什麼是文字探勘？
文字探勘是從文字中獲取高品質資訊的過程，它在某些圈子中也稱為文字資料探勘，在某些方面類似於文字分析。文字探勘涉及使用電腦從不同的書面資源中自動提取資料來探索前所未知的新資訊。
文字探勘在知識導向組織中被廣泛採用，涉及檢查大量文件，通常用於研究目的。文字探勘是一種識別模式、揭示關係，再根據它在深埋於文字大數據層中發現的模式做出推斷的工具。
提取之後，資訊便會轉換為結構化格式，可以進一步分析或分類成 HTML 表格、心智圖、圖表等叢集來呈現其中內容。在分析方面，它可以整合到資料倉儲、資料庫或商業情報儀表板中。
對文字探勘所提取的資料執行的分析類型
透過文字探勘提取的資料對於執行各種類型的分析很有價值：
其目標本質上是透過自然語言處理 (NLP)、各種類型的演算法和分析方法，將文字轉化為資料後進行分析，對收集到的資訊做出解釋是這一過程的重要工作。
當今自然語言處理系統的能力
自然語言理解是幫助機器閱讀文字或語音的第一個自然語言處理步驟，在某種程度上，它模擬了人類理解實際語言的能力，例如英語、法語、中文。
自然語言處理結合了自然語言理解和自然語言產生兩方面，這反過來又模擬了人類創造自然語言文字的能力。這方面的例子包括整理或總結資訊，或是參與談話或進行對話的能力。
自然語言處理在過去十年中有突飛猛進的發展，並將繼續演進茁壯，諸如 Alexa、Siri 和 Google 語音搜尋等主流產品，都是使用自然語言處理來理解和回應使用者的問題和請求。
自然語言處理系統是一種自動化技術，已成為當今分析文字衍生資料的必要條件。它們的能力涵蓋很多方面：
- 它們可以始終如一、不知疲倦、不偏不倚地對幾乎無限量的文字資料進行分析。
- 它們有能力理解精密而複雜的概念。
- 它們可以偵測語言的歧義之處，提取相關事實並識別關係。
- 它們可以提供總結摘要。
當今文字探勘的重要性
如今，世界各地的企業幾乎每分鐘都會產生大量資料，只要上網、在線上空間進行操作就會產生資料。這些資料來自多個來源，並儲存在資料倉儲和雲端平台上。傳統的方法和工具有時無法分析如此龐大的資料，而且這些資料每分鐘都呈指數增長，給公司帶來了重大挑戰。
採用文字探勘的另一個主要原因是業務領域日益激烈的競爭，導致組織尋求更多增值解決方案來保持競爭優勢。
這就是文字探勘應用程式、工具和技術流行起來的背景；它們提供一種方法來使用已收集的所有資料，以幫助組織使用這些資料來促進發展。
文字探勘和自然語言處理如何搭配運作
在機器學習的情境中，我們可以看到文字探勘相關性的一個例子。機器學習是一種廣泛使用的人工智慧技術，它賦予系統無需編程便可自動從經驗中學習的能力。在解決複雜問題方面，這項技術的結果非常準確，可以與人類匹敵甚至超越人類。
然而，為了讓機器學習產生最佳結果，它需要精心策劃的輸入內容來進行訓練。由於大多數的可用資料輸入都是非結構化文字形式，因此很難做到這點。這方面的例子像是電子健康記錄、臨床研究資料集、或科學文獻全文等。
自然語言處理是一種很好的工具，可以為機器學習中使用的這些進階預測模型提取結構化和清理過的資料，做為機器學習的訓練基礎，這減少了對此類訓練資料進行手動註釋的需要，並可節省成本。
此外，文字探勘允許對大量文獻和資料進行分析，以便及早發現潛在問題。這有助於公司充分利用研發資源，避免在後期藥物試驗等功能中出現已知失敗問題的機會。
文字探勘的多學科性質
出於所有意圖和目的，文字探勘是一個多學科領域，併入整合了資料探勘、資訊檢索、機器學習、電腦語言學、甚至統計工具等專業領域。文字探勘涉及以半結構化或非結構化格式儲存的自然語言文字。
文字探勘過程：步驟
預處理操作
- 整理來自多個資料來源的非結構化文字資料：純文字、Word 檔案、PDF 檔案、網頁、部落格、電子郵件、社交媒體。
- 在文字探勘工具和應用程式的幫助下清理資料，以偵測和刪除異常或冗餘的內容。這部分過程是指從資料中提取並僅保留相關的資訊，以便幫助識別特定字詞的詞根。
- 將上述內容轉換為適合分析的結構化格式。
分析
- 透過管理資訊系統 (MIS) 分析資料中的模式。
- 提取有價值的見解，並將資訊轉移到安全的資料庫中，以便進行趨勢分析。
- 將洞察見解用於決策。
文字探勘技術
文字探勘有五個常用的有效技術。
資訊提取
此技術是指從大量文字資料中提取有意義資訊的過程，文字可能以非結構化或半結構化文字格式的形式存在，它側重於識別、提取實用資訊，以及其屬性和關係。提取出來的資訊儲存在資料庫中，以便將來存取和檢索。這些結果的相關性和有效性是以精確度和叫用流程數量來加以評估。
資訊檢索
資訊檢索技術更具體，內容涉及如何根據特定一組單詞或短語來提取其間的相關性和關聯模式。資訊檢索系統利用演算法來追蹤使用者行為並收集相關資料，大家經常使用的 Google 搜尋引擎便是這方面的一個例子。
分類
分類是監督型學習的一種形式，將普通語言文字根據其內容分類成一組預定義的主題。系統會收集文本文件並對其進行分析，以找出每個文件的相關主題或正確索引。
共同參照過程是自然語言處理的一部分，不僅可以從文字資料集中提取含義，還可以提取實際的同義詞和縮寫詞。目前，這一過程是自動化執行，應用相當廣泛，從個人化廣告到垃圾郵件過濾都是。它廣泛用於根據階層定義對網頁進行分類，有很多用處。
分群
顧名思義，這種文字探勘技術旨在識別和定位文字資料庫中的內在結構，並將它們組織成子群組（或「叢集」）以供進一步分析，這是一種重要且標準的文字探勘技術。
叢集形成過程中的最大挑戰是在沒有前導資訊的前提下，從未分類、未標記的文字資料中建立有意義的叢集。分群分析用於資料散佈，也可做為其他文字探勘演算法和技術的預處理步驟，偵測到的下游叢集都會套用這些演算法和技術。
總結
文字摘要是自動產生特定文字的壓縮版本的過程，其中包含可能對最終使用者有用的資訊。摘要技術的目標在於查看多個文字資料來源，然後將內含大量資訊的文字以簡潔格式彙總成摘要，原始文件的整體含義和意圖基本上會保持不變。文字摘要整合了使用文字分類的各種方法，例如決策樹、神經網路、群體智慧、迴歸模型等。
文字探勘的應用和好處
當今，各種行業和領域都部署了文字探勘工具和技術，包括學術界、醫療保健、各種組織、社交媒體平台等等。
用於風險分析、評估、風險管理的文字探勘
通常，組織並不會在進行充足的風險分析之後才推出新產品和服務，但是不正確的風險分析會使組織落後於關鍵資訊和趨勢，導致他們錯失成長機會，也無法與目標受眾進行更好的交流。
文字探勘技術是風險管理軟體的驅動力，可以整合到企業營運當中。這種文字探勘技術會從大量文字資料來源中整理資訊，並建立相關見解之間的連結。
文字探勘技術的採用使組織能夠及時瞭解當前的市場趨勢，在正確的時間獲取正確的資訊，並及時識別潛在風險。這意味著組織可以降低風險，同時靈活地做出業務決策。
使用文字探勘和文字分析進行詐騙偵測
文字分析和文字探勘工具的這方面應用仍然是保險和金融公司的支柱。這些組織以文字格式收集大部分資料，將這些資料結構化並使用文字探勘工具和技術對其進行文字分析，有助於此類公司偵測和防止欺詐。文字探勘還可幫助公司更快地處理保固或保險理賠。
獲取卓越商業情報的文字探勘
各行各業有許多組織正越來越多地利用文字探勘技術來獲取卓越的商業情報洞察力，因為文字探勘技術可以深入洞察客戶/買家行為和市場趨勢。
文字探勘還可以幫助組織對其自身業務及其競爭對手，進行優勢、劣勢、機會、威脅 (SWOT) 分析，以便在市場中獲得優勢。
文字探勘工具和技術還可以洞察行銷策略和活動的執行情況，瞭解客戶正在尋找什麼、他們的購買偏好和趨勢、以及不斷變化的市場現況。
使用文字探勘技術來改善客戶服務
文字探勘技術越來越多被應用於客戶服務領域，藉此增強整體客戶體驗。自然語言處理是此領域的先驅，許多公司正投資於文字分析軟體，用它查看來自客戶調查、意見回饋表、語音電話、電子郵件、聊天當中的文字資料。
文字探勘和分析的目標是減少對客戶來電或查詢的回應時間，並使解決客戶投訴的週轉過程更快、更有效，這有利於留住客戶、減少客戶流失和更快解決投訴。
使用文字探勘工具進行社交媒體分析
由於社交媒體的文字較多，文字探勘工具在分析公司品牌的貼文、點讚、評論、推薦、粉絲等內容的趨勢方面大放異彩。事實上，市面上已有幾種文字探勘工具專門用於分析品牌在各種社交媒體平台上的表現。
對社交媒體進行文字探勘也是一項寶貴的工具，可以針對大量與您的品牌和線上內容互動的人們，即時瞭解其反應和行為模式。
如此一來，文字探勘和文字分析就能幫助組織充分利用當下最吸引目標受眾的熱門趨勢。例如，什麼東西會紅？哪些內容更吸引使用者？企業如何利用這些資訊來增加市佔率並增加銷售額？
文字探勘的缺點
雖然文字探勘或網路探勘技術本身沒有問題，但應用到私密性質的資料集上可能會導致道德問題，這包括對個人醫療記錄使用文字探勘，或建立群組簡歷資料。隱私問題是一個備受批評的道德缺陷，通常與不道德地使用文字探勘有關。
此外，公司可能會出於某種目的而進行文字探勘，但可能將資料用於其他未說明或未公開的目的。在個人資料已變成高價商品的世界中，此類濫用會對個人資料隱私構成重大威脅。
儘管如此，文字探勘仍是一個非常強大的工具，許多組織利用它來實現許多目標，涵蓋從簡化日常運營、到制定策略業務決策等所有層面。