Kami sedang mengumpul data tidak seperti sebelum ini, dan menjelang 2025, sekitar 80% daripada data ini akan menjadi tidak tersusun. Perlombongan data membantu membentuk data ini, dan perniagaan mesti melabur dalam analisis teks tidak berstruktur untuk mendapatkan pengetahuan orang dalam tentang prestasi mereka, pelanggan, arah aliran pasaran, dsb.
Data tidak berstruktur ialah cebisan maklumat yang tidak teratur dan berselerak yang tersedia untuk perniagaan tetapi tidak boleh digunakan oleh program atau difahami oleh manusia dengan mudah. Data ini ditakrifkan oleh model data dan ia juga tidak mematuhi sebarang struktur yang telah ditetapkan. Perlombongan data membolehkan kami mengisih dan memproses set data yang besar untuk mencari corak yang membantu perniagaan mendapatkan jawapan dan menyelesaikan masalah.
Cabaran dalam Analisis Teks Tidak Berstruktur
Data dikumpul dalam bentuk dan sumber yang berbeza, termasuk e-mel, media sosial, kandungan jana pengguna, forum, artikel, berita dan sebagainya. Memandangkan kuantum data yang besar, perniagaan mungkin akan mengabaikan pemprosesannya kerana kekangan masa dan cabaran belanjawan. Berikut ialah beberapa cabaran perlombongan data utama bagi data tidak berstruktur:
Sifat Data
Memandangkan tiada struktur yang pasti, mengetahui sifat data adalah satu cabaran besar. Ini menjadikan pencarian cerapan lebih sukar dan kompleks, yang menjadi penghalang besar bagi perniagaan untuk memulakan pemprosesan kerana mereka tidak mempunyai hala tuju untuk diikuti.
Keperluan Sistem dan Teknologi
Data tidak berstruktur tidak boleh dianalisis dengan sistem, pangkalan data dan alatan sedia ada. Oleh itu, perniagaan memerlukan sistem berkapasiti tinggi dan direka khas untuk mengekstrak, mencari dan menganalisis data tidak berstruktur.
Pemprosesan Bahasa Asli (NLP)
Analisis teks data tidak berstruktur memerlukan teknik NLP, seperti analisis sentimen, pemodelan topik dan Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER). Sistem ini memerlukan kepakaran teknikal dan jentera canggih untuk set data yang besar.
Teknik Prapemprosesan dalam Perlombongan Data
Prapemprosesan data termasuk membersihkan, mengubah dan menyepadukan data sebelum dihantar untuk analisis. Menggunakan teknik berikut, penganalisis meningkatkan kualiti data untuk perlombongan data yang mudah.
Pembersihan Teks
Pembersihan teks adalah mengenai mengalih keluar data yang tidak berkaitan daripada set data. Ia termasuk mengalih keluar teg HTML, aksara khas, nombor, tanda baca dan aspek teks yang lain. Tujuannya adalah untuk menormalkan data teks, mengalih keluar perkataan henti, dan mengalih keluar sebarang elemen yang boleh menghalang proses analisis.Tokenisasi
Apabila membina saluran paip perlombongan data, tokenisasi data diperlukan untuk memecahkan data tidak berstruktur kerana ia memberi kesan kepada proses yang lain. Tokenisasi data tidak berstruktur termasuk mencipta unit data yang lebih kecil dan serupa, yang membawa kepada perwakilan yang berkesan.Penandaan Sebahagian daripada Pertuturan
Penandaan sebahagian daripada Pertuturan termasuk melabelkan setiap token ke dalam kata nama, kata sifat, kata kerja, kata keterangan, kata sendi, dll. Ini membantu mencipta struktur data yang betul dari segi tatabahasa, yang penting untuk pelbagai fungsi NLP.Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER)
Proses NER termasuk mengetag entiti dalam data tidak berstruktur dengan peranan dan kategori yang pasti. Kategori termasuk orang, organisasi dan lokasi, antara lain. Ini membantu membina asas pengetahuan untuk langkah seterusnya, terutamanya apabila NLP mula bertindak.
Pembersihan teks adalah mengenai mengalih keluar data yang tidak berkaitan daripada set data. Ia termasuk mengalih keluar teg HTML, aksara khas, nombor, tanda baca dan aspek teks yang lain. Tujuannya adalah untuk menormalkan data teks, mengalih keluar perkataan henti, dan mengalih keluar sebarang elemen yang boleh menghalang proses analisis.
Apabila membina saluran paip perlombongan data, tokenisasi data diperlukan untuk memecahkan data tidak berstruktur kerana ia memberi kesan kepada proses yang lain. Tokenisasi data tidak berstruktur termasuk mencipta unit data yang lebih kecil dan serupa, yang membawa kepada perwakilan yang berkesan.
Penandaan sebahagian daripada Pertuturan termasuk melabelkan setiap token ke dalam kata nama, kata sifat, kata kerja, kata keterangan, kata sendi, dll. Ini membantu mencipta struktur data yang betul dari segi tatabahasa, yang penting untuk pelbagai fungsi NLP.
Proses NER termasuk mengetag entiti dalam data tidak berstruktur dengan peranan dan kategori yang pasti. Kategori termasuk orang, organisasi dan lokasi, antara lain. Ini membantu membina asas pengetahuan untuk langkah seterusnya, terutamanya apabila NLP mula bertindak.Gambaran Keseluruhan Proses Perlombongan Teks
Perlombongan teks melibatkan pelaksanaan tugas langkah demi langkah untuk mendedahkan maklumat yang boleh diambil tindakan daripada teks dan data tidak berstruktur. Dalam proses ini, kami menggunakan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin dan NLP untuk mengekstrak maklumat yang berguna.
- Pra-pemprosesan: Pemprosesan teks merangkumi satu siri tugas yang berbeza, termasuk pembersihan teks (mengalih keluar maklumat yang tidak diperlukan), tokenisasi (membahagikan teks kepada ketulan yang lebih kecil), penapisan (mengalih keluar maklumat yang tidak berkaitan), berpunca (mengenal pasti bentuk asas perkataan) dan lemmatisasi (menyusun semula perkataan kepada bentuk linguistik asalnya).
- Pemilihan Ciri: Pemilihan ciri melibatkan pengekstrakan ciri yang paling berkaitan daripada set data. Terutamanya digunakan dalam pembelajaran mesin, langkah ini juga termasuk klasifikasi data, regresi dan pengelompokan.
- Transformasi Teks: Menggunakan salah satu daripada dua model, Bag of Words atau Vector Space Model dengan pemilihan ciri, untuk menjana ciri (pengenalan) persamaan dalam set data.
- Perlombongan Data: Akhirnya, dengan bantuan teknik dan pendekatan yang berbeza, data dilombong, yang kemudiannya digunakan untuk analisis selanjutnya.
Dengan data yang dilombong, perniagaan boleh melatih model AI dengan bantuan pemprosesan OCR. Hasilnya, mereka boleh menggunakan kecerdasan tulen untuk mendapatkan cerapan yang tepat.
Aplikasi Utama Perlombongan Teks
Maklumbalas Pelanggan
Perniagaan boleh lebih memahami pelanggan mereka dengan menganalisis arah aliran dan data yang diekstrak daripada data yang dijana pengguna, siaran media sosial, tweet dan permintaan sokongan pelanggan. Menggunakan maklumat ini, mereka boleh membina produk yang lebih baik dan menyediakan penyelesaian yang lebih baik.
Pemantauan Jenama
Memandangkan teknik perlombongan data boleh membantu sumber dan mengekstrak data daripada sumber yang berbeza, teknik ini boleh membantu jenama mengetahui perkara yang pelanggan mereka katakan. Dengan menggunakan ini, mereka boleh melaksanakan pemantauan jenama dan strategi pengurusan reputasi jenama. Hasilnya, jenama boleh melaksanakan teknik kawalan kerosakan untuk menyelamatkan reputasi mereka.
Pengesanan penipuan
Memandangkan perlombongan data boleh membantu mengekstrak maklumat yang berakar umbi, termasuk analisis kewangan, sejarah transaksi dan tuntutan insurans, perniagaan boleh menentukan aktiviti penipuan. Ini membantu mengelakkan kerugian yang tidak diingini dan memberi mereka masa yang cukup untuk menyelamatkan reputasi mereka.
Cadangan Kandungan
Dengan pemahaman tentang data yang diekstrak daripada sumber yang berbeza, perniagaan boleh memanfaatkannya untuk memberikan pengesyoran yang diperibadikan kepada pelanggan mereka. Pemperibadian memainkan peranan penting dalam meningkatkan hasil perniagaan dan pengalaman pelanggan.
Wawasan Pembuatan
Apabila cerapan pelanggan boleh digunakan untuk mengetahui pilihan mereka, perkara yang sama boleh digunakan untuk menambah baik proses pembuatan. Dengan mengambil kira ulasan dan maklum balas pengalaman pengguna, pengeluar boleh melaksanakan mekanisme penambahbaikan produk dan mengubah suai proses pembuatan.
Penapisan E-mel
Perlombongan data dalam penapisan e-mel membantu membezakan antara spam, kandungan berniat jahat dan mesej tulen. Dengan mengambil maklumat ini, perniagaan boleh melindungi diri mereka daripada serangan siber dan mendidik pekerja dan pelanggan mereka untuk mengelak daripada terlibat dengan jenis e-mel tertentu.
Analisis Pemasaran Berdaya saing
Di mana perlombongan data boleh membantu syarikat mengetahui banyak tentang diri mereka dan pelanggan mereka, ia juga boleh menyinari pesaing mereka. Mereka boleh menganalisis aktiviti profil media sosial pesaing, prestasi tapak web dan sebarang maklumat lain yang tersedia di web. Di sini sekali lagi, mereka boleh mengenal pasti arah aliran dan cerapan, pada masa yang sama menggunakan maklumat ini untuk membina strategi pemasaran mereka.
Kesimpulan
Perlombongan data daripada teks tidak berstruktur akan menjadi amalan asas semasa kita maju ke dunia intensif data. Perniagaan akan mahu menemui aliran dan cerapan baharu untuk membina produk yang lebih baik dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Di mana cabaran operasi dan kos paling menonjol hari ini, ia boleh diatasi dengan pelaksanaan teknik perlombongan data berskala besar. Shaip mempunyai kepakaran dalam pengumpulan data, pengekstrakan dan anotasi, membantu perniagaan lebih memahami pelanggan, pasaran dan produk mereka. Kami tolong perniagaan meningkatkan pengekstrakan data OCR mereka dan koleksi dengan model AI terlatih yang memberikan pendigitalan yang mengagumkan. Hubungi kami untuk mengetahui cara kami boleh membantu anda memproses dan mengecilkan data tidak berstruktur.
