テキストデータマイニングとは何ですか？

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、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、標準語のテキストから重要な情報を引き出す手順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。これは通常、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分類する方法を自動化します。

テキストデータマイニングでは、テキストデータに使用されます。テキスト情報を読み取って分析できます。テキストマイニングでは、パターンは非構造化データまたは自然言語テキストから抽出されます。テキストマイニングでは、入力は非構造化テキストであり、出力は構造化テキストです。

テキストマイニングには、pdf、doc、Docx、txtなどの形式のテキストドキュメントのセットが含まれます。ドキュメントを受け取った後、テキストの前処理（NLT –自然言語テキストと比較）を使用してから、テキストマイニングを使用します。したがって、テキストドキュメントを分析すると、最終的に知識が見つかります。

フィルタリングとストリーミングには2つの方法があります。フィルタリングにより、不要な単語や関連情報を削除できます。ストリーミングワードは、関連するワードのルートを提供します。ストリーミング方式を使用した後、すべての単語はそのルートノードによって設計されます。

テキストマイニングは、ビジネスアプリケーションへの採用が予想外に急増している分野です。採用の急増は、TMに関する情報の増加と、TMツールが現在利用できる価格の低下によって引き起こされています。

非構造化テキストデータの手動分析はより実用的ではないため、データ分析プロセスを自動化するためのテキストマイニング手法が開発されています。

テキストマイニングの主な目的は、ユーザーがテキストベースのアセットからレコードを抽出し、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、関連付けなどのサービス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。