텍스트 마이닝의 작동 방식과 응용

텍스트 마이닝이란?

텍스트 마이닝이란? 텍스트 마이닝은 데이터에서 개념, 패턴, 주제, 키워드 및 기타 속성을 식별할 수 있는 소프트웨어의 도움을 받아 대량의 구조화되지 않은 텍스트 데이터 를 탐색하고 분석하는 프로세스입니다. 일부 사람들은 두 용어를 구분하지만 텍스트 분석이라고도 합니다. 이러한 관점에서 텍스트 분석은 텍스트 마이닝 기술을 사용하여 데이터 세트 를 정렬하는 애플리케이션을 의미합니다. 대용량 비정형 데이터 세트를 분석 할 수 있는 빅 데이터 플랫폼과 딥 러닝 알고리즘의 개발로 인해 데이터 과학자 및 기타 사용자에게 텍스트 마이닝이 더욱 실용화되었습니다. 텍스트 마이닝 및 분석은 조직이 회사 문서, 고객 이메일, 콜 센터 로그, 축어적 설문 조사 의견, 소셜 네트워크 게시물, 의료 기록 및 기타 텍스트 기반 데이터 소스에서 잠재적으로 가치 있는 비즈니스 통찰력을 찾는 데 도움이 됩니다. 점점 더 텍스트 마이닝 기능은 기업이 마케팅, 영업 및 고객 서비스 운영의 일환으로 고객에게 자동화된 응답을 제공하기 위해 배포하는 AI 챗봇 및 가상 에이전트 에 통합되고 있습니다. 이러한 텍스트 마이닝의 작동 방식에 대해서 알아보자면 텍스트 마이닝은 본질적으로 데이터 마이닝 과 유사 하지만 보다 구조화된 데이터 형식 대신 텍스트에 중점을 둡니다. 그러나 텍스트 마이닝 프로세스의 첫 번째 단계 중 하나는 정성적 및 정량적 분석을 모두 수행할 수 있도록 특정 방식으로 데이터를 구성하고 구조화하는 것입니다. 그렇게 하는 데는 일반적으로 데이터 세트를 구문 분석하고 해석하기 위해 전산 언어학 원칙을 적용하는 자연어 처리 기술이 사용됩니다. 선행 작업에는 텍스트 분류, 클러스터링 및 태그 지정이 포함됩니다. 데이터 세트 요약, 분류 생성, 단어 빈도 및 데이터 엔터티 간의 관계와 같은 정보를 추출합니다. 그런 다음 분석 모델을 실행하여 비즈니스 전략 및 운영 조치를 추진하는 데 도움이 되는 결과를 생성합니다. 과거에 NLP 알고리즘은 주로 데이터 세트에서 무엇을 찾아야 하는지에 대한 지침을 제공하는 통계 또는 규칙 기반 모델을 기반으로 했습니다. 그러나 2010년대 중반에 덜 감독된 방식으로 작동하는 딥 러닝 모델이 대규모 데이터 세트와 관련된 텍스트 분석 및 기타 고급 분석 애플리케이션을 위한 대안 접근 방식으로 등장했습니다. 딥 러닝은 신경망을 사용하여 기존 기계 학습 이 지원하는 것보다 더 유연하고 직관적인 반복 방법을 사용하여 데이터를 분석합니다. 결과적으로 텍스트 마이닝 도구는 이제 데이터 과학자가 프로젝트 시작 시 찾을 가능성이 있는 내용을 잘 이해하지 못하는 경우에도 텍스트 데이터의 근본적인 유사성과 연관성을 발견할 수 있는 기능을 더 잘 갖추고 있습니다. 예를 들어 감독되지 않은 모델은 분석가의 지침 없이 텍스트 문서 또는 이메일의 데이터를 주제 그룹으로 구성할 수 있습니다. 이러한 텍스트 마이닝의 응용에 대해서 알아보자면 감정 분석은 회사에 대한 고객 감정을 추적할 수 있는 널리 사용되는 텍스트 마이닝 응용 프로그램입니다. 의견 마이닝 이라고도 하는 감정 분석은 온라인 리뷰, 소셜 네트워크, 이메일, 콜 센터 상호 작용 및 기타 데이터 소스에서 텍스트를 마이닝하여 고객의 긍정적이거나 부정적인 감정을 가리키는 공통 스레드를 식별합니다. 이러한 정보는 무엇보다도 제품 문제를 해결하고 고객 서비스를 개선하며 새로운 마케팅 캠페인을 계획하는 데 사용될 수 있습니다. 다른 일반적인 텍스트 마이닝 용도로는 이력서의 문구를 기반으로 구직자 선별, 스팸 이메일 차단, 웹사이트 콘텐츠 분류, 사기일 수 있는 보험 청구 표시, 진단에 도움이 되는 의학적 증상 설명 분석, 기업 문서 검토 등이 있습니다. 전자 검색 프로세스. 텍스트 마이닝 소프트웨어는 또한 검색 엔진 및 엔터프라이즈 검색 플랫폼이 제공하는 것과 유사한 정보 검색 기능을 제공하지만 이는 일반적으로 더 높은 수준의 텍스트 마이닝 응용 프로그램의 요소일 뿐이며 그 자체로는 사용되지 않습니다. 챗봇은 제품에 대한 질문에 답하고 기본적인 고객 서비스 작업을 처리합니다. 그들은 봇이 적절하게 응답할 수 있도록 인간의 말과 글을 이해하는 데 도움이 되는 NLP의 하위 범주인 자연어 이해 기술을 사용하여 그렇게 합니다. NLG는 문서, 이미지 및 기타 데이터를 마이닝한 다음 자체적으로 텍스트를 생성하는 또 다른 관련 기술입니다. 예를 들어 NLG 알고리즘은 비즈니스 인텔리전스 시스템에서 추적하는 부동산 목록 및 핵심 성과 지표 에 대한 설명을 위해 이웃에 대한 설명을 작성하는 데 사용됩니다. 이러한 텍스트 마이닝의 이점에 대해서 설명하겠습니다. 텍스트 마이닝 및 분석을 사용하여 고객 정서에 대한 통찰력을 얻으면 기업은 제품 및 비즈니스 문제를 감지하고 판매에 영향을 미치는 큰 문제가 되기 전에 해결할 수 있습니다. 고객 리뷰 및 커뮤니케이션에서 텍스트를 마이닝하면 제품 제공을 강화하는 데 도움이 되는 원하는 새 기능을 식별할 수도 있습니다. 각각의 경우에 이 기술은 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있는 기회를 제공하며, 이를 통해 매출과 이익이 증가할 것으로 기대됩니다. 텍스트 마이닝은 또한 고객 이탈 을 예측하는 데 도움이 될 수 있으므로 회사는 마케팅 및 고객 관계 관리 프로그램 의 일환으로 비즈니스 경쟁사에 대한 잠재적 이탈을 방지하기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 사기 탐지, 위험 관리, 온라인 광고 및 웹 콘텐츠 관리는 텍스트 마이닝 도구를 사용하여 이점을 얻을 수 있는 다른 기능입니다. 의료 분야에서 이 기술은 환자가 보고하는 증상을 기반으로 환자의 질병과 의학적 상태를 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 텍스트 마이닝 과제 및 문제도 존재합니다. 텍스트 마이닝은 데이터가 종종 모호하고 일관성이 없으며 모순되기 때문에 어려울 수 있습니다. 이를 분석하려는 노력은 구문 및 의미론의 차이, 속어, 빈정거림, 지역 방언 및 개별 수직 산업에 특정한 기술 언어의 사용으로 인한 모호성으로 인해 더욱 복잡해집니다. 결과적으로 텍스트 마이닝 알고리즘은 텍스트 데이터 집합을 분류, 태그 및 요약할 때 이러한 모호성과 불일치를 구문 분석하도록 훈련되어야 합니다. 또한 많은 텍스트 마이닝 애플리케이션에 사용되는 딥 러닝 모델에는 많은 양의 교육 데이터와 처리 능력이 필요하므로 실행 비용이 많이 들 수 있습니다. 데이터 세트의 고유한 편향은 데이터 과학자가 모델 개발 프로세스 중에 편향을 인식하지 못하는 경우 딥 러닝 도구로 인해 결함이 있는 결과를 생성할 수 있는 또 다른 문제입니다. 선택할 수 있는 텍스트 마이닝 소프트웨어도 많이 있습니다. IBM, Oracle, SAS, SAP 및 Tibco를 비롯한 주요 소프트웨어 공급업체의 도구를 포함하여 수십 가지 상용 및 오픈 소스 기술을 사용할 수 있습니다. 이렇게 텍스트 마이닝의 작동 방식과 응용에 대해서 살펴봤습니다.