Introducción a la minería de texto
Minería de texto: en el contexto actual, el texto es el medio más común a través del cual se intercambia información. Pero comprender el significado del texto no es un trabajo fácil en absoluto. Necesitamos una buena herramienta de inteligencia de negocios que ayude a comprender la información de una manera fácil.
¿Qué es la minería de texto?
Text Mining también se conoce como Text Analytics. Es el proceso de comprender la información de un conjunto de textos. Text Mining está diseñado para ayudar a la empresa a encontrar valioso conocimiento del contenido basado en texto. Estos contenidos pueden ser en forma de documento de Word, correo electrónico o publicaciones en las redes sociales.
Text Mining es el uso de métodos automatizados para comprender el conocimiento disponible en los documentos de texto.
La minería de texto también se puede utilizar para hacer que la computadora entienda datos estructurados o no estructurados. Los datos cualitativos o no estructurados son datos que no se pueden medir en términos de números. Estos datos generalmente contienen información como color, textura y texto. Los datos cuantitativos o estructurados son datos que se pueden medir fácilmente.
La minería de texto es un campo interdisciplinario que incluye recuperación de información, minería de datos, aprendizaje automático, estadísticas y otros. La minería de texto es un campo ligeramente diferente de la minería de datos.
Ventajas de la minería de texto
Hay muchas ventajas de usar Text Mining. Se enumeran a continuación.
- Ahorra tiempo y recursos y funciona de manera eficiente que el cerebro humano.
- Ayuda a rastrear opiniones a lo largo del tiempo
- Text Mining ayuda a resumir los documentos
- La analítica de texto ayuda a extraer conceptos del texto y presentarlo de una manera más simple
- El texto que se indexa usando la minería de texto se puede usar en análisis predictivo
- Puede incluir cualquier vocabulario para usar la terminología en su área de interés.
Usos de minería de texto
- Los nombres de diferentes entidades y relaciones entre el texto se pueden encontrar fácilmente utilizando diversas técnicas.
- Ayuda a extraer patrones de una gran cantidad de datos no estructurados
- Revisión sistemática de la literatura: puede realizar una investigación profunda del texto, descubrir temas clave y resaltar los términos o textos repetidos y los temas populares durante un período de tiempo.
- Prueba de hipótesis: a través de la minería de texto, se puede probar una hipótesis particular para ver si el documento confirma o niega la hipótesis. Principalmente, una creencia establecida se prueba primero sobre el documento.
Desarrollar soluciones a problemas comerciales de manera efectiva. Aprenda a definir, analizar y documentar los requisitos comerciales. Investigue las actividades comerciales para hacerlas más eficientes.
Importancia de la minería de texto
- Text Mining permite una toma de decisiones mejor e inteligente
- Ayuda a resolver problemas de descubrimiento de conocimiento en diferentes áreas de negocios.
- A través de la minería de texto, puede visualizar fácilmente los datos de muchas maneras, como tablas html, cuadros, gráficos y otros.
- Es una gran herramienta de productividad. Da mejores resultados más rápido que cualquier otra herramienta.
- La herramienta de minería de texto es utilizada por organizaciones a gran y pequeña escala que son organizaciones impulsadas por el conocimiento.
Aplicaciones de minería de texto
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Analizando respuestas abiertas de la encuesta
Las preguntas de la encuesta abierta ayudarán a los encuestados a dar su opinión u opinión sin ninguna restricción. Esto ayudará a saber más sobre las opiniones de los clientes que confiar en cuestionarios estructurados. La minería de texto se puede utilizar para analizar dicha información en forma de texto.
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Procesamiento automático de mensajes, correos electrónicos.
La minería de texto también se usa principalmente para clasificar el texto. La minería de texto se puede usar para filtrar el correo innecesario usando ciertas palabras o frases. Dichos correos los descartarán automáticamente como spam. Dicho sistema automático de clasificar y filtrar correos seleccionados y enviarlo al departamento correspondiente se realiza mediante el sistema de minería de texto. Text Mining también enviará una alerta al usuario del correo electrónico para que elimine los correos con palabras o contenido ofensivo.
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Análisis de garantías o reclamos de seguros
En la mayoría de las organizaciones empresariales, la información se recopila principalmente en forma de texto. Por ejemplo, en un hospital, las entrevistas con los pacientes se pueden narrar brevemente en forma de texto y los informes también están en forma de texto. Estas notas ahora se recopilan electrónicamente en un día para que puedan transferirse fácilmente a algoritmos de minería de texto. Estos registros se pueden usar para diagnosticar la situación real.
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Investigar competidores rastreando sus sitios web
Otra área de aplicación importante de Text Mining es el procesamiento del contenido de las páginas web en un dominio particular. De esta manera, el sistema de minería de texto encontrará automáticamente una lista de términos que se utilizan en el sitio. De esta manera, uno puede encontrar los términos más importantes utilizados en el sitio web. De esta manera, se pueden conocer las capacidades de los competidores que pueden ayudarlo a entregar negocios de manera eficiente.
Las otras aplicaciones de Text Mining incluyen las siguientes
- Inteligencia de negocios
- E descubrimiento
- Bioinformática
- Gestión de registros
- Trabajos de seguridad nacional o inteligencia
- Monitoreo de redes sociales
Técnicas utilizadas en minería de texto
Hay cinco tecnologías básicas utilizadas en el sistema de minería de texto. Se discuten en detalle a continuación.
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Extracción de información
Esto se utiliza para analizar el texto no estructurado descubriendo las palabras importantes y encontrando las relaciones entre ellas. En esta técnica, el proceso de coincidencia de patrones se utiliza para averiguar el orden en el texto. Ayuda a transformar el texto no estructurado en forma estructurada. La técnica de extracción de información implica módulos de procesamiento de lenguaje. Esto se usa principalmente cuando hay una gran cantidad de datos. El proceso de extracción de información se explica en la imagen a continuación.
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Categorización
La técnica de categorización clasifica el documento de texto en una o más categorías. Se basa en ejemplos de entrada y salida para hacer la clasificación. El proceso de categorización incluye preprocesamiento, indexación, reducción dimensional y clasificación. El texto puede clasificarse utilizando técnicas como el clasificador naive bayesiano, el árbol de decisión, el clasificador vecino más cercano y las máquinas de proveedores de soporte.
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Agrupamiento
El método de agrupamiento se utiliza para agrupar documentos de texto que tienen contenidos similares. Tiene particiones llamadas clústeres y cada partición tendrá una serie de documentos con contenidos similares. La agrupación se asegura de que no se omita ningún documento de la búsqueda y deriva todos los documentos que tienen contenidos similares. K-means es la técnica de agrupamiento utilizada con frecuencia. Esta técnica también compara cada grupo y encuentra qué tan bien están conectados los documentos entre sí. Las empresas utilizan esta técnica para crear una base de datos con miles de documentos similares.
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Visualización
La técnica de visualización se utiliza para simplificar el proceso de búsqueda de información relevante. Esta técnica utiliza indicadores de texto para representar documentos o grupos de documentos y utiliza colores para indicar la compacidad. La técnica de visualización ayuda a mostrar información textual de una manera más atractiva. La siguiente imagen representará la técnica de visualización.
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Resumen
La técnica de resumen ayudará a reducir la longitud del documento y resumirá brevemente los detalles de los documentos. Hace que el documento funcione para los usuarios y entienda el contenido de un vistazo. El resumen reemplaza todo el conjunto de documentos. Resume documentos de texto grandes de forma fácil y rápida. Los humanos toman más tiempo para leer y luego resumir el documento, pero esta técnica lo hace muy rápido. Ayuda a resaltar los puntos principales de un documento. El proceso de resumen se representa en la imagen a continuación.
Métodos y modelos utilizados en minería de texto
Basado en la recuperación de información, Text Mining tiene cuatro métodos principales
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Método basado en términos (TBM)
El término en un documento significa una palabra que tiene un significado semántico. En este método, todo el conjunto de documentos se analiza en función del plazo. Una desventaja principal de este método es el problema de la sinonimia y la polisemia. La sinonimia es donde varias palabras tienen el mismo significado. La polisemia es donde una sola palabra tiene más significados.
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Método basado en frases (PBM)
En este método, el documento se analiza en base a las frases que son menos obvias para más significados y más discriminatorias. Las desventajas de este método incluyen
- Tienen propiedades estadísticas inferiores a los términos.
- Tienen baja frecuencia de ocurrencia
- Tienen una gran cantidad de frases ruidosas.
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Método basado en el concepto (CBM)
En este método, el documento se analiza en función de la oración y el nivel del documento. En este método hay tres componentes principales. El primer componente examina la parte significativa de las oraciones. El segundo componente produce un gráfico ontológico conceptual para explicar las estructuras. El tercer componente extrae conceptos principales basados en los dos primeros componentes. Este método puede diferenciar entre las palabras importantes y sin importancia.
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Método de taxonomía de patrones (PTM)
En este método, el documento se analiza en función de los patrones. Los patrones en un documento se pueden encontrar utilizando técnicas de minería de datos como minería de reglas de asociación, minería de patrones secuenciales, minería de conjuntos de elementos frecuentes y minería de patrones cerrados. Este método utiliza dos procesos: implementación de patrones y evolución de patrones. Se ha demostrado que este método funciona mejor que todos los demás modelos o métodos.
¿Cómo funciona la minería de texto?
Ahora debería haber entendido que la minería de texto permite comprender mejor el texto que cualquier otra cosa. El sistema de minería de texto hace un intercambio de palabras de datos no estructurados a valores numéricos. La minería de texto ayuda a identificar patrones y relaciones que existen dentro de una gran cantidad de texto. La minería de texto a menudo usa algoritmos computacionales para leer y analizar información textual. Sin minería de texto será difícil entender el texto fácil y rápidamente. El texto se puede extraer de una manera más sistemática y completa y la información sobre el negocio se puede capturar automáticamente. Los pasos en el proceso de minería de texto se enumeran a continuación.
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Paso 1: recuperación de información
Este es el primer paso en el proceso de minería de datos. Este paso implica la ayuda de un motor de búsqueda para encontrar la colección de texto, también conocida como corpus de textos, que podría necesitar alguna conversión. Estos textos también deben reunirse en un formato particular que será útil para que los usuarios lo entiendan. Por lo general, XML es el estándar para la minería de texto
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Paso 2: procesamiento del lenguaje natural
Este paso permite que el sistema realice un análisis gramatical de una oración para leer el texto. También analiza el texto en estructuras.
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Paso 3: extracción de información
Esta es la segunda etapa en la que para identificar el significado de un marcado de texto en particular se realiza. En esta etapa, se agregan metadatos a la base de datos sobre el texto. También implica agregar nombres o ubicaciones al texto. Este paso permite que el motor de búsqueda obtenga la información y descubra las relaciones entre los textos utilizando sus metadatos.
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Paso 4: minería de datos
La etapa final es la minería de datos utilizando diferentes herramientas. Este paso encuentra las similitudes entre la información que tiene el mismo significado que de otro modo sería difícil de encontrar. Text Mining es una herramienta que impulsa el proceso de investigación y ayuda a probar las consultas.
Text Mining incluye la siguiente lista de elementos
- Categorización de texto
- Agrupación de texto
- Extracción de concepto / entidad
- Taxonomías granulares
- Análisis de los sentimientos
- Resumen de documentos
- Modelado de relación de entidad
Desafíos de la minería de textos
El principal desafío que enfrenta el sistema de minería de texto es el lenguaje natural. El lenguaje natural enfrenta el problema de la ambigüedad. Ambigüedad significa que un término tiene varios significados, una frase se interpreta de varias maneras y como resultado se obtienen diferentes significados.
Otra limitación es que al usar el sistema de extracción de información implica un análisis semántico. Debido a esto, el texto completo no se presenta, solo una parte limitada del texto se presenta a los usuarios. Pero en estos días existe la necesidad de una mayor comprensión del texto.
Text Mining también tiene limitaciones con la legislación de derechos de autor. Existen muchas restricciones en la extracción de texto de un documento. La mayoría de las veces incluye los derechos de los titulares de los derechos de autor. La mayoría de los textos no se encontrarán como código abierto y en tales casos se requieren permisos de los respectivos autores, editores y otras partes relacionadas.
Una limitación más es que la minería de texto no genera nuevos hechos y no es un proceso final.
Conclusión
La minería de texto o el análisis de texto es una tecnología en auge, pero los resultados y la profundidad del análisis varían de empresa a empresa. Una organización puede usar la minería de texto para obtener conocimiento sobre valores específicos del contenido.