टेक्स्ट माइनिंग
टेक्स्ट माइनिंग को टेक्स्ट विश्लेषण के रूप में भी जाना जाता है। यह सरल विश्लेषण के लिए असंरचित टेक्स्ट को संरचित डेटा में बदलने की प्रक्रिया है। टेक्स्ट माइनिंग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) लागू करती है, जिससे मशीनें मानव भाषा को समझ सकती हैं और इसे स्वचालित रूप से संसाधित कर सकती हैं।
इसे मानक भाषा टेक्स्ट से आवश्यक जानकारी निकालने की प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। टेक्स्ट संदेशों, रिकॉर्ड्स, ईमेल, फ़ाइलों के माध्यम से उत्पन्न कुछ डेटा सामान्य भाषा टेक्स्ट में लिखे जाते हैं। टेक्स्ट माइनिंग का उपयोग आमतौर पर ऐसे डेटा से लाभकारी अंतर्दृष्टि या पैटर्न निकालने के लिए किया जाता है।
टेक्स्ट माइनिंग एक स्वचालित विधि है जो असंरचित टेक्स्ट से मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करती है। डेटा को उस जानकारी में बदलकर जिसे उपकरण सीख सकते हैं, टेक्स्ट माइनिंग भावना, विषय और इरादे के अनुसार टेक्स्ट को परिभाषित करने की विधि को स्वचालित करती है।
दो विधियाँ हैं: फ़िल्टरिंग और स्ट्रीमिंग। फ़िल्टरिंग अवांछित शब्दों या प्रासंगिक डेटा को हटा सकती है। स्ट्रीमिंग शब्द संबंधित शब्दों के लिए मूल प्रदान करते हैं। स्ट्रीमिंग विधि का उपयोग करने के बाद प्रत्येक शब्द को उसके रूट नोड द्वारा परिभाषित किया जाता है।
टेक्स्ट माइनिंग के प्राथमिक लक्ष्य उपयोगकर्ताओं को टेक्स्ट-आधारित संपत्तियों से जानकारी निकालने और पुनर्प्राप्ति, निष्कर्षण, सारांशीकरण, श्रेणीकरण (सुपरवाइज्ड), और क्लस्टरिंग (अनसुपरवाइज्ड), विभाजन, और संघ जैसे संचालन को संभालने में सक्षम बनाना है।
डेटा माइनिंग
डेटा माइनिंग रिपॉजिटरी में संग्रहीत बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से उपयोगी नए सहसंबंधों, पैटर्न और रुझानों को खोजने की प्रक्रिया है, जिसमें सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों सहित पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग किया जाता है। यह तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण करके अनपेक्षित संबंधों की खोज करना और डेटा मालिक के लिए तार्किक और सहायक दोनों तरीकों से रिकॉर्ड्स को नए तरीकों से सारांशित करना है।
यह डेटाबेस के मालिक के लिए स्पष्ट और लाभकारी परिणाम प्राप्त करने के लिए, पहले अज्ञात नियमितताओं या संबंधों को खोजने के लिए उच्च मात्रा में जानकारी के चयन, अन्वेषण और मॉडलिंग की प्रक्रिया है।
डेटा माइनिंग डेटा साइंस के समान है। यह एक व्यक्ति द्वारा, एक विशेष स्थिति में, एक विशिष्ट डेटा सेट पर, एक उद्देश्य के साथ किया जाता है। इस चरण में टेक्स्ट माइनिंग, वेब माइनिंग, ऑडियो और वीडियो माइनिंग, चित्रात्मक डेटा माइनिंग और सोशल मीडिया माइनिंग सहित कई प्रकार की सेवाएं शामिल हैं। यह सरल या अत्यधिक विशिष्ट सॉफ्टवेयर के माध्यम से पूरा किया जाता है।
डेटा माइनिंग को आउटसोर्स करके, कम परिचालन लागत के साथ सभी काम तेजी से किए जा सकते हैं। विशिष्ट फर्म नई तकनीकों का उपयोग करके उस डेटा को सहेज सकती हैं जिसे मैन्युअल रूप से ढूंढना असंभव है। कई प्लेटफॉर्म पर टन डेटा उपलब्ध है, लेकिन बहुत सीमित ज्ञान सुलभ है।
मुख्य चुनौती डेटा का विश्लेषण करके आवश्यक डेटा निकालना है जिसका उपयोग किसी समस्या को हल करने या कंपनी के विकास के लिए किया जा सके। डेटा माइन करने और इससे बेहतर निर्णय खोजने के लिए कई गतिशील उपकरण और तकनीकें उपलब्ध हैं।
