텍스트 마이닝이란 무엇입니까?

텍스트 마이닝은 텍스트에서 고품질 정보를 추출하는 프로세스입니다. 일부 서클에서는 텍스트 데이터 마이닝이라고도 하며 어떤 면에서는 텍스트 분석과 유사합니다. 텍스트 마이닝은 컴퓨터를 사용하여 다른 서면 리소스에서 데이터를 자동으로 추출하여 이전에 알려지지 않은 새로운 정보를 찾아내는 것을 포함합니다.

텍스트 마이닝 다이어그램

텍스트 마이닝은 지식 중심 조직에서 널리 채택됩니다. 여기에는 종종 연구 목적으로 대량의 수집 문서를 검사하는 작업이 포함됩니다. 텍스트 마이닝은 패턴을 식별하고, 관계를 해명히고, 텍스트 빅 데이터 레이어 깊숙이 묻혀 있는 패턴을 기반으로 하여 논고를 펴는 도구입니다.

추출한 정보는 구조화된 형식으로 변환되어 추가로 분석하거나 클러스터형 HTML 테이블, 마인드 맵 및 프레젠테이션용 차트로 정렬할 수 있습니다. 분석을 위해 데이터 웨어하우스, 데이터베이스 또는 비즈니스 인텔리전스 대시보드에 통합할 수 있습니다.

텍스트 마이닝을 통해 추출된 데이터에서 실행되는 분석 유형

텍스트 마이닝을 통해 추출한 데이터는 다음과 같은 다양한 유형의 분석을 실행하는 데 유용하게 사용할 수 있습니다.

기본적으로 목표는 자연어 처리(NLP), 다양한 유형의 알고리즘 및 분석 방법을 적용하여 텍스트를 분석을 위한 데이터로 변환하는 것입니다. 수집된 정보의 해석은 상기 프로세스의 중요한 부분입니다.

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현재 자연어 처리 시스템의 능력

자연어 이해는 기계가 텍스트나 음성을 읽는 데 도움이 되는 자연어 처리의 첫 번째 단계입니다. 어떤 의미에서는 영어나 프랑스어, 중국어와 같은 실제 언어를 이해하는 인간의 능력을 시뮬레이션합니다.

자연어 처리는 자연어 이해와 자연어 생성을 결합합니다. 나가서 자연어 텍스트를 생성하는 인간의 능력을 시뮬레이션합니다. 예를 들어 정보를 수집 또는 요약하거나 회화 또는 대화에 참여하는 기능이 있습니다.

자연어 처리는 지난 10년 동안 빠르고 순조롭게 발전했으며 끊이없이 발전하고 성장할 것입니다. Alexa, Siri 및 Google의 음성 검색 기능과 같은 주류 제품은 자연어 처리를 사용하여 사용자 질문과 요청을 이해하고 응답합니다.

자연어 처리 시스템은 오늘날 텍스트 파생 데이터를 분석하는 데 없어서는 안될 자동화의 한 형태입니다. 그들의 능력은 다양하며 다음을 포함합니다.

  • 문자 그대로 무제한 양의 텍스트 데이터에 대해 일관되고 편견 없는 방식으로 끊임 없이 분석을 실행할 수 있습니다.
  • 정교하고 복잡한 개념을 이해하는 능력을 가지고 있습니다.
  • 언어의 모호성을 감지하고 관련 사실을 추출하며 관계를 식별할 수 있습니다.
  • 요약본을 제공할 수 있습니다.

오늘날 텍스트 마이닝의 중요성

오늘날 전 세계의 기업은 온라인 공간에서 온라인 활동을 수행하고 운영하는 것만으로 말 그대로 매 분마다 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 이런 데이터는 여러 소스에서 들어오며 데이터 웨어하우스와 클라우드 플랫폼에 저장됩니다. 기존의 방법과 도구는 분 단위로 기하급수적으로 증가하는 거대한 데이터를 분석하는 데 부족한 경우가 있어 기업에 있어서 주요 도전입니다.

텍스트 마이닝을 채택한 또 다른 주요 이유는 비즈니스 영역에서 치열한 경쟁이 치열해지면서 기업들이 경쟁에서 앞서기 위해 더 많은 부가가치 솔루션을 모색하고 있다는 점입니다.

이것이 텍스트 마이닝 애플리케이션, 도구 및 기술이 널리 사용되는 배경입니다. 이런 애플리케이션, 도구 및 기술은 수집된 모든 데이터를 사용하는 방법을 제공하고 조직이 이를 사용하여 성장하도록 지원합니다.

텍스트 마이닝과 자연어 처리가 함께 작동하는 방식

텍스트 마이닝의 관련성에 대한 예는 머신 러닝의 관점에서 볼 수 있습니다. 머신 러닝은 프로그래밍할 필요 없이 경험을 통해 자동으로 학습할 수 있는 능력을 시스템에 부여하는 기술로 널리 사용되는 인공 지능 기술입니다. 이 기술은 복잡한 문제를 매우 정확하게 해결하는 데 있어 인간과 경쟁적이거나 심지어 능가할 수도 있습니다.

그러나 머신 러닝이 최상의 결과를 제공하려면 잘 선별된 입력이 필요합니다. 사용 가능한 데이터 입력의 대부분이 비정형 텍스트 형식인 상황에서는 이를 달성하기가 어렵습니다. 전자 건강 기록, 임상 연구 데이터 세트 또는 전체 텍스트 과학 문헌이 그 예입니다.

자연어 처리는 머신 러닝의 기반으로 사용되는 이러한 고급 예측 모델에 대해 정리된 정형 데이터를 추출하는 데 유용한 도구입니다. 이를 통해 훈련 데이터의 수동 주석의 필요성을 줄이고 비용을 절감합니다.

또한 텍스트 마이닝을 통해 대규모 문헌 및 데이터 컬렉션을 분석하여 파이프라인 초기에 잠재적인 문제를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 연구 및 개발 자원을 최대한 활용하고 이후 단계의 약물 시험과 같은 기능에서 잠재적으로 알려진 실패를 방지할 수 있습니다.

텍스트 마이닝의 다학문적 성격

텍스트 마이닝은 모든 의도와 목적을 위해 다학문 분야입니다. 데이터 마이닝, 정보 검색, 머신 러닝, 계산 언어학 및 통계 도구를 병합하고 통합합니다. 텍스트 마이닝은 반정형 또는 비정형 형식으로 저장된 자연어 텍스트와 관련을 가집니다.

텍스트 마이닝 프로세스: 단계

전처리 작업

  • 일반 텍스트, 워드 파일, PDF 파일, 웹 페이지, 블로그, 이메일 또는 소셜 미디어와 같은 여러 데이터 소스의 비정형 텍스트 데이터를 대조합니다.
  • 텍스트 마이닝 도구 및 애플리케이션을 사용하여 데이터를 정제 및 정리하여 비정상 또는 중복을 감지하고 제거합니다. 과정의 이 부분은 데이터에서 적절한 정보만을 추출하고 보관하며 특정 단어의 어근을 식별하는 데 도움을 줍니다.
  • 위의 내용을 분석에 적합한 구조화된 형식으로 변환합니다.

분석

  • MIS(경영 정보 시스템)를 통해 데이터 내 패턴을 분석합니다.
  • 가치 있는 통찰력을 추출하고 정보를 안전한 데이터베이스로 이동하여 추세 분석을 추동합니다.
  • 통찰력을 사용하여 의사 결정을 진행합니다.

텍스트 마이닝 기법

텍스트 마이닝에는 일반적으로 사용되는 다음과 같은 5가지 효과적인 기술이 있습니다.

정보 추출

이 기술은 비정형 텍스트 형식 또는 반정형 텍스트 형식의 형태로 존재하는지 여부에 관계없이 많은 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 프로세스를 의미합니다. 실체, 속성 및 관계를 식별하고 추출하는 데 중점을 둡니다. 추출된 정보는 나중에 쉽게 액세스하고 검색할 수 있도록 데이터베이스에 저장됩니다. 이러한 결과의 관련성과 효능을 평가하기 위해 정밀 및 회상 프로세스가 사용됩니다.

정보 검색

정보 검색 기술은 보다 구체적인 특정 단어 또는 구 세트를 기반으로 관련 패턴을 추출하는 것으로 볼 수 있습니다. 정보 검색 시스템은 알고리즘을 사용하여 사용자 행동을 추적 및 팔로우하고 관련 데이터를 수집합니다. 많이 사용되는 Google 검색 엔진이 그 예입니다.

분류

분류는 지도 학습의 한 형태로, 정상적인 언어 지문이 내용에 따라 미리 정의된 주제 묶음으로 정렬됩니다. 이 시스템은 텍스트 문서를 수집하고 분석하여 관련 항목을 찾거나 모든 문서에 대한 색인을 수정합니다.

공동 참조 프로세스는 텍스트 데이터 세트에서 의미뿐만 아니라 실제 동의어 및 약어를 추출하기 위해한 자연어 처리의 일부로 사용됩니다. 현재 이 프로세스는 개인화된 광고에서 스팸 필터링에 이르기까지 응용 범위가 광범위한 자동화된 프로세스입니다. 계층적 정의에 따라 웹 페이지를 분류하는 데 광범위하게 사용됩니다. 이 프로세스는 많은 분야에 사용됩니다.

클러스터링

이름에서 알 수 있듯이 이 텍스트 마이닝 기법은 텍스트 데이터베이스 내에서 고유한 구조를 식별 및 찾고 하위 그룹(또는 '클러스터')으로 구성하여 추가 분석을 진행합니다. 이 기술은 중요하고 표준적인 텍스트 마이닝 기술입니다.

클러스터 형성 프로세스의 가장 큰 과제는 사전 안내 정보가 포함되지 않은, 분류되지 않고 레이블이 지정되지 않은 텍스트 데이터에서 의미 있는 클러스터를 생성하는 것입니다. 또한 탐지된 클러스터에 다운스트림으로 적용할 수 있는 다른 텍스트 마이닝 알고리즘 및 기술에 대한 사전 처리 단계로 작동합니다.

요약

텍스트 요약은 최종 사용자에게 유용할 수 있는 정보가 포함된 특정 텍스트의 압축 버전을 자동으로 생성하는 프로세스입니다. 요약 기술의 목표는 텍스트 데이터의 여러 소스를 고찰하여 상당한 양의 정보를 포함하는 텍스트 요약을 간결한 형식으로 모으는 것입니다. 원본 문서의 전반적인 의미와 의도는 본질적으로 변경되지 않습니다. 텍스트 요약은 의사 결정 트리, 신경망, 스웜 인텔리전스 또는 회귀 모델과 같이 텍스트 분류를 사용하는 다양한 방법을 통합합니다.

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텍스트 마이닝의 응용 및 이점

텍스트 마이닝 도구 및 기술은 오늘날 다양한 산업 및 영역에 배포되고 있습니다. 학술, 의료, 조직, 소셜 미디어 플랫폼 등을 예로 들 수 있습니다.

위험 분석, 평가 및 위험 관리를 위한 텍스트 마이닝

조직은 충분한 위험 분석을 수행하지 않고 새로운 제품과 서비스를 출시하는 경우가 많습니다. 부적절한 위험 분석은 조직이 주요 정보파악과 추세에서 뒤쳐지게 하여 성장 기회를 놓치거나 대상 고객과 더 잘 연결될 수 있는 기회를 놓치는 원인이 됩니다.

텍스트 마이닝 기술은 비즈니스 운영에 통합될 수 있는 위험 관리 소프트웨어의 원동력입니다. 이러한 텍스트 마이닝 기술은 여러 텍스트 데이터 소스의 정보를 수집하고 관련 통찰력 간의 연결을 만들 수 있습니다.

조직은 텍스트 마이닝 기술을 도입함으로써 최신 시장 동향을 파악하고 적시에 올바른 정보를 얻으며 잠재적 위험을 제 때에 식별할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 위험을 완화하고 비즈니스 의사 결정을 민첩하게 내릴 수 있게 됩니다.

텍스트 마이닝 및 텍스트 분석을 통한 사기 탐지

텍스트 분석 및 텍스트 마이닝 도구의 이러한 응용은 여전히 보험 및 금융 회사의 주류로 되고 있습니다. 보험 및 금융 조직은 대부분의 데이터를 텍스트 형식으로 수집합니다. 기업이 상기 데이터를 구조화하고 텍스트 마이닝 도구 및 기술을 사용하여 텍스트 분석을 수행하면 사기를 감지하고 방지하는 데 도움이 됩니다. 또한 텍스트 마이닝은 회사가 보증 또는 보험 청구를 더 빨리 처리하는 데 도움이 됩니다.

우수한 비즈니스 인텔리전스를 위한 텍스트 마이닝

다양한 산업 분야의 많은 조직에서 우수한 비즈니스 인텔리전스 통찰력을 얻기 위해 텍스트 마이닝 기술을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 텍스트 마이닝 기술은 고객/구매자 행동 및 시장 동향에 대한 구체적인 통찰력을 제공합니다.

또한 텍스트 마이닝은 조직이 자신의 비즈니스와 경쟁에 대한 강점, 약점, 기회 및 위협 분석을 완료하고 시장에서 우위를 점하는 데 도움이 됩니다.

텍스트 마이닝 도구와 기법은 또한 마케팅 전략과 캠페인의 수행 방식, 고객이 원하는 것, 고객의 구매 선호도 및 추세, 시장의 변화에 대한 통찰력을 제공합니다.

텍스트 마이닝 기술을 사용한 고객 관리 서비스 개선

텍스트 마이닝 기술은 고객 관리 서비스 분야에서 점점 더 많이 채택되여 전반적인 고객 경험을 향상하고 있습니다. 자연어 처리는 이 분야에서 선두주자입니다. 기업은 고객 설문 조사, 피드백 양식, 음성 통화, 이메일 및 채팅에서 텍스트 데이터를 조사하는 텍스트 분석 소프트웨어에 투자하고 있습니다.

텍스트 마이닝 및 분석의 목표는 통화 또는 쿼리에 대한 응답 시간을 줄이고 고객 불만을 처리하는 데 있어 보다 빠르고 효율적인 처리를 제공하는 것입니다. 이를 통해 고객의 수명 연장, 이탈 감소, 불만 해결의 빠른 해결이라는 이점을 가지게 됩니다.

텍스트 마이닝 도구를 사용한 소셜 미디어 분석

텍스트가 많은 소셜 미디어의 특성으로 인해 텍스트 마이닝 도구는 브랜드의 게시물 수, 좋아요 수, 댓글 수, 추천 수 및 팔로워 추세를 분석하는 측면에서 가장 우수합니다. 실제로, 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 브랜드의 성과를 분석하기 위해 설계된 몇 가지 텍스트 마이닝 도구가 있습니다.

또한 소셜 미디어에서의 텍스트 마이닝은 브랜드 및 온라인 콘텐츠와 상호 작용하는 수많은 사람들의 반응과 행동 패턴을 실시간으로 이해하는 데 매우 유용한 도구입니다.

이를 통해 텍스트 마이닝 및 텍스트 분석은 무엇이 바이럴되고 있습니까? 어떤 콘텐츠가 사용자의 관심을 끌고 있습니까? 기업은 시장 점유율을 높이고 매출을 늘리기 위해 이 정보를 어떻게 사용할 수 있습니까? 등과 같이 조직이 대상 청중을 사로잡는 최신 트렌드를 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

텍스트 마이닝의 단점

텍스트 마이닝 또는 웹 마이닝 기술 자체는 문제를 일으키지 않지만 개인 데이터 세트에 적용하면 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다. 여기에는 개인 의료 기록에 대한 텍스트 마이닝을 사용하거나 그룹 프로필을 만드는 것이 포함됩니다. 프라이버시 문제는 텍스트 마이닝의 비양심적인 사용과 연관된 매우 비판적인 윤리적 문제입니다.

또한 회사는 텍스트 마이닝을 목적을 가지고 수행할 수 있지만 명시되지 않았거나 공개되지 않은 다른 목적으로 데이터를 사용할 수 있습니다. 개인 데이터가 큰 상품인 세상에서 이러한 오용은 개인의 데이터 프라이버시에 큰 위협이 됩니다.

그럼에도 불구하고 텍스트 마이닝은 여전히 많은 조직에서 일상적인 운영을 간소화하는 것에서부터 전략적 비즈니스 의사 결정에 이르기까지 모든 면에서 유리하게 사용할 수 있는 매우 강력한 도구입니다.