Was ist Text-Mining?

Beim Text-Mining werden qualitativ hochwertige Informationen aus Text abgeleitet. Der Prozess wird in einigen Kreisen auch als Text-Data-Mining bezeichnet und ähnelt in gewisser Weise der Textanalytik. Beim Text-Mining werden neue, bisher unbekannte Informationen mit einem Computers entdeckt, um automatisch Daten aus verschiedenen schriftlichen Ressourcen zu extrahieren.

Text-Mining ist bei wissensbasierten Organisationen weit verbreitet. Text-Mining beinhaltet die Prüfung großer Dokumentensammlungen, oft zu Forschungszwecken. Text-Mining ist das Tool, das Muster identifiziert, Beziehungen aufdeckt und Zusicherungen auf der Basis von Mustern erstellt, die tief in Schichten von textuellem Big Data verborgen sind.

Bei der Extraktion werden die Informationen in ein strukturiertes Format umgewandelt. Das Format kann entweder weiter analysiert oder zur Präsentation in gruppierte HTML-Tabellen, Mindmaps und Diagramme sortiert werden. Für die Analyse kann es in Data Warehouses, Datenbanken oder Business-Intelligence-Dashboards integriert werden.

Mit den mit Text-Mining extrahierten Daten werden Analysen durchgeführt

Durch Text-Mining extrahierte Daten können für die Durchführung verschiedener Arten von Analysen von Nutzen sein:

• Prädiktive Analytik
• Prädiktive Analysen
• Deskriptive Analytik
• Lexikalische Analytik – zur Untersuchung der Häufigkeitsverteilung von Wörtern
• Tagging und Annotationen
• Mustererkennung
• Links und Assoziationen
• Visualisierung

Das Ziel ist im Wesentlichen, Text mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), verschiedener Arten von Algorithmen und Analysemethoden in Analysedaten umzuwandeln. Die Interpretation der gesammelten Informationen ist ein wichtiger Teil dieses Prozesses.

Die Fähigkeiten von Verarbeitungssystemen für natürliche Sprache von heute

Das Verständnis natürlicher Sprache ist der erste Schritt bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, mit dem Maschinen Text oder Sprache lesen können. In gewisser Weise simuliert es die Fähigkeit des Menschen, eine tatsächliche Sprache wie Englisch, Französisch oder Mandarin zu verstehen.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache kombiniert sowohl das Verständnis natürlicher Sprache als auch die Erzeugung natürlicher Sprache. Das wiederum simuliert die Fähigkeit des Menschen, Text in natürlicher Sprache zu erstellen. Beispiele hierfür sind die Möglichkeit, Informationen zu sammeln oder zusammenzufassen oder an einem Gespräch oder einem Dialog teilzunehmen.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache hat sich in den letzten zehn Jahren sprunghaft entwickelt und wird sich immer weiter entwickeln und wachsen. Mainstream-Produkte wie Alexa, Siri und die Sprachsuche von Google verwenden natürliche Sprachverarbeitung, um Benutzerfragen und -anfragen zu verstehen und zu beantworten.

Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache sind eine Form der Automatisierung, die heute für die Analyse von textbasierten Daten unverzichtbar geworden ist. Ihre Fähigkeiten sind vielfältig:

• Sie können im wahrsten Sinne des Wortes unbegrenzte Mengen an Textdaten konsistent, unermüdlich und unvoreingenommen analysieren.
• Sie sind in der Lage, anspruchsvolle und komplexe Konzepte zu verstehen.
• Sie können Mehrdeutigkeiten in der Sprache erkennen, relevante Fakten extrahieren und Zusammenhänge identifizieren.
• Sie können Zusammenfassungen erstellen.

Die Bedeutung von Text-Mining heute

Unternehmen auf der ganzen Welt generieren heute wortwörtlich jede Minute riesige Datenmengen, indem sie einfach online präsent sind und im Online-Bereich tätig sind. Diese Daten stammen aus mehreren Quellen und werden in Data Warehouses und auf Cloud-Plattformen gespeichert. Herkömmliche Methoden und Tools sind manchmal nicht in der Lage, solche gigantischen Daten zu analysieren, die von Minute zu Minute exponentiell wachsen und eine große Herausforderung für Unternehmen darstellen.

Ein weiterer wichtiger Grund für die Einführung von Text-Mining ist der wachsende Verdrängungswettbewerb im Geschäftsbereich, der Unternehmen dazu veranlasst, nach wertschöpfenden Lösungen zu suchen, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Vor diesem Hintergrund wurden Text-Mining-Anwendungen, Tools und Techniken häufig verwendet. Sie bieten die Möglichkeit, all die gesammelten Daten zu nutzen und können Unternehmen dann dabei helfen, sie in ihre Wachstumsstrategie einzubinden.

Wie Text-Mining und Verarbeitung natürlicher Sprache zusammenarbeiten

Ein Beispiel für die Relevanz von Text-Mining ist im Kontext des maschinellen Lernens zu sehen. Maschinelles Lernen ist eine weit verbreitete Technologie der künstlichen Intelligenz, die Systemen ermöglicht, automatisch aus Erfahrungen zu lernen, ohne programmiert werden zu müssen. Diese Technologie kann Menschen bei der Lösung komplexer Probleme mit großer Genauigkeit konkurrieren oder sie sogar übertreffen.

Damit maschinelles Lernen jedoch das beste Ergebnis erzielen kann, sind gut kuratierte Inputs erforderlich, für die es trainiert werden kann. In Situationen, in denen der größte Teil der verfügbaren Dateneingabe in Form von unstrukturiertem Text vorliegt, ist das schwierig. Ein Beispiel dafür sind elektronische Patientenakten, Datensätze für klinische Forschung oder wissenschaftliche Volltextliteratur.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein hervorragendes Tool zum Extrahieren strukturierter und bereinigter Daten für diese fortschrittlichen prädiktiven Modelle, die beim maschinellen Lernen verwendet werden, um auf deren Training zu basieren. Dadurch ist die manuellen Anmerkung solcher Trainingsdaten weniger nötig und das spart Kosten.

Darüber hinaus ermöglicht das Text-Mining die Analyse großer Literatur- und Datensammlungen, um potenzielle Probleme frühzeitig in der Pipeline zu identifizieren. Auf diese Weise können Unternehmen Forschungs- und Entwicklungsressourcen optimal nutzen und potenziell bekannte Ausfälle in Funktionen wie Arzneimittelstudien im späteren Stadium vermeiden.

Die bereichsübergreifende Natur des Text-Mining

Text-Mining ist in jeder Hinsicht ein bereichsübergreifendes Feld. Es umfasst und integriert die Tools Data-Mining, Informationsabruf, maschinelles Lernen, Computerlinguistik und sogar Statistik. Text-Mining befasst sich mit Texten in natürlicher Sprache, die in semistrukturierten oder unstrukturierten Formaten gespeichert sind.

Der Text-Mining-Prozess: Schritte

Vorverarbeitung

• Zusammenstellung unstrukturierter Textdaten aus mehreren Datenquellen: reiner Text, Word-Dateien, PDF-Dateien, Websites, Blogs, E-Mails oder soziale Medien.
• Hygiene und Bereinigung der Daten mithilfe von Text-Mining-Tools und -Anwendungen zur Erkennung und Beseitigung von Anomalien oder Redundanzen. In diesem Teil des Prozesses werden nur die relevanten Informationen aus den Daten extrahiert und gespeichert, um die Wurzeln bestimmter Wörter zu identifizieren.
• Konvertieren Sie die oben genannten Punkte in strukturierte Formate, die zur Analyse geeignet sind.

Analyse

• Analysieren Sie die Muster in den Daten über das Management Information System (MIS).
• Extrahieren Sie die wertvollen Erkenntnisse und verschieben Sie die Informationen in eine sichere Datenbank, um die Trendanalyse voranzutreiben.
• Nutzen Sie die Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung.

Text-Mining-Techniken

Es gibt fünf häufig verwendete und effektive Techniken, die beim Text-Mining verwendet werden.

Extraktion von Informationen

Bei dieser Technik geht es um das Extrahieren aussagekräftiger Informationen aus Teilen von Textdaten, unabhängig davon, ob sie in Form von unstrukturierten oder sogar semistrukturierten Textformaten vorliegen. Die Technik konzentriert sich auf die Identifizierung und Extrahieren von Entitäten, ihren Attributen und ihren Beziehungen. Die extrahierten Informationen werden in einer Datenbank für einen einfachen zukünftigen Zugriff und Abruf gespeichert. Präzisions- und Rückrufprozesse werden verwendet, um die Relevanz und Wirksamkeit dieser Ergebnisse zu bewerten.

Abrufen von Informationen

Die Technik des Informationsabrufs ist spezifischer und bezieht sich auf die Extraktion relevanter und zugehöriger Muster basierend auf einem bestimmten Satz von Wörtern oder Phrasen. Informationsempfangssysteme verwenden Algorithmen, um das Benutzerverhalten nachzuverfolgen und relevante Daten zu sammeln. Ein Beispiel dafür ist die viel genutzte Google-Suchmaschine.

Kategorisierung

Die Kategorisierung ist eine Form des überwachten Lernens, bei der Texte in normaler Sprache anhand ihres Inhalts in eine vordefinierte Reihe von Themen sortiert werden. Das System sammelt Textdokumente und analysiert sie, um die relevanten Themen oder die korrekte Indizierung für jedes Dokument herauszufinden.

Der Co-Referenzierungsprozess wird im Rahmen der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet, um nicht nur Bedeutungen, sondern auch tatsächliche Synonyme und Abkürzungen aus Textdatensätzen zu extrahieren. Derzeit ist dieser Prozess mit weit verbreiteten Anwendungen automatisiert, von personalisierten Werbespots bis hin zur Spam-Filterung. Der Prozess wird häufig bei der Kategorisierung von Webseiten unter hierarchischen Definitionen verwendet. Er hat viele Einsatzmöglichkeiten.

Clustering

Wie der Name schon sagt, versucht diese Text-Mining-Technik, intrinsische Strukturen innerhalb einer Textdatenbank zu identifizieren und zu lokalisieren und sie zur weiteren Analyse in Untergruppen (oder „Cluster“) zu organisieren. Dies ist eine wichtige und standardmäßige Text-Mining-Technik.

Die größte Herausforderung bei der Clusterbildung besteht darin, aussagekräftige Cluster aus nicht klassifizierten, unbeschrifteten Textdaten ohne vorherige Lead-Informationen zu erstellen. Die Clusteranalyse wird bei der Datenverteilung verwendet. Sie dient auch als Vorverarbeitungsschritt für andere Text-Mining-Algorithmen und -Techniken, die nachgelagert auf erkannte Cluster angewendet werden können.

Zusammenfassung

Bei der Textzusammenfassung wird automatisch eine komprimierte Version eines bestimmten Textes generiert, der Informationen enthält, die für den Endbenutzer nützlich sein können. Das Ziel der Zusammenfassungstechnik besteht darin, mehrere Quellen von Textdaten zu durchsuchen, um Zusammenfassungen von Texten mit einer beträchtlichen Menge an Informationen in einem übersichtlichen Format zusammenzustellen. Die allgemeine Bedeutung und Absicht von Originaldokumenten bleibt im Wesentlichen unverändert. Die Textzusammenfassung integriert die verschiedenen Methoden, die die Textkategorisierung verwenden. Dazu gehören Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke, Schwarmintelligenz oder Regressionsmodelle.

Anwendungen und Vorteile von Text-Mining

Text-Mining-Tools und -Techniken werden heute in einer Vielzahl von Branchen und Bereichen eingesetzt: Wissenschaft, Gesundheitswesen, Organisationen, Social-Media-Plattformen, um nur einige Beispiele zu nennen.

Text-Mining zur Risikoanalyse, -bewertung und zum Risikomanagement

Häufig bringen Unternehmen neue Produkte und Services auf den Markt, ohne eine ausreichende Risikoanalyse durchzuführen. Nicht ausreichende Risikoanalysen führe dazu, dass das Unternehmen wichtige Informationen und Trends und damit Wachstumschancen bzw. eine bessere Ansprache seiner Zielgruppen verpasst.

Text-Mining-Technologien sind die Treiber für Risikomanagementsoftware, die in den Betrieb eines Unternehmens integriert werden kann. Solche Text-Mining-Technologien können Informationen aus einer Vielzahl von Textdatenquellen zusammenstellen und Verbindungen zwischen relevanten Erkenntnissen herstellen.

Die Einführung von Text-Mining-Technologien ermöglicht Unternehmen, über aktuelle Markttrends auf dem Laufenden zu bleiben, die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt zu erhalten und potenzielle Risiken rechtzeitig zu erkennen. Das bedeutet, dass Unternehmen Risiken mindern und Geschäftsentscheidungen agil treffen können.

Betrugserkennung mit Text-Mining und Textanalytik

Diese Anwendung der Textanalytik und der darin enthaltenen Text-Mining-Tools bleiben eine tragende Säule von Versicherungs- und Finanzunternehmen. Solche Organisationen sammeln einen Großteil ihrer Daten im Textformat. Durch die Strukturierung dieser Daten und deren Text-Analytik mithilfe von Text-Mining-Tools und -Techniken können solche Unternehmen Betrug erkennen und verhindern. Text-Mining hilft Unternehmen auch dabei, Garantie- oder Versicherungsansprüche schneller zu bearbeiten.

Text Mining für überragende Business Intelligence

Viele Unternehmen in verschiedenen Branchen nutzen zunehmend Text-Mining-Techniken, um hervorragende Einblicke in die Business Intelligence zu erhalten. Text-Mining-Techniken liefern tiefe Einblicke in das Kunden-/Käuferverhalten und Markttrends.

Text-Mining hilft Unternehmen auch dabei, eine Stärke-, Schwächen-, Chancen- und Bedrohungsanalyse ihres eigenen Geschäfts sowie ihrer Konkurrenz durchzuführen und sich so einen Marktvorteil zu verschaffen.

Text-Mining-Tools und -Techniken liefern auch Einblicke in die Leistung von Marketingstrategien und -kampagnen, was Kunden suchen, ihre Kaufpräferenzen und -trends und den sich verändernden Markt.

Verbesserung der Kundenbetreuung mithilfe von Text-Mining-Techniken

Text-Mining-Techniken werden zunehmend im Bereich der Kundenbetreuung eingesetzt, um das gesamte Kundenerlebnis zu verbessern. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist in diesem Bereich ein Spitzenreiter. Unternehmen investieren in Textanalytik-Software, die Textdaten aus Kundenumfragen, Feedback-Formularen, Sprachanrufen, E-Mails und Chats durchsucht.

Das Ziel von Text-Mining und Analysen ist, die Reaktionszeit auf einen Anruf oder eine Anfrage zu verkürzen und eine schnellere und effizientere Bearbeitung von Kundenbeschwerden zu ermöglichen. Das hat den Vorteil einer langfristigen Kundenbindung, einer geringeren Abwanderung und einer schnelleren Lösung von Beschwerden.

Social-Media-Analyse mithilfe von Text-Mining-Tools

Mit dem textlastigen Charakter von Social Media glänzen Text-Mining-Tools bei der Analyse der Anzahl der Posts, Likes, Kommentare, Empfehlungen und Follower-Trends Ihrer Marke. Tatsächlich gibt es mehrere Text-Mining-Tools, mit denen Sie analysieren können, wie Ihre Marke auf verschiedenen Social-Media-Plattformen abschneidet.

Text-Mining in sozialen Medien ist auch ein unschätzbares Instrument, um Reaktionen und Verhaltensmuster einer großen Anzahl von Personen zu verstehen, die mit Ihrer Marke und Online-Inhalten interagieren. Das geschieht häufig in Echtzeit.

Auf diese Weise können Unternehmen mit Text-Mining und Textanalytik von aktuellen Trends zu profitieren, die ihre Zielgruppe fesseln. Was wird viral? Welcher Inhalt zieht Nutzer an? Wie kann ein Unternehmen diese Informationen nutzen, um seinen Marktanteil zu erhöhen und den Umsatz zu steigern?

Nachteile von Text-Mining

Während das Text-Mining oder die Web-Mining-Technologie selbst keine Probleme verursacht, kann ihre Anwendung auf sensible Datensätze zu ethischen Bedenken führen. Dazu gehört die Verwendung von Text-Mining für persönliche Krankenakten oder zum Erstellen von Gruppenprofilen. Datenschutzprobleme sind ein stark kritisiertes ethisches Problem, das mit dem skrupellosen Einsatz von Text-Mining verbunden ist.

Unternehmen können auch Text-Mining für einen bestimmten Zweck durchführen, die Daten jedoch für einen anderen, nicht genannten oder nicht offenbarten Zweck verwenden. In einer Welt, in der personenbezogene Daten ein wichtiger Rohstoff sind, stellt ein solcher Missbrauch eine große Bedrohung für den Schutz der Daten einer Person dar.

Trotzdem bleibt Text-Mining ein äußerst leistungsfähiges Tool, das viele Unternehmen zu ihrem Vorteil nutzen können, von der Rationalisierung des täglichen Betriebs bis hin zu strategischen Geschäftsentscheidungen.