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法學文字挖掘和資料探勘的區別是什麼？
文字挖掘
文字挖掘也稱為文字分析。它是將非結構化文字轉換為結構化資料以進行簡單分析的過程。文字挖掘應用自然語言處理 (NLP)，使機器能夠理解人類語言並自動處理它。
它可以定義為從標準語言文字中提取重要資訊的流程。它可以透過文字訊息、記錄、電子郵件和用普通語言文字編寫的檔案生成一些資料。文字挖掘通常用於從這些資料中得出有益的見解或模式。
文字挖掘是一種自動方法，它使用自然語言處理從非結構化文字中提取有價值的見解。它可以將資料轉換為裝置可以學習的資訊，文字挖掘自動化了根據情感、主題和意圖定義文字的方法。
有兩種方法：過濾和流式處理。過濾可以去除不需要的單詞或相關資料。流式處理單詞支援關聯單詞的詞根。使用流式處理方法後，每個單詞都由其根節點定義。
文字挖掘的主要目標是使使用者能夠從基於文字的資產中提取資訊，並處理檢索、提取、摘要、分類（監督）、聚類（無監督）、分割和關聯等操作。
資料探勘
資料探勘是從儲存在儲存庫中的大量資料中提取有用的新關聯、模式和趨勢的過程，它使用包括統計和數學技術在內的模式識別技術。它是對事實資料集的分析，以發現意想不到的關係，並以對資料庫所有者既合乎邏輯又有幫助的新穎方式總結記錄。
它是選擇、探索和建模大量資訊以查詢最初未知的規律或關係的過程，以便為資料庫所有者獲得清晰且有益的結果。
資料探勘類似於資料科學。它由一個人在特定情況下針對特定資料集進行，並具有特定目標。此階段包含多種型別的服務，包括文字挖掘、網路挖掘、音訊和影片挖掘、影像資料探勘和社交媒體挖掘。它透過簡單或高度特定的軟體完成。
透過外包資料探勘，所有工作都可以在較低的運營成本下更快地完成。特定公司還可以使用新技術來儲存手動難以找到的資料。多個平臺上有大量資料可用，但可訪問的知識非常有限。
主要的挑戰在於分析資料以提取可用於解決問題或公司發展的重要資料。有許多動態工具和技術可用於挖掘資料並從中獲得更好的判斷。
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