Minería de textos: breve explicación conceptual
Extracción de textos También se conoce como minería de datos de texto porque tiene mucho en común con la minería de datos tradicional. Mientras que la minería de datos recopila información en forma procesada por computadora, la minería de texto analiza datos no estructurados en forma de texto sin formato para clasificar la información en múltiples documentos. Evita la necesidad de revisar grandes cantidades de información, lo que ayuda a determinar cómo se habla de una empresa en los medios, ayuda a los motores de búsqueda a crear páginas de resultados de búsqueda más relevantes y más.
¿Qué es la minería de textos?
La minería de textos se refiere al proceso de analizar grandes cantidades de datos de texto no estructurados. El software especializado escanea cantidades masivas de texto, en busca de conceptos, patrones, temas, palabras clave y muchas otras características que pueden ser controladas por el equipo que realiza la minería.
Hoy es más importante que nunca porque hay cantidades masivas de datos de texto que deben analizarse. Un programa especializado puede hacerlo mucho más rápido que un ser humano, y con el desarrollo de grandes plataformas de datos y algoritmos de aprendizaje profundo, se puede deducir más con precisión del texto que en el pasado.
Cómo funciona la minería de texto
La minería de texto y la minería de datos son similares. Sin embargo, el primero se centra en el texto en lugar de otras formas de datos.
Para que sea útil, primero es necesario organizar el texto. Debe estar categorizado, agrupado y etiquetado. El proceso también implica el uso de tecnología de procesamiento de lenguaje natural. Permite a los usuarios interpretar conjuntos de datos de manera más efectiva al aplicar la lingüística computacional al proceso.
Los modelos de aprendizaje profundo requieren menos dirección que el software más tradicional. Utilizan redes neuronales para analizar datos de una manera flexible e intuitiva que es difícil de duplicar para el aprendizaje automático convencional.
Por ejemplo, un modelo de aprendizaje profundo podría revisar el contenido de varios documentos y separarlos en función de varios temas, sin la intervención directa de un analista.
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Formas de utilizar la minería de texto
Hay muchas formas de utilizar la minería de texto. Puede ser utilizado por las empresas en sus esfuerzos de gestión de la reputación. Los esfuerzos de minería podrían usarse para escanear texto en línea para descubrir cómo se habla de la empresa en los medios, sin la necesidad de que personas individuales busquen en Internet y lean varios artículos. Esto a veces se denomina minería de opiniones y puede incluir información de reseñas en línea, redes sociales y más.
La minería de texto es una forma efectiva de seleccionar candidatos para un puesto. Los departamentos de recursos humanos pueden filtrar los currículos de acuerdo con las palabras clave para limitarse a unos pocos solicitantes.
Los programas de minería pueden bloquear los correos electrónicos no deseados buscando palabras clave y frases, y el contenido del sitio web se puede categorizar y clasificar fácilmente. La industria de seguros puede encontrar fácilmente reclamos fraudulentos y el campo médico puede analizar descripciones de síntomas médicos para encontrar los mejores diagnósticos para un paciente.
A menudo, los motores de búsqueda, como Google, lo utilizan para comprender mejor el contenido de las páginas web y optimizar las consultas de búsqueda. Es por eso que el uso de palabras clave es popular entre los creadores de contenido. Es más fácil para los programas de minería encontrar ciertas palabras clave que ideas más amplias escondidas dentro de una oración.
Pros y contras de la minería de texto
La minería de texto es una forma más eficiente de analizar grandes cantidades de texto. Al analizar el texto de esta manera, las empresas pueden detectar varios problemas antes de que se conviertan en grandes problemas. Tiene la capacidad de detectar tasas de rotación de clientes mientras se mantiene al tanto de la detección de fraudes, la gestión de riesgos y aumenta la publicidad en línea.
También plantea algunos desafíos. Los datos pueden ser vagos, inconsistentes y contradictorios, lo que puede dificultar que un programa experto determine el tipo de contenido y lo clasifique correctamente. La sintaxis y la semántica también pueden causar problemas, al igual que los textos que se traducen de diferentes idiomas. En estos casos, la atención de un analista es importante para garantizar que el programa funcione correctamente.
Además, la minería de texto puede requerir mucha potencia de procesamiento. Ejecutar una sesión puede ser costoso y puede comprometer otras actividades comerciales.