टेक्स्ट माइनिंग बनाम डेटा माइनिंग: अंतर और तुलना

पाठ हमारे जीवन की एक मूलभूत आवश्यकता है। सभी जानकारी, विवरण और व्याख्याएं टेक्स्टिंग और डिकोडिंग द्वारा की जाती हैं। हम अपने दैनिक डिजिटल जीवन में जो पाठ उपयोग करते हैं वह मानक है, और कुछ पाठ ऐसे हैं जो केवल उच्च अधिकारियों द्वारा उपयोग किए जाते हैं जो एन्क्रिप्टेड हैं।

इन पाठों का सावधानी से खनन किया जाता है, और इनमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता जैसे उच्च अधिकारियों के लिए भी डेटा होता है।

चाबी छीन लेना

1. टेक्स्ट माइनिंग असंरचित टेक्स्ट डेटा का विश्लेषण करता है, जबकि डेटा माइनिंग संरचित डेटा से संबंधित है।
2. डेटा माइनिंग गणितीय और सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करती है, जबकि टेक्स्ट माइनिंग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग का उपयोग करती है।
3. टेक्स्ट माइनिंग मुख्य रूप से टेक्स्ट स्रोतों से ज्ञान निकालता है, जबकि डेटा माइनिंग को संख्यात्मक और श्रेणीबद्ध सहित विभिन्न प्रकार के डेटा पर लागू किया जा सकता है।

टेक्स्ट माइनिंग बनाम डेटा माइनिंग

टेक्स्ट माइनिंग और के बीच अंतर आँकड़ा खनन क्या टेक्स्ट माइनिंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके विभिन्न टेक्स्ट स्रोतों से जानकारी एकत्र करने का एक उपसमूह है। पाठ के व्यावहारिक विश्लेषण के लिए, विभिन्न गहन शिक्षाओं का उपयोग किया जाता है। डेटा माइनिंग पैटर्न ढूंढ रहा है और बड़े डेटा सेट से सार्थक डेटा प्राप्त कर रहा है। इसका उपयोग अनुपयोगी डेटा को क्रियाशील डेटा में बदलने के लिए किया जाता है। मार्केटिंग रणनीति को बढ़ाने के मामले में डेटा माइनिंग अविश्वसनीय रूप से फायदेमंद हो सकती है।

टेक्स्ट माइनिंग, जिसे टेक्स्ट डेटा माइनिंग के रूप में भी जाना जाता है, उन्नत पाठ्य जानकारी निकाल रहा है। यह पाठ से तुलनीय है विश्लेषिकी.

इसमें "नई, पूरी तरह से अनदेखा जानकारी खोजने के लिए कंप्यूटर द्वारा विभिन्न भाषा के उपयोग से जानकारी का स्वचालित निष्कर्षण शामिल है।"

साइटें, प्रकाशन, ईमेल, समीक्षाएं और लेख भाषा के उपयोग के उदाहरण हैं।

डेटा माइनिंग बड़े पैमाने पर डेटा सेट में विसंगतियों, पैटर्न और कनेक्शन की तलाश करके परिणामों की भविष्यवाणी कर रहा है।

आप इस जानकारी का उपयोग बिक्री में सुधार, लागत कम करने, ग्राहक कनेक्शन को मजबूत करने, जोखिम कम करने और विभिन्न तरीकों का उपयोग करने के लिए कर सकते हैं।

हालाँकि बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए तकनीक लगातार विकसित हो रही है, फिर भी अधिकारियों को स्थिरता और स्वचालन के मुद्दों का सामना करना पड़ता है।

तुलना तालिका

तुलना के पैरामीटर	टेक्स्ट खनन	आँकड़ा खनन
परिभाषा	टेक्स्ट माइनिंग का उपयोग जानकारी को गहन ज्ञान और अन्य महत्वपूर्ण अर्थों के साथ समझने के लिए किया जाता है।	टेक्स्ट माइनिंग को सीधे संसाधित किया जाता है, और जानकारी अब बिना किसी बाहरी कनेक्शन के माइन की जाती है।
का उपयोग करता है	डेटा माइनिंग को संरचनात्मक रूप में नहीं बल्कि असंरचित रूप में संग्रहित किया जाता है।	डेटा माइनिंग का उपयोग अवधारणा को समझने के लिए पैटर्न और एल्गोरिदम में मौजूद जानकारी को निकालने के लिए किया जाता है।
प्रसंस्करण	टेक्स्ट माइनिंग का उपयोग मुख्य रूप से अस्पतालों और मेडिकल दुकानों में किया जाता है। इसका उपयोग विपणन क्षेत्र में भी किया जाता है।	डेटा माइनिंग को सीधे संसाधित नहीं किया जाता है क्योंकि यह भाषाई रूप से किया जाता है। इसका पता लगाने के लिए इसमें कनेक्शन और एल्गोरिदम हैं।
भंडारण	टेक्स्ट माइनिंग को हमेशा एक संरचित रूप में संग्रहीत किया जाता है, जिसे निष्पादित करना और उसके साथ काम करना आसान होता है।	टेक्स्ट माइनिंग का उपयोग मुख्य रूप से अस्पतालों, मेडिकल दुकानों में किया जाता है। इसका उपयोग विपणन क्षेत्र में भी किया जाता है।
मंच	डेटा माइनिंग का उपयोग मुख्य रूप से उस क्षेत्र में किया जाता है जो बायोसाइंस और कृत्रिम बुद्धिमत्ता से भी जुड़ा है।	डेटा माइनिंग का उपयोग ज्यादातर उस क्षेत्र में किया जाता है जो बायोसाइंस और कृत्रिम बुद्धिमत्ता से भी जुड़ा है।

टेक्स्ट माइनिंग क्या है?

टेक्स्ट माइनिंग (जिसे कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान के रूप में भी जाना जाता है) एक कृत्रिम रूप से बुद्धिमान (AI) तकनीक जो दस्तावेजों में मुफ्त (असंरचित) सामग्री को विश्लेषण के लिए उपयुक्त मानकीकृत डेटा संरचनाओं में या डीप-लर्निंग एल्गोरिदम में इनपुट के रूप में परिवर्तित करने के लिए एनएलपी का उपयोग करती है।

टेक्स्ट माइनिंग एक प्रकार है कृत्रिम बुद्धिमत्ता जो विभिन्न पाठ्य प्रकाशनों से जानकारी निकालता है। अधिकता ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना पाठ के व्यावहारिक मूल्यांकन के लिए लागू किया गया है।

टेक्स्ट माइनिंग में डेटा को असंरचित तरीके से रखा जाता है। दस्तावेज़ों से पाठ का मूल्यांकन मुख्य रूप से वाक्यात्मक सिद्धांतों को नियोजित करता है।

डेटा माइनिंग नई जानकारी खोजने या यहां तक ​​कि अनुसंधान उद्देश्यों और सवालों के जवाब देने में मदद करने के लिए रिकॉर्ड के विशाल संग्रह का मूल्यांकन कर रहा है। यह ज्ञान-संचालित कंपनियों में व्यापक रूप से कार्यरत है। टी

एक्सट माइनिंग उन तथ्यों, कनेक्शनों और बयानों को उजागर करती है जो अन्यथा हैं होगा व्यापक पाठ्य डेटा के समुद्र में खो गया।

निकाले जाने के बाद, डेटा को ठीक से घुमाया जाता है और क्लस्टर सहित विभिन्न तरीकों से आगे की जांच या प्रदर्शित किया जाएगा एचटीएमएल टेबल, विज़ुअलाइज़ेशन, चार्ट और अन्य दृश्य सहायता। टी

o पाठ का विश्लेषण करें, पाठ खनन कई दृष्टिकोणों का उपयोग करता है; सबसे आवश्यक में से एक है कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान (एनएलपी)।

टेक्स्ट माइनिंग डेटा उत्पन्न करता है जिसका उपयोग मानक और विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों का वर्णन करने के लिए डेटाबेस, सूचना भंडार और बिजनेस एनालिटिक्स डिस्प्ले में किया जा सकता है।

डाटा माइनिंग क्या है?

पैटर्न का पता लगाने और बड़े पैमाने पर डेटा सेट से प्रासंगिक डेटा पुनर्प्राप्त करने की प्रथा को डेटा माइनिंग के रूप में जाना जाता है। इसका उपयोग अनुपयोगी डेटा को उपयोगी डेटा में बदलने के लिए किया जाता है।

किसी कंपनी की विज्ञापन रणनीतियों को बढ़ावा देने के लिए डेटा माइनिंग कीमती हो सकती है क्योंकि यह हमें संरचित डेटा का उपयोग करके कई डेटाबेस से डेटा पर शोध करने और दक्षता बढ़ाने के लिए और अधिक नए विचार उत्पन्न करने की अनुमति देता है।

डेटा माइनिंग में टेक्स्ट विश्लेषण भी शामिल है। कंप्यूटर वैज्ञानिक पाठ की जांच के लिए उन्नत सूचना विज्ञान दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं।

बड़े पैमाने पर डेटा सेट से पैटर्न पहचान और अन्य महत्वपूर्ण जानकारी के कार्य को डेटा कहा जाता है, जिसे कभी-कभी डेटा माइनिंग भी कहा जाता है, इसे (केडीडी के रूप में) भी जाना जाता है।

की उन्नति को देखते हुए बड़ा डेटा प्रौद्योगिकियों और बड़े डेटा के उदय के कारण, हाल के दशकों में डेटा खनन विधियों में विस्फोट हुआ है, जिससे कच्चे डेटा को मूल्यवान ज्ञान में बदलने में व्यवसायों को सहायता मिल रही है।

हालाँकि भारी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए प्रौद्योगिकी लगातार विकसित हो रही है, फिर भी अधिकारियों को स्थिरता और दक्षता के मुद्दों का सामना करना पड़ता है।

बुद्धिमान के माध्यम से डेटा विश्लेषण, बड़ा डेटा कॉर्पोरेट निर्णय लेने में सुधार करने में मदद करता है।

धोखाधड़ी का पता लगाने से लेकर उपयोगकर्ता की आदतों, अक्षमताओं और यहां तक ​​कि सुरक्षा समस्याओं तक, ये रणनीतियाँ डेटा को व्यवस्थित और फ़िल्टर करती हैं, जिससे सबसे मूल्यवान जानकारी सामने आती है।

डेटा माइनिंग में गहराई से खोदना कभी भी अधिक सुलभ नहीं था, और डेटा एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन जैसे टूल के साथ संयुक्त होने पर सार्थक अंतर्दृष्टि एकत्र करना कभी भी तेज़ नहीं था। अपाचे चिंगारी. उ. प्रगति से सभी क्षेत्रों में स्वीकार्यता बढ़ रही है।

टेक्स्ट माइनिंग और डेटा माइनिंग के बीच मुख्य अंतर

1. टेक्स्ट माइनिंग डेटा माइनिंग का एक बहुत ही हिस्सा है, और इसका मतलब व्यापक दस्तावेज़ों से जानकारी निकालना है। डेटा माइनिंग में पैटर्न, एल्गोरिदम और डेटासेट की जानकारी के अन्य सभी हिस्सों को समझना शामिल है।
2. मुख्य अंतर जो आप दोनों शब्दों के बीच पा सकते हैं वह यह है कि टेक्स्ट माइनिंग को संरचनात्मक रूप से संग्रहीत किया जाता है। संरचना का तरीका केवल डेटा माइनिंग के लिए है। असंरचित तरीके से टेक्स्ट तक पहुंच आसान हो जाती है, और संरचित तरीके से डेटा को सुरक्षित रहने में मदद मिलती है।
3. डेटा माइनिंग का एक समरूप रूप होता है जो इसे बारीकी से समझकर विवरण निकालने में मदद करता है। टेक्स्ट माइनिंग में पैटर्न का एक विषम रूप होता है।
4. डेटा माइनिंग में, डेटा को डेटाबेस और स्प्रेडशीट से पहले एकत्र किया जाता है। इन-टेक्स्ट माइनिंग सभी टेक्स्ट का उपयोग उच्च गुणवत्ता वाली जानकारी एकत्र करने के लिए किया जा रहा है। स्प्रेडशीट में डेटा आसानी से समझ में आता है, और उपयोगकर्ता के लिए पहले के टेक्स्ट से जुड़ना आसान हो सकता है। उच्च गुणवत्ता वाला पाठ बहुत महत्वपूर्ण और दुर्लभ है।
5. डेटा माइनिंग सांख्यिकीय तरीकों से की जाती है जिससे संख्याओं और तरीकों की आसानी से देखभाल करने में मदद मिलती है। टेक्स्ट माइनिंग भाषाई तरीके से की जाती है जो इसे विशेष बनाती है और जानकारी की गुणवत्ता भी उच्च और महत्वपूर्ण होती है।

संदर्भ

1. https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-45728-3_11
2. https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/312129.312299

अंतिम अद्यतन: 01 जुलाई, 2023