تفاوت‌های داده‌کاوی و متن‌کاوی

شکل ۱: داده‌کاوی و متن‌کاوی منتشر‌شده در: towardsdatascience به تاریخ 1 فوریه 2021 لینک منبع: NLP Basics: Data Mining Vs. Text Miningعلم داده یک حوزه میان رشته‌ای است. این ترکیبی از زمینه‌های مختلف است که با هم همکاری می‌کنند تا چیزی عالی خلق کنند. کمی ریاضیات، کمی آمار وکمی برنامه‌نویسی دارد. به خاطر این طبیعت، بسیاری از اصطلاحات با یکدیگر همپوشانی دارند. آن‌ها بسیار گیج‌کننده می‌شوند، به خصوص برای کسانی که تلاش می‌کنند راه خود را در قلمرو علوم داده پیدا کنند.یافتن مسیر خود در ابتدا می‌تواند دشوار باشد. در ابتدا مغز شما با هزاران اطلاعات جدید در یک زمان بمباران می‌شود. شما سعی دارید تمام اصول اولیه را پوشش دهید، مطمئن شوید که آن‌ها را به طور کامل درک می‌کنید، و این که آن‌ها را به درستی طبقه‌بندی می‌کنید.همین منطق در مورد همه حوزه‌های فرعی علوم داده نیز صدق می‌کند؛ بیش‌ترین صحبت در مورد یکی از آنها، احتمالا پردازش زبان طبیعی است. اگر تصمیم دارید که یک متخصص / محقق پردازش زبان طبیعی شوید، باید با مفاهیم فراتر از اصطلاحات فنی آشنا باشید. همچنین باید حداقل اصول زبان‌شناسی و دستور زبان را به طور کامل درک کنید.هدف این مقاله روشن کردن دو اصطلاح است که گاهی اوقات به جای یکدیگر در پردازش زبان طبیعی به کار می‌روند، حتی اگر در مفاهیم و تکنیک‌ها کاملا متفاوت باشند. این دو اصطلاح، داده‌کاوی و متن‌کاوی هستند.شاید مطالعه مقاله ۵ درسی که باید در ابتدای یادگیری علوم داده بدانید. برای شما مفید باشد.اجازه دهید شروع کنیم.داده‌کاویهدف اصلی هر یک از زمینه‌های علوم داده کشف داستان‌هایی است که توسط داده گفته می‌شود. برای کشف داستان واقعی، داده‌ها باید تمیز و مفید باشند. اینجا جایی است که داده‌کاوی وارد می‌شود. داده‌کاوی فرایندی است که برای یافتن و استخراج الگوها در یک مجموعه بزرگ از داده‌ها استفاده می‌شود. این فرآیند اغلب به عنوان اولین گام پروژه برای آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل بیشتر انجام می‌شود.داده‌کاوی تماما در مورد پیدا کردن ارتباط بین نقاط داده مختلف است. در هسته آن، داده‌کاوی با ترکیب سه ستون مختلف انجام می‌شود:آمار. برای توصیف روابط در داده‌ها با استفاده از اعداد استفاده می‌شود.هوش مصنوعی.یادگیری ماشینی. از این روش برای یادگیری از داده‌ها و پیش‌بینی آینده براساس نتایج یادگیری استفاده می‌شود.کاربردداده‌کاوی برای اولین بار در دهه ۱۹۹۰ برای توصیف فرآیند یافتن دانش در یک مجموعه داده معرفی شد. داده‌کاوی کاربردهای زیادی دارد؛ مهم‌ترین آن‌ها کشف دیدگاه‌ها و روندها است. سپس این روندها برای تصمیم‌گیری در مورد آینده مورد استفاده قرار می‌گیرند. هرچه داده بیشتری جمع‌آوری شود، بینش بیشتری که توسط داده‌کاوی کشف خواهد شد، بهتر خواهد بود.شرکت‌ها می‌توانند از این بینش‌ها برای برنامه‌ریزی استراتژی‌های بازاریابی بهتر، بهینه‌سازی قیمت برای محصولات مختلف، کار بر روی محصولات جدید، و اجتناب از ریسک آینده استفاده کنند. علاوه بر این، این دیدگاه‌ها می‌توانند برای توسعه مدل‌های کسب‌وکار جدید، یافتن درآمد‌های جدید و ایجاد یک رابطه سودمند شرکت-مشتری مورد استفاده قرار گیرند.بنابراین، ما می‌توانیم استفاده از داده‌کاوی را به سه روش اصلی خلاصه کنیم: پیدا کردن الگوها و نظم در هرج و مرج، درک روابط پیچیده بین نقاط داده مختلف، و داشتن یک پایه دانش واقعی برای اتخاذ تصمیمات محکم آینده.تکنیک‌هاتکنیک‌های مختلفی برای استخراج داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند که رایج‌ترین آن‌ها عبارتند از:۱. طبقه‌بندی. از این ابزار برای بازیابی اطلاعات مربوطه از داده‌ها و دسته‌بندی آن‌ها به مجموعه‌ای از گروه‌ها استفاده می‌شود.۲. خوشه‌بندی. از این ابزار برای پیدا کردن نقاط داده مشابه استفاده می‌شود.۳. قوانین وابستگی. از آن برای یافتن الگوها و ارتباطات بین نقاط داده مختلف استفاده می‌شود.۴. رگرسیون. از آن برای یافتن رابطه بین یک متغیر وابسته و متغیرهایی که آن را کنترل می‌کنند، استفاده می‌شود.۵. تشخیص بیرونی. برای پیدا کردن بی قاعدگی‌ها در داده‌ها استفاده می‌شود. این نقاط داده‌ای هستند که متناسب با الگو نیستند.۶. الگوهای متوالی. برای پیدا کردن الگوها در یک بازه زمانی خاص استفاده می‌شود.مطالعه مقاله ۶ ابزار استخراج و جمع‌آوری داده‌ها از وب توصیه می‌شود.متن‌کاویداده‌کاوی یک شکل کلی است به طوری که می‌تواند در هر نوع داده‌ای استفاده شود. با این حال، در پردازش زبان طبیعی، نوع داده‌هایی که ما تجزیه و تحلیل می‌کنیم زبان طبیعی است. این زبان می‌تواند به شکل یک متن نوشتاری یا صوت گفتاری ارائه شود - که سپس به متن نوشتاری تبدیل می‌شود.کاوش متن یکی از تکنیک‌های خودکار مورد استفاده در پردازش زبان طبیعی است که متن بدون ساختار را به داده‌های ساختاری تبدیل می‌کند که یک کامپیوتر می‌تواند پردازش و درک کند. با تبدیل متن به اطلاعات، می‌توانیم تحلیل‌های بیشتری را به داده‌ها اعمال کنیم تا اطلاعات مفیدی را استخراج کنیم.کاربردبا استفاده از متن‌کاوی، ما می‌توانیم بسیاری از اسناد را بررسی کنیم و بینشی از آن‌ها برای استفاده در توسعه و ساخت ابزارهایی که می‌توانند برای کاهش زمان هدر رفته در کارهای تکراری مورد استفاده قرار گیرند، استخراج کنیم. علاوه بر این، می توان از آن برای توسعه ربات‌ها برای کمک به مشتریان با مسائل مشترک، صرفه‌جویی در زمان استعداد انسان برای کار بر روی مسائل مهم‌تر استفاده کرد.علاوه بر این، استفاده از متن‌کاوی به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا با تحلیل تعاملات قبلی و دسته‌بندی آن‌ها به صورت خنثی، مثبت یا منفی، بهترین خدمات را به مشتریان خود ارائه دهند.تکنیک‌هامتن‌کاوی در اصل یک تکنیک هوش مصنوعی است که از الگوریتم های یادگیری عمیق مختلف برای استخراج موثر اطلاعات از متن استفاده می‌کند.۱. استخراج اطلاعات. مشهورترین تکنیک متن‌کاوی برای استخراج اطلاعات مفید از مجموعه بزرگی از متون با شناسایی ماهیت ها، ویژگی‌ها و روابط آن استفاده می‌شود.۲. بازیابی اطلاعات. از این ابزار برای استخراج اطلاعات از یک متن بر اساس یک الگو یا عبارت استفاده می‌شود. موتورهای جستجو مانند گوگل نمونه‌ای از این تکنیک است.۳. طبقه‌بندی متن. یک تکنیک یادگیری نظارت شده برای طبقه‌بندی متن به دسته‌های از پیش تعریف‌شده استفاده می‌شود. این تکنیک در مدل‌سازی موضوع و کاربردهای فیلتر کردن نامه استفاده می‌شود.۴. خلاصه‌سازی متن. از آن برای استخراج خودکار اطلاعات و عبارات مفید از یک متن و استفاده از آن برای ساخت خلاصه‌ای از متن اصلی استفاده می‌شود. این روش از تکنیک‌هایی مانند شبکه‌های عصبی، درخت‌های تصمیم‌گیری و رگرسیون استفاده می‌کند.نتیجه‌گیریشروع کار در یک زمینه جدید همیشه یک فرآیند گیج‌کننده است. شما باید به طور کامل مفاهیم و تکنیک‌های بسیاری را به طور همزمان درک کنید. اما این چیزی است که یادگیری یک مهارت یا موضوع جدید را به یک تجربه ارزشمند تبدیل می‌کند. این راهی برای به چالش کشیدن توانایی‌ها، محدودیت‌ها و چشم اندازه‌های آینده‌مان است.این فرآیند زمانی گیج‌کننده‌تر می‌شود که ما با عباراتی مواجه می‌شویم که معنای مرتبط یا نزدیک دارند اما تفاوت‌های کوچکی دارند. در ابتدا، ممکن است تشخیص بین اصطلاحات و درک کامل چگونگی تفاوت آن‌ها دشوار باشد.یکی از این جفت اصطلاحات گیج‌کننده داده‌کاوی و متن‌کاوی است. اگر شما در پردازش زبان طبیعی تازه‌کار هستید، ممکن است فکر کنید که هر دوی آن‌ها معنای مشابهی دارند؛ در نهایت متن شکلی از داده است. حقیقت این است که داده‌کاوی نسخه تعمیم‌یافته متن‌کاوی است. بنابراین، متن‌کاوی، همان داده‌کاوی است اما عکس آن درست نیست.این مقاله تفاوت بین داده‌کاوی و متن‌کاوی را در معنا، کاربرد و تکنیک‌ها نشان می‌دهد. امیدوارم آن برای کسانی که به تازگی به این زمینه پیوسته‌اند کم‌تر گیج‌کننده باشد و کمی مسائل را روشن‌تر کند. به یاد داشته باشید، آغاز همیشه سخت‌ترین است؛ اما در ادامه آسان‌تر و بهتر می‌شود.این متن با استفاده از ربات ترجمه مقالات دیتاساینس ترجمه شده و به صورت محدود مورد بازبینی انسانی قرار گرفته است.در نتیجه می‌تواند دارای برخی اشکالات ترجمه باشد.مقالات لینک‌شده در این متن می‌توانند به صورت رایگان با استفاده از مقاله‌خوان ترجمیار به فارسی مطالعه شوند.