¿Qué es la minería de texto?
La minería de texto también se conoce como minería de datos de texto, es el proceso de extractos y análisis de datos de grandes cantidades de datos de texto no estructurados. El análisis de datos de texto que otro término puede llamar como análisis de texto. La minería de texto se realiza para identificar conceptos, patrones, temas, palabras clave y otros atributos en los datos. Los extractos y análisis de datos de grandes cantidades de datos de texto no estructurados se realizan para encontrar información valiosa sobre grandes cantidades de datos de texto no estructurados, que no se pueden identificar fácilmente. No es posible identificar manualmente la información requerida de la gran cantidad de datos, por lo que para extraer la información requerida de la gran cantidad de datos, utilice el proceso de extracción de texto, ya que debe leer todos los documentos para averiguar si realmente contienen información relevante para su búsqueda.
Extracción de textos
- El proceso de minería de texto se ha vuelto más práctico debido a los grandes datos. Los científicos de datos y otros usuarios usan big data y aprendizaje profundo que pueden analizar conjuntos masivos de datos no estructurados.
- Extracción de texto después de identificar los hechos, las relaciones y también las afirmaciones, todos estos hechos se extraen y analizan, para analizarlos primero en datos estructurados, visualización con la ayuda de tablas HTML, mapas mentales, gráficos, etc., integración con datos estructurados en bases de datos o almacenes, y luego clasifique utilizando sistemas de aprendizaje automático (ML).
- Las fuentes de minería y análisis podrían ser documentos corporativos, correos electrónicos de clientes, comentarios de encuestas, registros de centros de llamadas, publicaciones en redes sociales, registros médicos y otras fuentes de datos basados en texto que ayudan a una empresa a encontrar información comercial potencialmente valiosa.
- La minería de texto y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) son tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) que permiten a los usuarios transformar rápidamente el contenido clave de los documentos de texto en información cuantitativa y procesable.
¿Cómo hace Text Mining que trabajar sea tan fácil?
La minería de texto funciona igual que la minería de datos, pero con un enfoque en el texto en lugar de formas más estructuradas de datos. El primer paso en el proceso de minería de texto es organizar los datos en términos de análisis cuantitativos y cualitativos, por eso utilizar la tecnología de procesamiento de lenguaje natural (PNL).
El trabajo de minería de texto incluye la recuperación o identificación de información (recopilar los datos de todas las fuentes para el análisis), aplicar análisis de texto (métodos estadísticos o procesamiento del lenguaje natural a parte del etiquetado del habla), reconocimiento de entidades con nombre (identificar las características de texto con nombre del proceso como categorización ), desambiguación (agrupación), agrupación de documentos (para identificar conjuntos de documentos de texto similares), identificar nombres y otros términos que se refieren al mismo objeto, luego encontrar la relación y el hecho entre entidades y otra información en el texto, luego realizar análisis de sentimientos y análisis de texto cuantitativo y luego crear el modelo analítico que ayuda a generar estrategias comerciales y acciones operativas.
¿Qué puedes hacer con Text Mining?
El mejor ejemplo de minería de texto es el análisis de sentimientos que puede rastrear la opinión de los clientes o los sentimientos acerca de un restaurante, una empresa, etc., también conocido como minería de opinión, en este análisis de sentimientos recopila texto de las revisiones en línea o las redes sociales y otras fuentes de datos y realiza el PNL para identificar sentimientos positivos o negativos de los clientes. La información de tesis se utilizó más para resolver el punto negativo y mejorar la satisfacción del cliente y también puede ayudar en el marketing y otras áreas de mejoras.
Otros usos comunes incluyen aplicaciones de seguridad, aplicaciones biomédicas para estudios clínicos y medicina de precisión que analizan descripciones de síntomas médicos para ayudar en los diagnósticos, mercadotecnia como gestión analítica de la relación con el cliente, agregar objetivos, seleccionar candidatos de trabajo según la redacción en sus currículums, minería de literatura científica para editor para buscar los datos en la recuperación del índice, bloquear correos electrónicos no deseados, clasificar el contenido del sitio web, identificar reclamos de seguros que pueden ser fraudulentos y examinar documentos corporativos como parte de los procesos de descubrimiento electrónico.
Ventajas
Ayuda en la detección de fraudes para la compañía de seguros, la gestión de riesgos, el análisis científico, el comportamiento de los clientes, etc., lo que ayuda a la compañía a mejorar su trabajo.
Ayuda a las empresas a detectar problemas y luego resolverlos antes de que se conviertan en un gran problema que afecta a la empresa. Las revisiones y comunicaciones de los clientes pueden ayudar a mejorar la experiencia del cliente mediante la identificación de las características requeridas para el cliente y la mejora de todos los que aumentan la venta y luego aumentan los ingresos y las ganancias de la empresa.
Incluso la minería de texto en la atención médica permite identificar enfermedades y diagnosticar enfermedades.
Habilidades requeridas
Para realizar la minería de texto, las personas deben tener habilidades de análisis de datos, deben ser buenos en estadísticas, marcos de procesamiento de Big Data, conocimiento de bases de datos, algoritmo de aprendizaje automático o aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural y, aparte de esto, bueno en el lenguaje de programación.
Alcance
Es un campo de rápido crecimiento ya que el campo de Big Data está creciendo, por lo que el alcance es muy prometedor en el futuro, ya que la cantidad de datos de texto aumenta exponencialmente día a día. Las plataformas de redes sociales están generando una gran cantidad de datos de texto que se pueden extraer para obtener información real sobre diferentes dominios.
El público adecuado para aprender tecnologías de minería de texto
El público objetivo para aprender estas tecnologías son los profesionales que desean identificar las valiosas ideas de la gran cantidad de datos no estructurados para las compañías para diferentes propósitos, como aumentar las ventas y las ganancias de la compañía, la detección de fraudes para la compañía de seguros y también en el campo de salud e incluso científicos para realizar el análisis científico y todo.
Conclusión
- También se conoce como minería de datos de texto, es el proceso de extractos y análisis de datos de grandes cantidades de datos de texto no estructurados.
- El trabajo de minería de texto incluye la recuperación o identificación de información, aplicar análisis de texto, reconocimiento de entidad con nombre, desambiguación, agrupación de documentos, identificar nombres y otros términos que se refieren al mismo objeto, luego encontrar la relación y el hecho entre entidades y otra información en el texto, luego realizar análisis de sentimientos y análisis de texto cuantitativo y luego crear el modelo analítico que ayuda a generar estrategias comerciales y acciones operativas.
- Ayuda en la detección de fraudes, la gestión de riesgos, el análisis científico, el comportamiento de los clientes, la atención médica, etc.
- Para realizar la minería de texto, las personas deben tener habilidades de análisis de datos, estadísticas, marcos de procesamiento de big data, conocimiento de bases de datos, algoritmo de aprendizaje automático o aprendizaje profundo, procesamiento de lenguaje natural y, aparte de esto, bueno en la lengua de programación.
- Es un campo de rápido crecimiento ya que el campo de Big Data está creciendo, por lo que el alcance de Text Mining es muy prometedor en el futuro.
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