什么是文本挖掘?

什么是文本挖掘?

文本挖掘,也称为文本数据挖掘,是将非结构化文本转换为结构化格式以识别有意义的模式和新洞察分析的过程。您可以使用文本挖掘来分析大量文本材料,以捕捉关键概念、趋势和隐藏的关系。

通过应用先进的分析技术,如朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM) 和其他深度学习算法,公司能够深入了解和发现其非结构化数据中的隐藏关系。

文本是数据库中最常见的数据类型之一。根据数据库的不同,这些数据可以组织为:

  • 结构化数据:这些数据已经标准化,成为具有大量行和列的表格格式,使得分析和机器学习算法更容易存储和处理。结构化数据可以包括姓名、地址和电话号码等输入。

  • 非结构化数据:此类数据没有预定义的数据格式。它可以包括来自社交媒体或产品评论等来源的文本,也可以是富媒体格式,例如视频和音频文件。

  • 半结构化数据:顾名思义,这种数据介于结构化数据和非结构化数据格式之间。虽然它有一定程度的组织,但没有足够的结构来满足关系数据库的要求。半结构化数据的示例包括 XML、JSON 和 HTML 文件。

由于全球大约 80% 的数据采用非结构化格式,因此文本挖掘在组织内是一项极具价值的实践。文本挖掘工具和自然语言处理 (NLP) 技术(例如信息提取)帮助我们将非结构化文档转换为结构化格式,以便进行分析并生成高质量的洞察分析。这反过来又改善了组织的决策,从而带来更好的业务成果。

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文本挖掘与文本分析

文本挖掘和文本分析这两个术语在对话中基本上是同义词,但它们可能有细微的差别。文本挖掘和文本分析通过使用机器学习、统计学和语言学来识别非结构化数据中的文本模式和趋势。通过文本挖掘和文本分析将数据转化为更结构化的格式,可以在文本分析后发现更多定量洞察。然后可以利用数据可视化技术将研究结果传达给更广泛的受众。

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文本挖掘技术

文本挖掘过程包括多项活动,使您能够从非结构化文本数据中推断信息。在应用不同的文本挖掘技术之前,您必须从文本预处理开始,即清理文本数据并将其转换为可用格式的实践。这种实践是自然语言处理 (NLP) 的核心方面,通常涉及使用语言识别、词元化、词性标注、组块化和语法解析等技术,以便适当地格式化数据用于分析。文本预处理完成后,您可以应用文本挖掘算法从数据中获取洞察分析。其中一些常见的文本挖掘技术包括:

信息检索

信息检索 (IR) 根据一组预定义的查询或短语返回相关信息或文档。红外系统利用算法跟踪用户行为并识别相关数据。信息检索通常用于图书馆目录系统和流行的搜索引擎,例如 Google。一些常见的 IR 子任务包括:

  • 词元化:这是将长篇文本分解为名为“词元”的句子和单词的过程。然后,这些信息就会被用于文本聚类和文档匹配任务的模型中,如 Bag of words。

  • 词干提取:这是指将前缀和后缀从单词中分离出来,从而得出词根的形式和含义的过程。此技术通过减小索引文件的大小来改进信息检索。

自然语言处理 (NLP)

自然语言处理是从计算语言学演变而来的,它使用计算机科学、人工智能、语言学和数据科学等不同学科的方法,使计算机能够以书面和口头形式理解人类语言。通过分析句子结构和语法,NLP 的子任务让计算机能够“阅读”。常见的子任务包括:

  • 摘要:此技术提供长文本的概要,以创建文档要点的简洁、连贯的摘要。

  • 词性 (PoS) 标注:该技术根据文稿中的词性(即表示名词、动词、形容词等)为每个词元分配标签。此步骤支持对非结构化文本进行语义分析。

  • 文本分类:此任务负责分析文本文档并根据预定义的主题或类别对文本进行分类。该子任务在对同义词和缩写进行分类时特别有用。

  • 情感分析:此任务会从内部或外部数据源检测正面或负面的情感,从而使您能够跟踪客户态度随时间的变化。它通常用于提供有关品牌、产品和服务认知的信息。这些洞察分析可以推动企业与客户建立联系并改善流程和用户体验。

信息提取

信息提取 (IE) 在搜索各种文档时会显示相关的数据片段。它还侧重于从自由文本中提取结构化信息,并将这些实体、属性和关系信息存储在数据库中。常见的信息提取子任务包括:

  • 特性选择或属性选择是选择对预测分析模型输出贡献最大的重要特性(维度)的过程。

  • 特征提取是选择特性子集以提高分类任务准确性的过程。这对于降维尤为重要。

  • 命名实体识别 (NER) 也称为实体识别或实体提取,旨在查找和分类文本中的特定实体,例如名称或位置。例如,NER 将“California”识别为地点,将“Mary”识别为女性姓名。

数据挖掘

数据挖掘是从大数据集中识别模式并提取有用洞察的过程。这种做法评估结构化和非结构化数据,以识别新信息,并且常常被用于在市场营销和销售中分析消费者行为。文本挖掘本质上是数据挖掘的一个子领域,因为它专注于为非结构化数据带来结构并对其进行分析以产生新的洞察分析。上面提到的技术是数据挖掘的形式,但属于文本数据分析的范畴。

文本挖掘应用程序

文本分析软件影响了许多行业的工作方式,使他们能够改善产品的用户体验,并做出更快更好的业务决策。一些用例包括:

客户服务:我们会通过各种方式征求用户的客户反馈意见。当与文本分析工具、反馈系统(如聊天机器人、客户调查、NPS、在线评论、支持工单和社交媒体资料)相结合时,企业就能快速改善客户体验。文本挖掘和情感分析可以为公司提供一种机制,为客户确定关键痛点的优先顺序,从而使企业能够实时响应紧急问题并提高客户满意度。了解 Verizon 如何在客户服务中使用文本分析

风险管理:文本挖掘在风险管理方面也有应用,文本挖掘可以通过监控情绪变化并从分析师报告和白皮书中提取信息,提供有关行业趋势和金融市场的洞察分析。这对银行业金融机构来说尤其有价值,因为这些数据在考虑各个行业的商业投资时提供了更多的信心。了解 CIBC 和 EquBot 如何使用文本分析来降低风险

维护:文本挖掘为产品和机械的运作和功能提供了丰富而完整的画面。随着时间的推移,文本挖掘通过揭示与问题以及预防性和反应性维护程序相关的模式来自动制定决策。文本分析可帮助维护专业人员更快地发现挑战和故障的根本原因。

医疗保健:文本挖掘技术对生物医学领域的研究人员越来越有价值,尤其是在信息聚类方面。对医学研究进行人工调查可能既昂贵又耗时;文本挖掘提供了一种从医学文献中提取有价值信息的自动化方法。

垃圾邮件过滤:垃圾邮件经常成为黑客利用恶意软件感染计算机系统的切入点。文本挖掘可提供一种从收件箱中过滤和排除这些电子邮件的方法,从而改善整体用户体验并最大限度地降低最终用户遭受网络攻击的风险。

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