Diferença entre mineração de dados e mineração de texto
A mineração de dados é a prática de pesquisar automaticamente grandes conjuntos de dados para descobrir padrões, para extrair as informações dos conjuntos de dados e transformá-las em uma estrutura simples que pode ser compreensível. A mineração de dados preocupa-se com um aspecto importante relacionado às técnicas de banco de dados e aos mecanismos de IA / aprendizado de máquina. A mineração de texto é o processo de obter informações de alta qualidade do texto. É o conjunto de processos necessários para obter informações estruturadas valiosas de documentos ou recursos de texto não estruturados. Ele pode ser automaticamente classificado, roteado, resumido, visualizado através do mapeamento de links e, o mais importante, fica mais fácil pesquisar.
Mineração de dados
A Mineração de Dados fornece uma excelente oportunidade para explorar a interessante relação entre recuperação e inferência / raciocínio, uma questão fundamental sobre a natureza da mineração de dados.
O processo de mineração de dados divide-se nas etapas abaixo:
- Colete, extraia, transforme e carregue dados em um data warehouse.
- Armazene e gerencie os dados, banco de dados multidimensional, ou seja, em servidores internos ou na nuvem.
- Forneça acesso a dados para analistas de negócios, equipes de gerenciamento e profissionais de tecnologia da informação e determine como eles querem organizá-lo usando o software aplicativo.
- E, finalmente, apresente os dados em formatos fáceis de compartilhar, como uma tabela ou gráfico.
Mineração de texto
A mineração de texto requer técnicas linguísticas e estatísticas sofisticadas, capazes de analisar formatos de texto não estruturados e técnicas que combinam cada documento com metadados acionáveis, o que pode ser considerado uma espécie de âncora na estruturação desse tipo de dados.
A mineração de texto consiste em uma ampla variedade de métodos e tecnologias, como:
- Tecnologias baseadas em palavras-chave: a entrada é baseada em uma seleção de palavras-chave no texto que são filtradas como uma série de cadeias de caracteres, não palavras nem "conceitos".
- Tecnologias de estatística: refere-se a sistemas baseados em aprendizado de máquina. As tecnologias de estatística utilizam um conjunto de documentos de treinamento usado como modelo para gerenciar e categorizar o texto.
- Tecnologias baseadas em linguística: esse método pode alavancar sistemas de processamento de idiomas. A saída da análise de texto permite uma compreensão superficial da estrutura do texto, da gramática e da lógica empregada. (Para uma melhor compreensão de como isso funciona, este post sobre mineração de texto e PNL é útil.)
Todas essas abordagens têm uma característica comum: todas elas se preocupam em processar o texto de maneira aproximada, embora não sejam capazes de entendê-las.
Comparação cara a cara entre mineração de dados e mineração de texto (infográficos)
Principais diferenças entre mineração de dados e mineração de texto
A diferença entre mineração de dados e mineração de texto é explicada nos pontos apresentados abaixo:
- Os sistemas de mineração de dados analisam essencialmente figuras que podem ser descritas como homogêneas e universais. Extrai, transforma e carrega dados em um data warehouse. Os analistas de negócios usam aplicativos de software de mineração de dados para apresentar os dados analisados em formas facilmente compreensíveis, como tabelas ou gráficos. Moedas, datas, nomes podem ter que ser gerenciados, mas são fáceis de vincular aos dados e não exigem nenhum entendimento profundo de seu contexto. As ferramentas de mineração de texto precisam enfrentar grandes desafios técnicos, como formatos de documentos heterogêneos (documentos de texto, e-mails, postagens de mídia social, texto literal etc.), além de textos e abreviações e gírias multilíngües e gírias típicas da linguagem SMS.
- A mineração de dados é focada em atividades dependentes de dados, como contabilidade, compras, cadeia de suprimentos, CRM, etc. Os dados necessários são de fácil acesso e homogêneos. Uma vez definidos os algoritmos, a solução pode ser implantada rapidamente. A complexidade dos dados processados torna os projetos de mineração de texto mais demorados para implantar. A mineração de texto conta vários estágios linguísticos intermediários de análise antes que possa enriquecer o conteúdo (adivinhação de idioma, tokenização, segmentação, análise morfo-sintática, desambiguação, referências cruzadas, etc.). Em seguida, as etapas relevantes de extração e associação de metadados abordam a estruturação do conteúdo não estruturado para nutrir aplicativos específicos do domínio. Além disso, os projetos podem envolver algumas linguagens, formatos ou domínios heterogêneos. Finalmente, poucas empresas têm sua própria taxonomia. No entanto, isso é obrigatório para iniciar um projeto de mineração de texto e pode levar alguns meses para ser desenvolvido.
- A mineração de dados é considerada uma tecnologia industrial comprovada, robusta e industrial há muitas décadas. A mineração de texto foi historicamente considerada complexa, específica de domínio, específica de idioma, sensível, experimental etc. Em outras palavras, a mineração de texto não foi entendida o suficiente para ter suporte à gerência e, portanto, nunca foi avaliada como um 'item obrigatório' ' No entanto, com o advento da digitalização, o aumento das redes sociais e o aumento da conectividade, as empresas agora estão mais preocupadas com sua reputação online e estão procurando maneiras de aumentar a lealdade com os clientes em um mundo de opções cada vez maiores. Como resultado, a análise de sentimentos é o novo foco da mineração de texto. As empresas perceberam que a informação é um ativo estratégico feito de texto e que a mineração de texto não é mais um luxo, mas uma necessidade!
Tabela de comparação Data mining vs Text Mining
Abaixo está a lista de pontos que descrevem as comparações entre mineração de dados e mineração de texto
| BASE DE COMPARAÇÃO | Mineração de dados | Mineração de texto |
| Conceito | A mineração de dados é um espectro de diferentes abordagens, que procura padrões e relacionamentos de dados. | A mineração de texto é um processo necessário para transformar documentos de texto não estruturados em informações estruturadas valiosas. |
| Recuperação de dados | Com técnicas de mineração de dados padrão, revela padrões de negócios em dados numéricos. | Com os métodos de mineração de texto padrão, descobre um recurso lexical e sintático no texto. |
| Tipo de dados | Descoberta de conhecimento a partir de dados estruturados, homogêneos e de fácil acesso. | Descoberta de texto a partir de dados não estruturados que são heterogêneos, mais diversos. |
Conclusão - Data Mining vs Text Mining
A mineração de texto e dados agora é considerada uma técnica complementar necessária para o gerenciamento eficaz dos negócios; as ferramentas de mineração de texto estão se tornando ainda mais significativas. Um subconjunto da mineração de texto, o Natural Language Processing é ainda mais relevante quando o cliente está 100% envolvido e disponível para ajudar a definir taxonomias precisas e completas específicas do domínio. Por sua vez, isso ajuda a extração de informações e a associação de metadados a se tornarem mais fáceis e eficientes. A linguagem natural nunca será tão fácil de manusear quanto as figuras, mas a mineração de texto agora está mais madura e sua associação com a mineração de dados faz mais sentido. Não esqueça que 80% das informações são feitas de texto!
Artigo recomendado
Este foi um guia para mineração de dados versus mineração de texto, seu significado, comparação cara a cara, diferenças principais, tabela de comparação e conclusão. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
- Business Intelligence VS Data Mining - Qual é Mais Útil
- 8 técnicas importantes de mineração de dados para negócios de sucesso
- 9 Diferença impressionante entre Data Science e Data Mining
- 7 técnicas importantes de mineração de dados para obter melhores resultados