La minería de textos es una auténtica bendición dada la avalancha de textos y datos de texto que se crea cada día. Superaría cualquier capacidad humana leer, poner palabras clave u ordenar terabytes de datos de texto según otros criterios. En este artículo, examinamos los fundamentos de este método y mostramos posibles aplicaciones de la minería de textos.
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Aplicación de la minería de textos en la historia reciente - Análisis de los Papeles de Panamá
Un ejemplo de la historia reciente ilustra el propósito de la minería de textos: la Panamá–Documentos. La mayor filtración de datos de la historia consistió en 2,6 terabytes u 11,5 millones de archivos. ¿Qué personas u organizaciones están implicadas y en qué contexto se las nombra? Lo que para un ser humano habría sido una tarea extremadamente lenta, con la ayuda de las bases de datos de grafos se pudo resolver de forma rápida y eficaz, y se pudieron encontrar y presentar las conexiones correspondientes de la fuga de datos.
Dark data: los datos no utilizados encierran un gran potencial para las empresas
Los datos no utilizados almacenados en grandes cantidades en las empresas también se denominan "datos oscuros". La empresa de estudios de mercado Gartner estima que, para 2021, el 80% de las empresas no lograrán establecer normativas para el manejo seguro y productivo de esta creciente cantidad de Datos establecer. La minería de datos de texto es uno de los enfoques más prometedores para extraer información de datos no utilizados y no estructurados. significativo y significativo Información cristalizar.
Definición: ¿Qué es la minería de textos?
La minería de textos es - similar al término Minería de datos - un término colectivo. En consecuencia, abarca toda una gama de diferentes Algoritmo-métodos de análisis. La minería de datos de texto puede entenderse como una forma especial de minería de datos en el sentido de que, al igual que en la minería de datos de texto, se trata de crear una Valor añadido generar.
También extracción de Procedimientos que buscan información específica a partir de un gran volumen de datos de texto (Grandes datos), puede entenderse como una forma especial de minería de textos. Además, existen procedimientos similares a los utilizados en los análisis de big data. En este caso, no se busca información específica en una gran cantidad de datos de texto, sino similitudes estructurales o patrones. De este modo, los textos pueden clasificarse según criterios como el tono, el tema, la función u otras características y lo llamativo. El sitio Objetivos de la minería de textos son:
- En Extracción de conocimiento implícito a partir de grandes cantidades de datos de texto
- Hacer visible Patrones y Relaciones de la información representada en los textos
- En Evaluación de datos de texto que no pueden ser leídos por humanos debido únicamente a su tamaño.
Consejo de lectura: ¿Qué hace que un proyecto de ciencia de datos tenga éxito? Durante muchos años hemos confiado en la "Brújula de datos".
¿Qué métodos de minería de textos existen?
En principio, los métodos de minería de textos pueden dividirse en dos categorías: lingüística métodos por un lado (Procesamiento del Lenguaje Natural) y estadística por otro lado. Dado que los datos de texto o textos son la base de la minería de datos de texto, los métodos lingüísticos también dominan los métodos de análisis. Los datos que se analizan con métodos de minería de textos pertenecen a la categoría de datos no estructurados o semiestructurados. Los análisis lingüísticos del lenguaje, por ejemplo, para la Categorización de datos según determinados semántica proporcionan un importante punto de partida para estructurar estos datos (semi)estructurados (Agrupación).
Ejemplos de aplicación de la minería de textos
La minería de textos puede encontrarse en cualquier lugar del mundo laboral donde los textos sirvan como base central del trabajo. En ámbitos como la
- Asesoramiento fiscal,
- Auditoría,
- Sector de los seguros o
- en el entorno jurídico
Los textos en forma de recibos, albaranes, facturas, correos electrónicos, contratos o textos jurídicos desempeñan un papel fundamental. Las soluciones de minería de textos pueden dar solución a problemas muy específico Preguntas ser. Por ejemplo, la verificación automática de la exactitud y coherencia de los documentos puede utilizarse en auditorías o como parte del inventario.
Sin embargo, la minería de textos también puede formar parte de un planteamiento de solución más amplio. Por ejemplo virtual Asistentes encargarse de una serie de tareas de investigación, como el robot de inteligencia artificial ROSS. Entre otras cosas, es capaz de buscar en archivos de texto textos jurídicos o precedentes concretos.
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Más información
Descripción: La minería de textos puede formar parte de una solución global, como en este caso de un asistente inteligente llamado "ROSS".
También están surgiendo otras posibilidades de aplicación en relación con el creciente número de productos conectados en red (Internet de los objetos). Estos ofrecen Opciones de automatización on or can Recomendaciones de actuación en las pantallas. Para uno de nuestros clientes, analizamos recetas de cocina para identificar operaciones recurrentes que un aparato de cocina puede reconocer y ejecutar automáticamente. Para ello, los datos del texto de la receta se analizaron según el Preparación y el Definición de los criterios de búsqueda con minería de datos de texto para Patrones buscado. Para cuestiones complejas como ésta, se pueden utilizar varios métodos de minería de textos:
- Procedimiento de clasificación
- Procedimiento de segmentación
- Análisis de dependencia
La lengua y los textos son la base de nuestra comunicación
La minería de textos es un campo tan importante, entre otras cosas, porque los textos son una de las bases más importantes de nuestro Comunicación y por tanto nuestro Economía forma alguna. Además, el periodismo, los ámbitos científicos de aplicación como los estudios de opinión y las preguntas de las ciencias sociales y económicas se benefician enormemente de ello.
Gracias a la minería de datos de texto, los textos y la información que contienen pueden analizarse en una medida que nunca podría garantizarse sólo con los medios y competencias convencionales. Por ello, los puntos fuertes de la minería de textos son especialmente notables allí donde la cantidad de texto que hay que tratar supera los límites del rendimiento humano.
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