Текст является основным требованием в нашей жизни. Вся информация, детали и интерпретации выполняются путем текстовых сообщений и расшифровки текста. Текст, который мы используем в нашей повседневной цифровой жизни, является стандартным, и есть некоторые тексты, которые используются только высшими органами власти, которые зашифрованы.
Эти тексты тщательно добываются, и есть данные и для вышестоящих органов, таких как искусственный интеллект.
Основные выводы
- Интеллектуальный анализ текста анализирует неструктурированные текстовые данные, а интеллектуальный анализ данных работает со структурированными данными.
- Интеллектуальный анализ данных использует математические и статистические методы, тогда как интеллектуальный анализ текста использует обработку естественного языка и машинное обучение.
- Интеллектуальный анализ текста в основном извлекает знания из текстовых источников, в то время как интеллектуальный анализ данных может применяться к различным типам данных, включая числовые и категориальные.
Интеллектуальный анализ текста против интеллектуального анализа данных
Разница между интеллектуальным анализом текста и добыча данных заключается в том, что интеллектуальный анализ текста — это подмножество сбора информации из различных текстовых источников с использованием искусственного интеллекта. Для практического анализа текста применяются различные углубления. Сбор данных заключается в поиске закономерностей и получении значимых данных из больших наборов данных. Он используется для преобразования непригодных данных в данные, которые можно использовать. Интеллектуальный анализ данных может быть невероятно полезным с точки зрения улучшения маркетинговой стратегии.
Интеллектуальный анализ текста, также известный как интеллектуальный анализ текстовых данных, извлекает расширенную текстовую информацию. Его можно сравнить с текстом аналитика.
Это влечет за собой «автоматическое извлечение компьютером информации из различных языковых использований для поиска новой, совершенно неизведанной информации».
Сайты, публикации, электронные письма, обзоры и статьи являются примерами использования языка.
Интеллектуальный анализ данных прогнозирует результаты путем поиска аномалий, шаблонов и связей в массивных наборах данных.
Вы можете использовать эту информацию для улучшения продаж, снижения затрат, укрепления связей с клиентами, снижения рисков и многого другого, используя различные подходы.
Хотя технологии постоянно развиваются, чтобы обрабатывать огромные объемы данных, руководители по-прежнему сталкиваются с проблемами устойчивости и автоматизации.
Сравнительная таблица
| Параметры сравнения | Текстовый анализ | Добыча данных |
|---|---|---|
| Определение | Интеллектуальный анализ текста используется для понимания информации с глубоким знанием и другими важными значениями. | Интеллектуальный анализ текста обрабатывается напрямую, и теперь информация добывается без каких-либо внешних подключений. |
| Пользы | Интеллектуальный анализ данных хранится не в структурированной форме, а в неструктурированной форме. | Интеллектуальный анализ данных используется для извлечения информации, содержащейся в шаблонах и алгоритмах, для понимания концепции. |
| Обработка | Интеллектуальный анализ текста в основном используется в больницах и медицинских магазинах. Он также используется в сфере маркетинга. | Интеллектуальный анализ данных не обрабатывается напрямую, поскольку это делается лингвистически. У него есть связи и алгоритмы, которые нужно выяснить. |
| Хранилище | Интеллектуальный анализ текста всегда хранится в структурированной форме, которую легко выполнять и с которой легко работать. | Интеллектуальный анализ текста в основном используется в больницах, в медицинских магазинах. Он также используется в сфере маркетинга. |
| Платформа | Интеллектуальный анализ данных в основном используется в секторе, связанном с биологическими науками, а также с искусственным интеллектом. | Интеллектуальный анализ данных в основном используется в секторе, связанном с биологическими науками, а также с искусственным интеллектом. |
Что такое анализ текста?
Интеллектуальный анализ текста (также известный как компьютерная лингвистика) представляет собой искусственный интеллект (AI) метод, который использует НЛП для преобразования свободного (неструктурированного) содержимого документов в стандартизированные структуры данных, подходящие для анализа или в качестве входных данных для алгоритмов глубокого обучения.
Интеллектуальный анализ текста — это тип искусственный интеллект который извлекает информацию из различных текстовых публикаций. Много глубокое обучение была применена к практической оценке текста.
Данные в текстовом анализе хранятся неструктурированным образом. Оценка текста из документов в первую очередь использует синтаксические принципы.
Интеллектуальный анализ данных оценивает огромную коллекцию записей, чтобы найти новую информацию или даже помочь ответить на цели и вопросы исследования. Он широко используется в компаниях, ориентированных на знания. Т
ext mining раскрывает факты, связи и утверждения, которые в противном случае будет иметь были потеряны в море обширных текстовых данных.
После извлечения данные переворачиваются должным образом и будут дополнительно изучаться или отображаться различными способами, в том числе кластерными. HTML таблицы, визуализации, диаграммы и другие наглядные пособия. Т
o анализировать текст, интеллектуальный анализ текста использует ряд подходов; среди наиболее важных — компьютерная лингвистика (НЛП).
Интеллектуальный анализ текста производит данные, которые можно использовать в базах данных, информационных репозиториях и дисплеях бизнес-аналитики для описания нормативных и аналитических приложений.
Что такое интеллектуальный анализ данных?
Практика обнаружения закономерностей и извлечения соответствующих данных из массивных наборов данных известна как интеллектуальный анализ данных. Он используется для преобразования непригодных данных в полезные данные.
Интеллектуальный анализ данных может быть полезен для улучшения рекламных стратегий компании, поскольку он позволяет нам исследовать данные из многих баз данных с использованием структурированных данных и генерировать больше новых идей для повышения эффективности.
Интеллектуальный анализ данных также включает анализ текста. Ученые-компьютерщики используют передовые подходы в области информатики для изучения текста.
Акт распознавания образов и другой жизненно важной информации из массивных наборов данных называется данными, иногда называемыми интеллектуальным анализом данных, также известным как KDD.
С учетом продвижения большие данные технологии и появление больших данных, методы интеллектуального анализа данных получили широкое распространение в последние десятилетия, помогая предприятиям превращать необработанные данные в ценные знания.
Хотя технологии постоянно развиваются, чтобы обрабатывать огромные объемы данных, руководители по-прежнему сталкиваются с проблемами устойчивости и эффективности.
Благодаря интеллектуальному аналитика данных, большие данные помогают улучшить процесс принятия корпоративных решений.
От обнаружения мошенничества до привычек пользователей, неэффективности и даже проблем с безопасностью — эти стратегии упорядочивают и фильтруют данные, раскрывая наиболее ценную информацию.
Никогда еще более глубокое изучение интеллектуального анализа данных не было таким доступным, а сбор осмысленной информации никогда не был таким быстрым в сочетании с такими инструментами анализа данных и визуализации, как апаш Искра. A. Достижения I ускоряют принятие во всех секторах.
Основные различия между интеллектуальным анализом текста и интеллектуальным анализом данных
- Интеллектуальный анализ текста является неотъемлемой частью интеллектуального анализа данных и означает извлечение информации из обширных документов. Интеллектуальный анализ данных включает в себя понимание шаблона, алгоритмов и всей другой информации о наборах данных.
- Основное различие, которое вы можете найти между обоими терминами, заключается в том, что интеллектуальный анализ текста хранится структурно. Способ структуры предназначен только для интеллектуального анализа данных. Неструктурированный способ облегчает доступ к тексту, а структурированный способ помогает данным оставаться в безопасности.
- Интеллектуальный анализ данных имеет однородную форму, которая помогает извлекать детали путем их тщательного понимания. Интеллектуальный анализ текста имеет гетерогенную форму шаблона.
- При интеллектуальном анализе данных данные собираются перед базами данных и электронными таблицами. Интеллектуальный анализ текста Весь текст используется для сбора высококачественной информации. Данные легко понять в электронной таблице, и пользователю может быть легко подключиться к более ранним текстам. Качественный текст очень важен и встречается редко.
- Интеллектуальный анализ данных выполняется статистическими методами, что помогает легко следить за числами и методами. Интеллектуальный анализ текста выполняется лингвистическим способом, что делает его особенным, а качество информации также является высоким и важным.
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-45728-3_11
- https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/312129.312299
Последнее обновление: 01 июля 2023 г.
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
Сандип Бхандари имеет степень бакалавра вычислительной техники Университета Тапар (2006 г.). Имеет 20-летний опыт работы в сфере технологий. Он проявляет большой интерес к различным техническим областям, включая системы баз данных, компьютерные сети и программирование. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.
Сравнительная таблица эффективно подчеркивает различия между интеллектуальным анализом текста и интеллектуальным анализом данных. Включение четких определений и разъяснений заслуживает похвалы.
Объяснения хорошо продуманы и предлагают всестороннее сравнение интеллектуального анализа текста и интеллектуального анализа данных. Мне было бы интересно узнать больше о конкретных приложениях в бизнес-среде.
Я полностью согласен. Эта статья является отличной отправной точкой, и изучение большего количества бизнес-кейсов будет чрезвычайно полезным.
В статье представлен подробный обзор интеллектуального анализа текста и интеллектуального анализа данных. Это, безусловно, побуждает читателей глубже вникать в эти темы.
Подробная разбивка интеллектуального анализа текста и интеллектуального анализа данных очень информативна. Я ценю глубину анализа в этой статье.
Я нашел ваше объяснение различий между интеллектуальным анализом текста и интеллектуальным анализом данных очень ясным и простым для понимания. Это также помогло мне понять, как они взаимосвязаны. Отличная работа по созданию управляемой сложной информации!
Я не нашел информацию, представленную в этой статье, особенно полезной. Кажется, ему не хватает глубины и он пренебрегает практическим применением интеллектуального анализа текста и данных.
Содержание казалось несколько повторяющимся, а стиль письма мог бы быть более интересным. В статье можно было бы использовать больше примеров из реальной жизни, иллюстрирующих различия между интеллектуальным анализом текста и интеллектуальным анализом данных.
Я разделяю ваши чувства. Более прикладной подход позволит улучшить понимание читателем.