Jobasi: I. Kirisiw Text mining haqqinda túsinik Text miningniń 5 tiykarǵi basqishi

Jobasi:
I. Kirisiw
1.Text mining haqqinda túsinik
2.Text miningniń 5 tiykarǵi basqishi.
3.Text mining texnikasi.
II. Juwaqlaw
III. Paydalanilǵan ádebiyatlar dizimi


1. Text mining haqqinda túsinik
Text mining (sonıń menen birge, tekst analizi retinde de belgili) ańsat analiz qılıw ushın strukturalanǵan tekstti dúzilgen maǵlıwmatlarǵa aylandırıw procesi bolıp tabıladı. Text mining tábiyiy tildi qayta islew (NLP) den paydalanadı, bul mashinalarǵa insan tilin túsiniw jáne onı avtomatikalıq túrde qayta islew imkaniyatın beredi.
Biznes ushın hár kúni islep shiǵarılatuǵın úlken kólemdegi maǵlıwmatlar da múmkinshilik, qıyınshılıqtı ańlatadı. Bir tárepden, maǵlıwmatlar kompaniyalarǵa ónim yamasa xızmet haqqındaǵı adamlardıń pikirleri haqqında sanalı maǵlıwmat alıwǵa járdem beredi. Elektron pochta xabarları, ónim túsindiriwleri, social tarmaqtaǵı postlar, klientlerdiń oy-órisleri, qollap-quwatlaw shıptaları hám taǵı basqalardı analiz qılıw arqalı alıwıńız múmkin bolǵan barlıq ideyalar haqqında oylap kóriń. Basqa tárepden, bul maǵlıwmatlardı qanday qayta islew boyınsha dilemma bar.jáne bul erda Text miningúlken rol oynaydı.
Tábiyiy tildi qayta islew (NLP) menen baylanıslı kóp zatlar sıyaqlı, Text miningda túsiniw qıyın bolǵan túsinikke uqsap kórinisi múmkin. Biraq haqıyqat sonda, bunday bolıwı shárt emes. Bul qóllanba Text miningtiykarların kórip shıǵadı, onıń túrli usılları hám usılların túsintiredi jáne onıń qanday islewin túsiniwdi ańsatlashtiradi. Sonıń menen birge, siz Text miningń tiykarǵı qosımshaları hám kompaniyalar odan kóplegen processlerin avtomatlastırıw ushın qanday paydalanıwları haqqında bilip alasız :

• 
  Text miningdi baslaw
  
• 
  Text mining qanday isleydi?
  
• 
  Paydalanıw jaǵdayları hám qosımshalar
  

Text miningdi baslaw
Text mining-bul strukturalanǵan tekstten qımbatlı túsiniklerdi alıw ushın tábiyiy tildi qayta islewden paydalanatuǵın avtomatikalıq process. Maǵlıwmatlardı mashinalar túsinetuǵın maǵlıwmatlarǵa aylandırıw arqalı Text miningtekstlerdi sezim, tema hám niyet boyınsha klassifikaciyalaw procesin avtomatlastıradı.
Text mining sebepli kárxanalar quramalı hám úlken maǵlıwmatlar kompleksin ápiwayı, tez hám nátiyjeli tárzde analiz ete aladı. Usınıń menen birge, kompaniyalar bul kúshli quraldan qolda hám tákirarlanatuǵın birpara wazıypaların kemeytiw, óz jámáátleriniń qımbatlı waqıtların tejew hám klientlerdi qollap-quwatlaw agentlerine ózleriniń eń jaqsı jumisına itibar qaratıwlarına múmkinshilik beriw ushın paydalanmoqdalar.
Aytaylik, klientler sizdiń SaaS haqqında neni maqtaw yamasa sın pikir etip atırǵanın túsiniw ushın G2 Crowd -de mińlaǵan túsindiriwlerdi kórip shıǵıwıńız kerek. Text miningalgoritmı klientler túsindiriwlerinde payda bolatuǵın eń ataqlı temalardı hám adamlardıń olar haqqında qanday pikirde ekenligin anıqlawǵa járdem beredi: túsindiriwler unamlı, unamsız yamasa neytralma? Sonıń menen birge, siz bul tema boyınsha klientler tárepinen aytılǵan tiykarǵı gilt sózlerdi tabıwıńız múmkin.
Sol noqatda siz qashannan berli ań-tań bolıwıńız múmkin, bulardıń barlıǵın Text miningqanday ámelge asıradı? Juwap bizni tuwrıdan-tuwrı mashinanı úyreniw kontseptsiyasına júrgizedi.
Mashinanı úyreniw - bul AIdan alınǵan pán bolıp, ol kompyuterlerge mısallar tiykarında wazıypalardı úyreniw imkaniyatın beretuǵın algoritmlardı jaratılıwma qaratılǵan. Mashinanı úyreniw modelleri maǵlıwmatlar menen oqıtılıwı kerek, sonnan keyin olar avtomatikalıq túrde málim dárejedegi anıqlıq menen boljaw ete aladılar.
Text mininghám mashinanı úyreniw birlestirilgende, tekstti avtomatlastırılgan analiz qılıw múmkin boladı.
SaaS túsindiriwleriniń aldınǵı mısalına qaytsak, deylik, siz bul túsindiriwlerdi, yamasa sıyaqlı túrli UI/UXmavzularga Bugstasniflashni Pricingxohlaysiz Customer Support. Siz etetuǵın birinshi zat, mısallar kompleksin júklew hám olardı qolda belgilew arqalı tema klassifikaciyalagichi modelin úyretiw bolıp tabıladı. Bir neshe mısallar berilgennen keyin, model temalardı parıqlawdı úyrenedi hám óz boljawları menen bir qatarda assotsiatsiyalar qılıwdı baslaydı. Jaqsı dárejedegi anıqlıqqa ıyelew ushın modellerińizdi hal qılajaq bolǵan mashqalanı sáwlelendiriwshi kóp sanlı mısallar menen támiyinlewińiz kerek.
Endi biz Text mining ne ekenligin bilip aldiq, biz onıń tekst analizi hám tekst analizi sıyaqlı basqa ádetiy atamalardan qanday parıq etiwin bilip alamız.
Text mining, tekst analizi hám tekst analizi ortasındaǵı parq qanday?
Text mininghám tekstti analiz qılıw kóbinese sinonim retinde isletiledi. Biraq, tekst analizi azmaz basqasha túsinik bolıp tabıladı.
Al, Text mininghám tekst analizi ortasındaǵı parq ne?
Qısqa etip aytqanda, ekewi de birdey mashqalanı (shiyki tekst maǵlıwmatların avtomatikalıq túrde analiz qılıw ) hár qıylı usıllardan paydalanǵan halda hal qılajaq. Text miningtekst ishindegi tiyisli maǵlıwmatlardı anıqlaydı hám sol sebepli sapalı nátiyjelerdi beredi. Biraq, tekst analizi úlken maǵlıwmatlar kompleksindegi naǵıs hám tendentsiyalardı tabıwǵa qaratılǵan bolıp, nátiyjede kóbirek muǵdarlıq nátiyjelerge eriwiladi. Tekst analizi ádetde grafiklar, kesteler hám basqa túrdegi vizual esabatlardı jaratıw ushın isletiledi.
Text miningoqıw maǵlıwmatlarınan úyrenetuǵın hám aldınǵı tájiriybesi tiykarında jańa maǵlıwmatlar boyınsha nátiyjelerdi boljaw ete alatuǵın modellerdi jaratıw ushın statistika, filologiya hám mashinanı úyreniw túsiniklerin birlestiradi.
Basqa tárepden, tekst analizi Text miningmodelleri tárepinen ámelge asırılǵan analiz nátiyjelerinen grafiklar hám barlıq túrdegi maǵlıwmatlar vizualizatsiyasini jaratıw ushın paydalanadı.
Tuwrı jantasıwdı tańlaw qaysı túrdegi maǵlıwmatlar bar ekenligine baylanıslı. Kóplegen jaǵdaylarda, hár bir analiz ushın eki jantasıw da birlestirilib, jáne de ózine tartatuǵınlı nátiyjelerge alıp keledi.