Ons samel data in soos nog nooit tevore nie, en teen 2025, ongeveer 80% van hierdie data ongestruktureerd sal wees. Data-ontginning help om hierdie data te vorm, en besighede moet in ongestruktureerde teksanalise belê om binnekennis oor hul prestasie, kliënte, markneigings, ens.
Ongestruktureerde data is die ongeorganiseerde en verspreide stukke inligting wat vir 'n besigheid beskikbaar is, maar wat nie deur 'n program gebruik kan word of maklik deur mense verstaan kan word nie. Hierdie data word deur 'n datamodel gedefinieer, en dit voldoen ook nie aan enige voorafbepaalde struktuur nie. Data-ontginning stel ons in staat om groot datastelle te sorteer en te verwerk om patrone te vind wat besighede help om antwoorde te kry en probleme op te los.
Uitdagings in ongestruktureerde teksanalise
Data word in verskillende vorme en bronne ingesamel, insluitend e-posse, sosiale media, gebruiker-gegenereerde inhoud, forums, artikels, nuus, en wat nog. Gegewe die groot hoeveelheid data, sal besighede waarskynlik die verwerking daarvan ignoreer as gevolg van tydsbeperkings en begrotingsuitdagings. Hier is 'n paar belangrike data-ontginningsuitdagings van ongestruktureerde data:
Aard van data
Aangesien daar geen definitiewe struktuur is nie, is dit 'n groot uitdaging om die aard van data te ken. Dit maak die vind van insigte nog moeiliker en ingewikkelder, wat 'n groot afskrikmiddel word vir die besigheid om te begin verwerk aangesien hulle nie 'n rigting het om te volg nie.
Stelsel en Tegnologiese Vereistes
Ongestruktureerde data kan nie met die bestaande stelsels, databasisse en gereedskap ontleed word nie. Besighede benodig dus hoëkapasiteit en spesiaal ontwerpte stelsels om ongestruktureerde data te onttrek, op te spoor en te ontleed.
Natuurlike Taalverwerking (NLP)
Teksontleding van ongestruktureerde data vereis NLP-tegnieke, soos sentimentanalise, onderwerpmodellering en Name Entity Recognition (NER). Hierdie stelsels vereis tegniese kundigheid en gevorderde masjinerie vir groot datastelle.
Voorverwerkingstegnieke in data-ontginning
Datavoorverwerking sluit skoonmaak, transformasie en integrasie van data in voordat dit vir ontleding gestuur word. Deur die volgende tegnieke te gebruik, verbeter ontleders datakwaliteit vir maklike data-ontginning.
Teks skoonmaak
Teksskoonmaak gaan oor die verwydering van irrelevante data uit die datastelle. Dit sluit in die verwydering van HTML-etikette, spesiale karakters, syfers, leestekens en ander aspekte van teks. Die doel is om die teksdata te normaliseer, stopwoorde te verwyder en enige element te verwyder wat die ontledingsproses kan inhibeer.Tokenization
Wanneer die data-ontginningpyplyn gebou word, word datatokenisering vereis om die ongestruktureerde data af te breek, aangesien dit die res van die proses beïnvloed. Tokenisering van ongestruktureerde data sluit in die skep van kleiner en soortgelyke eenhede van data, wat lei tot effektiewe verteenwoordiging.Gedeeltelike etikettering
Gedeeltelike-etikettering sluit in die etikettering van elke teken in 'n selfstandige naamwoord, byvoeglike naamwoord, werkwoord, bywoord, voegwoord, ens. Dit help om 'n grammatikaal korrekte datastruktuur te skep, wat noodsaaklik is vir 'n wye reeks NLP-funksies.Benoemde entiteitsherkenning (NER)
Die NER-proses sluit in die merk van entiteite in die ongestruktureerde data met definitiewe rolle en kategorieë. Kategorieë sluit onder andere mense, organisasies en liggings in. Dit help om 'n kennisbasis vir die volgende stap te bou, veral wanneer NLP in werking tree.
Teksskoonmaak gaan oor die verwydering van irrelevante data uit die datastelle. Dit sluit in die verwydering van HTML-etikette, spesiale karakters, syfers, leestekens en ander aspekte van teks. Die doel is om die teksdata te normaliseer, stopwoorde te verwyder en enige element te verwyder wat die ontledingsproses kan inhibeer.
Wanneer die data-ontginningpyplyn gebou word, word datatokenisering vereis om die ongestruktureerde data af te breek, aangesien dit die res van die proses beïnvloed. Tokenisering van ongestruktureerde data sluit in die skep van kleiner en soortgelyke eenhede van data, wat lei tot effektiewe verteenwoordiging.
Gedeeltelike-etikettering sluit in die etikettering van elke teken in 'n selfstandige naamwoord, byvoeglike naamwoord, werkwoord, bywoord, voegwoord, ens. Dit help om 'n grammatikaal korrekte datastruktuur te skep, wat noodsaaklik is vir 'n wye reeks NLP-funksies.
Die NER-proses sluit in die merk van entiteite in die ongestruktureerde data met definitiewe rolle en kategorieë. Kategorieë sluit onder andere mense, organisasies en liggings in. Dit help om 'n kennisbasis vir die volgende stap te bou, veral wanneer NLP in werking tree.Teksmynprosesoorsig
Teksontginning behels stap-vir-stap taakuitvoering om uitvoerbare inligting uit ongestruktureerde teks en data te ontbloot. Binne hierdie proses gebruik ons kunsmatige intelligensie, masjienleer en NLP om nuttige inligting te onttrek.
- Voorverwerking: Teks-pro-verwerking sluit 'n reeks verskillende take in, insluitend teksopruiming (verwydering van onnodige inligting), tokenisering (verdeel die teks in kleiner stukke), filter (verwydering van irrelevante inligting), stemming (identifisering van die basiese vorm van die woorde) en lemmatisering (herorganisering van die woord na sy oorspronklike linguistiese vorm).
- Kenmerkeuse: Kenmerkeuse behels die onttrekking van die mees relevante kenmerke uit 'n datastel. Hierdie stap word veral in masjienleer gebruik, en sluit ook dataklassifikasie, regressie en groepering in.
- Tekstransformasie: Gebruik enige van die twee modelle, Sak van Woorde of Vector Space Model met kenmerkkeuse, om kenmerke (identifikasie) van ooreenkomste in die datastel te genereer.
- Data-ontginning: Uiteindelik, met behulp van verskillende toepaslike tegnieke en benaderings, word data ontgin, wat dan vir verdere ontleding benut word.
Met die data wat ontgin word, kan besighede KI-modelle oplei met die hulp van OCR-verwerking. As gevolg hiervan kan hulle outentieke intelligensie ontplooi om presiese insigte te verkry.
Sleuteltoepassings van teksontginning
Customer Feedback
Besighede kan hul kliënte beter verstaan deur neigings en data te ontleed wat uit gebruikersgegenereerde data, sosiale media-plasings, tweets en kliëntediensversoeke onttrek is. Deur hierdie inligting te gebruik, kan hulle beter produkte bou en beter oplossings bied.
Brandmonitering
Aangesien data-ontginningstegnieke kan help om data uit verskillende bronne te verkry en te onttrek, kan dit handelsmerke help om te weet wat hul kliënte sê. Deur dit te gebruik, kan hulle handelsmerkmonitering en handelsmerkreputasiebestuurstrategieë implementeer. Gevolglik kan handelsmerke skadebeheertegnieke implementeer om hul reputasie te red.
Bedrogopsporing
Aangesien data-ontginning kan help om diepgewortelde inligting te onttrek, insluitend finansiële ontleding, transaksiegeskiedenis en versekeringseise, kan besighede bedrieglike aktiwiteite bepaal. Dit help om ongewenste verliese te voorkom en gee hulle genoeg tyd om hul reputasie te red.
Inhoud Aanbeveling
Met 'n begrip van die data wat uit verskillende bronne onttrek word, kan besighede dit gebruik om persoonlike aanbevelings aan hul kliënte te verskaf. Verpersoonliking speel 'n belangrike rol in die verhoging van besigheidsinkomste en klante-ervaring.
Vervaardiging Insigte
Waar klante-insigte gebruik kan word om hul voorkeure te ken, kan dieselfde gebruik word om vervaardigingsprosesse te verbeter. Met inagneming van die resensies en terugvoer van gebruikerservaring, kan vervaardigers produkverbeteringsmeganismes implementeer en die vervaardigingsproses wysig.
E-posfiltrering
Data-ontginning in e-posfiltrering help om te onderskei tussen strooipos, kwaadwillige inhoud en opregte boodskappe. Deur hierdie inligting te gebruik, kan besighede hulself teen kuberaanvalle beskerm en hul werknemers en kliënte opvoed om te vermy om betrokke te raak by sekere soorte e-posse.
Mededingende Bemarkingsanalise
Waar data-ontginning maatskappye kan help om baie van hulself en hul kliënte te weet, kan dit ook 'n lig op hul mededingers skyn. Hulle kan mededingers se sosiale media-profielaktiwiteit, webwerfprestasie en enige ander inligting wat op die web beskikbaar is, ontleed. Hier kan hulle weer tendense en insigte identifiseer, en terselfdertyd hierdie inligting gebruik om hul bemarkingstrategieë te bou.
Gevolgtrekking
Data-ontginning vanaf ongestruktureerde teks sal 'n fundamentele praktyk word namate ons in 'n data-intensiewe wêreld vorder. Besighede sal nuwe neigings en insigte wil ontdek om beter produkte te bou en klante-ervarings te verbeter. Waar die bedryfs- en koste-uitdagings vandag die prominentste is, kan dit gedemp word met grootskaalse implementering van data-ontginningstegnieke. Shaip het kundigheid in data-insameling, onttrekking en annotasie, wat besighede help om hul kliënte, markte en produkte beter te verstaan. Ons help besighede verbeter hul OCR-data-onttrekking en versameling met vooraf opgeleide KI-modelle wat indrukwekkende digitalisering lewer. Kom in kontak met ons om te weet hoe ons jou kan help om ongestruktureerde data te verwerk en te verwyder.
