텍스트 마이닝은 텍스트 분석이라고도 합니다. 단순 분석을 위해 비정형 텍스트를 정형 데이터로 변환하는 절차입니다. 텍스트 마이닝은 자연어 처리(NLP)를 적용하여 기계가 인간의 언어를 알고 자동으로 처리할 수 있도록 합니다.
텍스트 마이닝은 자연어 처리를 사용하여 구조화되지 않은 텍스트에서 귀중한 통찰력을 추출하는 자동 프로세스입니다. 데이터를 장치가 이해할 수 있는 정보로 변환할 수 있으며, 텍스트 마이닝은 감정, 주제 및 의도별로 텍스트를 정의하는 절차를 자동화합니다.
다음과 같은 텍스트 마이닝 기술이 있습니다 -
정보 추출 − 정보 추출은 비정형 텍스트 분석의 첫 번째 단계입니다. 기기가 읽을 수 있는 비정형 및 반정형 문서에서 정형 데이터를 자동으로 추출하는 서비스입니다.
요약 − 이 프로세스는 수많은 텍스트 문서에서 정확한 텍스트를 목표로 합니다. 자동 요약은 텍스트 문서를 컴퓨터 프로그램으로 축소하여 초기 문서의 가장 중요한 요점을 유지하는 요약을 만드는 절차입니다. 자동 데이터 요약은 기계 학습 및 데이터 마이닝의 요소입니다.
주제 추적 − 토픽 추적 구조의 개념은 이전 검색을 기반으로 사용자 프로필을 지원하고 사용자 프로필을 기반으로 매우 효율적으로 다른 문서를 추측하는 것입니다.
텍스트 마이닝은 구조화되지 않은 텍스트 데이터에서 이전에 알려지지 않은 유용한 데이터를 자동으로 추출하는 영역입니다. 자연어 처리와 강력한 연결이 있습니다. 토픽 트래킹은 텍스트 마이닝 과정에서 만들어지고 사용할 수 있는 기술 중 하나입니다.
분류 − 메타데이터를 삽입하고 문서를 분석하여 파일의 주요 테마를 찾는 과정입니다. 이 방법은 단어 수를 찾고 그 수에서 파일의 주제를 결정합니다. 이 절차에서 텍스트 문서는 미리 정의된 클래스 레이블로 분류됩니다.
분류 − 텍스트 분류는 사전 정의된 카테고리를 자유 텍스트 문서에 할당하는 작업입니다. 문서 세트의 개념적 보기를 지원할 수 있으며 실제 세계에서 중요한 소프트웨어가 있습니다.
클러스터링 − 클러스터링은 가장 필수적인 비지도 학습 문제로 처리될 수 있습니다. 따라서 이 유형의 서로 다른 문제와 마찬가지로 레이블이 지정되지 않은 데이터 집합에서 구조를 검색하는 작업을 처리합니다.
개념 연계 − 텍스트 마이닝은 기술 개념 연계를 사용하여 관련 문서를 찾습니다. 이 메커니즘은 검색 대신 문서를 찾습니다. 관련 문서를 링크할 수 있는 기능을 제공합니다.
자연어 처리 − 자연어란 인간의 언어일 뿐이고 컴퓨터 언어로 처리되는 이 모든 상호작용을 자연어 처리(NLP)라고 합니다. NLP의 주요 목표는 NLP를 검사, 이해 및 생성할 수 있는 컴퓨터 시스템을 설계하고 구성하는 것입니다.