데이터 마이닝의 구조화되지 않은 텍스트: 문서 처리에서 통찰력 확보

우리는 이전과는 전혀 다른 방식으로 데이터를 수집하고 있으며, 2025년까지 약 이 데이터의 80% 구조화되지 않을 것입니다. 데이터 마이닝은 이러한 데이터를 형성하는 데 도움이 되며, 기업은 성과, 고객, 시장 동향 등에 대한 내부 지식을 얻기 위해 구조화되지 않은 텍스트 분석에 투자해야 합니다.

비정형 데이터는 비즈니스에서 사용할 수 있지만 프로그램에서 사용할 수 없거나 사람이 쉽게 이해할 수 없는 조직화되지 않고 분산된 정보 조각입니다. 이 데이터는 데이터 모델에 의해 정의되며 사전 정의된 구조를 따르지도 않습니다. 데이터 마이닝을 통해 대규모 데이터 세트를 정렬하고 처리하여 기업이 답변을 얻고 문제를 해결하는 데 도움이 되는 패턴을 찾을 수 있습니다.

구조화되지 않은 텍스트 분석의 과제

데이터는 이메일, 소셜 미디어, 사용자 생성 콘텐츠, 포럼, 기사, 뉴스 등을 포함한 다양한 형식과 소스로 수집됩니다. 데이터의 양이 크다는 점을 감안할 때 기업에서는 시간 제약과 예산 문제로 인해 데이터 처리를 무시할 가능성이 높습니다. 구조화되지 않은 데이터에 대한 몇 가지 주요 데이터 마이닝 과제는 다음과 같습니다.

• 데이터의 특성

  명확한 구조가 없기 때문에 데이터의 성격을 아는 것은 큰 도전입니다. 이로 인해 통찰력을 찾는 것이 훨씬 더 어렵고 복잡해지며, 이는 따라야 할 방향이 없기 때문에 비즈니스가 처리를 시작하는 데 큰 방해가 됩니다.

• 시스템 및 기술적 요구사항

  비정형 데이터는 기존 시스템, 데이터베이스, 도구로는 분석할 수 없습니다. 따라서 기업에는 구조화되지 않은 데이터를 추출하고 찾고 분석하기 위해 특별히 설계된 고용량 시스템이 필요합니다.

• 자연 언어 처리 (NLP)

  구조화되지 않은 데이터의 텍스트 분석에는 NLP 기술이 필요합니다., 감정 분석, 주제 모델링, NER(명명된 엔터티 인식) 등이 있습니다. 이러한 시스템에는 대규모 데이터 세트를 위한 기술 전문 지식과 고급 기계가 필요합니다.

데이터 마이닝의 전처리 기술

데이터 전처리에는 분석을 위해 데이터를 보내기 전 데이터 정리, 변환 및 통합이 포함됩니다. 분석가는 다음 기술을 사용하여 데이터 마이닝을 쉽게 하기 위해 데이터 품질을 향상시킵니다.

• 텍스트 청소

  텍스트 정리는 데이터 세트에서 관련 없는 데이터를 제거하는 것입니다. 여기에는 HTML 태그, 특수 문자, 숫자, 구두점 및 기타 텍스트 측면을 제거하는 작업이 포함됩니다. 그 목적은 텍스트 데이터를 정규화하고, 불용 단어를 제거하고, 분석 프로세스를 방해할 수 있는 모든 요소를 ​​제거하는 것입니다.

• 토큰 화

  데이터 마이닝 파이프라인을 구축할 때 나머지 프로세스에 영향을 미치기 때문에 구조화되지 않은 데이터를 분해하려면 데이터 토큰화가 필요합니다. 구조화되지 않은 데이터를 토큰화하면 더 작고 유사한 데이터 단위를 생성하여 효과적인 표현이 가능해집니다.

• 품사 태깅

  품사 태깅에는 모든 토큰을 명사, 형용사, 동사, 부사, 접속사 등으로 레이블링하는 것이 포함됩니다. 이는 광범위한 NLP 기능에 중요한 문법적으로 올바른 데이터 구조를 만드는 데 도움이 됩니다.

• NER (Named Entity Recognition)

  NER 프로세스에는 명확한 역할과 범주를 사용하여 구조화되지 않은 데이터의 엔터티에 태그를 지정하는 작업이 포함됩니다. 카테고리에는 사람, 조직, 위치 등이 포함됩니다. 이는 특히 NLP가 실행될 때 다음 단계를 위한 지식 기반을 구축하는 데 도움이 됩니다.

텍스트 마이닝 프로세스 개요

텍스트 마이닝에는 구조화되지 않은 텍스트와 데이터에서 실행 가능한 정보를 찾아내기 위한 단계별 작업 실행이 포함됩니다. 이 과정에서 우리는 인공지능, 머신러닝, NLP를 활용해 유용한 정보를 추출합니다.

• 전처리 : 텍스트 전문 처리에는 텍스트 정리(불필요한 정보 제거), 토큰화(텍스트를 더 작은 덩어리로 나누기), 필터링(관련 없는 정보 제거), 형태소 분석(단어의 기본 형식 식별) 및 표제어 추출을 포함한 일련의 다양한 작업이 포함됩니다. (단어를 원래의 언어 형태로 재구성함)
• 기능 선택 : 기능 선택에는 데이터 세트에서 가장 관련성이 높은 기능을 추출하는 작업이 포함됩니다. 특히 기계 학습에 사용되는 이 단계에는 데이터 분류, 회귀 및 클러스터링도 포함됩니다.
• 텍스트 변환: 두 가지 모델인 Bag of Words 또는 기능 선택이 포함된 벡터 공간 모델 중 하나를 사용하여 데이터 세트에서 유사성 기능(식별)을 생성합니다.
• 데이터 수집: 궁극적으로 다양한 적용 가능한 기술과 접근 방식을 통해 데이터를 마이닝한 다음 추가 분석에 활용합니다.

데이터 마이닝을 통해 기업은 AI 모델을 교육할 수 있습니다. OCR 처리의 도움. 결과적으로 진정한 인텔리전스를 배포하여 정확한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

텍스트 마이닝의 주요 응용

결론

데이터 집약적인 세계로 발전함에 따라 구조화되지 않은 텍스트로부터의 데이터 마이닝은 기본적인 관행이 될 것입니다. 기업은 더 나은 제품을 구축하고 고객 경험을 개선하기 위해 새로운 트렌드와 통찰력을 발견하기를 원할 것입니다. 오늘날 운영 및 비용 문제가 가장 두드러지는 경우 데이터 마이닝 기술을 대규모로 구현하면 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. Shaip은 데이터 수집, 추출 및 주석에 대한 전문 지식을 보유하고 있어 기업이 고객, 시장 및 제품을 더 잘 이해할 수 있도록 돕습니다. 우리는 도와줍니다 기업은 OCR 데이터 추출을 개선합니다. 인상적인 디지털화를 제공하는 사전 훈련된 AI 모델을 사용한 컬렉션입니다. 구조화되지 않은 데이터를 처리하고 정리하는 데 어떻게 도움을 드릴 수 있는지 알아보려면 당사에 문의하세요.