Tekst is een basisvereiste in ons leven. Alle informatie, details en interpretaties worden gedaan door de tekst te sms'en en te decoderen. De tekst die we gebruiken in ons dagelijkse digitale leven is standaard, en er is tekst die alleen door hogere autoriteiten wordt gebruikt en die versleuteld is.
Deze teksten worden zorgvuldig gedolven en er zijn ook gegevens voor hogere autoriteiten, zoals kunstmatige intelligentie.
Key Takeaways
- Tekstmining analyseert ongestructureerde tekstuele gegevens, terwijl datamining zich bezighoudt met gestructureerde gegevens.
- Datamining maakt gebruik van wiskundige en statistische technieken, terwijl tekstmining natuurlijke taalverwerking en machine learning gebruikt.
- Tekstmining haalt voornamelijk kennis uit tekstbronnen, terwijl datamining kan worden toegepast op verschillende soorten gegevens, waaronder numerieke en categorische.
Tekstmining versus datamining
Het verschil tussen tekstmining en datamining is dat tekstmining een subset is van het verzamelen van informatie uit verschillende tekstbronnen met behulp van kunstmatige intelligentie. Voor de praktische analyse van de tekst wordt gebruik gemaakt van verschillende deep learning technieken. data mining is het vinden van patronen en het verkrijgen van zinvolle gegevens uit grote datasets. Het wordt gebruikt om onbruikbare gegevens om te zetten in bruikbare gegevens. Datamining kan ongelooflijk nuttig zijn in termen van het verbeteren van de marketingstrategie.
Tekstmining, ook wel bekend als tekstdatamining, is het extraheren van verhoogde tekstuele informatie. Het is vergelijkbaar met tekst analytics.
Het omvat "het automatisch extraheren van informatie uit verschillende taalgebruiken door een computer om nieuwe, volledig onontdekte informatie te vinden."
Sites, publicaties, e-mails, recensies en artikelen zijn voorbeelden van taalgebruik.
Datamining is het voorspellen van resultaten door te zoeken naar afwijkingen, patronen en verbindingen in enorme datasets.
U kunt deze informatie op verschillende manieren gebruiken om de verkoop te verbeteren, kosten te verlagen, klantcontacten te versterken, risico's te verminderen en meer.
Hoewel de technologie voortdurend evolueert om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken, worden leidinggevenden nog steeds geconfronteerd met problemen op het gebied van duurzaamheid en automatisering.
Vergelijkingstabel
| Parameters van vergelijking: | Text Mining | Data Mining |
|---|---|---|
| Definitie | Tekstmining wordt gebruikt om informatie met diepgaande kennis en andere belangrijke betekenissen te begrijpen. | De tekstmining wordt direct verwerkt en de informatie wordt nu gedolven zonder externe verbindingen. |
| u gebruikt | Datamining wordt niet in een structurele vorm maar in een ongestructureerde vorm opgeslagen. | Datamining wordt gebruikt voor het ontginnen van de informatie die in patronen en algoritmen zit om het concept te begrijpen. |
| In behandeling | Text mining wordt vooral gebruikt in ziekenhuizen en in medische winkels. Het wordt ook gebruikt in de marketingsector. | De datamining wordt niet rechtstreeks verwerkt, omdat dit taalkundig gebeurt. Het heeft verbindingen en algoritmen om erachter te komen. |
| Opbergen | Text mining wordt altijd in een gestructureerde vorm opgeslagen, die eenvoudig uit te voeren en te verwerken is. | Text mining wordt vooral gebruikt in ziekenhuizen, in medische winkels. Het wordt ook gebruikt in de marketingsector. |
| Platform | Datamining wordt voornamelijk gebruikt in de sector die verband houdt met biowetenschap en ook in kunstmatige intelligentie. | Datamining wordt meestal gebruikt in de sector die verband houdt met biowetenschap en ook in kunstmatige intelligentie. |
Wat is tekstmining?
Text mining (ook wel computationele taalkunde genoemd) is een kunstmatig intelligente (AI) techniek die NLP gebruikt om vrije (ongestructureerde) inhoud in documenten om te zetten in gestandaardiseerde datastructuren die geschikt zijn voor analyse of als input voor deep-learning algoritmen.
Tekstmining is een vorm van kunstmatige intelligentie dat informatie haalt uit verschillende tekstpublicaties. Veel diepgaand leren toegepast op de praktische beoordeling van de tekst.
De gegevens in text mining worden op een ongestructureerde manier bijgehouden. Bij de beoordeling van tekst uit documenten worden voornamelijk syntactische principes gehanteerd.
Datamining is het evalueren van een enorme verzameling records om nieuwe informatie te vinden of zelfs om onderzoeksdoelstellingen en -vragen te helpen beantwoorden. Het wordt veel toegepast in kennisgedreven bedrijven. T
ext mining onthult feiten, verbanden en verklaringen die anders zijn zou hebben verloren gegaan in een zee van uitgebreide tekstuele gegevens.
Na extractie worden de gegevens op de juiste manier gedraaid en op verschillende manieren, waaronder cluster, verder onderzocht of weergegeven HTML tabellen, visualisaties, grafieken en andere visuele hulpmiddelen. T
o analyseer de tekst, text mining maakt gebruik van verschillende benaderingen; een van de meest essentiële is Computational Linguistics (NLP).
Tekstmining produceert gegevens die kunnen worden gebruikt in databases, informatieopslagplaatsen en displays voor bedrijfsanalyse om normatieve en analytische toepassingen te beschrijven.
Wat is datamining?
De praktijk van het detecteren van patronen en het ophalen van relevante gegevens uit enorme datasets staat bekend als datamining. Het wordt gebruikt om onbruikbare gegevens om te zetten in bruikbare gegevens.
Datamining kan waardevol zijn voor het stimuleren van de advertentiestrategieën van een bedrijf, omdat het ons in staat stelt gegevens uit veel databases te onderzoeken met behulp van gestructureerde gegevens en meer nieuwe ideeën te genereren om de efficiëntie te vergroten.
Datamining omvat ook tekstanalyse. Computerwetenschappers gebruiken geavanceerde informatiewetenschappelijke benaderingen om tekst te onderzoeken.
De handeling van patroonherkenning en andere vitale informatie uit enorme datasets wordt data genoemd, ook wel datamining genoemd, ook wel bekend (als KDD).
Gezien de opmars van big data technologieën en de opkomst van big data, zijn dataminingmethoden de afgelopen decennia explosief gegroeid en ondersteunen bedrijven bij het omzetten van ruwe data in waardevolle kennis.
Hoewel de technologie voortdurend evolueert om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken, worden leidinggevenden nog steeds geconfronteerd met problemen op het gebied van duurzaamheid en efficiëntie.
Door intelligent Data analytics, helpt big data de besluitvorming van bedrijven te verbeteren.
Van het detecteren van fraude tot gebruikersgewoonten, inefficiënties en zelfs beveiligingsproblemen, deze strategieën organiseren en filteren gegevens en onthullen de meest waardevolle informatie.
Dieper graven in datamining was nog nooit zo toegankelijk en het verzamelen van zinvolle inzichten was nog nooit zo snel in combinatie met data-analyse en visualisatietools zoals apache Vonk. A. I-ontwikkelingen versnellen de acceptatie in alle sectoren.
Belangrijkste verschillen tussen tekstmining en datamining
- Tekstmining is een belangrijk onderdeel van datamining en het betekent informatie uit uitgebreide documenten halen. Datamining omvat het begrijpen van het patroon, algoritmen en alle andere stukjes informatie van datasets.
- Het belangrijkste verschil dat je kunt vinden tussen beide termen is dat text mining structureel wordt opgeslagen. De structuurmanier is alleen voor datamining. De ongestructureerde manier maakt de toegang tot de tekst gemakkelijker en de gestructureerde manier helpt de gegevens veilig te houden.
- Datamining heeft een homogene vorm die het helpt details te extraheren door ze goed te begrijpen. Text mining heeft een heterogene patroonvorm.
- Bij datamining worden de gegevens verzameld vóór de databases en spreadsheets. In-text mining Alle tekst wordt gebruikt om hoogwaardige informatie te verzamelen. Gegevens zijn gemakkelijk te begrijpen in een spreadsheet en het kan voor de gebruiker gemakkelijk zijn om verbinding te maken met de eerdere teksten. Tekst van hoge kwaliteit is erg belangrijk en zeldzaam.
- Datamining wordt uitgevoerd door middel van statistische methoden, waardoor het gemakkelijk voor de cijfers en methoden kan zorgen. Text mining wordt uitgevoerd op een taalkundige manier wat het bijzonder maakt en ook de kwaliteit van de informatie is hoog en belangrijk.
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-45728-3_11
- https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/312129.312299
Laatst bijgewerkt: 01 juli 2023
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Sandeep Bhandari heeft een Bachelor of Engineering in Computers van Thapar University (2006). Hij heeft 20 jaar ervaring op het gebied van technologie. Hij heeft een grote interesse in verschillende technische gebieden, waaronder databasesystemen, computernetwerken en programmeren. Je kunt meer over hem lezen op zijn bio pagina.
De vergelijkingstabel benadrukt effectief de verschillen tussen tekstmining en datamining. De opname van duidelijke definities en toelichtingen is lovenswaardig.
De uitleg is goed doordacht en biedt een uitgebreide vergelijking van tekstmining en datamining. Ik zou graag meer willen weten over specifieke toepassingen in zakelijke omgevingen.
Ik ben het er helemaal mee eens. Dit artikel is een goed startpunt, en het onderzoeken van meer businesscases zou uiterst nuttig zijn.
Het artikel biedt een inzichtelijk overzicht van tekstmining en datamining. Het moedigt lezers zeker aan om dieper op deze onderwerpen in te gaan.
De gedetailleerde uitsplitsing van tekstmining versus datamining is zeer informatief. Ik waardeer de diepgaande analyse in dit artikel.
Ik vond je uitleg over de verschillen tussen tekstmining en datamining heel duidelijk en gemakkelijk te begrijpen. Het heeft mij ook geholpen te begrijpen hoe ze met elkaar verbonden zijn. Geweldig werk om complexe informatie beheersbaar te maken!
Ik vond de informatie in dit artikel niet bijzonder inzichtelijk. Het lijkt erop dat het aan diepgang ontbreekt en nalaat om zich bezig te houden met de praktische toepassingen van tekstmining en datamining.
De inhoud voelde enigszins repetitief aan en de schrijfstijl kon boeiender zijn. Het artikel zou kunnen profiteren van meer voorbeelden uit de praktijk om de verschillen tussen tekstmining en datamining te illustreren.
Ik herhaal uw gevoelens. Een meer toepassingsgerichte benadering zou het begrip van de lezer vergroten.