文字挖掘的必要性是什麼？

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。

它被定義為從標準語言文字中提取重要資訊的過程。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中生成一些資料。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，文字挖掘自動化了按情感、主題和意圖定義文字的方法。

主要方法包括過濾和流式處理。過濾可以去除不需要的詞語或相關資料。流式處理詞語支援關聯詞語的詞根。使用流式處理方法後，每個詞語都由其根節點定義。

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（監督式）、聚類（非監督式）、分割和關聯等操作。

採用文字挖掘的主要原因是商業行業競爭日益激烈，許多組織尋求增值解決方案來與其他組織競爭。隨著商業競爭的加劇和使用者視角的變化，組織正在獲得鉅額投資，以獲得能夠分析使用者和對手資料以提高競爭力的解決方案。

文字挖掘有利於管理文字資料。文字資料是非結構化的、難以操作的和模糊的，因此文字挖掘成為資料交換最有用的方法，而資料探勘用於商業資料。

每天透過經濟、學術和社會活動建立大量新的記錄和資料，其中許多具有巨大的潛在經濟和社會價值。

需要多種技術，包括文字和資料探勘以及分析，才能利用這種潛力。這種方法的目標是減少從大量文字文件中獲取資料所需的工作量。

• **結構化資料** - 它涉及所有可以儲存在資料庫 SQL 中，以表格形式儲存在行和列中的記錄。它們具有關係鍵，可以輕鬆地對映到預先設計的欄位中。如今，這些資料在開發中得到最多的處理，並且是處理資訊最簡單的方法。
• **半結構化資料** - 半結構化資料是指不包含在關係資料庫中，但具有多種組織特徵，使其更容易分析的資料。透過一些過程，可以將它們儲存在關係資料庫中（對於某些型別的半結構化資料可能非常困難），但半結構的存在是為了簡化空間、確定性或計算。
• **非結構化資料** - 非結構化資料描述了大約 80% 的資料。它包含文字和多媒體內容。它包含電子郵件、文字處理檔案、影片、照片、音訊檔案、簡報、網頁和多種型別的業務文件。

Ginni

更新於：2022年2月15日

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