文本挖掘，又称文本数据挖掘，是将非结构化文本转换为结构化格式以识别有意义的模式和新见解的过程。通过应用朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)和其他深度学习算法等高级分析技术，企业能够探索和发现其非结构化数据中隐藏的关系。
文本是数据库中最常见的数据类型之一。根据数据库的不同，数据可以分为这三类：
1.结构化数据
这些数据被标准化为具有许多行和列的表格格式，使其更易于存储和处理以进行分析和处理。
2.非结构化数据
此数据没有预定义的数据格式。它可以包括来自社交媒体或产品评论等来源的文本，或视频和音频文件等富媒体格式。
3、半结构化数据
顾名思义，该数据是结构化和非结构化数据格式的混合体。此类型数据没有足够的结构来满足关系数据库的要求。半结构化数据的示例包括XML、JSON和HTML文件。
文本挖掘是如何工作的
- 从纯文本、网页、pdf文件、电子邮件和博客等多个数据源收集非结构化数据。
- 通过进行预处理和清理操作来检测和消除数据中的异常。数据清理允许提取和保留隐藏在数据中的有价值信息，并帮助识别特定词的词根。
- 通过文本挖掘工具和文本挖掘应用程序将从非结构化数据中提取的所有相关信息转换为结构化格式。
- 通过管理信息系统(MIS)分析数据中的模式。
- 将所有有价值的信息存储到安全的数据库中，以推动趋势分析并促进决策过程。
文本挖掘和文本分析有什么区别
文本挖掘和文本分析经常被用作同义词，但文本分析是一个略有不同的概念。
简而言之，文本挖掘和文本分析都打算通过使用不同的技术来解决相同的问题，完成自动分析原始文本数据。
文本挖掘识别文本中的相关信息，并提供定性结果。文本挖掘结合了语言学和机器学习来创建从训练数据中学习的模型，并可以根据以前的经验预测新结果。
文本分析侧重于在大量数据中寻找模式和趋势，从而产生更多的量化结果。文本分析通常用于创建图形、表格和其他类型的可视化报告。
另一方面，文本分析会使用文本挖掘模型执行的分析结果来创建图形和各种数据可视化。
流行的文本挖掘技术有哪些
1.信息交换
这是最著名的文本挖掘技术。信息交换是指从大量文本数据中提取有意义信息的过程。这种文本挖掘技术侧重于从半结构化或非结构化文本中识别实体、属性及其关系的提取。提取的任何信息都会存储在数据库中，以供将来访问和检索。
2.信息检索
信息检索(IR)是指根据一组特定的词或短语提取相关信息的过程。在这种文本挖掘技术中，信息检索(IR)系统利用不同的算法来跟踪和监视用户行为并相应地发现相关数据。谷歌搜索引擎就是典型的信息检索(IR)系统。
3.分类
这是一种文本挖掘技术，是一种监督学习形式，根据内容将普通语言文本分配给一组预定义的主题。因此，分类或者更确切地说自然语言处理是收集文本文档并对其进行处理和分析以发现每个文档的主题或索引的过程。
共同引用方法通常用作NLP的一部分，用于从文本数据中提取相关的同义词和缩写词。如今，NLP已成为一种自动化过程，可用于从个性化商业广告投放到垃圾邮件过滤以及根据分层定义对网页进行分类等多种环境。
4.聚类
聚类是最重要的文本挖掘技术之一。它试图识别文本信息中的内在结构，并将它们组织成相关的子组或集群以供进一步分析。聚类过程中的一个重大挑战是在没有任何先验信息的情况下，从未标记的文本数据中形成有意义的聚类。聚类分析是一种标准的文本挖掘工具，可协助数据分发或充当在检测到的集群上运行的其他文本挖掘算法的预处理步骤。
5.文本摘要
文本摘要是指自动生成特定文本的文本压缩过程，最终得到对用户有价值的信息。这种文本挖掘技术的目的是浏览多个文本源，以简洁的格式制作文本摘要，保持原始文档的整体含义和意图。文本摘要集成并组合了各种采用文本分类的方法，如决策树、神经网络，回归模型和群体智能。
文本挖掘的应用已经影响了许多行业的工作方式，文本挖掘技术帮助改善用户体验并做出更快更好的业务决策。
