テキストマイニングのテクニックは何ですか？

テキストマイニングは、テキスト分析とも呼ばれます。これは、簡単な分析のために非構造化テキストを構造化データに変換する手順です。テキストマイニングは自然言語処理（NLP）を適用し、機械が人間の言語を認識して自動的に処理できるようにします。

テキストマイニングは、自然言語処理を使用して、構造化されていないテキストから貴重な洞察を抽出する自動プロセスです。データをデバイスが理解できる情報に変換することができ、テキストマイニングは、感情、トピック、および意図によってテキストを定義する手順を自動化します。

テキストマイニングには、次のようなテクニックがあります-

情報抽出 −情報抽出は、非構造化テキストを分析する最初のステップです。これは、非構造化および半構造化されたデバイスで読み取り可能なドキュメントから構造化データを自動的に抽出するサービスです。

要約 −このプロセスには、膨大な数のテキストドキュメントからの正確なテキストを目的としています。自動要約は、コンピュータプログラムを使用してテキストドキュメントを減らし、最初のドキュメントの最も重要なポイントを保持する要約を作成する手順です。自動データ要約は、機械学習とデータマイニングの要素です。

トピックの追跡 −トピック追跡構造の概念は、以前の検索に基づいてユーザープロファイルをサポートし、ユーザープロファイルに基づいて他のドキュメントを非常に効率的に推測することです。

テキストマイニングは、非構造化テキストデータからこれまで知られていなかった有用なデータを自動的に抽出する領域です。自然言語処理と強力な関係があります。トピック追跡は、作成されたテクノロジーの1つであり、テキストマイニングプロセスで使用できます。

分類 −メタデータを挿入し、ドキュメントを分析することにより、ファイルのメインテーマを発見するプロセスです。このメソッドは単語の数を見つけ、その数からファイルのトピックを決定します。この手順では、テキストドキュメントは事前定義されたクラスラベルに分類されます。

分類 −テキストの分類は、事前定義されたカテゴリをフリーテキストドキュメントに割り当てるタスクです。ドキュメントセットの概念的なビューをサポートでき、現実の世界で重要なソフトウェアを備えています。

クラスタリング −クラスタリングは、最も重要な教師なし学習の問題として扱うことができます。したがって、このタイプの他の問題と同様に、ラベルのないデータのセットで構造を検出することを扱います。

コンセプトリンケージ −テキストマイニングは、技術概念リンケージを使用して関連ドキュメントを検索します。このメカニズムは、検索する代わりにドキュメントを参照します。関連するドキュメントをリンクする機能を提供します。

自然言語処理 −自然言語は人間の言語に他ならず、コンピューター言語で処理されます。この相互作用全体は自然言語処理（NLP）と呼ばれます。 NLPの主な目標は、NLPを調べ、理解し、生成するようなコンピューターシステムを設計および形成することです。