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.
표준 언어 텍스트에서 중요한 정보를 추출하는 절차로 정의됩니다. 문자 메시지, 기록, 이메일, 파일을 통해 생성할 수 있는 일부 데이터는 공통 언어 텍스트로 작성됩니다. 일반적으로 이러한 데이터에서 유용한 통찰력 패턴을 도출하는 데 사용됩니다.
텍스트 마이닝은 자연어 처리를 사용하여 구조화되지 않은 텍스트에서 귀중한 통찰력을 도출하는 자동 방법입니다. 데이터를 장치가 학습할 수 있는 정보로 변환할 수 있으며, 텍스트 마이닝은 감정, 주제 및 의도별로 텍스트를 분류하는 방법을 자동화합니다.
텍스트 데이터 마이닝에서는 텍스트 데이터에 사용됩니다. 텍스트 정보를 읽고 분석할 수 있습니다. 텍스트 마이닝에서 패턴은 비정형 데이터 또는 자연어 텍스트에서 추출됩니다. 텍스트 마이닝에서 입력은 구조화되지 않은 텍스트이고 출력은 구조화된 텍스트입니다.
텍스트 마이닝은 pdf, doc, Docx, txt 등의 형식으로 된 일련의 텍스트 문서를 포함합니다. 문서를 받은 후 텍스트의 전처리(NLT – 자연어 텍스트와 비교)를 사용한 다음 텍스트 마이닝 접근 방식을 사용합니다. 따라서 텍스트 문서를 분석하면 마침내 지식을 찾을 수 있습니다.
필터링과 스트리밍의 두 가지 방법이 있습니다. 필터링을 통해 원치 않는 단어나 관련 정보를 제거할 수 있습니다. 스트리밍 단어는 관련 단어의 루트를 제공합니다. 스트리밍 방식을 사용한 후 모든 단어는 루트 노드에 의해 디자인됩니다.
텍스트 마이닝은 비즈니스 응용 프로그램에 대한 채택이 예기치 않게 폭발적으로 증가하는 영역입니다. TM에 대한 정보가 증가하고 현재 TM 도구를 사용할 수 있는 가격이 낮아짐에 따라 채택이 폭발적으로 증가했습니다.
비정형 텍스트 데이터의 수동 분석은 더 비현실적이며, 이에 따라 데이터 분석 프로세스를 자동화하기 위해 텍스트 마이닝 방법이 개발되고 있습니다.
텍스트 마이닝의 주요 목표는 사용자가 텍스트 기반 자산에서 레코드를 추출하고 검색, 추출, 요약, 분류(감독) 및 클러스터링(비감독), 분할 및 연결과 같은 서비스를 처리할 수 있도록 하는 것입니다.
텍스트 마이닝을 채택한 주요 이유는 비즈니스 업계에서 더욱 강력한 경쟁을 펼쳤기 때문입니다. 여러 조직에서 다른 조직과 함께 부가가치 솔루션을 찾고 있습니다. 비즈니스의 완성도를 높이고 사용자 관점이 변화함에 따라 조직은 사용자 및 적의 데이터를 분석하여 경쟁력을 높일 수 있는 솔루션을 얻기 위해 막대한 투자를 받고 있습니다.