文本挖掘的必要性是什么？

文本挖掘也称为文本分析。它是将非结构化文本转换为结构化数据以进行简单分析的过程。文本挖掘应用自然语言处理 (NLP)，使机器能够理解人类语言并自动处理它。

它被定义为从标准语言文本中提取重要信息的过程。它可以通过文本消息、记录、电子邮件和用普通语言文本编写的文件中生成一些数据。文本挖掘通常用于从这些数据中得出有益的见解或模式。

文本挖掘是一种自动方法，它使用自然语言处理从非结构化文本中提取有价值的见解。它可以将数据转换为设备可以学习的信息，文本挖掘自动化了按情感、主题和意图定义文本的方法。

主要方法包括过滤和流式处理。过滤可以去除不需要的词语或相关数据。流式处理词语支持关联词语的词根。使用流式处理方法后，每个词语都由其根节点定义。

文本挖掘的主要目标是使用户能够从基于文本的资产中提取信息，并处理检索、提取、摘要、分类（监督式）、聚类（非监督式）、分割和关联等操作。

采用文本挖掘的主要原因是商业行业竞争日益激烈，许多组织寻求增值解决方案来与其他组织竞争。随着商业竞争的加剧和用户视角的变化，组织正在获得巨额投资，以获得能够分析用户和对手数据以提高竞争力的解决方案。

文本挖掘有利于管理文本数据。文本数据是非结构化的、难以操作的和模糊的，因此文本挖掘成为数据交换最有用的方法，而数据挖掘用于商业数据。

每天通过经济、学术和社会活动创建大量新的记录和数据，其中许多具有巨大的潜在经济和社会价值。

需要多种技术，包括文本和数据挖掘以及分析，才能利用这种潜力。这种方法的目标是减少从大量文本文档中获取数据所需的工作量。

  • **结构化数据** - 它涉及所有可以保存在数据库 SQL 中，以表格形式存储在行和列中的记录。它们具有关系键，可以轻松地映射到预先设计的字段中。如今，这些数据在开发中得到最多的处理，并且是处理信息最简单的方法。
  • **半结构化数据** - 半结构化数据是指不包含在关系数据库中，但具有多种组织特征，使其更容易分析的数据。通过一些过程，可以将它们保存在关系数据库中（对于某些类型的半结构化数据可能非常困难），但半结构的存在是为了简化空间、确定性或计算。
  • **非结构化数据** - 非结构化数据描述了大约 80% 的数据。它包含文本和多媒体内容。它包含电子邮件、文字处理文件、视频、照片、音频文件、演示文稿、网页和多种类型的业务文档。

更新于：2022年2月15日

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