Văn bản phi cấu trúc trong khai thác dữ liệu: Mở khóa những hiểu biết sâu sắc về xử lý tài liệu

Chúng tôi đang thu thập dữ liệu hơn bao giờ hết và đến năm 2025, khoảng 80% dữ liệu này sẽ không có cấu trúc. Khai thác dữ liệu giúp định hình dữ liệu này và doanh nghiệp phải đầu tư vào phân tích văn bản phi cấu trúc để có được kiến ​​thức nội bộ về hiệu suất, khách hàng, xu hướng thị trường, v.v.

Dữ liệu phi cấu trúc là những mẩu thông tin không có tổ chức và phân tán có sẵn cho doanh nghiệp nhưng con người không thể sử dụng hoặc hiểu một cách dễ dàng. Dữ liệu này được xác định bởi một mô hình dữ liệu và nó cũng không tuân theo bất kỳ cấu trúc được xác định trước nào. Khai thác dữ liệu cho phép chúng tôi sắp xếp và xử lý các tập dữ liệu lớn để tìm ra các mẫu giúp doanh nghiệp có được câu trả lời và giải quyết vấn đề.

Những thách thức trong phân tích văn bản phi cấu trúc

Dữ liệu được thu thập dưới nhiều hình thức và nguồn khác nhau, bao gồm email, phương tiện truyền thông xã hội, nội dung do người dùng tạo, diễn đàn, bài viết, tin tức và những thứ khác. Với lượng dữ liệu lớn, các doanh nghiệp có thể sẽ bỏ qua việc xử lý dữ liệu đó do hạn chế về thời gian và thách thức về ngân sách. Dưới đây là một số thách thức khai thác dữ liệu chính của dữ liệu phi cấu trúc:

• Bản chất của dữ liệu

  Vì không có cấu trúc xác định nên việc biết bản chất của dữ liệu là một thách thức lớn. Điều này làm cho việc tìm kiếm thông tin chi tiết thậm chí còn khó khăn và phức tạp hơn, điều này trở thành rào cản lớn đối với doanh nghiệp trong việc bắt đầu xử lý vì họ không có định hướng để làm theo.

• Yêu cầu hệ thống và công nghệ

  Dữ liệu phi cấu trúc không thể được phân tích bằng các hệ thống, cơ sở dữ liệu và công cụ hiện có. Do đó, doanh nghiệp cần các hệ thống có công suất cao và được thiết kế đặc biệt để trích xuất, định vị và phân tích dữ liệu phi cấu trúc.

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

  Phân tích văn bản dữ liệu phi cấu trúc yêu cầu kỹ thuật NLP, như phân tích cảm xúc, lập mô hình chủ đề và Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER). Những hệ thống này đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật và máy móc tiên tiến cho các tập dữ liệu lớn.

Kỹ thuật tiền xử lý trong khai thác dữ liệu

Tiền xử lý dữ liệu bao gồm làm sạch, chuyển đổi và tích hợp dữ liệu trước khi gửi đi phân tích. Sử dụng các kỹ thuật sau, các nhà phân tích cải thiện chất lượng dữ liệu để khai thác dữ liệu dễ dàng.

• Làm sạch văn bản

  Làm sạch văn bản là xóa dữ liệu không liên quan khỏi tập dữ liệu. Nó bao gồm việc xóa các thẻ HTML, ký tự đặc biệt, số, dấu chấm câu và các khía cạnh khác của văn bản. Mục đích là để chuẩn hóa dữ liệu văn bản, loại bỏ các từ dừng và loại bỏ bất kỳ phần tử nào có thể cản trở quá trình phân tích.

• Mã thông báo

  Khi xây dựng quy trình khai thác dữ liệu, cần phải mã hóa dữ liệu để chia nhỏ dữ liệu phi cấu trúc vì nó ảnh hưởng đến phần còn lại của quy trình. Mã hóa dữ liệu phi cấu trúc bao gồm việc tạo các đơn vị dữ liệu nhỏ hơn và tương tự, dẫn đến việc trình bày hiệu quả.

• Gắn thẻ một phần của bài phát biểu

  Gắn thẻ Phần của lời nói bao gồm gắn nhãn mọi mã thông báo thành danh từ, tính từ, động từ, trạng từ, từ kết hợp, v.v. Điều này giúp tạo ra cấu trúc dữ liệu đúng ngữ pháp, điều này rất quan trọng đối với một loạt các chức năng NLP.

• Nhận dạng đối tượng được đặt tên (NER)

  Quá trình NER bao gồm việc gắn thẻ các thực thể trong dữ liệu phi cấu trúc với các vai trò và danh mục xác định. Các danh mục bao gồm con người, tổ chức và địa điểm, cùng nhiều danh mục khác. Điều này giúp xây dựng nền tảng kiến ​​thức cho bước tiếp theo, đặc biệt là khi NLP đi vào hoạt động.

Tổng quan về quy trình khai thác văn bản

Khai thác văn bản bao gồm thực hiện nhiệm vụ từng bước để khám phá thông tin có thể thực hiện được từ văn bản và dữ liệu phi cấu trúc. Trong quá trình này, chúng tôi sử dụng trí tuệ nhân tạo, học máy và NLP để trích xuất thông tin hữu ích.

• Sơ chế: Quá trình xử lý văn bản bao gồm một loạt các tác vụ khác nhau, bao gồm dọn dẹp văn bản (xóa thông tin không cần thiết), mã hóa (chia văn bản thành các phần nhỏ hơn), lọc (xóa thông tin không liên quan), rút ​​gọn (xác định dạng cơ bản của từ) và bổ ngữ hóa (sắp xếp lại từ về dạng ngôn ngữ ban đầu của nó).
• Lựa chọn tính năng: Lựa chọn tính năng liên quan đến việc trích xuất các tính năng phù hợp nhất từ ​​​​bộ dữ liệu. Đặc biệt được sử dụng trong học máy, bước này cũng bao gồm phân loại dữ liệu, hồi quy và phân cụm.
• Chuyển đổi văn bản: Sử dụng một trong hai mô hình, Bag of Words hoặc Vector Space Model với lựa chọn tính năng, để tạo ra các tính năng (nhận dạng) tương tự trong tập dữ liệu.
• Khai thác dữ liệu: Cuối cùng, với sự trợ giúp của các kỹ thuật và phương pháp áp dụng khác nhau, dữ liệu sẽ được khai thác, sau đó được sử dụng để phân tích thêm.

Với dữ liệu được khai thác, doanh nghiệp có thể đào tạo các mô hình AI bằng trợ giúp của xử lý OCR. Kết quả là họ có thể triển khai trí thông minh xác thực để có được những hiểu biết chính xác.

Các ứng dụng chính của khai thác văn bản

Kết luận

Khai thác dữ liệu từ văn bản phi cấu trúc sẽ trở thành một phương pháp cơ bản khi chúng ta tiến vào một thế giới sử dụng nhiều dữ liệu. Các doanh nghiệp sẽ muốn khám phá những xu hướng và hiểu biết mới để xây dựng những sản phẩm tốt hơn và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Những thách thức về vận hành và chi phí nổi bật nhất hiện nay, chúng có thể được giải quyết bằng cách triển khai các kỹ thuật khai thác dữ liệu trên quy mô lớn. Shaip có chuyên môn về thu thập, trích xuất và chú thích dữ liệu, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, thị trường và sản phẩm của họ. Chúng tôi giúp các doanh nghiệp cải thiện việc trích xuất dữ liệu OCR của họ và bộ sưu tập với các mô hình AI được đào tạo trước mang lại khả năng số hóa ấn tượng. Hãy liên hệ với chúng tôi để biết cách chúng tôi có thể giúp bạn xử lý và sắp xếp dữ liệu phi cấu trúc.