Wir leben in einem Zeitalter der Informationsexplosion. Bis 2024 werden schätzungsweise täglich 402,74 Millionen Terabyte an Daten erzeugt, was jährlich 147 Zettabyte entspricht. Nutzer generieren ständig Texte im Internet. Beispielsweise werden auf Twitter, jetzt X, jede Sekunde 6.000 Tweets veröffentlicht, was über 350.000 Tweets pro Minute, 500 Millionen pro Tag und etwa 200 Milliarden pro Jahr ergibt. Die Herausforderung besteht darin, aus dieser Datenflut die relevanten Informationen zu filtern. Hier kommt das Text Mining ins Spiel.
Was ist Text Mining?
Text Mining, auch Text Data Mining genannt, ist eine Technik, mit der hochwertige Informationen aus unzähligen Texten gewonnen werden können. Es basiert auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und wird mit einigen der typischen Data-Mining-Algorithmen wie Klassifizierung, Clustering, neuronalen Netzen usw. kombiniert. Darüber hinaus wird Text Mining häufig für Gefühlsanalysen, Informationsextraktion, Themenmodellierung usw. verwendet.
Inzwischen ist Text Mining eng mit dem Large Language Model (LLM) und der Künstlichen Intelligenz (KI) verbunden. Text Mining extrahiert qualitativ hochwertige, relevante Daten aus großen Korpora, um mehr Erkenntnisse zu gewinnen. Als Werkzeug kann Text Mining LLMs und KI-Systemen helfen, ihr Training zu verbessern, die Leistung zu steigern und personalisierte und kontextbezogene Interaktionen zu ermöglichen.
Schlüsselaufgaben im Text Mining
Die Kategorisierung von Texten, das Clustering von Texten, die Erstellung granularer Taxonomien, die Zusammenfassung von Dokumenten usw. sind typische Text Mining-Projekte. Hier stellen wir Ihnen einige der häufigsten Aufgaben im Text Mining vor.
Text-Kategorisierung
Das Ziel der Textkategorisierung besteht darin, Text auf der Grundlage seines Inhalts in bestimmte Klassen oder Etiketten zu kategorisieren. Menschen können große Mengen von Textdaten organisieren, sortieren und verwalten. Sie können damit beispielsweise Spam in E-Mails erkennen, so dass Sie sich nicht mehr mit sinnlosen E-Mails herumschlagen müssen. Die Textkategorisierung wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, z. B. bei der Erkennung von Spam-E-Mails, der Kategorisierung von Themen in Nachrichtenartikeln und der Klassifizierung von Absichten bei Interaktionen mit dem Kundendienst.
Entitätsextraktion
Bei der Entitätsextraktion geht es um die Identifizierung und Klassifizierung von Entitäten in Texten in vordefinierten Kategorien, wie Namen von Personen, Organisationen, Orten, Daten usw. Sie kann dazu beitragen, unstrukturierten Text in strukturierte Daten umzuwandeln, Suchergebnisse zu verbessern, indem wichtige Entitäten in Dokumenten identifiziert und hervorgehoben werden, und wertvolle Erkenntnisse aus Textdaten zu gewinnen.
Wortwolke
Eine Wortwolke ist eine visuelle Darstellung von Textdaten, bei der die Größe der einzelnen Wörter deren Häufigkeit oder Bedeutung in einem bestimmten Text oder Datensatz angibt. Viele Unternehmen setzen diese Art der Datenvisualisierung ein, um Bewertungen, Beiträge in sozialen Medien und Artikel zu analysieren, um Kundenfeedback und Markenerwähnungen zu bewerten. So können sie die Stimmung auf dem Markt besser einschätzen und sich auf bestimmte Bereiche konzentrieren.
Sentimentale Analyse
Die Stimmungsanalyse ist ein Verfahren, das Ihnen helfen kann, die Stimmung von Meinungen anhand von Wörtern zu erkennen. Es handelt sich um einen Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), bei dem es darum geht, die in einem Text ausgedrückte emotionale Stimmung zu ermitteln. Die häufigsten Anwendungen sind die Analyse von Kundenrezensionen, die Verfolgung der öffentlichen Stimmung gegenüber Marken in sozialen Medien und die Durchführung von Marktforschung.
Modellierung von Themen
Die Themenmodellierung kann helfen, das Thema eines Textes zu identifizieren. Die Latent-Dirichlet-Allokation (LDA) ist ein Beispiel für die Themenmodellierung, mit der ein Text in einem Dokument einem bestimmten Thema zugeordnet werden kann. Sie erstellt ein Themenmodell pro Dokument und ein Wortmodell pro Thema, das als Dirichlet-Verteilung modelliert wird, z. B. für die Kennzeichnung von Rezensionen/Nachrichten/Artikeln.
Wie kann Text Mining in verschiedenen Branchen helfen?
Text Mining kann in verschiedenen Branchen wertvolle Erkenntnisse und Vorteile bringen.
Elektronischer Geschäftsverkehr
In der E-Commerce-Branche kann Text Mining eingesetzt werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern, den Betrieb zu optimieren und strategische Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig ist Text Mining ein hervorragendes Werkzeug für Chatbots und virtuelle Assistenten, die automatisch auf Kundenanfragen antworten können. Auf diese Weise können Sie Ihren Kundensupport und -service verbessern und Ihren Kunden ein besseres Erlebnis bieten.
Gesundheitswesen
Im Bereich des Gesundheitswesens gibt es viele Materialien für Text Mining. So können Sie beispielsweise aus Patientenakten wichtige Informationen wie Symptome, Diagnosen und Behandlungspläne extrahieren, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen und die Patientenversorgung zu verbessern. Darüber hinaus kann die Auswertung klinischer Studien und wissenschaftlicher Abhandlungen dazu beitragen, neue Arzneimittelkandidaten und mögliche Nebenwirkungen von Behandlungen zu identifizieren.
Bildung
Auch die Lehrplanentwicklung und die Unterstützung von Studenten können von Text Mining profitieren. Sie können Erkenntnisse aus Bildungsressourcen und Forschungsergebnissen für die Lehrplangestaltung gewinnen. Die Überwachung und Analyse von Schüleranfragen und -interaktionen gibt Aufschluss darüber, was Sie tun können, um gezielte Unterstützung zu bieten und die Lernerfahrung zu verbessern.
Regierung und öffentlicher Sektor
In Behörden wird Text Mining schon seit vielen Jahren zur Analyse von öffentlichen Kommentaren, politischen Dokumenten und Gesetzestexten eingesetzt, um die Entwicklung von Strategien und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Mit der rasanten Entwicklung des Internets setzen viele Menschen Text Mining ein, um die öffentliche Meinung zu verschiedenen Themen über soziale Medien, Nachrichten und Kommunikation zu beobachten und zu analysieren, um die Maßnahmen und Reaktionen der Regierung zu steuern.
Neben den oben genannten Branchen findet Text Mining auch in immer mehr anderen Bereichen Anwendung. Im Finanzbereich spielt es eine Rolle bei der Identifizierung potenzieller Betrugsfälle, während Juristen es nutzen, um wichtige Informationen und relevante Klauseln zu finden. In welcher Branche Sie auch immer tätig sind, Text Mining ist in jedem Fall ein wirksames Instrument.
Octoparse – Das beste Tool für Text Mining
Bevor Sie ein Projekt mit Text Mining durchführen, müssen Sie irgendwoher Rohdaten erhalten. Die Textbeschaffung ist der erste und wichtigste Schritt vor dem Text Mining. Sie können jedoch Open-Source-Daten auf Datenplattformen wie Kaggle finden. Die Datensätze auf solchen Plattformen sind jedoch so weit verbreitet, dass es unwahrscheinlich ist, dass Sie ein einzigartiges Projekt auf der Grundlage dieser Quellen durchführen können. Um dieses Problem zu lösen, ist es sinnvoller, einen Scraper zu entwickeln, der erstmalig und aktuell Daten aus dem Internet extrahiert.
Octoparse ist ein programmierfreies Web-Scraping-Tool, mit dem jeder unabhängig von seinen Programmierkenntnissen Daten auslesen kann. Es kann verschiedene Attribute von Web-Elementen extrahieren, z. B. Texte und URLs. Klicken Sie beim Scrapen von Daten mit Octoparse auf Ihre Zieldaten und wählen Sie dann Text aus dem Bedienfeld Tipps. Danach können Sie die gewünschten Textdaten von Websites abrufen. Sie können auch die automatische Erkennungsfunktion verwenden, damit Octoparse die gesamte Seite scannt und extrahierbare Textdaten für Sie erkennt. Anschließend können Sie die erkannten Datenfelder direkt in der Vorschau anzeigen und die benötigten Daten abrufen. So erhalten Sie ausreichend Textquellen für das Textmining.
Fazit
Text Mining wandelt Rohtext in strukturierte Daten um, die eine tiefergehende Analyse ermöglichen und Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Web Scraping ist ein notwendiger Bestandteil des Text Mining, da es der effektivste Weg ist, um Textdaten in großen Mengen für das Mining zu sammeln. Testen Sie Octoparse jetzt und steigen Sie in das Text Mining ein!
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Wenn Sie Probleme bei der Datenextraktion haben, oder uns etwas Vorschlägen geben möchten, kontaktieren Sie bitte uns per E-Mail (support@octoparse.com). 💬
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