النص مطلب أساسي في حياتنا. تتم جميع المعلومات والتفاصيل والتفسيرات عن طريق إرسال الرسائل النصية وفك تشفير النص. النص الذي نستخدمه في حياتنا الرقمية اليومية قياسي ، وهناك بعض النصوص التي تستخدمها السلطات العليا فقط والتي يتم تشفيرها.
يتم استخراج هذه النصوص بعناية ، وهناك بيانات أيضًا للسلطات العليا ، مثل الذكاء الاصطناعي.
الوجبات السريعة الرئيسية
- يحلل التنقيب عن النص البيانات النصية غير المهيكلة ، بينما يتعامل التنقيب عن البيانات مع البيانات المنظمة.
- يستخدم التنقيب عن البيانات تقنيات رياضية وإحصائية ، بينما يستخدم التنقيب عن النصوص معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي.
- يستخرج التنقيب عن النص المعرفة في المقام الأول من مصادر النص ، بينما يمكن تطبيق التنقيب عن البيانات على أنواع مختلفة من البيانات ، بما في ذلك البيانات الرقمية والفئوية.
التنقيب عن النص مقابل التنقيب في البيانات
الفرق بين التنقيب عن النص والتنقيب عن البيانات هو أن التنقيب عن النص هو مجموعة فرعية من جمع المعلومات من مصادر نصية مختلفة باستخدام الذكاء الاصطناعي. للتحليل العملي للنص، يتم تطبيق التعلم الأعمق المختلفة. استخراج البيانات هو العثور على الأنماط والحصول على بيانات ذات معنى من مجموعات البيانات الكبيرة. يتم استخدامه لتحويل البيانات غير القابلة للاستخدام إلى بيانات قابلة للتنفيذ. قد يكون استخراج البيانات مفيدًا بشكل لا يصدق من حيث تعزيز استراتيجية التسويق.
استخراج النص، المعروف أيضًا باسم استخراج بيانات النص، يستخرج معلومات نصية مرتفعة. إنه مشابه لتحليلات النص.
يستلزم "الاستخراج التلقائي للمعلومات من استخدامات لغة مختلفة بواسطة الكمبيوتر للعثور على معلومات جديدة غير مكتشفة تمامًا."
تعد المواقع والمنشورات ورسائل البريد الإلكتروني والمراجعات والمقالات أمثلة على استخدام اللغة.
يتنبأ التنقيب في البيانات بالنتائج من خلال البحث عن الانحرافات والأنماط والوصلات في مجموعات البيانات الضخمة.
يمكنك استخدام هذه المعلومات لتحسين المبيعات وخفض التكاليف وتقوية اتصالات العملاء وتقليل المخاطر والمزيد باستخدام مجموعة متنوعة من الأساليب.
على الرغم من أن التكنولوجيا تتطور باستمرار للتعامل مع كميات هائلة من البيانات ، لا يزال التنفيذيون يواجهون مشكلات الاستدامة والأتمتة.
جدول المقارنة
| معلمات المقارنة | تحليل النصوص | تنقيب في البيانات |
|---|---|---|
| تعريف | يستخدم التنقيب عن النص لفهم المعلومات بمعرفة عميقة ومعاني مهمة أخرى. | تتم معالجة التنقيب عن النص مباشرة ، ويتم تعدين المعلومات الآن دون أي اتصالات خارجية. |
| استخدام | لا يتم تخزين التنقيب عن البيانات في شكل هيكلي ولكن في شكل غير منظم. | يتم استخدام التنقيب عن البيانات لاستخراج المعلومات الموجودة في الأنماط والخوارزميات لفهم المفهوم. |
| اﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ | يستخدم التنقيب عن النص بشكل أساسي في المستشفيات والمتاجر الطبية. كما أنها تستخدم في قطاع التسويق. | لا تتم معالجة التنقيب عن البيانات بشكل مباشر حيث يتم ذلك لغويًا. لديها اتصالات وخوارزميات لمعرفة ذلك. |
| الخزائن | دائمًا ما يتم تخزين التنقيب عن النص في شكل منظم ، وهو سهل الأداء والعمل معه. | يستخدم التنقيب عن النص بشكل رئيسي في المستشفيات والمتاجر الطبية. كما أنها تستخدم في قطاع التسويق. |
| المنظومة | يستخدم التنقيب عن البيانات بشكل أساسي في القطاع المرتبط بالعلوم الحيوية وأيضًا في الذكاء الاصطناعي. | يتم استخدام التنقيب عن البيانات في الغالب في القطاع المرتبط بالعلوم الحيوية وأيضًا في الذكاء الاصطناعي. |
ما هو التنقيب عن النص؟
تعد عملية التنقيب عن النصوص (المعروفة أيضًا باسم اللغويات الحاسوبية) إحدى تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) التي تستخدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتحويل المحتوى الحر (غير المنظم) في المستندات إلى هياكل بيانات موحدة مناسبة للتحليل أو كمدخل لخوارزميات التعلم العميق.
تعدين النص هو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يستخرج المعلومات من المنشورات النصية المختلفة. تم تطبيق الكثير من التعلم العميق على التقييم العملي للنص.
يتم الاحتفاظ بالبيانات في التنقيب عن النص بطريقة غير منظمة. يستخدم تقييم النص من الوثائق في المقام الأول المبادئ النحوية.
يقوم التنقيب عن البيانات بتقييم مجموعة ضخمة من السجلات للعثور على معلومات جديدة أو حتى للمساعدة في الإجابة على أهداف البحث والأسئلة. يستخدم على نطاق واسع في الشركات القائمة على المعرفة. تي
يكشف التعدين الخارجي عن الحقائق والاتصالات والبيانات التي كانت لتضيع لولا ذلك في بحر من البيانات النصية المكثفة.
بعد استخراجها، يتم تشغيل البيانات بشكل صحيح وسيتم فحصها أو عرضها بطرق مختلفة، بما في ذلك جداول HTML العنقودية والمرئيات والمخططات وغيرها من الوسائل المرئية. ت
o تحليل النص ، يستخدم التنقيب عن النص مجموعة من الأساليب ؛ من بين أهمها اللغويات الحاسوبية (NLP).
ينتج التنقيب عن النص بيانات يمكن استخدامها في قواعد البيانات ومستودعات المعلومات وعروض تحليلات الأعمال لوصف التطبيقات المعيارية والتحليلية.
ما هو استخراج البيانات؟
تُعرف ممارسة اكتشاف الأنماط واسترداد البيانات ذات الصلة من مجموعات البيانات الضخمة باسم استخراج البيانات. يتم استخدامه لتحويل البيانات غير القابلة للاستخدام إلى بيانات قابلة للاستخدام.
قد يكون التنقيب عن البيانات ثمينًا لتعزيز استراتيجيات الإعلان للشركة لأنه يسمح لنا بالبحث عن البيانات من العديد من قواعد البيانات باستخدام البيانات المنظمة وتوليد المزيد من الأفكار الجديدة لزيادة الكفاءة.
يتضمن التنقيب عن البيانات تحليل النص أيضًا. يستخدم علماء الكمبيوتر مناهج علوم المعلومات المتقدمة لفحص النص.
يُطلق على عملية التعرف على الأنماط والمعلومات الحيوية الأخرى من مجموعات البيانات الضخمة البيانات ، والتي يشار إليها أحيانًا باسم التنقيب عن البيانات ، وتُعرف أيضًا (باسم KDD).
نظرًا لتقدم تقنيات البيانات الضخمة وظهور البيانات الضخمة، فقد شهدت أساليب استخراج البيانات تطورًا كبيرًا في العقود الأخيرة، مما دعم الشركات في تحويل البيانات الأولية إلى معرفة قيمة.
على الرغم من أن التكنولوجيا تتطور باستمرار للتعامل مع كميات هائلة من البيانات ، لا يزال التنفيذيون يواجهون مشكلات الاستدامة والكفاءة.
من خلال تحليلات البيانات الذكية، تساعد البيانات الضخمة على تحسين عملية صنع القرار في الشركات.
من اكتشاف الاحتيال إلى عادات المستخدم ، وأوجه القصور ، وحتى المشاكل الأمنية ، تنظم هذه الاستراتيجيات البيانات وتصفيتها ، وتكشف عن المعلومات الأكثر قيمة.
لم يكن التعمق في استخراج البيانات أكثر سهولة من أي وقت مضى، ولم يكن جمع الرؤى ذات المغزى أسرع من أي وقت مضى عند دمجها مع أدوات تحليل البيانات والتصور مثل Apache Spark. ج: تعمل التطورات على تسريع القبول عبر القطاعات.
الاختلافات الرئيسية بين التنقيب عن النص واستخراج البيانات
- يعد التنقيب عن النص جزءًا كبيرًا من التنقيب عن البيانات ، ويعني استخراج المعلومات من المستندات الشاملة. يتضمن التنقيب في البيانات فهم النمط والخوارزميات وجميع المعلومات الأخرى لمجموعات البيانات.
- الفرق الرئيسي الذي يمكنك أن تجده بين كلا المصطلحين هو أن التنقيب عن النص يتم تخزينه بشكل هيكلي. طريقة الهيكل هي فقط للتنقيب عن البيانات. تسهل الطريقة غير المهيكلة الوصول إلى النص ، وتساعد الطريقة المنظمة البيانات على البقاء آمنة.
- التنقيب في البيانات له شكل متجانس يساعده على استخراج التفاصيل من خلال فهمها عن كثب. التنقيب عن النص له شكل غير متجانس من الأنماط.
- في التنقيب عن البيانات ، يتم جمع البيانات قبل قواعد البيانات وجداول البيانات. التعدين داخل النص يتم استخدام جميع النصوص لجمع معلومات عالية الجودة. يمكن فهم البيانات بسهولة في جدول بيانات ، ويمكن أن يكون من السهل على المستخدم الاتصال من النصوص السابقة. النص عالي الجودة مهم جدًا ونادر.
- يتم استخراج البيانات من خلال الأساليب الإحصائية التي تساعدها في العناية بالأرقام والأساليب بسهولة. يتم إجراء التنقيب عن النص بطريقة لغوية تجعله مميزًا وجودة المعلومات عالية ومهمة أيضًا.
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-45728-3_11
- https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/312129.312299
لقد بذلت الكثير من الجهد في كتابة منشور المدونة هذا لتقديم قيمة لك. سيكون مفيدًا جدًا بالنسبة لي ، إذا كنت تفكر في مشاركته على وسائل التواصل الاجتماعي أو مع أصدقائك / عائلتك. المشاركة هي ♥ ️
يسلط جدول المقارنة الضوء بشكل فعال على الفوارق بين التنقيب عن النص والتنقيب عن البيانات. إن إدراج تعريفات وتوضيحات واضحة أمر يستحق الثناء.
التفسيرات مدروسة جيدًا وتقدم مقارنة شاملة بين استخراج النصوص واستخراج البيانات. سأكون مهتمًا بمعرفة المزيد حول تطبيقات محددة في إعدادات الأعمال.
أنا أتفق تماما. تعد هذه المقالة نقطة بداية رائعة، كما أن استكشاف المزيد من حالات العمل سيكون مفيدًا للغاية.
توفر المقالة نظرة عامة ثاقبة حول استخراج النص واستخراج البيانات. ومن المؤكد أنه يشجع القراء على التعمق في هذه المواضيع.
يعد التفصيل التفصيلي لاستخراج النص مقابل استخراج البيانات مفيدًا للغاية. وأنا أقدر عمق التحليل في هذه المقالة.
لقد وجدت أن شرحك للاختلافات بين التنقيب عن النصوص والتنقيب عن البيانات واضح جدًا وسهل الفهم. لقد ساعدني أيضًا على فهم كيفية ترابطهم. عمل عظيم في جعل المعلومات المعقدة قابلة للإدارة!
لم أجد المعلومات المقدمة في هذه المقالة مفيدة بشكل خاص. يبدو أنه يفتقر إلى العمق ويهمل التعامل مع التطبيقات العملية لاستخراج النصوص واستخراج البيانات.
بدا المحتوى متكررًا إلى حد ما، ويمكن أن يكون أسلوب الكتابة أكثر جاذبية. يمكن أن تستفيد المقالة من المزيد من الأمثلة الواقعية لتوضيح الاختلافات بين التنقيب عن النص والتنقيب عن البيانات.
أنا أردد مشاعرك. إن اتباع نهج أكثر توجهاً نحو التطبيق من شأنه أن يعزز فهم القارئ.