טקסט לא מובנה בכריית נתונים: פתיחת תובנות בעיבוד מסמכים

אנחנו אוספים נתונים כמו שלא היו מעולם, ועד שנת 2025, בערך 80% מהנתונים האלה יהיה לא מובנה. כריית נתונים עוזרת לעצב את הנתונים הללו, ועסקים חייבים להשקיע בניתוח טקסט לא מובנה כדי לקבל ידע פנימי על הביצועים שלהם, הלקוחות, מגמות השוק וכו'.

נתונים לא מובנים הם פיסות מידע לא מאורגנות ומפוזרות הזמינות לעסק, אך שאינן ניתנות לשימוש על ידי תוכנית או מובנות לבני אדם בקלות. נתונים אלה מוגדרים על ידי מודל נתונים, ואינם תואמים לשום מבנה מוגדר מראש. כריית נתונים מאפשרת לנו למיין ולעבד מערכי נתונים גדולים כדי למצוא דפוסים שעוזרים לעסקים לקבל תשובות ולפתור בעיות.

אתגרים בניתוח טקסט לא מובנה

הנתונים נאספים בצורות ובמקורות שונים, כולל מיילים, מדיה חברתית, תוכן שנוצר על ידי משתמשים, פורומים, מאמרים, חדשות ומה לא. בהתחשב בכמות הנתונים הגדולה, סביר להניח שעסקים יתעלמו מעיבודם בשל מגבלות זמן ואתגרי תקציב. הנה כמה אתגרי כריית נתונים מרכזיים של נתונים לא מובנים:

• אופי הנתונים

  מכיוון שאין מבנה מוגדר, הכרת טבע הנתונים היא אתגר גדול. זה הופך את מציאת התובנות לקשה ומורכבת עוד יותר, מה שהופך לגורם מרתיע גדול עבור העסק להתחיל לעבד מכיוון שאין לו כיוון ללכת.

• דרישות מערכת וטכנולוגיות

  לא ניתן לנתח נתונים לא מובנים עם המערכות, מסדי הנתונים והכלים הקיימים. לפיכך, עסקים זקוקים למערכות בעלות קיבולת גבוהה ומתוכננות במיוחד כדי לחלץ, לאתר ולנתח נתונים לא מובנים.

• עיבוד שפה טבעית (NLP)

  ניתוח טקסט של נתונים לא מובנים דורש טכניקות NLP, כמו ניתוח סנטימנטים, מודלים של נושאים וזיהוי ישות בשם (NER). מערכות אלו דורשות מומחיות טכנית ומכונות מתקדמות עבור מערכי נתונים גדולים.

טכניקות עיבוד מקדים בכריית נתונים

עיבוד מקדים של נתונים כולל ניקוי, שינוי ושילוב נתונים לפני שליחתם לניתוח. באמצעות הטכניקות הבאות, אנליסטים משפרים את איכות הנתונים לכריית נתונים קלה.

• ניקוי טקסט

  ניקוי טקסט הוא הסרת נתונים לא רלוונטיים ממערכי הנתונים. זה כולל הסרת תגי HTML, תווים מיוחדים, מספרים, סימני פיסוק והיבטים אחרים של טקסט. המטרה היא לנרמל את נתוני הטקסט, להסיר מילות עצירה ולהסיר כל אלמנט שיכול לעכב את תהליך הניתוח.

• טוקניזציה

  בעת בניית צינור כריית הנתונים, נדרש אסימון נתונים כדי לפרק את הנתונים הלא מובנים מכיוון שהם משפיעים על שאר התהליך. אסימוני נתונים לא מובנים כוללים יצירת יחידות נתונים קטנות ודומות יותר, מה שמוביל לייצוג יעיל.

• תיוג חלקי דיבור

  תיוג חלק בדיבור כולל תיוג של כל אסימון לשם עצם, שם תואר, פועל, תואר, צירוף וכו'. זה עוזר ליצור מבנה נתונים תקין מבחינה דקדוקית, שהוא חיוני עבור מגוון רחב של פונקציות NLP.

• זיהוי ישויות בשם (NER)

  תהליך NER כולל תיוג של ישויות בנתונים הלא מובנים עם תפקידים וקטגוריות מוגדרות. הקטגוריות כוללות אנשים, ארגונים ומיקומים, בין היתר. זה עוזר לבנות בסיס ידע לשלב הבא, במיוחד כאשר NLP נכנס לפעולה.

סקירה כללית של תהליך כריית טקסט

כריית טקסט כרוכה בביצוע משימות שלב אחר שלב כדי לחשוף מידע בר-פעולה מטקסט ונתונים לא מובנים. בתוך תהליך זה, אנו משתמשים בבינה מלאכותית, למידת מכונה ו-NLP כדי לחלץ מידע שימושי.

• עיבוד מקדים: עיבוד פרו-טקסט כולל סדרה של משימות שונות, לרבות ניקוי טקסט (הסרת מידע מיותר), טוקניזציה (חלוקת הטקסט לנתחים קטנים יותר), סינון (הסרת מידע לא רלוונטי), הסקה (זיהוי הצורה הבסיסית של המילים), ולמטיזציה. (ארגון מחדש של המילה לצורתה הלשונית המקורית).
• בחירת תכונות: בחירת תכונה כוללת חילוץ של התכונות הרלוונטיות ביותר ממערך נתונים. בשימוש במיוחד בלמידת מכונה, שלב זה כולל גם סיווג נתונים, רגרסיה ואשכולות.
• שינוי טקסט: שימוש בכל אחד משני הדגמים, שקית מילים או מודל חלל וקטור עם בחירת תכונה, כדי ליצור תכונות (זיהוי) של דמיון במערך הנתונים.
• כריית מידע: בסופו של דבר, בעזרת טכניקות וגישות ישימות שונות, נכרים נתונים, אשר מנוצלים לאחר מכן לניתוח נוסף.

עם כריית הנתונים, עסקים יכולים לאמן מודלים של AI עם עזרה בעיבוד OCR. כתוצאה מכך, הם יכולים לפרוס מודיעין אותנטי כדי לקבל תובנות מדויקות.

יישומי מפתח של כריית טקסט

סיכום

כריית נתונים מטקסט לא מובנה יהפוך לפרקטיקה בסיסית ככל שנתקדם לעולם עתיר נתונים. עסקים ירצו לגלות טרנדים ותובנות חדשות כדי לבנות מוצרים טובים יותר ולשפר את חוויות הלקוחות. היכן שהאתגרים התפעוליים והעלויות בולטים כיום, ניתן להכניע אותם באמצעות יישום בקנה מידה גדול של טכניקות כריית נתונים. ל-Shaip מומחיות באיסוף, חילוץ והערות נתונים, המסייעת לעסקים להבין טוב יותר את הלקוחות, השווקים והמוצרים שלהם. אנחנו עוזרים עסקים משפרים את חילוץ נתוני ה-OCR שלהם ואיסוף עם דגמי AI מאומנים מראש המספקים דיגיטציה מרשימה. צור איתנו קשר כדי לדעת כיצד נוכל לעזור לך לעבד ולנקות נתונים לא מובנים.