We verzamelen gegevens als nooit tevoren, en tegen 2025 ook 80% van deze gegevens zal ongestructureerd zijn. Datamining helpt deze gegevens vorm te geven, en bedrijven moeten investeren in ongestructureerde tekstanalyse om voorkennis te verkrijgen over hun prestaties, klanten, markttrends, enz.
Ongestructureerde gegevens zijn de ongeorganiseerde en verspreide stukjes informatie die beschikbaar zijn voor een bedrijf, maar die niet door een programma kunnen worden gebruikt of door mensen gemakkelijk kunnen worden begrepen. Deze gegevens worden gedefinieerd door een gegevensmodel en voldoen ook niet aan een vooraf gedefinieerde structuur. Met datamining kunnen we grote datasets sorteren en verwerken om patronen te vinden die bedrijven helpen antwoorden te krijgen en problemen op te lossen.
Uitdagingen bij ongestructureerde tekstanalyse
Gegevens worden verzameld in verschillende vormen en bronnen, waaronder e-mails, sociale media, door gebruikers gegenereerde inhoud, forums, artikelen, nieuws en dergelijke. Gezien de grote hoeveelheid gegevens zullen bedrijven de verwerking ervan waarschijnlijk negeren vanwege tijdgebrek en budgetproblemen. Hier zijn enkele belangrijke uitdagingen op het gebied van datamining met betrekking tot ongestructureerde gegevens:
Aard van gegevens
Omdat er geen duidelijke structuur bestaat, is het kennen van de aard van gegevens een grote uitdaging. Dit maakt het vinden van inzichten nog moeilijker en complexer, wat een groot afschrikmiddel wordt voor het bedrijf om met de verwerking te beginnen, omdat ze geen richting hebben om te volgen.
Systeem- en technologische vereisten
Ongestructureerde gegevens kunnen niet worden geanalyseerd met de bestaande systemen, databases en tools. Daarom hebben bedrijven speciaal ontworpen systemen met hoge capaciteit nodig om ongestructureerde gegevens te extraheren, lokaliseren en analyseren.
Natuurlijke taalverwerking (NLP)
Voor tekstanalyse van ongestructureerde data zijn NLP-technieken nodig, zoals sentimentanalyse, onderwerpmodellering en Named Entity Recognition (NER). Deze systemen vereisen technische expertise en geavanceerde machines voor grote datasets.
Voorverwerkingstechnieken bij datamining
Het voorbewerken van gegevens omvat het opschonen, transformeren en integreren van gegevens voordat deze voor analyse worden verzonden. Met behulp van de volgende technieken verbeteren analisten de datakwaliteit voor eenvoudige datamining.
Tekst opschonen
Bij het opschonen van teksten gaat het om het verwijderen van irrelevante gegevens uit de datasets. Het omvat het verwijderen van HTML-tags, speciale tekens, cijfers, leestekens en andere aspecten van tekst. Het doel is om de tekstgegevens te normaliseren, stopwoorden te verwijderen en elk element te verwijderen dat het analyseproces kan belemmeren.tokenization
Bij het bouwen van de dataminingpijplijn is datatokenisatie vereist om de ongestructureerde gegevens op te splitsen, aangezien deze de rest van het proces beïnvloeden. Het tokeniseren van ongestructureerde gegevens omvat het creëren van kleinere en vergelijkbare gegevenseenheden, wat leidt tot effectieve representatie.Deel-van-spraak tagging
Part-of-Speech-tagging omvat het labelen van elk token in een zelfstandig naamwoord, bijvoeglijk naamwoord, werkwoord, bijwoord, voegwoord, enz. Dit helpt bij het creëren van een grammaticaal correcte datastructuur, die cruciaal is voor een breed scala aan NLP-functies.Erkenning van benoemde entiteiten (NER)
Het NER-proces omvat het taggen van entiteiten in de ongestructureerde gegevens met duidelijke rollen en categorieën. Categorieën omvatten onder meer mensen, organisaties en locaties. Dit helpt bij het opbouwen van een kennisbasis voor de volgende stap, vooral wanneer NLP in actie komt.
Bij het opschonen van teksten gaat het om het verwijderen van irrelevante gegevens uit de datasets. Het omvat het verwijderen van HTML-tags, speciale tekens, cijfers, leestekens en andere aspecten van tekst. Het doel is om de tekstgegevens te normaliseren, stopwoorden te verwijderen en elk element te verwijderen dat het analyseproces kan belemmeren.
Bij het bouwen van de dataminingpijplijn is datatokenisatie vereist om de ongestructureerde gegevens op te splitsen, aangezien deze de rest van het proces beïnvloeden. Het tokeniseren van ongestructureerde gegevens omvat het creëren van kleinere en vergelijkbare gegevenseenheden, wat leidt tot effectieve representatie.
Part-of-Speech-tagging omvat het labelen van elk token in een zelfstandig naamwoord, bijvoeglijk naamwoord, werkwoord, bijwoord, voegwoord, enz. Dit helpt bij het creëren van een grammaticaal correcte datastructuur, die cruciaal is voor een breed scala aan NLP-functies.
Het NER-proces omvat het taggen van entiteiten in de ongestructureerde gegevens met duidelijke rollen en categorieën. Categorieën omvatten onder meer mensen, organisaties en locaties. Dit helpt bij het opbouwen van een kennisbasis voor de volgende stap, vooral wanneer NLP in actie komt.Overzicht van het tekstminingproces
Bij tekstmining wordt stapsgewijze taakuitvoering uitgevoerd om bruikbare informatie uit ongestructureerde tekst en gegevens te halen. Binnen dit proces gebruiken we kunstmatige intelligentie, machine learning en NLP om nuttige informatie te extraheren.
- Voorverwerking: Tekstpro-verwerking omvat een reeks verschillende taken, waaronder het opschonen van tekst (het verwijderen van onnodige informatie), tokenisatie (het verdelen van de tekst in kleinere stukken), filteren (het verwijderen van irrelevante informatie), stammen (het identificeren van de basisvorm van de woorden) en lemmatisering (het woord reorganiseren naar zijn oorspronkelijke taalkundige vorm).
- Functiekeuze: Functieselectie omvat het extraheren van de meest relevante kenmerken uit een dataset. Deze stap wordt vooral gebruikt bij machinaal leren en omvat ook gegevensclassificatie, regressie en clustering.
- Teksttransformatie: Gebruik een van de twee modellen, Bag of Words of Vector Space Model met functieselectie, om kenmerken (identificatie) van gelijkenis in de dataset te genereren.
- Datamining: Uiteindelijk worden met behulp van verschillende toepasselijke technieken en benaderingen gegevens verzameld, die vervolgens worden gebruikt voor verdere analyse.
Met de verzamelde gegevens kunnen bedrijven AI-modellen trainen met de hulp van OCR-verwerking. Hierdoor kunnen ze authentieke intelligentie inzetten om nauwkeurige inzichten te verkrijgen.
Belangrijkste toepassingen van tekstmining
Klantenfeedback
Bedrijven kunnen hun klanten beter begrijpen door trends en gegevens te analyseren die zijn ontleend aan door gebruikers gegenereerde gegevens, posts op sociale media, tweets en verzoeken om klantenondersteuning. Met behulp van deze informatie kunnen ze betere producten bouwen en betere oplossingen bieden.
Merkbewaking
Omdat dataminingtechnieken kunnen helpen bij het verzamelen en extraheren van gegevens uit verschillende bronnen, kunnen merken hierdoor beter weten wat hun klanten zeggen. Hiermee kunnen ze merkmonitoring- en merkreputatiemanagementstrategieën implementeren. Als gevolg hiervan kunnen merken schadebeheersingstechnieken implementeren om hun reputatie te redden.
Fraude detectie
Omdat datamining kan helpen diepgewortelde informatie te extraheren, waaronder financiële analyses, transactiegeschiedenis en verzekeringsclaims, kunnen bedrijven frauduleuze activiteiten vaststellen. Dit helpt ongewenste verliezen te voorkomen en geeft hen voldoende tijd om hun reputatie te redden.
Inhoudsaanbeveling
Met inzicht in de gegevens uit verschillende bronnen kunnen bedrijven deze gebruiken om gepersonaliseerde aanbevelingen aan hun klanten te doen. Personalisatie speelt een belangrijke rol bij het vergroten van de bedrijfsomzet en de klantervaring.
Productie-inzichten
Waar klantinzichten kunnen worden gebruikt om hun voorkeuren te kennen, kan hetzelfde worden gebruikt om productieprocessen te verbeteren. Rekening houdend met de beoordelingen en feedback van gebruikerservaringen kunnen fabrikanten productverbeteringsmechanismen implementeren en het productieproces aanpassen.
E-mail filteren
Datamining bij e-mailfiltering helpt onderscheid te maken tussen spam, kwaadaardige inhoud en echte berichten. Met deze informatie kunnen bedrijven zichzelf beschermen tegen cyberaanvallen en hun werknemers en klanten leren om bepaalde soorten e-mails te vermijden.
Competitieve marketinganalyse
Waar datamining bedrijven kan helpen veel over zichzelf en hun klanten te weten te komen, kan het ook een licht werpen op hun concurrenten. Ze kunnen de sociale-mediaprofielactiviteit van concurrenten, de prestaties van de website en alle andere informatie die op internet beschikbaar is, analyseren. Ook hier kunnen ze trends en inzichten identificeren en deze informatie tegelijkertijd gebruiken om hun marketingstrategieën op te bouwen.
Conclusie
Datamining uit ongestructureerde tekst zal een fundamentele praktijk worden naarmate we verder evolueren naar een data-intensieve wereld. Bedrijven zullen nieuwe trends en inzichten willen ontdekken om betere producten te bouwen en klantervaringen te verbeteren. Waar de operationele en kostenuitdagingen vandaag de dag het meest prominent zijn, kunnen ze worden ondervangen door grootschalige implementatie van dataminingtechnieken. Shaip heeft expertise op het gebied van het verzamelen, extraheren en annoteren van gegevens, waardoor bedrijven hun klanten, markten en producten beter kunnen begrijpen. Wij helpen bedrijven verbeteren hun OCR-gegevensextractie en verzameling met vooraf getrainde AI-modellen die indrukwekkende digitalisering opleveren. Neem contact met ons op om te weten hoe we u kunnen helpen bij het verwerken en opruimen van ongestructureerde gegevens.
