Văn bản là một yêu cầu cơ bản trong cuộc sống của chúng tôi. Mọi thông tin, chi tiết, diễn giải đều được thực hiện bằng cách nhắn tin và giải mã văn bản. Văn bản chúng ta sử dụng trong cuộc sống kỹ thuật số hàng ngày là tiêu chuẩn và có một số văn bản chỉ được sử dụng bởi các cơ quan cấp cao hơn được mã hóa.
Những văn bản này được khai thác cẩn thận và có cả dữ liệu dành cho các cơ quan có thẩm quyền cao hơn, chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo.
Chìa khóa chính
- Khai thác văn bản phân tích dữ liệu văn bản phi cấu trúc, trong khi khai thác dữ liệu xử lý dữ liệu có cấu trúc.
- Khai thác dữ liệu sử dụng các kỹ thuật toán học và thống kê, trong khi khai thác văn bản sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy.
- Khai thác văn bản chủ yếu trích xuất kiến thức từ các nguồn văn bản, trong khi khai thác dữ liệu có thể được áp dụng cho nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm cả dữ liệu số và phân loại.
Khai thác văn bản vs Khai thác dữ liệu
Sự khác biệt giữa khai thác văn bản và khai thác dữ liệu là khai thác văn bản là một tập hợp con của việc thu thập thông tin từ các nguồn văn bản khác nhau bằng trí tuệ nhân tạo. Để phân tích thực tế văn bản, nhiều cách học sâu hơn được áp dụng. Khai thác dữ liệu là tìm các mẫu và thu được dữ liệu có ý nghĩa từ các tập dữ liệu lớn. Nó được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu không sử dụng được thành dữ liệu có thể thực hiện được. Khai thác dữ liệu có thể cực kỳ có lợi về mặt tăng cường chiến lược tiếp thị.
Khai thác văn bản, còn được gọi là khai thác dữ liệu văn bản, đang trích xuất thông tin văn bản nâng cao. Nó có thể so sánh với văn bản phân tích.
Nó đòi hỏi “máy tính tự động trích xuất thông tin từ các cách sử dụng ngôn ngữ khác nhau để tìm thông tin mới, hoàn toàn chưa được khám phá”.
Các trang web, ấn phẩm, email, đánh giá và bài báo là những ví dụ về cách sử dụng ngôn ngữ.
Khai thác dữ liệu đang dự đoán kết quả bằng cách tìm kiếm sự bất thường, mẫu và kết nối trong các tập dữ liệu lớn.
Bạn có thể sử dụng thông tin này để cải thiện doanh số bán hàng, giảm chi phí, tăng cường kết nối với khách hàng, giảm thiểu rủi ro và hơn thế nữa bằng nhiều cách tiếp cận khác nhau.
Mặc dù công nghệ liên tục phát triển để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, các giám đốc điều hành vẫn phải đối mặt với các vấn đề về tính bền vững và tự động hóa.
Bảng so sánh
| Các thông số so sánh | Khai thác văn bản | Khai thác dữ liệu |
|---|---|---|
| Định nghĩa | Khai thác văn bản được sử dụng để hiểu thông tin có kiến thức sâu và các ý nghĩa quan trọng khác. | Việc khai thác văn bản được xử lý trực tiếp và thông tin được khai thác ngay bây giờ mà không cần bất kỳ kết nối bên ngoài nào. |
| Sử dụng | Khai thác dữ liệu không được lưu trữ ở dạng cấu trúc mà ở dạng phi cấu trúc. | Khai thác dữ liệu được sử dụng để khai thác thông tin trong các mẫu và thuật toán để hiểu khái niệm. |
| Chế biến | Khai thác văn bản chủ yếu được sử dụng trong bệnh viện và trong các cửa hàng y tế. Nó cũng được sử dụng trong lĩnh vực tiếp thị. | Việc khai thác dữ liệu không được xử lý trực tiếp vì nó được thực hiện bằng ngôn ngữ. Nó có các kết nối và thuật toán để tìm ra. |
| Kho | Khai thác văn bản luôn được lưu trữ ở dạng có cấu trúc, dễ dàng thực hiện và làm việc. | Khai thác văn bản chủ yếu được sử dụng trong bệnh viện, trong các cửa hàng y tế. Nó cũng được sử dụng trong lĩnh vực tiếp thị. |
| Nền tảng | Khai thác dữ liệu chủ yếu được sử dụng trong lĩnh vực liên quan đến khoa học sinh học và trí tuệ nhân tạo. | Khai thác dữ liệu chủ yếu được sử dụng trong lĩnh vực liên quan đến khoa học sinh học và trí tuệ nhân tạo. |
Khai thác văn bản là gì?
Khai thác văn bản (còn được gọi là ngôn ngữ học tính toán) là một kỹ thuật thông minh nhân tạo (AI) kỹ thuật sử dụng NLP để chuyển đổi nội dung miễn phí (không có cấu trúc) trong tài liệu thành cấu trúc dữ liệu được chuẩn hóa phù hợp để phân tích hoặc làm đầu vào cho các thuật toán học sâu.
Khai thác văn bản là một loại trí tuệ nhân tạo trích xuất thông tin từ các ấn phẩm văn bản khác nhau. Nhiều học kĩ càng đã được vận dụng vào thực tiễn đánh giá văn bản.
Dữ liệu trong khai thác văn bản được lưu giữ theo cách không có cấu trúc. Việc đánh giá văn bản từ các tài liệu chủ yếu sử dụng các nguyên tắc cú pháp.
Khai thác dữ liệu đang đánh giá một bộ sưu tập lớn các bản ghi để tìm thông tin mới hoặc thậm chí để giúp trả lời các mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu. Nó được sử dụng rộng rãi trong các công ty định hướng tri thức. t
khai thác mở rộng phát hiện ra các sự kiện, kết nối và tuyên bố nếu không sẽ có đã bị mất trong một biển dữ liệu văn bản rộng lớn.
Sau khi được trích xuất, dữ liệu được chuyển đúng cách và sẽ được kiểm tra thêm hoặc hiển thị theo nhiều cách khác nhau, bao gồm cả cụm HTML bảng, trực quan hóa, biểu đồ và các hỗ trợ trực quan khác. t
o phân tích văn bản, khai thác văn bản sử dụng nhiều cách tiếp cận; trong số điều cần thiết nhất là Ngôn ngữ học tính toán (NLP).
Khai thác văn bản tạo ra dữ liệu có thể được sử dụng trong cơ sở dữ liệu, kho lưu trữ thông tin và màn hình phân tích kinh doanh để mô tả các ứng dụng quy chuẩn và phân tích.
Khai thác dữ liệu là gì?
Việc thực hành phát hiện các mẫu và truy xuất dữ liệu liên quan từ các tập dữ liệu lớn được gọi là khai thác dữ liệu. Nó được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu không sử dụng được thành dữ liệu có thể sử dụng được.
Khai thác dữ liệu có thể rất quý giá để thúc đẩy các chiến lược quảng cáo của công ty vì nó cho phép chúng tôi nghiên cứu dữ liệu từ nhiều cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng dữ liệu có cấu trúc và tạo ra nhiều ý tưởng mới hơn để tăng hiệu quả.
Khai thác dữ liệu bao gồm phân tích văn bản là tốt. Các nhà khoa học máy tính sử dụng các phương pháp khoa học thông tin tiên tiến để kiểm tra văn bản.
Hành động nhận dạng mẫu và thông tin quan trọng khác từ các tập dữ liệu lớn được gọi là dữ liệu, đôi khi được gọi là khai thác dữ liệu, còn được gọi là (như KDD).
Với sự tiến bộ của dữ liệu lớn công nghệ và sự gia tăng của dữ liệu lớn, các phương pháp khai thác dữ liệu đã bùng nổ trong những thập kỷ gần đây, hỗ trợ doanh nghiệp biến dữ liệu thô thành tri thức có giá trị.
Mặc dù công nghệ liên tục phát triển để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, các giám đốc điều hành vẫn phải đối mặt với các vấn đề về tính bền vững và hiệu quả.
thông minh Phân tích dữ liệu, dữ liệu lớn giúp cải thiện việc ra quyết định của công ty.
Từ việc phát hiện hành vi gian lận đến thói quen của người dùng, sự kém hiệu quả và thậm chí là các vấn đề về bảo mật, các chiến lược này sắp xếp và lọc dữ liệu, tiết lộ thông tin có giá trị nhất.
Tìm hiểu sâu hơn về khai thác dữ liệu chưa bao giờ dễ tiếp cận hơn và thu thập những hiểu biết có ý nghĩa chưa bao giờ nhanh hơn khi được kết hợp với các công cụ trực quan và phân tích dữ liệu như Apache Tia lửa. A. Những tiến bộ của tôi đang tăng tốc độ chấp nhận trong các lĩnh vực.
Sự khác biệt chính giữa Khai thác văn bản và Khai thác dữ liệu
- Khai thác văn bản là một phần của khai thác dữ liệu và nó có nghĩa là trích xuất thông tin từ các tài liệu mở rộng. Khai thác dữ liệu bao gồm việc hiểu mẫu, thuật toán và tất cả các phần thông tin khác của bộ dữ liệu.
- Sự khác biệt chính mà bạn có thể tìm thấy giữa cả hai thuật ngữ là việc khai thác văn bản được lưu trữ theo cấu trúc. Cách thức cấu trúc chỉ dành cho khai thác dữ liệu. Cách không có cấu trúc làm cho văn bản dễ truy cập hơn và cách có cấu trúc giúp dữ liệu được bảo mật.
- Khai thác dữ liệu có dạng đồng nhất giúp nó trích xuất các chi tiết bằng cách hiểu chúng một cách chặt chẽ. Khai thác văn bản có dạng mẫu không đồng nhất.
- Trong khai thác dữ liệu, Dữ liệu được thu thập trước cơ sở dữ liệu và bảng tính. Khai thác trong văn bản Tất cả văn bản đang được sử dụng để thu thập thông tin chất lượng cao. Dữ liệu dễ hiểu trong bảng tính và người dùng có thể dễ dàng kết nối từ các văn bản trước đó. Văn bản chất lượng cao là rất quan trọng và hiếm.
- Khai thác dữ liệu được thực hiện bằng các phương pháp thống kê giúp nó dễ dàng theo dõi các con số và phương pháp. Khai thác văn bản được thực hiện theo cách ngôn ngữ làm cho nó trở nên đặc biệt và chất lượng của thông tin cũng cao và quan trọng.
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-45728-3_11
- https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/312129.312299
Cập nhật lần cuối: ngày 01 tháng 2023 năm XNUMX
Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️
Sandeep Bhandari có bằng Cử nhân Kỹ thuật Máy tính của Đại học Thapar (2006). Ông có 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ. Anh rất quan tâm đến các lĩnh vực kỹ thuật khác nhau, bao gồm hệ thống cơ sở dữ liệu, mạng máy tính và lập trình. Bạn có thể đọc thêm về anh ấy trên trang sinh học.
Bảng so sánh nêu bật một cách hiệu quả sự khác biệt giữa khai thác văn bản và khai thác dữ liệu. Việc đưa vào các định nghĩa và giải thích rõ ràng là điều đáng khen ngợi.
Các giải thích được cân nhắc kỹ lưỡng và đưa ra sự so sánh toàn diện về khai thác văn bản và khai thác dữ liệu. Tôi muốn tìm hiểu thêm về các ứng dụng cụ thể trong cài đặt doanh nghiệp.
Tôi hoàn toàn đồng ý. Bài viết này là điểm khởi đầu tuyệt vời và việc khám phá thêm các trường hợp kinh doanh sẽ cực kỳ có lợi.
Bài viết cung cấp một cái nhìn tổng quan sâu sắc về khai thác văn bản và khai thác dữ liệu. Nó chắc chắn khuyến khích người đọc nghiên cứu sâu hơn về các chủ đề này.
Phân tích chi tiết về khai thác văn bản so với khai thác dữ liệu rất nhiều thông tin. Tôi đánh giá cao sự phân tích sâu sắc trong bài viết này.
Tôi nhận thấy lời giải thích của bạn về sự khác biệt giữa khai thác văn bản và khai thác dữ liệu rất rõ ràng và dễ hiểu. Nó cũng giúp tôi hiểu chúng được kết nối với nhau như thế nào. Bạn đã làm rất tốt trong việc quản lý thông tin phức tạp!
Tôi không thấy thông tin được trình bày trong bài viết này đặc biệt sâu sắc. Nó dường như thiếu chiều sâu và bỏ qua việc tham gia vào các ứng dụng thực tế của khai thác văn bản và khai thác dữ liệu.
Nội dung có vẻ hơi lặp đi lặp lại và phong cách viết có thể hấp dẫn hơn. Bài viết có thể được hưởng lợi từ nhiều ví dụ thực tế hơn để minh họa sự khác biệt giữa khai thác văn bản và khai thác dữ liệu.
Tôi lặp lại tình cảm của bạn. Một cách tiếp cận hướng tới ứng dụng hơn sẽ nâng cao sự hiểu biết của người đọc.