การทำเหมืองข้อความ
การขุดข้อความเรียกอีกอย่างว่าการวิเคราะห์ข้อความ เป็นขั้นตอนของการแปลงข้อความที่ไม่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อการวิเคราะห์อย่างง่าย การขุดข้อความใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ทำให้เครื่องสามารถรู้ภาษามนุษย์และประมวลผลโดยอัตโนมัติ
สามารถกำหนดเป็นกระบวนการดึงข้อมูลที่จำเป็นจากข้อความภาษามาตรฐาน ข้อมูลบางอย่างที่สามารถสร้างผ่านข้อความ บันทึก อีเมล ไฟล์ จะถูกเขียนด้วยข้อความภาษาทั่วไป โดยทั่วไปแล้วการขุดข้อความจะใช้เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกหรือรูปแบบที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลดังกล่าว
การขุดข้อความเป็นวิธีการอัตโนมัติที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง มันสามารถแปลงข้อมูลเป็นข้อมูลที่อุปกรณ์สามารถเรียนรู้ การขุดข้อความทำให้วิธีการกำหนดข้อความอัตโนมัติตามความรู้สึก หัวเรื่อง และความตั้งใจ
มีสองวิธีในการกรองและการสตรีม การกรองสามารถลบคำที่ไม่ต้องการหรือข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้ คำสตรีมมิ่งรองรับรูทสำหรับคำที่เกี่ยวข้อง หลังจากใช้วิธีสตรีมมิ่ง แต่ละคำถูกกำหนดโดยโหนดรูทของมัน
เป้าหมายหลักของการทำเหมืองข้อความคือการทำให้ผู้ใช้สามารถดึงข้อมูลจากเนื้อหาที่เป็นข้อความและจัดการการดำเนินการต่างๆ เช่น การดึงข้อมูล การดึงข้อมูล การสรุป การจัดหมวดหมู่ (ดูแล) และการจัดกลุ่ม (ไม่ได้รับการดูแล) การแบ่งส่วน และการเชื่อมโยง
การทำเหมืองข้อมูล
การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการในการค้นหาความสัมพันธ์ รูปแบบ และแนวโน้มใหม่ที่เป็นประโยชน์ โดยการถ่ายโอนข้อมูลจำนวนมากที่บันทึกไว้ในที่เก็บ โดยใช้เทคโนโลยีการจดจำรูปแบบ รวมทั้งเทคนิคทางสถิติและคณิตศาสตร์ เป็นการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริงเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ที่ไม่สงสัย และเพื่อสรุปบันทึกด้วยวิธีใหม่ที่มีทั้งเหตุผลและเป็นประโยชน์ต่อเจ้าของข้อมูล
เป็นขั้นตอนของการคัดเลือก สำรวจ และจำลองข้อมูลปริมาณมากเพื่อค้นหาความสม่ำเสมอหรือความสัมพันธ์ที่ไม่เคยทราบมาก่อนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ชัดเจนและเป็นประโยชน์สำหรับเจ้าของฐานข้อมูล
การทำเหมืองข้อมูลคล้ายกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ดำเนินการโดยบุคคลในสถานการณ์เฉพาะในชุดข้อมูลเฉพาะโดยมีวัตถุประสงค์ เฟสนี้ประกอบด้วยบริการหลายประเภท เช่น การทำเหมืองข้อความ การทำเหมืองเว็บ การทำเหมืองเสียงและวิดีโอ การทำเหมืองข้อมูลด้วยภาพ และการทำเหมืองโซเชียลมีเดีย เสร็จสมบูรณ์ผ่านซอฟต์แวร์ที่เรียบง่ายหรือเฉพาะเจาะจงอย่างมาก
การทำเหมืองข้อมูลโดยเอาต์ซอร์ซ ทำให้งานทั้งหมดสามารถทำได้เร็วขึ้นด้วยต้นทุนการดำเนินงานที่ต่ำ บริษัทเฉพาะยังสามารถใช้เทคโนโลยีใหม่ในการบันทึกข้อมูลที่ไม่สามารถค้นหาด้วยตนเองได้ มีข้อมูลมากมายบนหลายแพลตฟอร์ม แต่เข้าถึงความรู้ที่จำกัดได้มาก
ความท้าทายที่สำคัญคือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลสำคัญที่สามารถใช้ในการแก้ปัญหาหรือเพื่อการพัฒนาบริษัท มีเครื่องมือและเทคนิคแบบไดนามิกมากมายในการขุดข้อมูลและค้นพบวิจารณญาณที่ดีขึ้นจากข้อมูลนี้
