Le texte est une exigence fondamentale dans notre vie. Toutes les informations, les détails et les interprétations se font en envoyant des SMS et en décodant le texte. Le texte que nous utilisons dans notre vie numérique quotidienne est standard, et il y a du texte qui n'est utilisé que par des autorités supérieures qui sont cryptées.
Ces textes sont minés avec soin, et il existe aussi des données pour les autorités supérieures, comme l'intelligence artificielle.
Faits marquants
- L'exploration de texte analyse des données textuelles non structurées, tandis que l'exploration de données traite des données structurées.
- L'exploration de données utilise des techniques mathématiques et statistiques, tandis que l'exploration de texte utilise le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique.
- L'exploration de texte extrait principalement des connaissances à partir de sources textuelles, tandis que l'exploration de données peut être appliquée à divers types de données, y compris numériques et catégorielles.
Exploration de texte vs Exploration de données
La différence entre le text mining et data mining est que l'exploration de texte est un sous-ensemble de la collecte d'informations à partir de diverses sources de texte à l'aide de l'intelligence artificielle. Pour l'analyse pratique du texte, divers apprentissages plus approfondis sont appliqués. L'exploration de données est de trouver des modèles et d'obtenir des données significatives à partir de grands ensembles de données. Il est utilisé pour transformer des données inutilisables en données exploitables. L'exploration de données peut être extrêmement bénéfique en termes d'amélioration de la stratégie marketing.
L'exploration de texte, également connue sous le nom d'exploration de données textuelles, extrait des informations textuelles élevées. Il est comparable au texte analytique.
Cela implique "l'extraction automatique d'informations à partir de diverses utilisations linguistiques par un ordinateur pour trouver de nouvelles informations totalement inconnues".
Les sites, les publications, les e-mails, les critiques et les articles sont des exemples d'utilisation de la langue.
L'exploration de données prédit les résultats en recherchant des anomalies, des modèles et des connexions dans des ensembles de données volumineux.
Vous pouvez utiliser ces informations pour améliorer les ventes, réduire les coûts, renforcer les relations avec les clients, réduire les risques, etc., en utilisant diverses approches.
Bien que la technologie évolue constamment pour gérer des quantités massives de données, les dirigeants sont toujours confrontés à des problèmes de durabilité et d'automatisation.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | Exploration de texte | Data Mining |
|---|---|---|
| Définition | L'exploration de texte est utilisée pour comprendre des informations avec une connaissance approfondie et d'autres significations importantes. | L'exploration de texte est traitée directement et les informations sont maintenant extraites sans aucune connexion externe. |
| Les usages | L'exploration de données n'est pas stockée sous une forme structurelle mais sous une forme non structurée. | L'exploration de données est utilisée pour extraire les informations contenues dans les modèles et les algorithmes afin de comprendre le concept. |
| En cours | L'exploration de texte est principalement utilisée dans les hôpitaux et dans les magasins médicaux. Il est également utilisé dans le secteur du marketing. | L'exploration de données n'est pas traitée directement car elle est effectuée linguistiquement. Il a des connexions et des algorithmes à comprendre. |
| Stockage | L'exploration de texte est toujours stockée sous une forme structurée, facile à réaliser et à utiliser. | Le text mining est principalement utilisé dans les hôpitaux, dans les magasins médicaux. Il est également utilisé dans le secteur du marketing. |
| Plateforme | L'exploration de données est principalement utilisée dans le secteur lié aux biosciences et également à l'intelligence artificielle. | L'exploration de données est principalement utilisée dans le secteur lié aux biosciences et également à l'intelligence artificielle. |
Qu'est-ce que le Text Mining ?
L'exploration de texte (également connue sous le nom de linguistique computationnelle) est une méthode artificiellement intelligente (AI) technique qui utilise la PNL pour convertir le contenu libre (non structuré) des documents en structures de données normalisées appropriées pour l'analyse ou comme entrée pour les algorithmes d'apprentissage en profondeur.
L'exploration de texte est un type de intelligence artificielle qui extrait des informations de diverses publications textuelles. Beaucoup l'apprentissage en profondeur a été appliquée à l'évaluation pratique du texte.
Les données du text mining sont conservées de manière non structurée. L'évaluation du texte des documents utilise principalement des principes syntaxiques.
L'exploration de données évalue une collection massive d'enregistrements pour trouver de nouvelles informations ou même pour aider à répondre à des objectifs et à des questions de recherche. Il est largement utilisé dans les entreprises axées sur la connaissance. J
ext mining découvre des faits, des connexions et des déclarations qui autrement aurait perdu dans une mer de données textuelles étendues.
Après avoir été extraites, les données sont transformées correctement et seront examinées plus avant ou affichées de différentes manières, y compris en cluster HTML tableaux, visualisations, graphiques et autres aides visuelles. J
o analyser le texte, le text mining utilise un éventail d'approches ; parmi les plus essentielles figure la linguistique computationnelle (PNL).
L'exploration de texte produit des données qui peuvent être utilisées dans des bases de données, des référentiels d'informations et des affichages d'analyse commerciale pour décrire des applications normatives et analytiques.
Qu'est-ce que l'exploration de données?
La pratique consistant à détecter des modèles et à récupérer des données pertinentes à partir d'ensembles de données volumineux est connue sous le nom d'exploration de données. Il est utilisé pour transformer des données inutilisables en données utilisables.
L'exploration de données peut être précieuse pour dynamiser les stratégies publicitaires d'une entreprise, car elle nous permet de rechercher des données dans de nombreuses bases de données à l'aide de données structurées et de générer davantage de nouvelles idées pour augmenter l'efficacité.
L'exploration de données comprend également l'analyse de texte. Les informaticiens utilisent des approches avancées des sciences de l'information pour examiner le texte.
L'acte de reconnaissance de formes et d'autres informations vitales à partir d'ensembles de données massifs est appelé données, parfois appelé exploration de données, est également connu (comme KDD).
Compte tenu de l'avancement de le Big Data technologies et l'essor du big data, les méthodes d'exploration de données ont explosé au cours des dernières décennies, aidant les entreprises à transformer les données brutes en connaissances précieuses.
Bien que la technologie évolue constamment pour gérer des quantités massives de données, les dirigeants sont toujours confrontés à des problèmes de durabilité et d'efficacité.
Grâce à l'intelligence Analyse des données, le big data aide à améliorer la prise de décision des entreprises.
De la détection des fraudes aux habitudes des utilisateurs, en passant par les inefficacités et même les problèmes de sécurité, ces stratégies organisent et filtrent les données, révélant les informations les plus précieuses.
Il n'a jamais été aussi accessible d'approfondir l'exploration de données, et la collecte d'informations significatives n'a jamais été aussi rapide lorsqu'elle est combinée à des outils d'analyse et de visualisation de données tels que Apache Étincelle. R. Les avancées accélèrent l'acceptation dans tous les secteurs.
Différences principales entre l'exploration de texte et l'exploration de données
- L'exploration de texte fait partie intégrante de l'exploration de données, et cela signifie extraire des informations à partir de documents volumineux. L'exploration de données comprend la compréhension du modèle, des algorithmes et de toutes les autres informations des ensembles de données.
- La principale différence que vous pouvez trouver entre les deux termes est que l'exploration de texte est stockée de manière structurelle. La manière de structure est uniquement pour l'exploration de données. La manière non structurée facilite l'accès au texte et la manière structurée aide les données à rester sécurisées.
- L'exploration de données a une forme homogène qui l'aide à extraire des détails en les comprenant de près. L'exploration de texte a une forme hétérogène de modèle.
- Dans l'exploration de données, les données sont collectées avant les bases de données et les tableurs. In-text mining Tout le texte est utilisé pour collecter des informations de haute qualité. Les données sont facilement compréhensibles dans une feuille de calcul et il peut être facile pour l'utilisateur de se connecter à partir des textes précédents. Un texte de haute qualité est très important et rare.
- L'exploration de données est effectuée par des méthodes statistiques qui l'aident à s'occuper facilement des chiffres et des méthodes. L'exploration de texte est effectuée de manière linguistique, ce qui la rend spéciale et la qualité de l'information est également élevée et importante.
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-45728-3_11
- https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/312129.312299
Dernière mise à jour : 01 juillet 2023
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Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
Le tableau comparatif met effectivement en évidence les disparités entre le text mining et le data mining. L’inclusion de définitions et d’élucidations claires est louable.
Les explications sont bien pensées et offrent une comparaison complète du text mining et du data mining. Je serais intéressé à en savoir plus sur des applications spécifiques en milieu professionnel.
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L'article fournit un aperçu perspicace de l'exploration de texte et de l'exploration de données. Cela encourage certainement les lecteurs à approfondir ces sujets.
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Je n'ai pas trouvé les informations présentées dans cet article particulièrement pertinentes. Il semble manquer de profondeur et néglige d’aborder les applications pratiques de l’exploration de textes et de l’exploration de données.
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Je fais écho à vos sentiments. Une approche plus orientée vers l'application améliorerait la compréhension du lecteur.