Unstructured Text in Data Mining: Unlocking Insights in Document Processing

Συλλέγουμε δεδομένα όπως ποτέ πριν, και μέχρι το 2025 περίπου Το 80% αυτών των δεδομένων θα είναι αδόμητη. Η εξόρυξη δεδομένων βοηθά στη διαμόρφωση αυτών των δεδομένων και οι επιχειρήσεις πρέπει να επενδύσουν σε αδόμητη ανάλυση κειμένου για να αποκτήσουν εμπιστευτικές γνώσεις σχετικά με την απόδοσή τους, τους πελάτες, τις τάσεις της αγοράς κ.λπ.

Τα μη δομημένα δεδομένα είναι τα μη οργανωμένα και διάσπαρτα κομμάτια πληροφοριών που είναι διαθέσιμα σε μια επιχείρηση αλλά τα οποία δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν από ένα πρόγραμμα ή να κατανοηθούν εύκολα από τον άνθρωπο. Αυτά τα δεδομένα ορίζονται από ένα μοντέλο δεδομένων και ούτε συμμορφώνονται με κάποια προκαθορισμένη δομή. Η εξόρυξη δεδομένων μας επιτρέπει να ταξινομούμε και να επεξεργαζόμαστε μεγάλα σύνολα δεδομένων για να βρούμε μοτίβα που βοηθούν τις επιχειρήσεις να λάβουν απαντήσεις και να λύσουν προβλήματα.

Προκλήσεις στην αδόμητη ανάλυση κειμένου

Τα δεδομένα συλλέγονται σε διαφορετικές μορφές και πηγές, συμπεριλαμβανομένων των email, των μέσων κοινωνικής δικτύωσης, του περιεχομένου που δημιουργείται από τους χρήστες, των φόρουμ, των άρθρων, των ειδήσεων και οτιδήποτε άλλο. Δεδομένου του μεγάλου όγκου δεδομένων, οι επιχειρήσεις πιθανότατα θα αγνοήσουν την επεξεργασία τους λόγω χρονικών περιορισμών και προκλήσεων προϋπολογισμού. Ακολουθούν ορισμένες βασικές προκλήσεις εξόρυξης δεδομένων για μη δομημένα δεδομένα:

• Φύση Δεδομένων

  Δεδομένου ότι δεν υπάρχει συγκεκριμένη δομή, η γνώση της φύσης των δεδομένων είναι μια μεγάλη πρόκληση. Αυτό καθιστά την εύρεση πληροφοριών ακόμα πιο δύσκολη και πολύπλοκη, γεγονός που γίνεται μεγάλος αποτρεπτικός παράγοντας για την επιχείρηση να ξεκινήσει την επεξεργασία, καθώς δεν έχει κατεύθυνση να ακολουθήσει.

• Συστημικές και Τεχνολογικές Απαιτήσεις

  Τα μη δομημένα δεδομένα δεν μπορούν να αναλυθούν με τα υπάρχοντα συστήματα, βάσεις δεδομένων και εργαλεία. Ως εκ τούτου, οι επιχειρήσεις χρειάζονται συστήματα υψηλής χωρητικότητας και ειδικά σχεδιασμένα για την εξαγωγή, τον εντοπισμό και την ανάλυση μη δομημένων δεδομένων.

• Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP)

  Η ανάλυση κειμένου των μη δομημένων δεδομένων απαιτεί τεχνικές NLP, όπως η ανάλυση συναισθήματος, η μοντελοποίηση θεμάτων και η αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων (NER). Αυτά τα συστήματα απαιτούν τεχνική τεχνογνωσία και προηγμένα μηχανήματα για μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Τεχνικές Προεπεξεργασίας στην Εξόρυξη Δεδομένων

Η προεπεξεργασία δεδομένων περιλαμβάνει τον καθαρισμό, τον μετασχηματισμό και την ενσωμάτωση δεδομένων πριν σταλούν για ανάλυση. Χρησιμοποιώντας τις ακόλουθες τεχνικές, οι αναλυτές βελτιώνουν την ποιότητα των δεδομένων για εύκολη εξόρυξη δεδομένων.

• Καθαρισμός κειμένου

  Ο καθαρισμός κειμένου αφορά την αφαίρεση άσχετων δεδομένων από τα σύνολα δεδομένων. Περιλαμβάνει την αφαίρεση ετικετών HTML, ειδικών χαρακτήρων, αριθμών, σημείων στίξης και άλλων πτυχών του κειμένου. Ο σκοπός είναι η κανονικοποίηση των δεδομένων κειμένου, η κατάργηση λέξεων τερματισμού και η αφαίρεση οποιουδήποτε στοιχείου που μπορεί να εμποδίσει τη διαδικασία ανάλυσης.

• Τεκμηρίωση

  Κατά την κατασκευή του αγωγού εξόρυξης δεδομένων, απαιτείται η δημιουργία διακριτικών δεδομένων για τη διάσπαση των μη δομημένων δεδομένων καθώς επηρεάζει την υπόλοιπη διαδικασία. Η δημιουργία διακριτικών μη δομημένων δεδομένων περιλαμβάνει τη δημιουργία μικρότερων και παρόμοιων μονάδων δεδομένων, που οδηγεί σε αποτελεσματική αναπαράσταση.

• Επισήμανση μέρους του λόγου

  Η επισήμανση μέρους του λόγου περιλαμβάνει την επισήμανση κάθε διακριτικού σε ουσιαστικό, επίθετο, ρήμα, επίρρημα, σύνδεσμο κ.λπ. Αυτό βοηθά στη δημιουργία μιας γραμματικά σωστής δομής δεδομένων, η οποία είναι ζωτικής σημασίας για ένα ευρύ φάσμα συναρτήσεων NLP.

• Αναγνωρισμένη ονομασία οντότητας (NER)

  Η διαδικασία NER περιλαμβάνει την προσθήκη ετικετών στα μη δομημένα δεδομένα με καθορισμένους ρόλους και κατηγορίες. Οι κατηγορίες περιλαμβάνουν άτομα, οργανισμούς και τοποθεσίες, μεταξύ άλλων. Αυτό βοηθά στη δημιουργία μιας βάσης γνώσεων για το επόμενο βήμα, ειδικά όταν το NLP τίθεται σε εφαρμογή.

Επισκόπηση διαδικασίας εξόρυξης κειμένου

Η εξόρυξη κειμένου περιλαμβάνει την εκτέλεση εργασιών βήμα προς βήμα για την αποκάλυψη πληροφοριών με δυνατότητα δράσης από μη δομημένο κείμενο και δεδομένα. Στο πλαίσιο αυτής της διαδικασίας, χρησιμοποιούμε τεχνητή νοημοσύνη, μηχανική μάθηση και NLP για να εξάγουμε χρήσιμες πληροφορίες.

• Προεπεξεργασία: Η επεξεργασία κειμένου περιλαμβάνει μια σειρά διαφορετικών εργασιών, συμπεριλαμβανομένης της εκκαθάρισης κειμένου (αφαίρεση περιττών πληροφοριών), της δημιουργίας διακριτικών (διαίρεση του κειμένου σε μικρότερα κομμάτια), του φιλτραρίσματος (αφαίρεση άσχετων πληροφοριών), της δημιουργίας προέλευσης (προσδιορισμός της βασικής μορφής των λέξεων) και της λήμματοποίησης (αναδιοργανώνοντας τη λέξη στην αρχική της γλωσσική μορφή).
• Επιλογή χαρακτηριστικών: Η επιλογή χαρακτηριστικών περιλαμβάνει την εξαγωγή των πιο σχετικών χαρακτηριστικών από ένα σύνολο δεδομένων. Χρησιμοποιείται ιδιαίτερα στη μηχανική μάθηση, αυτό το βήμα περιλαμβάνει επίσης ταξινόμηση δεδομένων, παλινδρόμηση και ομαδοποίηση.
• Μεταμόρφωση κειμένου: Χρησιμοποιώντας ένα από τα δύο μοντέλα, Bag of Words ή Vector Space Model με επιλογή χαρακτηριστικών, για τη δημιουργία χαρακτηριστικών (αναγνώριση) ομοιότητας στο σύνολο δεδομένων.
• Εξόρυξη δεδομένων: Τελικά, με τη βοήθεια διαφορετικών εφαρμοστέων τεχνικών και προσεγγίσεων, εξορύσσονται δεδομένα, τα οποία στη συνέχεια χρησιμοποιούνται για περαιτέρω ανάλυση.

Με τα δεδομένα που εξορύσσονται, οι επιχειρήσεις μπορούν να εκπαιδεύουν μοντέλα AI με το βοήθεια της επεξεργασίας OCR. Ως αποτέλεσμα, μπορούν να αναπτύξουν αυθεντική νοημοσύνη για να αποκτήσουν ακριβείς γνώσεις.

Βασικές εφαρμογές της εξόρυξης κειμένου

Συμπέρασμα

Η εξόρυξη δεδομένων από μη δομημένο κείμενο θα γίνει θεμελιώδης πρακτική καθώς προχωράμε σε έναν κόσμο με ένταση δεδομένων. Οι επιχειρήσεις θα θέλουν να ανακαλύψουν νέες τάσεις και ιδέες για να δημιουργήσουν καλύτερα προϊόντα και να βελτιώσουν τις εμπειρίες των πελατών. Όπου οι λειτουργικές προκλήσεις και οι προκλήσεις κόστους είναι πιο εμφανείς σήμερα, μπορούν να αντιμετωπιστούν με μεγάλης κλίμακας εφαρμογή τεχνικών εξόρυξης δεδομένων. Η Shaip έχει εξειδίκευση στη συλλογή δεδομένων, την εξαγωγή και τον σχολιασμό, βοηθώντας τις επιχειρήσεις να κατανοήσουν καλύτερα τους πελάτες, τις αγορές και τα προϊόντα τους. Βοηθάμε οι επιχειρήσεις βελτιώνουν την εξαγωγή δεδομένων OCR και συλλογή με προεκπαιδευμένα μοντέλα AI που προσφέρουν εντυπωσιακή ψηφιοποίηση. Επικοινωνήστε μαζί μας για να μάθετε πώς μπορούμε να σας βοηθήσουμε να επεξεργαστείτε και να αποκαταστήσετε μη δομημένα δεδομένα.