数据挖掘中的非结构化文本：解锁文档处理中的见解

我们正在以前所未有的方式收集数据，到 2025 年，大约 该数据的 80% 将是非结构化的。 数据挖掘有助于塑造这些数据，企业必须投资于非结构化文本分析，以获得有关其绩效、客户、市场趋势等的内部知识。

非结构化数据是企业可用的无组织且分散的信息，但无法被程序使用或被人类轻松理解。 该数据由数据模型定义，也不符合任何预定义的结构。 数据挖掘使我们能够对大型数据集进行排序和处理，以找到帮助企业获得答案和解决问题的模式。

非结构化文本分析的挑战

数据以不同的形式和来源收集，包括电子邮件、社交媒体、用户生成的内容、论坛、文章、新闻等等。 鉴于数据量巨大，企业可能会由于时间限制和预算挑战而忽略对数据的处理。 以下是非结构化数据的一些关键数据挖掘挑战：

• 数据的性质

  由于没有明确的结构，了解数据的本质是一个很大的挑战。 这使得寻找洞察变得更加困难和复杂，这成为企业开始处理的一大障碍，因为他们没有方向可循。

• 系统和技术要求

  非结构化数据无法用现有的系统、数据库和工具进行分析。 因此，企业需要高容量且专门设计的系统来提取、定位和分析非结构化数据。

• 自然语言处理（NLP）

  非结构化数据的文本分析需要NLP技术，例如情感分析、主题建模和命名实体识别 (NER)。 这些系统需要技术专业知识和先进的机械来处理大型数据集。

数据挖掘中的预处理技术

数据预处理包括在发送数据进行分析之前清理、转换和集成数据。 使用以下技术，分析师可以提高数据质量，以便轻松进行数据挖掘。

• 文本清理

  文本清理是指从数据集中删除不相关的数据。 它包括删除 HTML 标签、特殊字符、数字、标点符号和文本的其他方面。 目的是规范文本数据，删除停用词，并删除任何可能抑制分析过程的元素。

• 符号化

  在构建数据挖掘管道时，需要数据标记化来分解非结构化数据，因为它会影响流程的其余部分。 对非结构化数据进行标记包括创建更小且相似的数据单元，从而实现有效的表示。

• 词性标注

  词性标记包括将每个标记标记为名词、形容词、动词、副词、连词等。这有助于创建语法正确的数据结构，这对于各种 NLP 功能至关重要。

• 命名实体识别（NER）

  NER 过程包括用明确的角色和类别标记非结构化数据中的实体。 类别包括人员、组织和地点等。 这有助于为下一步建立知识库，特别是当 NLP 付诸实践时。

文本挖掘流程概述

文本挖掘涉及逐步执行任务，以从非结构化文本和数据中发现可操作的信息。 在此过程中，我们使用人工智能、机器学习和 NLP 来提取有用的信息。

• 预处理： 文本预处理包括一系列不同的任务，包括文本清理（删除不必要的信息）、分词（将文本分成更小的块）、过滤（删除不相关的信息）、词干提取（识别单词的基本形式）和词形还原（将单词重新组织为其原始语言形式）。
• 功能选择： 特征选择涉及从数据集中提取最相关的特征。 特别用于机器学习，此步骤还包括数据分类、回归和聚类。
• 文本转换： 使用词袋模型或带有特征选择的向量空间模型这两种模型中的任何一个来生成数据集中相似性的特征（识别）。
• 数据挖掘： 最终，借助不同的适用技术和方法，挖掘数据，然后将其用于进一步分析。

通过挖掘数据，企业可以使用以下方法训练人工智能模型 OCR 处理帮助。 因此，他们可以部署真实的情报来获得精确的见解。

文本挖掘的关键应用

结论

随着我们进入数据密集型世界，非结构化文本的数据挖掘将成为一种基本实践。 企业希望发现新趋势和见解，以打造更好的产品并改善客户体验。 如今，运营和成本挑战最为突出，可以通过大规模实施数据挖掘技术来克服这些挑战。 Shaip 拥有数据收集、提取和注释方面的专业知识，可以帮助企业更好地了解其客户、市场和产品。 我们帮助 企业改进 OCR 数据提取 以及带有预先训练的人工智能模型的集合，提供令人印象深刻的数字化。 请与我们联系，了解我们如何帮助您处理和整理非结构化数据。