Текст є основною вимогою нашого життя. Вся інформація, деталі та інтерпретації виконуються шляхом текстових повідомлень і декодування тексту. Текст, який ми використовуємо в повсякденному цифровому житті, є стандартним, і є текст, який використовується лише вищими інстанціями та є зашифрованим.
Ці тексти ретельно видобуваються, а також є дані для вищих інстанцій, наприклад штучного інтелекту.
Ключові винесення
- Інтелектуальний аналіз тексту аналізує неструктуровані текстові дані, а аналіз даних має справу зі структурованими даними.
- Інтелектуальний аналіз даних використовує математичні та статистичні методи, тоді як інтелектуальний аналіз тексту використовує обробку природної мови та машинне навчання.
- Інтелектуальний аналіз тексту в основному витягує знання з текстових джерел, тоді як інтелектуальний аналіз даних можна застосовувати до різних типів даних, включаючи числові та категоріальні.
Інтелектуальний аналіз тексту проти інтелектуального аналізу даних
Різниця між видобутком тексту та видобуток даних полягає в тому, що видобуток тексту – це підмножина збору інформації з різних текстових джерел за допомогою штучного інтелекту. Для практичного аналізу тексту використовується різне поглиблене навчання. Видобуток даних це пошук шаблонів і отримання значущих даних із великих наборів даних. Він використовується для перетворення непридатних даних у корисні дані. Інтелектуальний аналіз даних може бути неймовірно корисним з точки зору покращення маркетингової стратегії.
Інтелектуальний аналіз тексту, також відомий як інтелектуальний аналіз текстових даних, являє собою вилучення підвищеної текстової інформації. Це можна порівняти з текстом аналітика.
Це передбачає «автоматичне вилучення комп’ютером інформації з використання різних мов для пошуку нової, зовсім невиявленої інформації».
Сайти, публікації, електронні листи, огляди та статті є прикладами використання мови.
Інтелектуальний аналіз даних передбачає прогнозування результатів шляхом пошуку аномалій, шаблонів і зв’язків у масивних наборах даних.
Ви можете використовувати цю інформацію для покращення продажів, зниження витрат, зміцнення зв’язків із клієнтами, зменшення ризиків тощо, використовуючи різні підходи.
Незважаючи на те, що технологія постійно розвивається для роботи з величезними обсягами даних, керівники все ще стикаються з проблемами стійкості та автоматизації.
Таблиця порівняння
| Параметри порівняння | Майнінг тексту | Видобуток даних |
|---|---|---|
| Визначення | Інтелектуальний аналіз тексту використовується для розуміння інформації з глибокими знаннями та іншими важливими значеннями. | Видобуток тексту обробляється безпосередньо, а інформація тепер видобувається без будь-яких зовнішніх з’єднань. |
| Використовує | Інтелектуальний аналіз даних зберігається не в структурованій формі, а в неструктурованій формі. | Інтелектуальний аналіз даних використовується для вилучення інформації, яка міститься в шаблонах і алгоритмах, щоб зрозуміти концепцію. |
| Обробка | Видобуток тексту в основному використовується в лікарнях і в медичних магазинах. Його також використовують у сфері маркетингу. | Інтелектуальний аналіз даних не обробляється безпосередньо, оскільки це робиться лінгвістично. У ньому є зв’язки та алгоритми, які потрібно з’ясувати. |
| зберігання | Майнінг тексту завжди зберігається в структурованому вигляді, який простий у виконанні та роботі. | Видобуток тексту в основному використовується в лікарнях, в медичних магазинах. Його також використовують у сфері маркетингу. |
| платформа | Інтелектуальний аналіз даних в основному використовується в секторі, пов’язаному з біонауками, а також у сфері штучного інтелекту. | Інтелектуальний аналіз даних в основному використовується в секторі, пов’язаному з біонаукою, а також у сфері штучного інтелекту. |
Що таке інтелектуальний аналіз тексту?
Інтелектуальний аналіз тексту (також відомий як комп’ютерна лінгвістика) – це штучний інтелект (AI) техніка, яка використовує NLP для перетворення вільного (неструктурованого) вмісту в документах у стандартизовані структури даних, придатні для аналізу або як вхідні дані для алгоритмів глибокого навчання.
Видобуток тексту є різновидом штучний інтелект що витягує інформацію з різноманітних текстових публікацій. багато глибоке навчання було застосовано для практичної оцінки тексту.
Дані в інтелектуальному аналізі тексту зберігаються в неструктурованому вигляді. Оцінка тексту з документів насамперед використовує синтаксичні принципи.
Інтелектуальний аналіз даних – це оцінка масивної колекції записів, щоб знайти нову інформацію або навіть допомогти відповісти на дослідницькі цілі та запитання. Він широко використовується в компаніях, орієнтованих на знання. Т
ext mining розкриває факти, зв’язки та твердження, які інакше Матиме були втрачені в морі великої кількості текстових даних.
Після вилучення дані повертаються належним чином і будуть додатково перевірені або відображені різними способами, включаючи кластер HTML таблиці, візуалізації, діаграми та інші наочні посібники. Т
o аналізувати текст, аналіз тексту використовує ряд підходів; серед найважливіших — комп’ютерна лінгвістика (НЛП).
Інтелектуальний аналіз тексту створює дані, які можна використовувати в базах даних, інформаційних сховищах і бізнес-аналітичних дисплеях для опису нормативних і аналітичних програм.
Що таке інтелектуальний аналіз даних?
Практика виявлення шаблонів і отримання відповідних даних із масивних наборів даних відома як інтелектуальний аналіз даних. Він використовується для перетворення непридатних даних у придатні.
Інтелектуальний аналіз даних може бути цінним для посилення рекламних стратегій компанії, оскільки він дозволяє досліджувати дані з багатьох баз даних за допомогою структурованих даних і генерувати нові ідеї для підвищення ефективності.
Інтелектуальний аналіз даних також включає аналіз тексту. Комп’ютерні спеціалісти використовують передові інформаційні підходи для вивчення тексту.
Акт розпізнавання образів та іншої життєво важливої інформації з масивних наборів даних називається даними, іноді його називають інтелектуальним аналізом даних, також відомим (як KDD).
Враховуючи просування в великих даних технологій і зростання великих даних, методи інтелектуального аналізу даних вибухнули в останні десятиліття, підтримуючи бізнес у перетворенні необроблених даних у цінні знання.
Незважаючи на те, що технологія постійно розвивається для роботи з величезними обсягами даних, керівники все ще стикаються з проблемами стійкості та ефективності.
Через розумний аналітика даних, великі дані допомагають покращити корпоративне прийняття рішень.
Від виявлення шахрайства до звичок користувачів, неефективності та навіть проблем безпеки, ці стратегії впорядковують і фільтрують дані, відкриваючи найціннішу інформацію.
Глибше копання в інтелектуальному аналізі даних ніколи не було таким доступним, а збір значущої інформації ніколи не був швидшим у поєднанні з аналітикою даних і інструментами візуалізації, як Apache Іскра. A. I прогрес прискорює визнання в усіх секторах.
Основні відмінності між інтелектуальним аналізом тексту та інтелектуальним аналізом даних
- Інтелектуальний аналіз тексту є невід'ємною частиною інтелектуального аналізу даних і означає вилучення інформації з великих документів. Інтелектуальний аналіз даних включає розуміння шаблону, алгоритмів і всієї іншої інформації про набори даних.
- Основна відмінність між обома термінами полягає в тому, що видобуток тексту зберігається структурно. Спосіб структури призначений лише для аналізу даних. Неструктурований спосіб полегшує доступ до тексту, а структурований спосіб допомагає захищати дані.
- Інтелектуальний аналіз даних має однорідну форму, яка допомагає видобувати деталі шляхом їх детального розуміння. Інтелектуальний аналіз тексту має неоднорідну форму шаблону.
- У інтелектуальному аналізі даних дані збираються перед базами даних і електронними таблицями. Інтелектуальний аналіз тексту Весь текст використовується для збору високоякісної інформації. Дані легко зрозумілі в електронній таблиці, і користувачеві може бути легко зв’язатися з попередніми текстами. Якісний текст дуже важливий і рідкісний.
- Інтелектуальний аналіз даних виконується за допомогою статистичних методів, що допомагає легко переглядати цифри та методи. Видобуток тексту виконується лінгвістичним способом, що робить його особливим, а якість інформації також висока та важлива.
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-45728-3_11
- https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/312129.312299
Останнє оновлення: 01 липня 2023 р
Я доклав стільки зусиль для написання цього допису в блозі, щоб надати вам користь. Це буде дуже корисно для мене, якщо ви захочете поділитися цим у соціальних мережах або зі своїми друзями/родиною. ДІЛИТИСЯ ЦЕ ♥️
Сандіп Бхандарі отримав ступінь бакалавра комп’ютерної техніки в Університеті Тапар (2006). Має 20 років досвіду роботи в технологічній сфері. Він має великий інтерес до різних технічних галузей, включаючи системи баз даних, комп'ютерні мережі та програмування. Ви можете прочитати більше про нього на його біо сторінка.
Порівняльна таблиця ефективно підкреслює відмінності між інтелектуальним аналізом тексту та інтелектуальним аналізом даних. Включення чітких визначень і пояснень заслуговує похвали.
Пояснення добре продумані та пропонують комплексне порівняння аналізу тексту та аналізу даних. Мені було б цікаво дізнатися більше про конкретні програми в бізнес-налаштуваннях.
Я повністю згоден. Ця стаття є чудовою відправною точкою, і вивчення додаткових бізнес-кейсів було б надзвичайно корисним.
У статті наведено глибокий огляд інтелектуального аналізу тексту та інтелектуального аналізу даних. Це, безсумнівно, спонукає читачів глибше заглибитися в ці теми.
Детальна розбивка аналізу тексту та аналізу даних є дуже інформативною. Я ціную глибину аналізу в цій статті.
Я вважаю ваше пояснення відмінностей між інтелектуальним аналізом тексту та інтелектуальним аналізом даних дуже чітким і легким для розуміння. Це також допомогло мені зрозуміти, як вони взаємопов’язані. Чудова робота над створенням керованої складної інформації!
Я не вважаю інформацію, представлену в цій статті, особливо пізнавальною. Здається, йому бракує глибини та нехтує практичним застосуванням аналізу тексту та аналізу даних.
Вміст начебто повторювався, а стиль написання міг би бути більш привабливим. У статті може бути використано більше прикладів із реального життя, щоб проілюструвати відмінності між інтелектуальним аналізом тексту та інтелектуальним аналізом даних.
Я повторюю ваші почуття. Більш орієнтований на застосування підхід покращить розуміння читача.