什么是文本挖掘?

文本挖掘是从文本中获取高质量信息的过程。在某些圈子中,它也被称为文本数据挖掘,在某些方面类似于文本分析。文本挖掘涉及使用计算机从不同的书面资源中自动提取数据来发现以前未知的新信息。

文本挖掘图

文本挖掘在知识驱动型组织中被广泛采用。它涉及检查大量文档,通常是出于研究目的。文本挖掘是一种可以识别模式,发现关系,并根据其发现的深藏在文本大数据层中的模式进行断言的工具。

提取后,信息被转换为结构化格式,既可以进一步分析,也可以分类为聚集的 HTML 表格、思维导图和图表以供演示。为了进行分析,它可以集成到数据仓库、数据库或商业智能仪表板中。

在通过文本挖掘提取的数据上运行的分析类型

通过文本挖掘提取的数据对于运行各种类型的分析非常有价值:

目标基本上是通过应用自然语言处理 (NLP)、各种类型的算法和分析方法,将文本转换为数据进行分析。对收集到的信息进行解释是这一过程的重要组成部分。

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当前自然语言处理系统的能力

自然语言理解是帮助机器阅读文本或语音的自然语言处理的第一步。在某种程度上,它模拟了人类理解实际语言(例如英语、法语或普通话)的能力。

自然语言处理结合了自然语言理解和自然语言生成。这反过来又模拟了人类创建自然语言文本的能力。这方面的示例包括整理或总结信息,或参与谈话或对话的能力。

在过去的十年中,自然语言处理取得了突飞猛进的发展,并将继续发展壮大。Alexa、Siri 和 Google 的语音搜索等主流产品都使用自然语言处理来理解和回复用户的问题和请求。

自然语言处理系统是一种自动化形式,如今在分析文本衍生数据方面已变得不可或缺。其能力是多方面的:

  • 可以持续不懈地、公正地对字面上无限的文本数据进行分析。
  • 有能力理解精细复杂的概念。
  • 可以检测语言的歧义,提取相关事实并识别关系。
  • 可以提供摘要。

当今文本挖掘的重要性

如今世界各地的企业,只是在线业务和在线空间运营几乎每分钟都会生成大量数据。这些数据来自多个来源,并存储在数据仓库和云平台上。传统的方法和工具有时无法分析每分钟呈指数级增长的海量数据,这给公司带来了重大挑战。

采用文本挖掘的另一个主要原因是商业领域日益激烈的竞争,导致组织寻求更多增值解决方案以在竞争中保持领先地位。

这就是文本挖掘应用程序、工具和技术开始流行使用的背景;它们提供了一种使用收集到的所有数据的方法,然后可以帮助组织利用这些数据来实现增长。

文本挖掘和自然语言处理如何协同工作

机器学习的背景下,可以看到文本挖掘相关性的一个示例。机器学习是一种广泛使用的人工智能技术,它使系统能够自动从经验中学习,而无需进行编程。在解决复杂问题方面,这项技术可以与人类相媲美,甚至超越人类,而且非常精确。

但是,要使机器学习提供最佳结果,它需要经过组织的信息输入来进行训练。在大多数可用数据输入都是非结构化文本形式的情况下,这很困难。这方面的一个示例是电子健康记录、临床研究数据集或全文科学文献。

自然语言处理是为机器学习中使用的这些高级预测模型提取结构化和已清理的数据的绝佳工具,以此作为其训练的基础。这减少了手动注释此类训练数据的需要,并节省了成本。

此外,文本挖掘允许对大量文献和数据进行分析,以便在研发生产的早期发现潜在问题。这有助于公司充分利用研发资源,避免后期药物试验等功能中可能出现的已知故障。

文本挖掘的多学科性质

无论出于何种意图和目的,文本挖掘都是一个多学科领域。它整合并集成了数据挖掘、信息检索、机器学习、计算语言学乃至统计学等工具。文本挖掘关注的是以半结构化或非结构化格式存储的自然语言文本。

文本挖掘过程:步骤

预处理操作

  • 整理来自多个数据源的非结构化文本数据:纯文本、Word 文件、PDF 文件、网页、博客、电子邮件或社交媒体。
  • 借助文本挖掘工具以及检测和消除异常或冗余的应用程序,数据可以保持健康和清洁。该过程的这一部分是仅从数据中提取和保留相关信息,并帮助识别特定单词的根源。
  • 将以上内容转换为适合分析的结构化格式。

分析

  • 通过管理信息系统 (MIS) 分析数据中的模式。
  • 提取有价值的洞见并将信息移动到安全的数据库中,以推动趋势分析。
  • 利用这些洞见进行决策。

文本挖掘技术

文本挖掘中有五种常用且有效的技术。

信息提取

该技术是指从大量文本数据中提取有实际意义的信息的过程,无论是以非结构化文本格式还是半结构化文本格式的形式存在。它的重点是识别和提取实体、它们的属性及其关系。提取的信息存储在数据库中,便于将来访问和检索。精确度和召回流程用于评估这些结果的相关性和有效性。

信息检索

信息检索技术更具体,适用于基于一组特定的单词或短语提取相关和关联的模式。信息检索系统利用算法来追踪和跟踪用户行为并收集相关数据。这方面的一个示例是经常使用的 Google 搜索引擎。

分类

分类是监督学习的一种形式,普通语言文本根据其内容被分类为一组预定义的主题。系统会收集文本文档并对其进行分析,以找出相关主题或为每个文档正确编制索引。

协同引用过程被用作自然语言处理的一部分,不仅可以从文本数据集中提取含义,还可以提取实际的同义词和缩写。目前,该过程是自动化过程,从个性化广告到垃圾邮件过滤,应用很广。它广泛用于根据分层定义对网页进行分类。它的用途非常多。

聚类

顾名思义,这种文本挖掘技术旨在识别和定位文本数据库中的内在结构,并将它们组织成子组(或 “聚类”)以进行进一步分析。这是一种至关重要的标准文本挖掘技术。

聚类形成过程中最大的挑战是,在事先没有线索信息的情况下从未分类、未标记的文本数据中创建有实际意义的聚类。聚类分析用于数据分发。它还充当其他文本挖掘算法和技术的预处理步骤,这些算法和技术可以在后阶段应用于检测到的聚类。

摘要

文本摘要是自动生成特定文本的压缩版本的过程,其中包含可能对最终用户有用的信息。摘要技术的目标是浏览文本数据的多个来源,以简洁的格式将包含大量信息的文本摘要汇总在一起。原始文件的总体含义和意图基本保持不变。文本摘要集成了使用文本分类的各种方法,例如决策树、神经网络、群体智能或回归模型。

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文本挖掘的应用和优势

如今,文本挖掘工具和技术正在各种行业和领域中部署;学术界、医疗保健、组织、社交媒体平台等。

用于风险分析、评估和风险管理的文本挖掘

通常,组织在没有进行足够数量的风险分析的情况下发布新产品和服务。不当的风险分析会使组织在关键信息和趋势方面落后,导致他们错过增长机会或与目标受众增进联系的机会。

文本挖掘技术是风险管理软件的推动因素,可以将其集成到企业运营中。此类文本挖掘技术可以整理来自众多文本数据源的信息,并在相关洞见之间建立关联。

文本挖掘技术的采用使组织能够保持对当前的市场趋势的了解,在适当的时机获得正确的信息,并及时发现潜在风险。这意味着组织可以降低风险并灵活地做出业务决策。

利用文本挖掘和文本分析进行欺诈检测

这种文本分析和文本挖掘工具的应用仍然是保险和金融公司的主流。这些组织以文本格式收集大部分数据。使用文本挖掘工具和技术构建这些数据并对其进行文本分析,有助于此类公司发现和防止欺诈行为。文本挖掘还可以帮助公司更快地处理保修或保险理赔。

文本挖掘实现卓越的商业智能

很多来自各行各业的组织越来越多地利用文本挖掘技术来获得卓越的商业智能洞见。文本挖掘技术可以深入了解客户/买家行为和市场趋势。

文本挖掘还可以帮助组织完成对自身业务及其竞争对手的优势、劣势、机会和威胁分析,并在市场上占据优势。

文本挖掘工具和技术还可以深入了解营销策略和活动的执行情况、客户的需求、他们的购买偏好与趋势以及市场变化。

使用文本挖掘技术改善客户关怀服务

文本挖掘技术越来越多地用于客户服务领域,以增强整体客户体验。自然语言处理是该领域的领跑者。各公司正在投资文本分析软件,以巡视来自客户调查、反馈表、语音电话、电子邮件和聊天的文本数据。

文本挖掘和分析的目标是缩短电话或查询的响应时间,并在解决客户投诉方面实现更快、更高效的处理。这样做的好处是延客户生命周期、减少客户流失和更快地解决投诉。

使用文本挖掘工具进行社交媒体分析

由于社交媒体以文字为主,文本挖掘工具在分析品牌的帖子,喜好,评论,推荐和关注者趋势的数量方面大显身手。实际上,有几种文本挖掘工具就是为分析您的品牌在各种社交媒体平台上的表现而设计的。

社交媒体上的文本挖掘也是一种宝贵的工具,可以了解大量与您的品牌和在线内容互动的人群的反应和行为模式,通常是实时的。

这使文本挖掘和文本分析能够帮助组织利用当下吸引目标受众的热门趋势。什么广为流行?哪些内容吸引了用户?企业如何利用这些信息来增加市场份额和增加销售额?

文本挖掘的缺点

尽管文本挖掘或网络挖掘技术本身不会造成问题,但将其应用于私有性质的数据集可能会导致道德问题。这包括对个人病历使用文本挖掘,或创建小组档案。隐私问题是一个备受批评的道德问题,与无良使用文本挖掘有关。

此外,公司可能出于某种目的进行文本挖掘,但可能会将数据用于其他未说明或未公开的目的。在当今个人数据已成为大宗商品的环境下,这种滥用行为对个人的数据隐私构成了重大威胁。

尽管如此,文本挖掘仍然是一种非常强大的工具,许多组织可以利用它来发挥自己的优势,从简化日常运营到制定战略业务决策。