ข้อความที่ไม่มีโครงสร้างในการทำเหมืองข้อมูล: ปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกในการประมวลผลเอกสาร

เรากำลังรวบรวมข้อมูลอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน และภายในปี 2025 ประมาณปี 80% ของข้อมูลนี้ จะไม่มีโครงสร้าง การทำเหมืองข้อมูลช่วยกำหนดรูปแบบข้อมูลนี้ และธุรกิจต่างๆ จะต้องลงทุนในการวิเคราะห์ข้อความที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อรับความรู้ภายในเกี่ยวกับประสิทธิภาพ ลูกค้า แนวโน้มของตลาด ฯลฯ

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือข้อมูลที่ไม่มีการจัดระเบียบและกระจัดกระจายสำหรับธุรกิจ แต่ไม่สามารถใช้โดยโปรแกรมหรือมนุษย์ไม่สามารถเข้าใจได้ง่าย ข้อมูลนี้ถูกกำหนดโดยโมเดลข้อมูล และและไม่สอดคล้องกับโครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้าใดๆ การขุดข้อมูลช่วยให้เราจัดเรียงและประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหารูปแบบที่ช่วยให้ธุรกิจได้รับคำตอบและแก้ไขปัญหา

ความท้าทายในการวิเคราะห์ข้อความแบบไม่มีโครงสร้าง

ข้อมูลจะถูกรวบรวมในรูปแบบและแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน รวมถึงอีเมล โซเชียลมีเดีย เนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น ฟอรัม บทความ ข่าวสาร และอื่นๆ เมื่อพิจารณาถึงปริมาณข้อมูลจำนวนมาก ธุรกิจต่างๆ มักจะเพิกเฉยต่อการประมวลผลข้อมูลดังกล่าว เนื่องจากมีข้อจำกัดด้านเวลาและงบประมาณที่ท้าทาย ต่อไปนี้เป็นความท้าทายที่สำคัญบางประการในการทำเหมืองข้อมูลของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง:

• ลักษณะของข้อมูล

  เนื่องจากไม่มีโครงสร้างที่แน่นอน การรู้ลักษณะของข้อมูลจึงเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ ซึ่งทำให้การค้นหาข้อมูลเชิงลึกยากและซับซ้อนยิ่งขึ้น ซึ่งกลายเป็นอุปสรรคสำคัญสำหรับธุรกิจที่จะเริ่มประมวลผลเนื่องจากไม่มีทิศทางให้ปฏิบัติตาม

• ข้อกำหนดของระบบและเทคโนโลยี

  ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไม่สามารถวิเคราะห์ด้วยระบบ ฐานข้อมูล และเครื่องมือที่มีอยู่ได้ ดังนั้น ธุรกิจต่างๆ จึงต้องการระบบที่มีความจุสูงและออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อแยก ค้นหา และวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

  การวิเคราะห์ข้อความของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างต้องใช้เทคนิค NLPเช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การสร้างแบบจำลองหัวข้อ และการรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ (NER) ระบบเหล่านี้ต้องการความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคและเครื่องจักรขั้นสูงสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

เทคนิคการประมวลผลล่วงหน้าในการทำเหมืองข้อมูล

การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าประกอบด้วยการล้าง การแปลง และการรวมข้อมูลก่อนที่จะส่งไปวิเคราะห์ นักวิเคราะห์ปรับปรุงคุณภาพข้อมูลด้วยการใช้เทคนิคต่อไปนี้เพื่อการขุดข้อมูลอย่างง่ายดาย

• การทำความสะอาดข้อความ

  การทำความสะอาดข้อความเป็นเรื่องเกี่ยวกับการลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกจากชุดข้อมูล ซึ่งรวมถึงการลบแท็ก HTML อักขระพิเศษ ตัวเลข เครื่องหมายวรรคตอน และลักษณะอื่นๆ ของข้อความ จุดประสงค์คือเพื่อทำให้ข้อมูลข้อความเป็นมาตรฐาน ลบคำหยุด และลบองค์ประกอบใดๆ ที่สามารถขัดขวางกระบวนการวิเคราะห์

• tokenization

  เมื่อสร้างไปป์ไลน์การขุดข้อมูล จำเป็นต้องมีการสร้างโทเค็นข้อมูลเพื่อแยกข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเนื่องจากจะส่งผลกระทบต่อส่วนที่เหลือของกระบวนการ การโทเค็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างรวมถึงการสร้างหน่วยข้อมูลที่เล็กลงและคล้ายกัน ซึ่งนำไปสู่การแสดงที่มีประสิทธิภาพ

• การแท็กส่วนของคำพูด

  การแท็กส่วนหนึ่งของคำพูดประกอบด้วยการติดป้ายกำกับทุกโทเค็นให้เป็นคำนาม คำคุณศัพท์ คำกริยา คำวิเศษณ์ คำเชื่อม ฯลฯ ซึ่งจะช่วยสร้างโครงสร้างข้อมูลที่ถูกต้องตามหลักไวยากรณ์ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อฟังก์ชัน NLP ที่หลากหลาย

• การรับรู้ชื่อนิติบุคคล (NER)

  กระบวนการ NER รวมถึงการแท็กเอนทิตีในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างพร้อมบทบาทและหมวดหมู่ที่แน่นอน หมวดหมู่ต่างๆ ได้แก่ ผู้คน องค์กร และสถานที่ตั้ง และอื่นๆ ซึ่งจะช่วยสร้างฐานความรู้สำหรับขั้นตอนต่อไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อ NLP เกิดขึ้นจริง

ภาพรวมกระบวนการขุดข้อความ

การทำเหมืองข้อความเกี่ยวข้องกับการดำเนินการทีละขั้นตอนเพื่อค้นหาข้อมูลที่ดำเนินการได้จากข้อความและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ภายในกระบวนการนี้ เราใช้ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และ NLP เพื่อดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์

• การประมวลผลล่วงหน้า: การประมวลผลข้อความระดับมืออาชีพประกอบด้วยชุดงานที่แตกต่างกัน รวมถึงการล้างข้อความ (การลบข้อมูลที่ไม่จำเป็นออก) การทำให้เป็นโทเค็น (การแบ่งข้อความออกเป็นส่วนเล็กๆ) การกรอง (การลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออก) การกั้น (การระบุรูปแบบพื้นฐานของคำ) และการย่อคำ (การจัดระเบียบคำให้เป็นรูปแบบภาษาดั้งเดิม)
• การเลือกคุณสมบัติ: การเลือกคุณลักษณะเกี่ยวข้องกับการแยกคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องมากที่สุดออกจากชุดข้อมูล ขั้นตอนนี้ยังใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉพาะ รวมถึงการจัดประเภทข้อมูล การถดถอย และการจัดกลุ่ม
• การแปลงข้อความ: การใช้โมเดลใดโมเดลหนึ่งจากสองโมเดล ได้แก่ Bag of Words หรือ Vector Space Model พร้อมการเลือกฟีเจอร์ เพื่อสร้างฟีเจอร์ (การระบุ) ของความคล้ายคลึงกันในชุดข้อมูล
• การทำเหมืองข้อมูล: ท้ายที่สุดแล้ว ด้วยความช่วยเหลือของเทคนิคและวิธีการที่แตกต่างกัน ข้อมูลจะถูกขุดขึ้นมา ซึ่งจากนั้นจะนำไปใช้สำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม

ด้วยการขุดข้อมูล ธุรกิจต่างๆ จึงสามารถฝึกอบรมโมเดล AI ได้ด้วย ความช่วยเหลือในการประมวลผล OCR. เป็นผลให้พวกเขาสามารถปรับใช้ปัญญาที่แท้จริงเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำ

การใช้งานที่สำคัญของการขุดข้อความ

สรุป

การทำเหมืองข้อมูลจากข้อความที่ไม่มีโครงสร้างจะกลายเป็นแนวทางปฏิบัติพื้นฐานในขณะที่เราก้าวเข้าสู่โลกที่มีข้อมูลเข้มข้น ธุรกิจจะต้องการค้นพบแนวโน้มและข้อมูลเชิงลึกใหม่ ๆ เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้นและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ในกรณีที่ความท้าทายด้านการดำเนินงานและด้านต้นทุนมีความโดดเด่นที่สุดในปัจจุบัน ก็สามารถเอาชนะได้ด้วยการใช้เทคนิคการขุดข้อมูลในวงกว้าง Shaip มีความเชี่ยวชาญในการรวบรวมข้อมูล การดึงข้อมูล และคำอธิบายประกอบ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจต่างๆ เข้าใจลูกค้า ตลาด และผลิตภัณฑ์ของตนได้ดีขึ้น เราช่วย ธุรกิจต่างๆ ปรับปรุงการดึงข้อมูล OCR ของตน และคอลเลกชันที่มีโมเดล AI ที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้วซึ่งทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลที่น่าประทับใจ ติดต่อเราเพื่อทราบว่าเราสามารถช่วยคุณประมวลผลและขจัดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้อย่างไร