Rudarenje teksta i rudarenje podataka: razlika i usporedba

Tekst je osnovni zahtjev u našem životu. Sve informacije, detalji i tumačenja se rade slanjem poruka i dekodiranjem teksta. Tekst koji koristimo u svakodnevnom digitalnom životu je standardan, a postoji i tekst koji koriste samo viša tijela, a koji je šifriran.

Ti se tekstovi pažljivo istražuju, a ima i podataka za više autoritete, poput umjetne inteligencije.

Ključni za poneti

1. Iskopavanje teksta analizira nestrukturirane tekstualne podatke, dok se rudarenje podataka bavi strukturiranim podacima.
2. Rudarenje podataka koristi matematičke i statističke tehnike, dok rudarenje teksta koristi obradu prirodnog jezika i strojno učenje.
3. Rudarenje teksta prvenstveno izvlači znanje iz tekstualnih izvora, dok se rudarenje podataka može primijeniti na različite vrste podataka, uključujući numeričke i kategoričke.

Text Mining vs Data Mining

Razlika između rudarenja teksta i data mining je da je rudarenje teksta podskup prikupljanja informacija iz različitih izvora teksta korištenjem umjetne inteligencije. Za praktičnu analizu teksta primjenjuju se različita dublja učenja. Data mining je pronalaženje obrazaca i dobivanje smislenih podataka iz velikih skupova podataka. Koristi se za pretvaranje neupotrebljivih podataka u korisne podatke. Rudarenje podataka može biti nevjerojatno korisno u smislu poboljšanja marketinške strategije.

Rudarenje teksta, također poznato kao rudarenje tekstualnih podataka, izdvajanje je povišenih tekstualnih informacija. To je usporedivo s tekstom analitika.

To uključuje "automatsko izdvajanje informacija iz različitih jezičnih upotreba od strane računala kako bi se pronašle nove, potpuno neotkrivene informacije."

Web stranice, publikacije, e-poruke, recenzije i članci primjeri su upotrebe jezika.

Rudarenje podataka predviđa ishode traženjem anomalija, obrazaca i veza u golemim skupovima podataka.

Ove informacije možete koristiti za poboljšanje prodaje, smanjenje troškova, jačanje veza s klijentima, smanjenje rizika i još mnogo toga koristeći različite pristupe.

Iako se tehnologija neprestano razvija kako bi obradila goleme količine podataka, rukovoditelji se i dalje suočavaju s problemima održivosti i automatizacije.

Tabela za usporedbu

Parametri usporedbe	Rudanje teksta	Data Mining
Definicija	Rudarenje teksta koristi se za razumijevanje informacija s dubokim znanjem i drugim važnim značenjima.	Rudarenje teksta obrađuje se izravno, a informacije se sada rudare bez ikakvih vanjskih veza.
Koristi	Rudarenje podataka nije pohranjeno u strukturnom obliku, već u nestrukturiranom obliku.	Rudarenje podataka koristi se za otkrivanje informacija koje se nalaze u obrascima i algoritmima za razumijevanje koncepta.
Obrada	Rudarenje teksta uglavnom se koristi u bolnicama i medicinskim radnjama. Također se koristi u marketinškom sektoru.	Rudarenje podataka ne obrađuje se izravno jer se to radi lingvistički. Ima veze i algoritme koje treba shvatiti.
skladištenje	Rudarenje teksta uvijek je pohranjeno u strukturiranom obliku koji je jednostavan za izvođenje i rad.	Rudarenje teksta se uglavnom koristi u bolnicama, u medicinskim radnjama. Također se koristi u marketinškom sektoru.
Platforma	Data mining se primarno koristi u sektoru koji je povezan s bioznanošću te također u umjetnoj inteligenciji.	Data mining se najviše koristi u sektoru koji je povezan s bioznanošću te također u umjetnoj inteligenciji.

Što je Text Mining?

Rudarstvo teksta (također poznato kao računalna lingvistika) umjetno je inteligentno (AI) tehnika koja koristi NLP za pretvaranje slobodnog (nestrukturiranog) sadržaja u dokumentima u standardizirane podatkovne strukture prikladne za analizu ili kao ulaz u algoritme dubinskog učenja.

Rudarenje teksta je vrsta umjetna inteligencija koji izvlači informacije iz raznih tekstualnih publikacija. Mnogo duboko učenje primijenjen je na praktičnu procjenu teksta.

Podaci u rudarenju teksta čuvaju se na nestrukturiran način. Ocjenjivanje teksta iz dokumenata primarno koristi sintaktička načela.

Rudarenje podataka procjenjuje ogromnu zbirku zapisa kako bi se pronašle nove informacije ili čak pomoglo odgovoriti na istraživačke ciljeve i pitanja. Široko se koristi u tvrtkama koje se pokreću znanjem. T

ext mining otkriva činjenice, veze i izjave koje inače će imati izgubljen u moru opsežnih tekstualnih podataka.

Nakon izdvajanja, podaci se ispravno okreću i dalje će se ispitivati ​​ili prikazivati ​​na različite načine, uključujući klaster HTML tablice, vizualizacije, grafikone i druga vizualna pomagala. T

o analizirati tekst, rudarenje teksta koristi niz pristupa; među najvažnijima je računalna lingvistika (NLP).

Rudarenje teksta proizvodi podatke koji se mogu koristiti u bazama podataka, spremištima informacija i prikazima poslovne analitike za opisivanje normativnih i analitičkih aplikacija.

Što je Data Mining?

Praksa otkrivanja uzoraka i dohvaćanja relevantnih podataka iz masivnih skupova podataka poznata je kao rudarenje podataka. Koristi se za pretvaranje neupotrebljivih podataka u upotrebljive podatke.

Rudarenje podataka može biti dragocjeno za jačanje marketinških strategija tvrtke jer nam omogućuje istraživanje podataka iz mnogih baza podataka pomoću strukturiranih podataka i stvaranje više novih ideja za povećanje učinkovitosti.

Rudarenje podataka uključuje i analizu teksta. Računalni znanstvenici koriste napredne pristupe informacijske znanosti za ispitivanje teksta.

Čin prepoznavanja uzoraka i drugih vitalnih informacija iz masivnih skupova podataka naziva se podacima, ponekad se naziva i rudarenje podataka, također je poznato (kao KDD).

S obzirom na napredovanje Veliki podataka tehnologije i porast velikih podataka, metode rudarenja podataka eksplodirale su u posljednjim desetljećima, podupirući tvrtke u pretvaranju sirovih podataka u vrijedno znanje.

Iako se tehnologija neprestano razvija kako bi obradila goleme količine podataka, rukovoditelji se i dalje suočavaju s problemima održivosti i učinkovitosti.

Kroz inteligentan analitika podataka, veliki podaci pomažu poboljšati korporativno donošenje odluka.

Od otkrivanja prijevare do korisničkih navika, neučinkovitosti, pa čak i sigurnosnih problema, ove strategije organiziraju i filtriraju podatke, otkrivajući najvrjednije informacije.

Kopanje dublje u rudarenje podataka nikad nije bilo dostupnije, a prikupljanje smislenih uvida nikada nije bilo brže u kombinaciji s alatima za analizu podataka i vizualizaciju kao što su apaš Iskra. A. Napredak ubrzava prihvaćanje u svim sektorima.

Glavne razlike između rudarenja teksta i rudarenja podataka

1. Rudarenje teksta sastavni je dio rudarenja podataka, a znači izvlačenje informacija iz opsežnih dokumenata. Rudarenje podataka uključuje razumijevanje uzorka, algoritama i svih ostalih informacija skupova podataka.
2. Glavna razlika koju možete pronaći između oba pojma je da se rudarenje teksta strukturalno pohranjuje. Način strukture je samo za rudarenje podataka. Nestrukturirani način olakšava pristup tekstu, a strukturirani način pomaže da podaci ostanu sigurni.
3. Rudarenje podataka ima homogeni oblik koji mu pomaže izvući detalje njihovim pobližim razumijevanjem. Rudarenje teksta ima heterogeni oblik uzorka.
4. U rudarenju podataka podaci se prikupljaju prije baza podataka i proračunskih tablica. In-text rudarenje Sav tekst se koristi za prikupljanje visokokvalitetnih informacija. Podaci su lako razumljivi u proračunskoj tablici, a korisniku se može lako povezati s ranijim tekstovima. Kvalitetan tekst vrlo je važan i rijedak.
5. Rudarenje podataka izvodi se statističkim metodama koje mu pomažu da lako prati brojke i metode. Rudarenje teksta izvodi se na lingvistički način što ga čini posebnim, a kvaliteta informacija je također visoka i važna.

Reference

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

Zadnje ažuriranje: 01. srpnja 2023