Minería de textos: definición, métodos y aplicaciones

¿Qué es la minería de textos?

Cuando investigamos en línea, a menudo sabemos exactamente lo que estamos buscando y podemos obtener los resultados correspondientes. Pero, ¿qué pasa si no sabemos exactamente lo que estamos buscando o dónde encontrarlo?

Cuando tenemos mucha información para clasificar, la minería de texto es una excelente manera de analizar texto de manera eficiente y objetiva. La minería de texto, también conocida como análisis de texto, extrae información desconocida y oculta de diferentes recursos de datos de texto. La minería de texto se parece mucho a la minería de diamantes. Empiezas a cavar en busca de un diamante, pero no sabes si realmente hay un diamante enterrado allí o no hasta que encuentras uno.

El objetivo principal de la minería de texto es encontrar los documentos correctos y extraer automáticamente información útil. La minería de texto es un campo multidimensional que involucra bases de datos, análisis de texto, extracción de información, clasificación, aprendizaje automático, visualización y minería de datos.

Usos de la minería de textos

Busque cómodamente datos diferentes y útiles.
Busque de manera eficiente un documento, elimine palabras similares, subraye las palabras repetidas.
Identifique y extraiga los patrones de una gran cantidad de datos ocultos y no estructurados.

Aplicaciones de la minería de textos

La minería de texto tiene aplicaciones en todo tipo de industrias, incluidas las industrias médica, de marketing y minorista. verá minería de texto en todas partes. Algunas aplicaciones específicas se mencionan a continuación.

La categorización de texto filtra los correos electrónicos no deseados.
La agrupación en clústeres de texto organiza los datos de manera eficiente cuando tiene muchos archivos de documentos para clasificar.
La minería de texto resume automáticamente los datos clave de los documentos a granel.
El análisis semántico supervisa las opiniones de los clientes y extrae información para resúmenes e informes.
El software de gestión de riesgos con minería de texto extrae información oculta y analiza el riesgo (lo cual es muy útil en los sectores financiero y bancario).

Inducción asimétrica: definición, factores y métodos

Trabajo de minería de textos

La minería de texto implica los siguientes pasos para minar la información de forma eficaz.

Recopilar : recopile datos de texto de diferentes sitios web, foros, artículos, archivos de documentos, etc.
Proceso previo : el procesamiento del lenguaje natural (NLP) transforma y prepara los datos eliminando palabras innecesarias, palabras repetidas, etc.
Indexación : la recuperación de información crea y almacena un índice de elementos de datos, su ubicación y sus metadatos. Esto proporciona un acceso rápido a los datos almacenados.
Minería : en este punto, los datos ya están recopilados, procesados e indexados y preparados para ser extraídos. Las técnicas de minería de datos se utilizan para extraer datos ocultos y bien informados.
Análisis : este paso produce algunos resultados sin procesar, que luego deben investigarse y evaluarse para convertirlos en el resultado deseado.

Métodos de minería de texto

Procesamiento de datos

La minería de datos es un campo de la minería de texto. En este método, vemos el texto como datos dimensionales, podemos encontrar diferentes patrones de grandes bases de datos y podemos hacer análisis de asociación. Por ejemplo, los patrones de compra conjunta se utilizan en tiendas minoristas para identificar asociaciones de productos. La minería de datos ayuda a determinar qué ofertas están siendo más valoradas por los clientes y cuáles aumentarán las ventas.

Procesamiento natural del lenguaje

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) está avanzando dentro de la minería de texto al realizar pequeñas tareas. Es el componente de la inteligencia artificial. Utiliza extracción de relaciones y extracción de entidades. Hoy en día, los sistemas de PNL pueden analizar una gran cantidad de datos textuales sin fatiga.

Métodos de investigación: observación, grupos focales y más

Recuperación de información

La recuperación de información puede extraer temas (por ejemplo, palabras clave) del texto. Se pesan esos términos y se verifica cuánto texto es similar, lo que da la medida de similitud de los datos. También se están realizando preguntas para extraer la información.

Resumen de la lección

En pocas palabras, la minería de texto es el proceso de extraer información y patrones ocultos del texto. Esta tecnología utiliza métodos como la minería de datos , que encuentra valores atípicos y patrones frecuentes; recuperación de información , que implica ponderación de términos; controles de extracción y similitud de temas; y procesamiento de lenguaje natural (NLP) , que realiza análisis de sentimientos y extracción de entidades. El proceso de minería de texto consta de cinco pasos:

Recopilar : adquirir datos de texto
Preproceso : transformar y preparar los datos
Índice : crea y almacena el índice de elementos de datos
Minería : extraer datos ocultos y con conocimiento
Análisis : producir resultados sin procesar para la evaluación

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Rodrigo Ricardo Editor y fundador