Nestrukturovaný text v dolování dat: Odemknutí statistik ve zpracování dokumentů

Shromažďujeme data jako nikdy předtím a do roku 2025 přibližně 80 % těchto údajů bude nestrukturovaná. Data mining pomáhá utvářet tato data a podniky musí investovat do nestrukturované textové analýzy, aby získaly zasvěcené znalosti o jejich výkonu, zákaznících, tržních trendech atd.

Nestrukturovaná data jsou neorganizované a roztroušené informace, které má firma k dispozici, ale které nemohou být použity programem a které lidé nemohou snadno pochopit. Tato data jsou definována datovým modelem a neodpovídají ani žádné předem definované struktuře. Data mining nám umožňuje třídit a zpracovávat velké soubory dat, abychom našli vzory, které podnikům pomáhají získat odpovědi a řešit problémy.

Výzvy v analýze nestrukturovaného textu

Data jsou shromažďována v různých formách a zdrojích, včetně e-mailů, sociálních médií, obsahu vytvářeného uživateli, fór, článků, zpráv a podobně. Vzhledem k velkému množství dat budou podniky pravděpodobně jejich zpracování ignorovat z důvodu časových omezení a rozpočtových problémů. Zde jsou některé klíčové výzvy pro dolování nestrukturovaných dat:

• Povaha dat

  Protože neexistuje žádná jednoznačná struktura, znalost povahy dat je velkou výzvou. Díky tomu je hledání postřehů ještě obtížnější a složitější, což firmu velmi odrazuje od zahájení zpracování, protože nemají směr, kterým by se měli ubírat.

• Systémové a technologické požadavky

  Nestrukturovaná data nelze analyzovat pomocí stávajících systémů, databází a nástrojů. Podniky proto potřebují vysokokapacitní a speciálně navržené systémy pro extrakci, lokalizaci a analýzu nestrukturovaných dat.

• Zpracování přirozeného jazyka (NLP)

  Textová analýza nestrukturovaných dat vyžaduje techniky NLP, jako je analýza sentimentu, modelování témat a rozpoznávání pojmenovaných entit (NER). Tyto systémy vyžadují technické znalosti a pokročilé strojní vybavení pro velké soubory dat.

Techniky předběžného zpracování v dolování dat

Předzpracování dat zahrnuje čištění, transformaci a integraci dat před jejich odesláním k analýze. Pomocí následujících technik zlepšují analytici kvalitu dat pro snadné získávání dat.

• Čištění textu

  Čištění textu je o odstranění irelevantních dat z datových sad. Zahrnuje odstranění značek HTML, speciálních znaků, čísel, interpunkčních znamének a dalších aspektů textu. Účelem je normalizovat textová data, odstranit zastavovací slova a odstranit jakýkoli prvek, který může bránit procesu analýzy.

• Tokenizace

  Při budování kanálu dolování dat je vyžadována tokenizace dat, aby se rozložila nestrukturovaná data, protože to ovlivňuje zbytek procesu. Tokenizace nestrukturovaných dat zahrnuje vytváření menších a podobných jednotek dat, což vede k efektivní reprezentaci.

• Part-of-Speech Tagging

  Part-of-Speech tagování zahrnuje označení každého tokenu na podstatné jméno, přídavné jméno, sloveso, příslovce, spojku atd. To pomáhá vytvořit gramaticky správnou datovou strukturu, která je zásadní pro širokou škálu funkcí NLP.

• Rozpoznání pojmenované entity (NER)

  Proces NER zahrnuje označování entit v nestrukturovaných datech s určitými rolemi a kategoriemi. Kategorie zahrnují mimo jiné osoby, organizace a místa. To pomáhá vybudovat znalostní základnu pro další krok, zvláště když NLP vstoupí do akce.

Přehled procesu těžby textu

Dolování textu zahrnuje postupné provádění úloh k odhalení použitelných informací z nestrukturovaného textu a dat. V rámci tohoto procesu využíváme umělou inteligenci, strojové učení a NLP k získávání užitečných informací.

• Předzpracování: Zpracování textu zahrnuje řadu různých úkolů, včetně čištění textu (odstranění nepotřebných informací), tokenizace (rozdělení textu na menší části), filtrování (odstranění irelevantních informací), stemmingu (identifikace základní formy slov) a lemmatizace. (reorganizace slova do původní jazykové podoby).
• Výběr funkcí: Výběr funkcí zahrnuje extrahování nejdůležitějších funkcí z datové sady. Tento krok se používá zejména ve strojovém učení a zahrnuje také klasifikaci dat, regresi a shlukování.
• Transformace textu: Použití jednoho ze dvou modelů, Bag of Words nebo Vector Space Model s výběrem prvků, ke generování prvků (identifikace) podobnosti v sadě dat.
• Dolování dat: Nakonec jsou pomocí různých použitelných technik a přístupů vytěžena data, která jsou následně využita pro další analýzu.

S vytěženými daty mohou podniky trénovat modely umělé inteligence pomoc při zpracování OCR. Díky tomu mohou nasadit autentickou inteligenci k získání přesných poznatků.

Klíčové aplikace dolování textu

Proč investovat do čističky vzduchu?

Dolování dat z nestrukturovaného textu se stane základní praxí, jak pokročíme do světa náročného na data. Firmy budou chtít objevovat nové trendy a poznatky, aby mohly vytvářet lepší produkty a zlepšovat zákaznickou zkušenost. Tam, kde jsou dnes provozní a nákladové problémy nejvýraznější, lze je potlačit rozsáhlou implementací technik dolování dat. Shaip má odborné znalosti v oblasti shromažďování, extrakce a anotací dat, což firmám pomáhá lépe porozumět jejich zákazníkům, trhům a produktům. Pomáháme podniky vylepšují extrakci dat OCR a kolekce s předem vyškolenými modely umělé inteligence poskytující působivou digitalizaci. Kontaktujte nás a zjistěte, jak vám můžeme pomoci zpracovat a odstranit nestrukturovaná data.