Penambangan Teks vs Penambangan Data: Perbedaan dan Perbandingan

Teks adalah kebutuhan dasar dalam kehidupan kita. Semua informasi, detail, dan interpretasi dilakukan dengan mengirim pesan teks dan mendekode teks. Teks yang kita gunakan dalam kehidupan digital kita sehari-hari adalah standar, dan ada beberapa teks yang hanya digunakan oleh otoritas yang lebih tinggi yang dienkripsi.

Teks-teks ini ditambang dengan hati-hati, dan ada juga data untuk otoritas yang lebih tinggi, seperti kecerdasan buatan.

Pengambilan Kunci

1. Penambangan teks menganalisis data tekstual yang tidak terstruktur, sedangkan penambangan data berurusan dengan data terstruktur.
2. Penambangan data menggunakan teknik matematika dan statistik, sedangkan penambangan teks menggunakan pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mesin.
3. Penambangan teks terutama mengekstraksi pengetahuan dari sumber teks, sedangkan penambangan data dapat diterapkan ke berbagai jenis data, termasuk numerik dan kategorikal.

Penambangan Teks vs Penambangan Data

Perbedaan antara penambangan teks dan data mining adalah bahwa penambangan teks adalah bagian dari pengumpulan informasi dari berbagai sumber teks menggunakan kecerdasan buatan. Untuk analisis praktis teks, berbagai pembelajaran yang lebih dalam diterapkan. Data mining adalah menemukan pola dan mendapatkan data yang bermakna dari kumpulan data besar. Ini digunakan untuk mengubah data yang tidak dapat digunakan menjadi data yang dapat ditindaklanjuti. Penambangan data mungkin sangat bermanfaat dalam hal meningkatkan strategi pemasaran.

Penambangan teks, juga dikenal sebagai penambangan data teks, mengekstraksi informasi tekstual yang lebih tinggi. Ini sebanding dengan teks analisis.

Ini memerlukan "ekstraksi informasi secara otomatis dari berbagai penggunaan bahasa oleh komputer untuk menemukan informasi baru yang sama sekali belum ditemukan."

Situs, publikasi, email, ulasan, dan artikel adalah contoh penggunaan bahasa.

Penambangan data memprediksi hasil dengan mencari anomali, pola, dan koneksi dalam kumpulan data masif.

Anda dapat menggunakan informasi ini untuk meningkatkan penjualan, menurunkan biaya, memperkuat koneksi pelanggan, mengurangi risiko, dan lainnya menggunakan berbagai pendekatan.

Meskipun teknologi terus berkembang untuk menangani data dalam jumlah besar, para eksekutif masih menghadapi masalah keberlanjutan dan otomasi.

Tabel perbandingan

Parameter Perbandingan	Penambangan Teks	Data Mining
Definisi	Text mining digunakan untuk memahami informasi dengan pengetahuan mendalam dan makna penting lainnya.	Penambangan teks diproses secara langsung, dan informasi ditambang sekarang tanpa koneksi eksternal.
penggunaan	Penambangan data tidak disimpan dalam bentuk struktural tetapi dalam bentuk yang tidak terstruktur.	Penambangan data digunakan untuk menambang informasi yang ada dalam pola dan algoritma untuk memahami konsep.
Pengolahan	Penambangan teks terutama digunakan di rumah sakit, dan di toko medis. Ini juga digunakan di sektor pemasaran.	Penambangan data tidak diproses secara langsung karena dilakukan secara linguistik. Ini memiliki koneksi dan algoritma untuk mencari tahu.
Storage	Penambangan teks selalu disimpan dalam bentuk terstruktur, yang mudah dilakukan dan dikerjakan.	Penambangan teks terutama digunakan di rumah sakit, di toko medis. Ini juga digunakan di sektor pemasaran.
Platform	Penambangan data terutama digunakan di sektor yang terhubung dengan biosains dan juga dalam kecerdasan buatan.	Penambangan data banyak digunakan di sektor yang terhubung dengan biosains dan juga kecerdasan buatan.

Apa itu Penambangan Teks?

Penambangan teks (juga dikenal sebagai linguistik komputasi) adalah kecerdasan artifisial (AI) teknik yang menggunakan NLP untuk mengonversi konten bebas (tidak terstruktur) dalam dokumen menjadi struktur data standar yang sesuai untuk analisis atau sebagai masukan untuk algoritme pembelajaran mendalam.

Penambangan teks adalah salah satu jenis kecerdasan buatan yang mengekstraksi informasi dari berbagai publikasi teks. Banyak belajar mendalam telah diterapkan untuk penilaian praktis dari teks.

Data dalam penambangan teks disimpan dengan cara yang tidak terstruktur. Penilaian teks dari dokumen terutama menggunakan prinsip sintaksis.

Penambangan data mengevaluasi kumpulan besar catatan untuk menemukan informasi baru atau bahkan untuk membantu menjawab tujuan dan pertanyaan penelitian. Ini banyak digunakan di perusahaan berbasis pengetahuan. T

penambangan ext mengungkap fakta, koneksi, dan pernyataan yang sebaliknya akan memiliki telah hilang dalam lautan data tekstual yang luas.

Setelah diekstrak, data tersebut dibolak-balik dengan baik dan selanjutnya akan diperiksa atau ditampilkan dengan berbagai cara, termasuk cluster HTML tabel, visualisasi, bagan, dan alat bantu visual lainnya. T

o menganalisis teks, penambangan teks menggunakan berbagai pendekatan; di antara yang paling penting adalah Computational Linguistics (NLP).

Penambangan teks menghasilkan data yang dapat digunakan dalam database, repositori informasi, dan tampilan analitik bisnis untuk menggambarkan aplikasi normatif dan analitik.

Apa itu Data Mining?

Praktik mendeteksi pola dan mengambil data yang relevan dari kumpulan data masif dikenal sebagai penambangan data. Ini digunakan untuk mengubah data yang tidak dapat digunakan menjadi data yang dapat digunakan.

Penambangan data mungkin berharga untuk meningkatkan strategi periklanan perusahaan karena memungkinkan kita untuk meneliti data dari banyak basis data menggunakan data terstruktur dan menghasilkan lebih banyak ide baru untuk meningkatkan efisiensi.

Penambangan data juga mencakup analisis teks. Ilmuwan komputer menggunakan pendekatan ilmu informasi tingkat lanjut untuk memeriksa teks.

Tindakan pengenalan pola dan informasi penting lainnya dari kumpulan data masif disebut data, terkadang disebut sebagai penambangan data, juga dikenal (sebagai KDD).

Mengingat kemajuan dari data besar teknologi dan kebangkitan data besar, metode penambangan data telah meledak dalam beberapa dekade terakhir, mendukung bisnis dalam mengubah data mentah menjadi pengetahuan yang berharga.

Meskipun teknologi terus berkembang untuk menangani data dalam jumlah besar, para eksekutif masih menghadapi masalah keberlanjutan dan efisiensi.

Melalui cerdas analisis data, big data membantu meningkatkan pengambilan keputusan perusahaan.

Dari mendeteksi penipuan hingga kebiasaan pengguna, inefisiensi, dan bahkan masalah keamanan, strategi ini mengatur dan memfilter data, mengungkapkan informasi yang paling berharga.

Menggali lebih dalam data mining tidak pernah lebih mudah diakses, dan mengumpulkan wawasan yang bermakna tidak pernah lebih cepat jika digabungkan dengan analitik data dan alat visualisasi seperti Apache Percikan. A.I kemajuan mempercepat penerimaan lintas sektor.

Perbedaan Utama Antara Penambangan Teks dan Penambangan Data

1. Penambangan teks adalah bagian dari penambangan data, dan itu berarti mengekstraksi informasi dari dokumen yang luas. Penambangan data mencakup pemahaman pola, algoritme, dan semua informasi lain dari kumpulan data.
2. Perbedaan utama yang dapat Anda temukan di antara kedua istilah tersebut adalah bahwa penambangan teks disimpan secara struktural. Cara struktur hanya untuk penambangan data. Cara tidak terstruktur membuat teks lebih mudah diakses, dan cara terstruktur membantu data tetap aman.
3. Penambangan data memiliki bentuk homogen yang membantunya mengekstrak detail dengan memahaminya secara dekat. Text mining memiliki bentuk pola yang heterogen.
4. Dalam penambangan data, Data dikumpulkan sebelum database dan spreadsheet. Penambangan dalam teks Semua teks digunakan untuk mengumpulkan informasi berkualitas tinggi. Data mudah dimengerti dalam spreadsheet, dan mudah bagi pengguna untuk terhubung dari teks sebelumnya. Teks berkualitas tinggi sangat penting dan langka.
5. Penambangan data dilakukan dengan metode statistik yang membantunya menjaga angka dan metode dengan mudah. Penambangan teks dilakukan dengan cara linguistik yang membuatnya istimewa dan kualitas informasinya juga tinggi dan penting.

Referensi

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

Terakhir Diperbarui : 01 Juli 2023