Was ist Text Mining?

Durch die Anwendung fortschrittlicher Analysetechniken wie Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM) und andere Algorithmen des Deep Learning sind Unternehmen in der Lage, verborgene Beziehungen in ihren unstrukturierten Daten zu erkunden und zu entdecken.

Text ist einer der gebräuchlichsten Datentypen in Datenbanken. Je nach Datenbank können diese Daten wie folgt organisiert werden:

• Strukturierte Daten: Diese Daten sind in ein tabellarisches Format mit zahlreichen Zeilen und Spalten standardisiert, was das Speichern und Verarbeiten für Analysen und Algorithmen für maschinelles Lernen erleichtert. Strukturierte Daten können Eingaben wie Namen, Adressen und Telefonnummern enthalten.
  
  
• Unstrukturierte Daten: Diese Daten haben kein vordefiniertes Datenformat. Es kann Text aus Quellen wie sozialen Medien oder Produktrezensionen oder Rich-Media-Formate wie Video- und Audiodateien enthalten.
  
  
• Halbstrukturierte Daten: Wie aus der Bezeichnung hervorgeht, sind diese Daten eine Mischung aus strukturierten und unstrukturierten Datenformaten. Obwohl es ein Unternehmen aufweist, ist die Struktur nicht ausreichend, um die Anforderungen einer relationalen Datenbank zu erfüllen. Beispiele für halbstrukturierte Daten sind XML-, JSON- und HTML-Dateien.

Da etwa 80 % der Daten auf der Welt in einem unstrukturierten Format vorliegen, ist Text Mining äußerst wertvoll für Unternehmen. Text-Mining-Tools und Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) wie die Informationsextraktion ermöglichen es uns, unstrukturierte Dokumente in ein strukturiertes Format umzuwandeln, um Analysen und die Generierung hochwertiger Erkenntnisse zu ermöglichen. Dies wiederum verbessert die Entscheidungsfindung von Unternehmen, was wiederum zu besseren Geschäftsergebnissen führt.

Die Begriffe „Text Mining“ und „Text Analytics“ sind in der Umgangssprache weitgehend synonym, können aber auch eine differenziertere Bedeutung haben. Text Mining und Textanalyse identifizieren Textmuster und Trends in unstrukturierten Daten durch den Einsatz von maschinellem Lernen, Statistiken und Linguistik. Indem die Daten durch Text Mining und Textanalyse in ein strukturierteres Format umgewandelt werden, können durch Textanalyse mehr quantitative Erkenntnisse gewonnen werden. Techniken zur Datenvisualisierung können dann genutzt werden, um die Ergebnisse einer breiteren Zielgruppe zugänglich zu machen.

Der Prozess des Text Mining umfasst mehrere Aktivitäten, die es Ihnen ermöglichen, Informationen aus unstrukturierten Textdaten abzuleiten. Bevor Sie verschiedene Text Mining-Techniken anwenden können, müssen Sie mit der Textvorverarbeitung beginnen, also dem Bereinigen und Umwandeln von Textdaten in ein nutzbares Format. Dieses Verfahren ist ein zentraler Aspekt der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und umfasst in der Regel die Verwendung von Techniken wie Sprachenerkennung, Tokenisierung, Wortart-Markierung, Chunking und Syntaxanalyse, um Daten für die Analyse angemessen zu formatieren. Wenn die Textvorverarbeitung abgeschlossen ist, können Sie Text Mining-Algorithmen anwenden, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Zu diesen gängigen Text-Mining-Techniken gehören unter anderem:

Die Informationsbeschaffung (Information Retrieval, IR) gibt relevante Informationen oder Dokumente auf der Grundlage eines vordefinierten Satzes von Abfragen oder Ausdrücken zurück. IR-Systeme nutzen Algorithmen, um das Benutzerverhalten zu verfolgen und relevante Daten zu identifizieren. Die Informationsbeschaffung wird häufig in Bibliothekskatalogsystemen und gängigen Suchmaschinen wie Google verwendet. Zu den üblichen IR-Unteraufgaben gehören:

• Tokenisierung: Dies ist der Prozess, bei dem langformatiger Text in Sätze und Wörter zerlegt wird, die „Token“ genannt werden. Diese werden dann in den Modellen wie Bag of Words für Text-Clustering und Dokumentenabgleich-Aufgaben verwendet.
  
  
• Stemming: Dies bezieht sich auf den Prozess der Trennung der Präfixe und Suffixe von Wörtern, um die Form und Bedeutung des Stammworts abzuleiten. Diese Technik verbessert die Informationsabfrage, indem sie die Größe der Indizierungsdateien reduziert.

Verarbeitung natürlicher Sprache, die aus der Computerlinguistik hervorgegangen ist, nutzt Methoden verschiedener Disziplinen wie Informatik, künstliche Intelligenz, Linguistik und Datenwissenschaft, um Computern die Möglichkeit zu geben, menschliche Sprache sowohl in schriftlicher als auch in mündlicher Form zu verstehen. Durch die Analyse von Satzstruktur und Grammatik ermöglichen NLP-Unteraufgaben Computern das „Lesen“. Zu den gängigen Unteraufgaben gehören:

• Zusammenfassung: Diese Technik bietet eine Zusammenfassung langer Textstücke, um eine prägnante, kohärente Zusammenfassung der wichtigsten Punkte eines Dokuments zu erstellen.
  
  
• Part-of-Speech (PoS)-Tagging: Diese Technik weist jedem Token in einem Dokument ein Tag zu, das auf seiner Wortart basiert, d.h. auf der Bezeichnung von Substantiven, Verben, Adjektiven usw. Dieser Schritt ermöglicht die semantische Analyse von unstrukturiertem Text.
  
  
• Textkategorisierung: Diese Aufgabe, die auch als Textklassifizierung bezeichnet wird, ist dafür verantwortlich, Textdokumente zu analysieren und anhand vordefinierter Themen oder Kategorien zu klassifizieren. Diese Teilaufgabe ist besonders hilfreich, wenn es darum geht, Synonyme und Abkürzungen zu kategorisieren.
  
  
• Sentiment-Analyse: Diese Aufgabe erkennt positive oder negative Stimmungen aus internen oder externen Datenquellen und ermöglicht es Ihnen, Veränderungen in der Kundeneinstellung im Laufe der Zeit zu verfolgen. Es wird häufig verwendet, um Informationen über die Wahrnehmung von Marken, Produkten und Dienstleistungen bereitzustellen. Diese Erkenntnisse können Unternehmen dazu anregen, mit Kunden in Kontakt zu treten und Prozesse und Erfahrungen zu verbessern.

Die Informationsextraktion (IE) zeigt die relevanten Daten an, wenn verschiedene Dokumente durchsucht werden. Es konzentriert sich auch darauf, strukturierte Informationen aus Freitext zu extrahieren und diese Entitäten, Attribute und Beziehungsinformationen in einer Datenbank zu speichern. Zu den allgemeinen Unteraufgaben der Informationsextraktion gehören:

• Die Funktionsauswahl oder Attributauswahl ist der Prozess der Auswahl der wichtigen Merkmale (Dimensionen), die am meisten zur Ausgabe eines Modells für prädiktive Analysen beitragen.
  
  
• Bei der Merkmalsextraktion wird eine Teilmenge von Merkmalen ausgewählt, um die Genauigkeit einer Klassifizierungsaufgabe zu verbessern. Dies ist besonders wichtig für die Dimensionalitätsreduzierung.
  
  
• Named Entity Recognition (NER), auch bekannt als Entitätsidentifikation oder Entitätsextraktion, zielt darauf ab, bestimmte Entitäten in Text zu finden und zu kategorisieren, z. B. Namen oder Standorte. Zum Beispiel identifiziert NER „California“ als Standort und „Mary“ als den Namen einer Frau.

Data Mining ist der Prozess der Identifizierung von Mustern und der Extraktion nützlicher Erkenntnisse aus Big Data. Diese Praxis wertet sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus, um neue Informationen zu identifizieren. Sie wird häufig angewandt, um das Verbraucherverhalten im Bereich Marketing und Vertrieb zu analysieren. Text Mining ist im Wesentlichen ein Teilgebiet von Data Mining, da es darauf abzielt, unstrukturierte Daten zu strukturieren und sie zu analysieren, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Die oben genannten Techniken sind Formen des Data Mining, fallen aber in den Bereich der Textdatenanalyse.

Textanalysesoftware hat die Arbeitsweise vieler Branchen beeinflusst und es ihnen ermöglicht, die Benutzererfahrung von Produkten zu verbessern und schnellere und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Zu den Anwendungsfällen gehören beispielsweise:

Kundenservice: Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie wir Kundenfeedback von unseren Benutzern einholen. In Kombination mit Textanalysetools ermöglichen Feedback-Systeme wie Chatbots, Kundenumfragen, NPS (Net-Promoter-Scores), Online-Bewertungen, Support-Tickets und Social-Media-Profile Unternehmen, ihre Customer Experience schnell zu verbessern. Text Mining und Stimmungsanalysen können Unternehmen einen Mechanismus bieten, mit dem sie wichtige Problembereiche für ihre Kunden priorisieren können, sodass Unternehmen in Echtzeit auf dringende Probleme reagieren und die Kundenzufriedenheit erhöhen können. Erfahren Sie, wie Verizon Textanalysen im Kundenservice einsetzt.

Risikomanagement: Text Mining findet auch Anwendung im Risikomanagement, wo es Erkenntnisse in Branchen und Finanzmärkte liefern kann, indem es Stimmungsschwankungen überwacht und Informationen aus Analystenberichten und Whitepapers extrahiert. Dies ist besonders wichtig für Bankinstitute, da diese Daten mehr Vertrauen bei der Betrachtung von Unternehmensinvestitionen in verschiedenen Sektoren schaffen. Erfahren Sie, wie CIBC und EquBot Textanalyse zur Risikominderung einsetzen.

Wartung: Text Mining bietet ein umfangreiches und vollständiges Bild des Betriebs und der Funktionalität von Produkten und Maschinen. Im Laufe der Zeit automatisiert Text Mining die Entscheidungsfindung, indem es Muster aufdeckt, die mit Problemen sowie vorbeugenden und reaktiven Wartung zusammenhängen. Textanalysen helfen Wartungsexperten, die Ursache von Problemen und Störungen schneller zu ermitteln.

Gesundheitswesen: Text Mining-Techniken sind für Forscher im biomedizinischen Bereich zunehmend wertvoll geworden, insbesondere für die Clusterung von Informationen. Die manuelle Untersuchung medizinischer Forschungsergebnisse kann kostspielig und zeitaufwändig sein. Text Mining bietet eine Automatisierung zum Extrahieren wertvoller Informationen aus der medizinischen Literatur.

Spam-Filterung: Spam dient häufig als Einstiegspunkt für Hacker, um Computersysteme mit Malware zu infizieren. Text Mining kann eine Methode sein, um diese E-Mails zu filtern und aus den Posteingängen auszuschließen, wodurch die allgemeine Benutzererfahrung verbessert und das Risiko von Cyberangriffen für Endbenutzer minimiert wird.