Qu'est-ce que l'exploration de texte?
L'exploration de texte est également connue comme l'exploration de données de texte est le processus d'extraction et d'analyse de données à partir de grandes quantités de données de texte non structurées. L'analyse de données textuelles qu'un autre terme peut appeler analyse de texte. L'exploration de texte permet d'identifier les concepts, les modèles, les rubriques, les mots clés et d'autres attributs dans les données. Les extraits et analyses des données de grandes quantités de données de texte non structurées permettent de trouver des informations précieuses sur de grandes quantités de données de texte non structurées, qui ne peuvent pas être identifiées facilement. Il n'est pas possible d'identifier manuellement les informations requises à partir des données volumineuses.Pour extraire les informations requises à partir des données volumineuses, utilisez le processus d'exploration de texte car vous devez lire tous les documents pour savoir s'ils contiennent réellement des informations pertinentes pour votre recherche.
Exploration de texte
- Le processus d'exploration de texte est devenu plus pratique en raison des mégadonnées. Les scientifiques des données et d'autres utilisateurs utilisent les mégadonnées et l'apprentissage en profondeur qui peuvent analyser des ensembles massifs de données non structurées.
- Exploration de texte après avoir identifié les faits, les relations et les assertions, tous ces faits sont extraits et analysés, pour analyser d'abord transformés en données structurées, visualisation à l'aide de tableaux HTML, cartes mentales, graphiques, etc., intégration avec des données structurées dans des bases de données ou des entrepôts et classifier davantage à l'aide de systèmes d'apprentissage automatique (ML).
- Les sources d'exploration et d'analyse peuvent être des documents d'entreprise, des e-mails de clients, des commentaires d'enquête, des journaux de centre d'appels, des publications sur les réseaux sociaux, des dossiers médicaux et d'autres sources de données textuelles qui aident une entreprise à trouver des informations commerciales potentiellement précieuses.
- L'exploration de texte et le traitement du langage naturel (PNL) sont des technologies d'intelligence artificielle (IA) qui permettent aux utilisateurs de transformer rapidement le contenu clé des documents texte en informations quantitatives et exploitables.
Comment le Text Mining facilite-t-il le travail?
L'exploration de texte fonctionne de la même manière que l'exploration de données, mais en mettant l'accent sur le texte plutôt que sur des formes de données plus structurées. La première étape du processus d'exploration de texte consiste à organiser les données en termes d'analyse quantitative et qualitative, c'est pourquoi utiliser la technologie de traitement du langage naturel (PNL).
Le travail d'exploration de texte comprend la récupération ou l'identification d'informations (collecter les données de toutes les sources pour analyse), appliquer des analyses de texte (méthodes statistiques ou traitement du langage naturel à une partie du balisage vocal), reconnaissance d'entité nommée (identifier le texte nommé caractérise le nom du processus comme catégorisant) ), la désambiguïsation (clustering), le clustering de documents (pour identifier des ensembles de documents texte similaires), identifier le nom et d'autres termes qui se réfèrent au même objet, puis trouver la relation et le fait parmi les entités et autres informations dans le texte, puis effectuer une analyse des sentiments et analyse de texte quantitative et ensuite créer le modèle analytique qui aide à générer des stratégies commerciales et des actions opérationnelles.
Que pouvez-vous faire avec l'exploration de texte?
Le meilleur exemple de l'exploration de texte est l'analyse des sentiments qui peut suivre les commentaires des clients ou les sentiments à propos d'un restaurant, d'une entreprise, etc., également connue sous le nom d'exploration des opinions, dans cette analyse des sentiments qui recueille le texte des avis en ligne ou des réseaux sociaux et d'autres sources de données et effectue la PNL pour identifier les sentiments positifs ou négatifs des clients. Ces informations plus utilisées pour résoudre le point négatif et améliorer la satisfaction des clients peuvent également aider dans le marketing et d'autres domaines d'amélioration.
Les autres applications courantes incluent les applications de sécurité, les applications biomédicales pour les études cliniques et la médecine de précision analysant les descriptions des symptômes médicaux pour faciliter les diagnostics, le marketing comme la gestion analytique de la relation client, l'ajout de ciblage, la sélection des candidats à l'emploi en fonction du libellé de leur curriculum vitae, l'exploration de la littérature scientifique pour l'éditeur pour rechercher les données sur la récupération d'index, bloquer les courriers indésirables, classer le contenu du site Web, identifier les réclamations d'assurance qui peuvent être frauduleuses et examiner les documents d'entreprise dans le cadre des processus de découverte électronique.
Les avantages
Il aide à la détection des fraudes pour la compagnie d'assurance, à la gestion des risques, à l'analyse scientifique, au comportement des clients, etc., ce qui aide l'entreprise à améliorer son travail.
Il aide les entreprises à détecter les problèmes, puis à les résoudre avant qu'ils ne deviennent un gros problème qui affecte l'entreprise. Les avis clients et les communications peuvent aider à améliorer l'expérience client en identifiant les fonctionnalités requises pour le client et l'amélioration par tous, ce qui augmente la vente, puis augmente les revenus et les bénéfices de l'entreprise.
Même l'exploration de texte dans les soins de santé permet d'identifier la maladie et de diagnostiquer la maladie.
Compétences requises
Pour effectuer l'exploration de texte, les personnes doivent avoir des compétences en analyse de données, doivent être bonnes en statistiques, en cadres de traitement de données volumineuses, en connaissances en bases de données, en apprentissage automatique ou en algorithme d'apprentissage profond, en traitement du langage naturel et en plus de ce bon en langage de programmation.
Portée
C'est un domaine en pleine croissance, car le domaine des mégadonnées grandit, de sorte que la portée est très prometteuse à l'avenir, car la quantité de données texte augmente de façon exponentielle de jour en jour. Les plateformes de médias sociaux génèrent beaucoup de données textuelles qui peuvent être extraites pour obtenir de véritables informations sur différents domaines.
Le bon public pour apprendre les technologies d'exploration de texte
Le public cible pour l'apprentissage de ces technologies sont les professionnels qui souhaitent identifier les informations précieuses sur l'énorme quantité de données non structurées pour les entreprises à des fins différentes, comme augmenter les ventes et les bénéfices de l'entreprise, détecter les fraudes pour la compagnie d'assurance ainsi que dans le domaine de la la santé et même des scientifiques pour effectuer l'analyse scientifique et tout.
Conclusion
- Il est également connu que l'exploration de données de texte est le processus d'extraction et d'analyse de données à partir de grandes quantités de données de texte non structurées.
- Le travail d'exploration de texte comprend la récupération ou l'identification d'informations, appliquer l'analyse de texte, la reconnaissance d'entité nommée, la désambiguïsation, le regroupement de documents, identifier le nom et d'autres termes qui se réfèrent au même objet, puis trouver la relation et le fait entre les entités et d'autres informations dans le texte, puis effectuer l'analyse des sentiments et l'analyse quantitative du texte, puis créer le modèle analytique qui aide à générer des stratégies commerciales et des actions opérationnelles.
- Il aide à la détection des fraudes, à la gestion des risques, à l'analyse scientifique, au comportement des clients, aux soins de santé, etc.
- Pour effectuer l'exploration de texte, les personnes doivent avoir des compétences en analyse de données, en statistiques, en cadres de traitement de données volumineuses, en connaissances de bases de données, en apprentissage automatique ou en algorithme d'apprentissage profond, en traitement du langage naturel et en plus de ce bien dans la langue de programmation.
- C'est un domaine en pleine croissance, car le domaine des mégadonnées se développe donc l'étendue du Text Mining est très prometteuse à l'avenir.
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