文本挖掘方法和应用

时间:2019-03-31 10:00:15 阅读:52次

  当今的大数据和非结构化信息提供的机会是公司选择基于文本挖掘方法和应用程序的解决方案的强大动力。对于商业客户服务记录,保险索赔,临床试验数据以及电子邮件,新闻和社交媒体内容至关重要的内部和外部文本内容至今无处不在。文本挖掘方法和应用程序对于帮助公司利用这些信息来改进战略业务活动和促进决策制定至关重要。

  与旨在处理结构化数据的数据挖掘不同,文本挖掘(或文本分析)专注于文本繁重的业务数据,旨在处理全文文档,电子邮件和Web内容。换句话说,文本挖掘处理当今企业业务数据中最相关的部分,这些部分以文本形式存储为非结构化内容(超过80%的业务数据是非结构化的)。

文本挖掘方法

  最常见的文本挖掘方法涉及基于关键字的文本表示。基于关键字的方法可以与其他统计元素(例如,机器学习和模式识别技术)组合,以通过识别内容中存在的重复模式来发现文本中的不同元素之间的关系。这些方法并不试图理解语言,只能在肤浅的层面上检索关系。

  基于人工智能和语义技术等智能技术的文本挖掘可以利用对语言的理解来更深入地理解文本。这样可以提取隐藏在文本内容中的最有用的信息和知识,并改进信息的整体分析和管理。

文本挖掘应用程序

  作为一种改进大量活动的强大方法,从信息管理,数据分析和商业智能到社交媒体监控,文本挖掘已成功应用于各种行业。以下是最常用的文本挖掘应用程序的一些示例:

知识管理软件

  文本挖掘支持组织管理非结构化信息,识别信息中的连接和关系,以及提取相关实体以改进知识管理活动。

客户智能软件

  文本挖掘通过捕获文本的新需求和意见,帮助公司充分利用客户数据,通过了解客户所说的内容来改善客户支持(例如通过社交媒体。)

实体提取软件

  文本挖掘从文本中提取最重要的实体(人物,地点,品牌等,以及相关的关系,概念,事实和情感)。例如,更好的文本分析意味着可以将更好的实体提取结果集成到其他平台和应用程序中,以改善商业智能活动。

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