Ostrukturerad text i Data Mining: Låser upp insikter i dokumentbehandling

Vi samlar in data som aldrig förr, och senast 2025, runt 80 % av dessa uppgifter kommer att vara ostrukturerad. Datautvinning hjälper till att forma denna data, och företag måste investera i ostrukturerad textanalys för att få insiderkunskap om deras prestanda, kunder, marknadstrender etc.

Ostrukturerad data är den oorganiserade och spridda information som finns tillgänglig för ett företag men som inte kan användas av ett program eller lätt kan förstås av människor. Dessa data definieras av en datamodell och överensstämmer inte heller med någon fördefinierad struktur. Datautvinning gör att vi kan sortera och bearbeta stora datamängder för att hitta mönster som hjälper företag att få svar och lösa problem.

Utmaningar i ostrukturerad textanalys

Data samlas in i olika former och källor, inklusive e-post, sociala medier, användargenererat innehåll, forum, artiklar, nyheter och annat. Med tanke på den stora mängden data kommer företag sannolikt att ignorera att bearbeta den på grund av tidsbegränsningar och budgetutmaningar. Här är några viktiga datautvinningsutmaningar med ostrukturerad data:

• Datas natur

  Eftersom det inte finns någon bestämd struktur är det en stor utmaning att känna till datas natur. Detta gör det ännu svårare och mer komplext att hitta insikter, vilket blir ett stort avskräckande för verksamheten att börja bearbeta eftersom de inte har en riktning att följa.

• System- och tekniska krav

  Ostrukturerad data kan inte analyseras med befintliga system, databaser och verktyg. Därför behöver företag högkapacitet och specialdesignade system för att extrahera, lokalisera och analysera ostrukturerad data.

• Naturlig språkbehandling (NLP)

  Textanalys av ostrukturerad data kräver NLP-tekniker, som sentimentanalys, ämnesmodellering och Named Entity Recognition (NER). Dessa system kräver teknisk expertis och avancerad maskinpark för stora datamängder.

Förbehandlingstekniker inom datautvinning

Dataförbearbetning inkluderar rengöring, transformering och integrering av data innan den skickas för analys. Med hjälp av följande tekniker förbättrar analytiker datakvaliteten för enkel datautvinning.

• Textrengöring

  Textrensning handlar om att ta bort irrelevant data från datamängderna. Det inkluderar att ta bort HTML-taggar, specialtecken, siffror, skiljetecken och andra aspekter av text. Syftet är att normalisera textdata, ta bort stoppord och ta bort alla element som kan hämma analysprocessen.

• tokenization

  När man bygger datautvinningspipelinen krävs datatokenisering för att bryta ner den ostrukturerade data eftersom det påverkar resten av processen. Tokenisering av ostrukturerad data inkluderar att skapa mindre och liknande enheter av data, vilket leder till effektiv representation.

• Ordspråksmärkning

  Del-of-Speech-taggning inkluderar att märka varje token till ett substantiv, adjektiv, verb, adverb, konjunktion, etc. Detta hjälper till att skapa en grammatiskt korrekt datastruktur, vilket är avgörande för ett brett utbud av NLP-funktioner.

• Namngiven entitetsigenkänning (NER)

  NER-processen inkluderar taggning av enheter i ostrukturerad data med bestämda roller och kategorier. Kategorier inkluderar bland annat personer, organisationer och platser. Detta hjälper till att bygga en kunskapsbas för nästa steg, särskilt när NLP träder i kraft.

Text Mining Process Översikt

Textutvinning involverar steg-för-steg exekvering av uppgifter för att avslöja handlingsbar information från ostrukturerad text och data. Inom denna process använder vi artificiell intelligens, maskininlärning och NLP för att extrahera användbar information.

• Pre-bearbetning: Textpro-bearbetning inkluderar en rad olika uppgifter, inklusive textrensning (ta bort onödig information), tokenisering (dela upp texten i mindre bitar), filtrering (ta bort irrelevant information), stemming (identifiera ordens grundläggande form) och lemmatisering (omorganisera ordet till dess ursprungliga språkliga form).
• Funktionsval: Funktionsval innebär att extrahera de mest relevanta funktionerna från en datauppsättning. Detta steg används särskilt i maskininlärning och inkluderar även dataklassificering, regression och klustring.
• Textomvandling: Använda någon av de två modellerna, Bag of Words eller Vector Space Model med funktionsval, för att generera egenskaper (identifiering) av likheter i datamängden.
• Datautvinning: I slutändan, med hjälp av olika tillämpliga tekniker och tillvägagångssätt, mineras data, som sedan används för vidare analys.

Med data minerade kan företag träna AI-modeller med hjälp av OCR-bearbetning. Som ett resultat kan de distribuera autentisk intelligens för att få exakta insikter.

Viktiga tillämpningar av textutvinning

Slutsats

Datautvinning från ostrukturerad text kommer att bli en grundläggande praxis när vi går in i en dataintensiv värld. Företag kommer att vilja upptäcka nya trender och insikter för att bygga bättre produkter och förbättra kundupplevelser. Där drifts- och kostnadsutmaningarna är mest framträdande idag kan de dämpas med storskalig implementering av datautvinningstekniker. Shaip har expertis inom datainsamling, extrahering och anteckningar, vilket hjälper företag att bättre förstå sina kunder, marknader och produkter. Vi hjälper företag förbättrar sin OCR-dataextraktion och samling med förtränade AI-modeller som levererar imponerande digitalisering. Kontakta oss för att veta hur vi kan hjälpa dig att bearbeta och rensa ostrukturerad data.