), desambiguação (agrupamento), agrupamento de documentos (para identificar conjuntos de documentos de texto semelhantes), identifique nomes e outros termos que se referem ao mesmo objeto, encontre o relacionamento e fato entre entidades e outras informações no texto e execute a análise de sentimentos e análise quantitativa de texto e, em seguida, crie o modelo analítico que ajuda a gerar estratégias de negócios e ações operacionais.
O que você pode fazer com a Mineração de Texto?
O melhor exemplo da mineração de texto é a análise de sentimentos que pode rastrear a revisão do cliente ou o sentimento sobre um restaurante, empresa e também conhecida como mineração de opinião. Nesta análise de sentimento, o texto é coletado de análises on-line ou redes sociais e outras fontes de dados e executa PNL para identificar sentimentos positivos ou negativos dos clientes. Essas informações são usadas mais para resolver o ponto negativo e melhorar a satisfação do cliente e também podem ajudar no marketing e em outras áreas de melhorias.
Outros usos comuns incluem aplicativos de segurança, aplicativos biomédicos para estudos clínicos e medicina de precisão, analisando descrições de sintomas médicos para ajudar nos diagnósticos, marketing como gerenciamento analítico de relacionamento com clientes, adicionar segmentação, rastrear candidatos a emprego com base na redação de seus currículos, mineração de literatura científica para editor para pesquisar os dados na recuperação do índice, bloquear e-mails de spam, classificar o conteúdo do site, identificar reivindicações de seguro que podem ser fraudulentas e examinar documentos corporativos como parte dos processos de descoberta eletrônica.
Vantagens
Ajuda na detecção de fraudes para a companhia de seguros, gerenciamento de riscos, análise científica, comportamento dos clientes e assim por diante, o que ajuda a empresa a melhorar seu trabalho.
Ajuda as empresas a detectar problemas e depois resolvê-los antes que se tornem um grande problema que afeta a empresa. As análises e comunicações do cliente podem ajudar a melhorar a experiência do cliente, identificando os recursos requeridos para o cliente e aprimorando todos os que aumentam a venda e aumentam a receita e o lucro da empresa.
Até a mineração de texto na área da saúde permite identificar e diagnosticar doenças.
Habilidades necessárias
Para executar a mineração de texto, as pessoas devem ter habilidades de análise de dados, devem ser boas em estatística, estruturas de processamento de Big Data, conhecimento de banco de dados, algoritmo de aprendizado de máquina ou de aprendizado profundo, processamento de linguagem natural e além desse bem na linguagem de programação.
Escopo
É um campo de crescimento rápido, pois o campo de big data está crescendo, portanto o escopo é muito promissor no futuro, pois a quantidade de dados de texto está aumentando exponencialmente dia a dia. As plataformas de mídia social estão gerando muitos dados de texto que podem ser extraídos para obter informações reais sobre diferentes domínios.
O público certo para aprender tecnologias de mineração de texto
O público-alvo do aprendizado dessas tecnologias são profissionais que desejam identificar as informações valiosas sobre a enorme quantidade de dados não estruturados para as empresas para diferentes fins, como aumentar as vendas e os lucros da empresa, a detecção de fraudes para a seguradora e também no campo da saúde e até cientistas para realizar a análise científica e tudo.
Conclusão
- Também é conhecido como mineração de dados de texto é o processo de extrair e analisar dados de grandes quantidades de dados de texto não estruturados.
- O trabalho de mineração de texto inclui recuperação ou identificação de informações, aplica análise de texto, reconhecimento de entidade nomeado, desambiguação, agrupamento de documentos, identifica nomes e outros termos que se referem ao mesmo objeto, depois encontra o relacionamento e fato entre entidades e outras informações no texto, e executa análise de sentimentos e análise quantitativa de texto e, em seguida, crie o modelo analítico que ajuda a gerar estratégias de negócios e ações operacionais.
- Ajuda na detecção de fraudes, gerenciamento de riscos, análise científica, comportamento dos clientes, assistência médica e assim por diante.
- Para executar a mineração de texto, as pessoas devem ter habilidades de análise de dados, estatística, estruturas de processamento de big data, conhecimento de banco de dados, algoritmo de aprendizado de máquina ou de aprendizado profundo, processamento de linguagem natural e, além disso, o idioma da programação.
- É um campo de crescimento rápido, pois o campo de big data está crescendo, portanto o escopo da Mineração de Texto é muito promissor no futuro.
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