文本数据挖掘

文本数据挖掘可以描述为从普通语言文本中提取重要数据的过程。我们通过短信、文档、电子邮件、文件生成的所有数据都是用通用语言文本编写的。文本挖掘主要用于从这些数据中提取有用的见解或模式。

在过去的几年里，文本挖掘市场经历了指数级的增长和普及，并且预计在未来几年还将获得显著的增长和普及。文本挖掘普及的一个主要原因是商业市场竞争日益激烈，许多组织都在寻求增值解决方案以与其他组织竞争。随着商业竞争的加剧和客户观念的变化，各组织正在进行大量投资，以找到能够分析客户和竞争对手数据以提高竞争力的解决方案。数据的主要来源是电子商务网站、社交媒体平台、已发表的文章、调查等等。生成的大部分数据是非结构化的，这使得组织难以用人力进行分析，成本也很高。这一挑战与数据生成呈指数级增长相结合，导致了分析工具的增长。它不仅能够处理大量的文本数据，还有助于决策。

数据挖掘中的文本挖掘领域

以下是文本挖掘的领域：

• 信息提取
  从非结构化源自动提取描述实体的结构化数据，如实体、实体关系和属性，称为信息提取。
• 自然语言处理
  NLP代表自然语言处理。计算机软件可以像人类说话一样理解人类语言。NLP主要是人工智能（AI）的一个组成部分。NLP应用程序的开发很困难，因为计算机通常期望人类以编程语言“与”它们交流，而编程语言是准确、清晰且结构化的。人类的语言通常不真实，因此可能依赖于许多复杂的变量，包括俚语、社交背景和地域方言。
• 数据挖掘
  数据挖掘是指从大型数据集中提取有用数据和隐藏模式。数据挖掘工具可以预测行为和未来趋势，从而使企业能够做出更明智的数据驱动决策。数据挖掘工具可用于解决许多传统上耗时过多的业务问题。
• 信息检索
  信息检索涉及从存储在我们系统中的数据中检索有用数据。或者，作为一种类比，我们可以将电子商务网站或其他网站上的搜索引擎视为信息检索的一部分。

文本挖掘过程

文本挖掘过程包含以下步骤以从文档中提取数据。

• 文本转换
  文本转换是一种用于控制文本大写的技术。
  这里给出了两种主要的文档表示方法。
  1. 词袋模型
  2. 向量空间
• 文本预处理
  预处理是文本挖掘、自然语言处理 (NLP) 和信息检索 (IR) 中的一项重要任务和关键步骤。在文本挖掘领域，数据预处理用于从非结构化文本数据中提取有用的信息和知识。信息检索 (IR) 是选择集合中哪些文档需要检索以满足用户需求的问题。
• 特征选择
  特征选择是数据挖掘的重要组成部分。特征选择可以定义为减少处理输入或查找重要信息源的过程。特征选择也称为变量选择。
• 数据挖掘
  现在，在此步骤中，文本挖掘过程与传统过程合并。经典的 Ddata Mining 程序用于结构化数据库。
• 评估
  然后，它评估结果。结果评估后，结果会被丢弃。
• 应用
  以下是文本挖掘的应用程序：
• 风险管理
  风险管理是分析、识别、处理和监控组织中任何行动或过程中涉及的风险的系统性、逻辑性程序。风险分析不足通常是失败的主要原因。在金融组织中尤其如此，在这些组织中，基于文本挖掘技术的风险管理软件的采用可以有效提高降低风险的能力。它能够管理数百万个来源和 PB 级的文本文档，并能够连接数据。它有助于在正确的时间访问正确的数据。
• 客户关怀服务
  文本挖掘方法，特别是 NLP，在客户关怀领域日益重要。组织正在投资文本分析编程，以通过访问来自客户反馈、调查、客户电话等不同来源的文本数据来改善其整体体验。文本分析的主要目标是缩短组织的响应时间，并帮助快速有效地处理客户的投诉。
• 商业智能
  公司和商业公司已开始将文本挖掘策略作为其商业智能的主要组成部分。除了提供对客户行为和趋势的重要见解外，文本挖掘策略还有助于组织分析其竞争对手的优势和劣势，从而在市场中获得竞争优势。
• 社交媒体分析
  社交媒体分析有助于跟踪在线数据，并且有许多专门用于分析社交媒体网站性能的文本挖掘工具。这些工具可以帮助监视和解释通过互联网从新闻、电子邮件、博客等生成的文本。文本挖掘工具可以精确分析您的品牌在社交媒体平台上的总帖子数、关注者数和总点赞数，从而让您了解与您的品牌和内容互动的人们的反应。

数据挖掘中的文本挖掘方法

以下是数据挖掘中使用的文本挖掘方法。

1. 基于关键词的关联分析

它收集经常一起出现的关键词或术语集，然后发现它们之间的关联关系。首先，它通过解析、词干提取、删除停用词等对文本数据进行预处理。数据预处理完成后，它会引导关联挖掘算法。这里不需要人工干预，因此减少了不必要的结果数量和执行时间。

2. 文档分类分析

自动文档分类

该分析用于对大量在线文本文档（如网页、电子邮件等）进行自动分类。文本文档分类与关系数据的分类不同，因为文档数据库不是根据属性值对来组织的。

文本数值化

• 词干提取算法
  在开始对输入文档进行排序之前，一个重要的预处理步骤是词干提取。术语“词干提取”可以定义为将单词还原到其词根。例如，单词的不同语法形式和顺序是相同的。词干提取的主要目的是确保文本挖掘程序能够识别相同的单词。
• 支持不同语言
  有一些高度依赖语言的操作，如词干提取、同义词、单词中允许的字母。因此，支持多种语言很重要。
• 排除特定字符
  在对输入文档进行排序之前，可以排除数字、特定字符或字符序列，或者长度小于或大于特定数字的单词。
• 包含列表，排除列表（停用词）
  可以对要列出的单词指定一个特定的列表，当我们想要搜索特定单词时很有用。它还根据单词出现的频率对输入文档进行分类。此外，可以指定“停用词”，即要从排序中排除的术语。通常，默认的英语停用词列表包括“the”、“a”、“since”等。这些词在各自的语言中经常使用，但在文档中传达的数据很少。