Text Mining: Anwendungen und Techniken

von | 12. Februar 2024 | Grundlagen

Text Mining ist ein grundlegender Prozess in den zahlreichen Data Mining-Anwendungen von heute, der es Unternehmen ermöglicht, das volle Potenzial ihrer unstrukturierten Textdaten zu nutzen. In diesem Artikel wird erklärt, was Text Mining ist, wie es funktioniert, Text-Mining-Algorithmen, Methoden, Vor- und Nachteile und viele andere wichtige Informationen.

Was ist Text Mining?

Text Mining wandelt große Mengen unstrukturierter Textdaten, in ein strukturiertes, organisiertes Datenformat um. Text Mining wird auch als Text Data Mining bezeichnet und ist ein Vorverarbeitungsschritt, der die Verarbeitung mit weiteren Data-Mining-Aufgaben wie Clustering, Klassifizierung und Mustererkennung ermöglicht.

Daher ermöglicht Text Mining letztlich die Extraktion aussagekräftiger Informationen und die Gewinnung von Erkenntnissen aus verschiedenen Datenquellen von Unternehmen wie Produktbewertungen, Kundenfeedback, Nachrichtenartikeln und Beiträgen in sozialen Medien.  Diese Erkenntnisse, z. B. über das Kundenverhalten, Markttrends, die öffentliche Meinung und andere wichtige Geschäftsinformationen, ermöglichen es dem Unternehmen, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, um einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu erzielen.

Ablauf und Funktionsweise

Beim Text Mining werden unstrukturierte Textdaten mit Hilfe von Information Retrieval (IR), Natural Language Processing (NLP) und Information Extraction (IE) Techniken umgewandelt.

Zunächst werden Information-Retrieval-Techniken eingesetzt, um wichtige Daten aus den unstrukturierten Daten herauszufinden. Dazu gehören Techniken wie Stemming, bei dem das Wort auf seine Stammform reduziert wird, und Tokenisierung, bei der der Text in Wörter und Sätze zerlegt wird.

Zu den NLP-Techniken, die beim Text Mining zum Einsatz kommen, gehören das Part-of-Speech-Tagging, mit dem die Sprachbestandteile im Text identifiziert werden, die Textzusammenfassung und das Text-Parsing zur Identifizierung von Subjekt, Verb und Objekt eines Satzes. Bei der Informationsextraktion schließlich werden strukturierte Informationen extrahiert. Dazu gehören Teilaufgaben wie Merkmalsauswahl, Merkmalsextraktion und Entitätsextraktion, um bestimmte Entitäten im Text zu identifizieren.

Wenn die Daten gut aufbereitet sind, werden sie in maschinelle Lernmodelle zur Mustererkennung eingespeist, um Muster oder Merkmale zu extrahieren. Schließlich werden die erkannten Muster mithilfe von Klassifizierung, Clustering und Themenmodellierung analysiert, um nützliche Informationen zu extrahieren und zu interpretieren, um Erkenntnisse zu gewinnen.

Für das Text Mining werden mehrere Programmiersprachen und Frameworks verwendet, wobei Python am beliebtesten ist. Zu den für Text Mining verwendeten Python-Frameworks gehören Scikit-learn, TensorFlow und Natural Language Toolkit (NLTK). Auch R bietet Text-Mining-Pakete, und Java wird für groß angelegte Text-Mining-Anwendungen verwendet.

Natural Language Processing

Eine Schnittstelle, die natürliche menschliche Sprache in die digitale Kommunikation mit Maschinen integriert und die Grenzen traditioneller Eingabemethoden überwindet:

Natural Language Processing (NLP): Natürliche Sprache für Maschinen

Vor- und Nachteile von Text Mining

Text Mining hat viele Vor- und Nachteile, die Unternehmen berücksichtigen müssen, wenn sie es für ihre Arbeit nutzen wollen.

Vorteile

  • Effiziente Analyse großer Datenmengen: Text Mining ermöglicht die schnelle Umwandlung einer großen Menge unstrukturierter Daten, was durch manuelle Verarbeitung nicht möglich gewesen wäre.
  • Verbesserung des Entscheidungsfindungsprozesses: Die aus verschiedenen Datenquellen gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, die aktuellen Trends und Muster zu verstehen. Solche Erkenntnisse helfen Unternehmen, die richtigen Geschäftsentscheidungen zu treffen.
  • Breiteres Anwendungsspektrum: Text Mining wird in zahlreichen Anwendungen in verschiedenen Branchen eingesetzt. Es spielt eine zentrale Rolle bei der innovativen Forschung und Entwicklung in all diesen Bereichen.
  • Kosteneffizienz: Text Mining rationalisiert den Umgang mit großen Mengen an Textdaten durch Automatisierung und reduziert die Abhängigkeit von manuellen Analysen. So können Unternehmen ihre Arbeitskosten senken und ihre Mitarbeiter strategischer einsetzen.
  • Produktivitätssteigerung: In der Forschung beschleunigt Text Mining beispielsweise die Überprüfung von Literatur und die Entwicklung von Hypothesen, wodurch sowohl der Zeitaufwand als auch die Kosten, die in der Regel mit Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten verbunden sind, gesenkt werden.

Nachteile

  • Probleme mit der Datenqualität: Text Mining und die anschließende Datenanalyse und Mustererkennung hängen stark von der Datenqualität ab. Die Datenqualität kann je nach Struktur und Vorverarbeitung variieren, was zu ungenauen Ergebnissen führt.
  • Komplexität der Daten und des Mining-Prozesses: Natürliche Sprachen können komplex und schwer zu transformieren sein. Einige Texte können beispielsweise Rauschen enthalten oder irrelevante Informationen wie Spam oder nicht zusammenhängende Inhalte aus Beiträgen in sozialen Medien, grammatikalische Fehler in Daten usw.  Solche Fehler können die Verarbeitung durch Text-Mining-Algorithmen erschweren.
  • Rechenkosten: Beim Text Mining wird oft eine große Datenmenge verwendet. Die effiziente Speicherung, Verwaltung und Verarbeitung dieser Daten erfordert daher einen hohen Bedarf an Speicherplatz und Rechenleistung, was kostspielig sein kann.
  • Datenschutzprobleme: Beim Text Mining werden Daten verarbeitet, die persönliche, sensible Daten enthalten können, z. B. Daten aus sozialen Medien, Patientenakten und Kundendaten. Die Verarbeitung solcher Daten muss in Übereinstimmung mit den Datenschutzbestimmungen und mit ausdrücklicher Zustimmung der Nutzer erfolgen.
  • Datenbeschränkungen: Unstrukturierte Daten, die beim Text Mining verwendet werden, lassen sich nur schwer mit anderen Datentypen, wie strukturierten und halbstrukturierten Daten, mischen.  Außerdem erfassen Text-Mining-Algorithmen die menschliche Kommunikation, z. B. emotionale Untertöne, möglicherweise nicht vollständig. Diese Einschränkungen können zu weniger genauen Ergebnissen führen.
Erfahren Sie hier mehr über die wichtigsten Maßnahmen, um eine optimale Datenqualität im Unternehmen zu erreichen.

Wir zeigen Ihnen in unserem Beitrag, warum gute Datenqualität der Schlüssel zu zuverlässigen Prozessen ist und wie Sie diese für Ihr Unternehmen gewährleisten:

Die 5 wichtigsten Maßnahmen für eine optimale Datenqualität

Text-Mining-Methoden

  1. Begriffsbasierte Methode (TBM): Diese Methode verwendet Begriffe in Textdaten, z. B. Wörter, die eine semantische Bedeutung haben. Dann werden die Häufigkeit, Verteilung und Beziehungen dieser Begriffe ermittelt. Diese Methode wird in Anwendungen wie Themenmodellierung und Dokumentenklassifizierung verwendet. Da jedoch mehrere Begriffe dieselbe Bedeutung haben können oder derselbe Begriff mehrere Bedeutungen haben kann, kann es eine Herausforderung sein, die genaue Struktur aus den Daten abzuleiten.
  2. Phrasenbasierte Methode (PBM): Diese Methode verwendet Phrasen im Text mit einer bestimmten Bedeutung anstelle von Begriffen und analysiert den Kontext und die Kombination von Wörtern. Zu den Anwendungen im Text Mining gehören Stimmungsanalyse und Themenmodellierung.
  3. Konzeptbasierte Methode (CBM): Anstatt Begriffe oder Phrasen zu verwenden, nutzt diese Methode die Konzepte des Textes und ordnet Begriffe und Phrasen zu, um semantische Netzwerke oder ontologische Graphen zu erstellen. Sie wird daher bei Text-Mining-Anwendungen eingesetzt, die ein tiefes Verständnis des Textes erfordern, wie z. B. bei der medizinischen Forschung und der komplexen Stimmungsanalyse.
  4. Pattern Taxonomy Method (PTM): Diese Methode verwendet Muster zur Analyse von Dokumenten und erstellt eine Taxonomie von Mustern in Textdaten. Sie verwendet Data-Mining-Methoden wie Frequent-Itemset-Mining und Assoziationsregel-Mining für Anwendungen, die eine komplexe Textanalyse erfordern.

Text-Mining-Algorithmen

Für das Text Mining werden mehrere Algorithmen verwendet. Im Folgenden sind einige der bekanntesten Text-Mining-Algorithmen aufgeführt, die in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden.

  • Naive Bayes: Basierend auf dem Bayes’schen Theorem ist Naive Bayes ein probabilistischer Algorithmus, der im Text Mining eingesetzt wird. Er wird häufig in Text-Mining-Anwendungen wie Spam-Filterung, Stimmungsanalyse und Dokumentenklassifizierung eingesetzt.
  • K-means clustering: K-means clustering ist einer der einfachsten Clustering-Algorithmen, der eine Anzahl von K Zentren für die Datenkennzeichnung bestimmt. Zu seinen Anwendungen im Text Mining gehören das Clustering von Dokumenten und das Clustering von Texten in sozialen Medien.
  • Support Vector Machines (SVM): Ein leistungsstarker und genauer Algorithmus, der die Hyperebene findet, die ähnliche Datengruppen trennt. Er wird häufig für die Klassifizierung von Dokumenten, die Spam-Erkennung und die Stimmungsanalyse verwendet.
  • K-Nearest Neighbor (KNN): Ein weiterer einfacher Algorithmus, der Ähnlichkeitsmaße verwendet, um die Daten zu kategorisieren. Es gibt mehrere Anwendungen von KNN im Text Mining, einschließlich der Konzeptsuche und anderer Dokumentenklassifizierungsaufgaben.
  • Entscheidungsbäume: Dieser Algorithmus verwendet eine baumartige Datenstruktur mit Wurzel- und Blattknoten zur Klassifizierung von Daten. Blattknoten repräsentieren eine Klasse in den Daten. Entscheidungsbäume werden in Text-Mining-Anwendungen wie der Analyse von Kundenfeedback, der Klassifizierung von Stimmungen und der Identifizierung von Themen verwendet.
  • Random-Forest-Algorithmus: Ein Ensemble-Algorithmus, der mehrere Entscheidungsbäume verwendet, um hochdimensionale Daten zu klassifizieren. Daher ist er bei den meisten Text-Mining-Aufgaben genauer als ein einzelner Entscheidungsbaum.
  • Latent Dirichlet Allocation (LDA): Dieser probabilistische Algorithmus wird in erster Linie für die Themenmodellierung verwendet und kann automatisch Themen aus Textdaten ermitteln.
  • Neuronale Netze (NN): Verschiedene Arten von neuronalen Netzen werden für das Text Mining verwendet, darunter auch fortgeschrittene NNs wie Faltungsneuronale Netze (CNNs) und rekurrente neuronale Netze (RNNs), die beim Deep Learning eingesetzt werden. Zu den Text-Mining-Anwendungen gehören Sprachübersetzung, medizinische Forschung und Stimmungsanalyse.

Anwendungsbereiche und Beispiele

Text Mining hat eine breite Palette von Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Beispiele für Text Mining sind

  • Gesundheitswesen und Forschung: Im Gesundheitswesen und in der Forschung liefert Text Mining wertvolle Informationen durch die Extraktion von Informationen aus verschiedenen medizinischen Aufzeichnungen. Durch die Extraktion von Informationen aus klinischen Berichten und Krankengeschichten von Patienten lassen sich beispielsweise Muster und Zusammenhänge erkennen, die zu medizinischen Durchbrüchen und einer besseren Patientenversorgung führen können.
  • Kundendienst: Im Kundendienst wird Text Mining zur Analyse von Kundenanfragen, Beschwerden und Feedback eingesetzt, um die Servicequalität zu verbessern.
  • Risikomanagement: Weit verbreitet ist auch das Risikomanagement, bei dem in verschiedenen Dokumenten potenzielle Risiken und Bedrohungen für Unternehmen oder Investitionen ermittelt werden.
  • Akademische Forschung: Im akademischen Bereich wird Text Mining in verschiedenen Bereichen eingesetzt, z. B. zur Verfolgung von Trends bei den Leistungen von Studenten und zur Untersuchung von wissenschaftlicher Literatur, Abhandlungen und Zeitschriften, um Trends, Muster und Forschungslücken zu erkennen. Sie werden verwendet, um digitale Bibliotheken zu erstellen und aus wissenschaftlichen Dokumenten Muster und Trends abzuleiten, die der Forschung und Entwicklung dienen. Durch Text Mining können nützliche Informationen aus vielen dieser Dokumente schneller extrahiert werden.
  • Sentiment-Analyse: Text Mining ist der grundlegende Schritt in der Stimmungsanalyse. Unternehmen können die öffentliche Meinung über ihre Produkte und Dienstleistungen durch die Analyse von Textdokumenten wie Posts in sozialen Medien und Produktbewertungen verstehen.
  • Spam-Filterung: Text Mining identifiziert und filtert Spam-E-Mails und -Nachrichten heraus.  Dazu werden diese Nachrichten in ein strukturiertes Format umgewandelt und dann analysiert, um zu prüfen, ob es Merkmale gibt, die für Spam typisch sind.

Unterschied zwischen Text Mining und Data Mining

Während es beim Text Mining um die Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Daten geht, ist Data Mining ein umfassenderer Prozess, bei dem strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten verwendet werden, um Muster zu finden und Erkenntnisse aus den extrahierten Informationen abzuleiten. Daher beginnt der Data-Mining-Prozess häufig erst nach Abschluss des Text-Mining-Prozesses.

Auch die in beiden Prozessen verwendeten Techniken sind unterschiedlich. Zu den wichtigsten Techniken, die beim Text Mining zum Einsatz kommen, gehören NLP, Information Retrieval und Extraktion. Beim Data Mining kommen weitere Techniken zum Einsatz, darunter Clustering, Klassifizierung und Assoziationsregeltechniken.  Daher ist Text Mining ein Teil des Data Mining-Prozesses, der sich hauptsächlich auf die Umwandlung unstrukturierter Daten in ein strukturiertes Format konzentriert.

Data Mining, ein Steinbruch mit orangen Containern in einer felsigen Landschaft

Erfahren Sie, wie Data Mining Unternehmen hilft, durch analytische Techniken und Werkzeuge verborgene Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen.

Data Mining: Methoden und Beispiele aus der Praxis

Unterschied zwischen Text Mining und Text Analytics

Auch wenn Text Mining und Text Analytics weitgehend ähnliche Begriffe sind, unterscheiden sie sich vor allem im Schwerpunkt. Während sich Text Mining auf die Umwandlung unstrukturierter Daten in ein strukturiertes Format konzefntriert, liegt der Schwerpunkt der Textanalyse auf der Analyse der umgewandelten Daten, um nützliche Muster zu finden. Die Textanalyse ist also ein weiterer Schritt nach dem Text-Mining-Prozess.

Das Ziel beider Prozesse ist es, aus qualitativ hochwertigen Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Außerdem werden bei der Textanalyse Techniken zur Datenvisualisierung und -interpretation eingesetzt, um die Datenanalyse einfacher und genauer zu gestalten.

Text Mining als Grundlage für komplexe Prozesse und Anwendungen

Text Mining ist für viele Data-Mining-Anwendungen von entscheidender Bedeutung, da unstrukturierte Daten mithilfe von NLP-, IR- und IE-Techniken in ein strukturiertes Format umgewandelt werden. Es gibt eine Fülle von Anwendungen für Text Mining, die sich über verschiedene Branchen erstrecken. Es werden einfache bis komplexe Algorithmen wie Naive Bayes, SVM, K-Meaning-Algorithmen und Deep Learning-Modelle verwendet. Text Mining verwendet Methoden, die sich darin unterscheiden, welches Merkmal verwendet wird, um aussagekräftige Daten aus Textdaten zu extrahieren.

Autor:innen

Patrick

Pat ist seit Ende 2021 für den Bereich Web Analyse & Web Publishing bei der Alexander Thamm GmbH zuständig und überwacht einen Großteil unserer Onlinepräsenzen. Dabei schlägt er sich durch jedes Google oder Wordpress Update und gibt dem Team gerne Tipps, wie Ihre Beiträge oder eigenen Websites noch verständlicher für den Leser sowie die Suchmaschinen werden.

0 Kommentare