テキストマイニングのプロセスとは何ですか？

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、分析を容易にするために、非構造化テキストを構造化データに変換するプロセスです。テキストマイニングには自然言語処理（NLP）が必要であり、デバイスが人間の言語を学習して自動的に処理できるようにします。

これは、標準言語のテキストから重要なデータを抽出するプロセスとして定義されています。テキストメッセージ、ドキュメント、電子メール、ファイルを介して生成される一部のデータは、共通言語のテキストで記述されています。テキストマイニングは通常、そのようなデータから有益な洞察やパターンを引き出すために使用されます。

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ビジョンを引き出す自動手順です。データをデバイスが学習できる情報に変換することができます。テキストマイニングは、感情、主題、意図によってテキストを分類するプロセスを自動化します。

テキストマイニングプロセスには、次のようなファイルからデータを抽出するための次の手順が含まれています-

ドキュメントの収集 −最初のステップでは、いくつかの形式で存在するテキストドキュメントが収集されます。ドキュメントは、pdf、word、html doc、cssなどの形式にすることができます。

ドキュメントの前処理 −このプロセスでは、冗長性、不整合、独立した単語、ステミング、ファイルを排除するために、指定された入力ドキュメントが処理され、次のステップのために準備されます。実装されるステージは次のとおりです-

• トークン化 −指定されたドキュメントは文字列として扱われ、ドキュメント内で1つの単語として認識されます。つまり、指定されたドキュメントの文字列は1つのユニットまたはトークンに分割されます。

• ストップワードの削除 −このプロセスでは、a、an、but、and、of、theなどの定数単語を削除します。

• ステミング −語幹は、同様の意味を持つ自然な単語のセットです。このアプローチは、特定の単語のベースを定義します。方法には、屈折ステミングと派生ステミングの2つのタイプがあります。ステミングの有名なアルゴリズムの1つは、ポーターのアルゴリズムです。たとえば、ドキュメントが辞任、辞任、辞任などの単語に関連している場合、ステミング方法を使用した後は辞任として扱われます。

テキスト変換 −テキストドキュメントは、単語（機能）とその外観のセットです。このようなドキュメントを表現するには、ベクトル空間モデルとバッグオブワードの2つの方法があります。

特徴選択（属性選択） −このアプローチでは、入力ドキュメントから無関係な性質を取り除くことにより、データベーススペースが少なくなり、検索方法が最小限に抑えられます。

データマイニング/パターンの選択 −このプロセスでは、従来のデータマイニングプロセスがテキストマイニングプロセスと組み合わされます。構造化されたデータベースは、初期の段階から生まれた従来のデータマイニング技術を促進します。

評価 −このステージは結果を計算します。この結果の結果は、焦点を絞ったり、次の一連のシーケンスに使用したりできます。