متن کاوی چیست؟ | Text miningچیست ؟

متن کاوی یک فرآیند تحلیلی است که اطلاعات موجود در متون و متن‌های مختلف را بررسی، استخراج و تجزیه و تحلیل می‌کند تا الگوها، روابط و اطلاعات مفهومی مخفی را شناسایی کند. هدف اصلی از متن کاوی، بهبود فهم محتوا، پیدا کردن داده‌های مخفی، و استخراج اطلاعات مفید از دسته‌های مختلف متنی است. از متن کاوی در حوزه‌های مختلفی مانند مدیریت دانش، تحلیل اخبار، پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل اجتماعی، و تحلیل اقتصادی استفاده می‌شود. آکادمی تخصصی هوش مصنوعی مهسا، مقلات و مباحث به روز در خصوص هوش مصنوعی را با شما به اشتراک می­گذارد. برای یادگیری هوش مصنوعی می­توانید به آکادمی ما بپیوندید.

متن کاوی

متن کاوی (text mining) یک فرآیند پیچیده است که از ترکیبی از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های مختلف برای تجزیه و تحلیل متون و متن‌های مختلف استفاده می‌کند. داده کاوی از تجزیه و تحلیل متن در حوزه‌های مختلفی مانند تحقیقات علمی، بازاریابی، مدیریت اطلاعات، پزشکی، حقوق و بسیاری دیگر استفاده می‌شود.

تاریخچه text mining

تاریخچه متن کاوی به عنوان یک حوزه مهم در علوم کامپیوتر و مهندسی داده از دهه‌های گذشته شروع شده است. در زیر تاریخچه مهم متن کاوی را به شما توضیح می‌دهم:

• سال‌های ۱۹۶۰ تا ۱۹۸۰: در این دوره، مباحثی مانند پردازش زبان طبیعی، بازیابی اطلاعات و تحلیل متون به عنوان مفاهیم اولیه مطرح شدند. این مفاهیم به صورت اولیه در سیستم‌های بازیابی اطلاعات مورد استفاده قرار گرفتند.
• سال‌های ۱۹۸۰ تا ۱۹۹۰: در این دوره، مفاهیم پردازش زبان طبیعی (NLP) و تجزیه و تحلیل متون بهبود یافت و ابزارها و روش‌های مبتنی بر NLP برای تحلیل متون ایجاد شدند. این دوره نشان‌دهنده توجه بیشتر به تکنیک‌ها و روش‌های متن کاوی بود.
• سال‌های ۱۹۹۰ تا ۲۰۰۰: در این دوره، با پیشرفت تکنولوژی و افزایش حجم داده‌ها، تکنیک‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته‌تری برای متن کاوی توسعه یافت. از جمله پرکاربردترین مفاهیم این دوره، بازیابی اطلاعات، تحلیل احساسات و تحلیل موضوعات بودند.
• سال‌های ۲۰۰۰ تا ۲۰۱۰: در این دوره، با گسترش استفاده از شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق، قدرت تحلیل متون به شدت افزایش یافت. این دوره نشان‌دهنده تجزیه و تحلیل متون با دقت بیشتر و توانایی استفاده از ویژگی‌های پیچیده‌تر بود.
• سال‌های ۲۰۱۰ به بعد: در این دوره، تکنولوژی‌های متن کاوی به شدت بهبود یافته و به طور گسترده‌تری در حوزه‌های مختلفی از جمله بازاریابی، پزشکی، علوم اجتماعی، تجارت، اخبار و بسیاری دیگر مورد استفاده قرار می‌گیرند. همچنین، پردازش زبان طبیعی با ترکیب تکنیک‌های یادگیری عمیق به تجزیه و تحلیل متون با دقت بسیار بالا و تشخیص الگوهای پیچیده کمک می‌کند.

انواع داده در متن کاوی

در متن کاوی، می‌توان انواع مختلفی از داده‌ها را برای تجزیه و تحلیل مورد استفاده قرار داد. برخی از انواع داده‌های معمول برای متن کاوی عبارتند از:

• داده­های ساختار یافته
• داده­های بدون ساختار
• داده­های نیمه ساختار

داده­ های ساختار یافته

در متن کاوی، داده‌های ساختار یافته به داده‌هایی اشاره دارند که به صورت ساختاری و با تعیین قالب و چارچوب خاص در متون و مقالات وجود دارند. این نوع داده‌ها اغلب به عنوان اطلاعات ساختاری یا عناصر مشخص در متن تشخیص داده می‌شوند و معمولا با استفاده از تکنیک‌های مختلف متن کاوی و پردازش زبان طبیعی شناسایی می‌شوند.

برخی از نمونه‌های از داده‌های ساختار یافته در متن کاوی عبارتند از:

• موجودیت‌ها و کلمات کلیدی
• روابط بین عناصر
• ساختار جملات
• شباهت و یادگیری موضوعی
• تجزیه و تحلیل جریان‌ها و رویدادها

در متن کاوی، داده‌های ساختار یافته اغلب با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های پیشرفته از جمله پردازش زبان طبیعی، تحلیل احساسات، تجزیه و تحلیل موضوعی و تجزیه و تحلیل الگوها شناسایی و تجزیه و تحلیل می‌شوند.