テキストマイニングの必要性は何ですか？

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。

これは、標準言語のテキストから重要な情報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、レコード、電子メール、ファイルを介して生成できる一部のデータは、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洞察を引き出す自動メソッドです。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定義する方法を自動化します。

フィルタリングとストリーミングの2つの方法があります。フィルタリングにより、不要な単語や関連データを削除できます。ストリーミングワードは、関連するワードのルートをサポートします。ストリーミング方式を使用した後、各単語はそのルートノードによって定義されます。

テキストマイニングの主な目標は、ユーザーがテキストベースのアセットから情報を抽出し、取得、抽出、要約、分類（教師あり）、クラスタリング（教師なし）、セグメンテーション、関連付けなどの操作を処理できるようにすることです。

テキストマイニングの採用後の主な理由は、ビジネス業界でのより強力な競争であり、いくつかの組織は他の組織と遊ぶための付加価値のあるソリューションを求めています。ビジネスの完成度を高め、ユーザーの視点を変えることで、組織は、競争力を向上させるためにユーザーと敵のデータを分析できるソリューションを得るために巨額の投資を獲得しています。

テキストマイニングは、テキストデータの管理に役立ちます。テキストデータは構造化されておらず、操作が難しく、あいまいです。そのため、データマイニングはビジネスデータで使用されるのに対し、テキストマイニングはデータ交換に最も役立つ方法になります。

経済的、学術的、社会的活動を通じて毎日大量の新しい記録とデータが作成されており、その多くは潜在的な経済的および社会的価値があります。

この可能性を活用するには、テキストとデータのマイニングと分析を含むいくつかの手法が必要です。この方法の目的は、膨大な数のテキストドキュメントからデータを取得するために必要な労力を削減することです。

• 構造化データ −行と列のあるテーブルのデータベースSQLに保存できるすべてのレコードに関係します。それらにはリレーショナルキーがあり、事前に設計されたフィールドに簡単にマッピングできます。今日、これらのデータは開発で最も処理され、情報を処理するための最も簡単な方法です。
• 半構造化データ −半構造化データは、リレーショナルデータベースには含まれていませんが、分析を容易にするいくつかの組織的特徴を備えたデータです。一部のプロセスでは、それらをリレーショナルデータベースに保存できますが（一部のタイプの半構造化データでは非常に難しい場合があります）、半構造化は、スペース、確実性、または計算を容易にするために存在します。
• 非構造化データ −非構造化データはデータの約80％を表します。テキストとマルチメディアコンテンツが含まれています。電子メールメッセージ、ワープロファイル、ビデオ、写真、オーディオファイル、プレゼンテーション、Webページ、およびいくつかの種類のビジネスドキュメントが含まれています。