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

3.Text mining texnikasi.

• 
  Text mining usillari tekstti mininglew hám odan túsiniklerdi jaratiw processinde túsiniw múmkin. Bul text mining usillari ushin hár túrli derekler hám olardi bajariw ushin programmalardan paydalaniladi. Text mining texnikasinda qollanilatuǵin eń ataqli usillar.
  
• 
  Informaciyani aliw
  
• 
  Informaciyani izlew
  
• 
  Gruppalastiriw
  
• 
  Klasterlew
  
• 
  Juwmaqlaw
  

Bul eń ataqli text mining texnikasi. Informaciya almasiliwi tekstli maǵliwmatladrdiń úlken bóleklerinen mazmunli maǵliwmatlardi aliw processin ańlatadi. Bul text mining texnikasi yarim túzilgen yamasa túzilmegen tekstlerden obiektler, atributlar hám olrdiń múnásebetlerdi ajratip aliwdi aniqlawǵa qaratilǵan. Alinǵan hár qanday maǵliwmat keleshekte kiriw hám aliw ushin maǵliwmatlar bazasinda saqlanadi.
Informaciyani izlew belgili bir sóz yamasa birlikler toplamina tiykarlanǵan tiyisli hám baylanisli naqslardi aliw procesin ańlatadi. Bul text mining texnikasinda IR sistemalari paydalaniwshi is-háreketlerdi gúzetiw hám soǵan mas ráwishte tiyisli maǵǵliwmatlardi tabiw ushin túrli algoritimlerden paydalaniladi. Google háYahoo qidiriw sistemalari eki úlken ataqli IR sistemasi bolip esaplanadi.
Bul baqlaw astindaǵi úyreniw formasi bolǵan tekstti qazip aliw usillarinan biri bolip, onda ápiwayi til tekstleri mazmunina qarap aldinnan belgilengen temalar toplamina tayinlanadi.
Klasterlew text miningniń eń ahmiyeli usillarinan biri bolip esaplanadi. Ol tekstli maǵliwmatlardiń ishki sistemalarin aniqlawǵa hám keyingi analiz qiliw ushin olardi tiyisli kishi gruppalarda yamasa klasterlerge tártipke saliwǵa háreket etedi.
Tekstti uliwmalastiriw- bul aqirǵi paydalaniwshi ushin qimbatli maǵliwmatlardi óz ishine alǵan belgili bir teksttiń taraytirilǵan versiyasi avtomatik formada jaratiw procesin ańlatadi. Tekstti úyreniwdiń bul usiliniń maqseti bir neshe tekst dereklerin kórip shiǵiwdan ibarat bolip, onda tiykarǵi hújjetlerdiń uliwmaliq mánisi hám maqseti birdey bolǵan halda qisqa formatta maǵliwmatlardiń úlken bólegin óz ishine alǵan dereklerdiń qisqasha mazmunin jaratiw kk.
Atalǵan shaxstı tán alıw : tekstten kompaniyalar, shólkemler yamasa shaxslar atların anıqlaw hám shıǵarıw imkaniyatın beredi.
Ayrıqshalıqlardı shıǵarıw : maǵlıwmatlar kompleksinde ónim yamasa xızmettiń ayriqsha qásiyetlerin anıqlawǵa járdem beredi. colorMısal ushın, eger siz ónim xarakteristikaların analiz qılsańız, brand, model, hám taǵı basqa sıyaqlı ayrıqshalıqlardı ańsatǵana ajıratıp alıwıńız múmkin.
Ne ushın Text miningzárúrli?
Fizikalıq shaxslar hám shólkemler hár kúni tonnalap maǵlıwmatlardı islep shıǵaradılar. Statistikalıq maǵlıwmatlarǵa kóre, ámeldegi tekst maǵlıwmatlarınıń derlik 80% strukturalanǵan, yaǵnıy olar aldınan belgilengen tárzde tashkil etilmegen, qıdırıw múmkin emes hám basqarıw derlik múmkin emes. Basqasha aytqanda, bul jaysha paydalı emes.
Shiyki maǵlıwmatlardan tiyisli maǵlıwmatlardı tártipke salıw, klassifikaciyalaw hám toplaw qábileti kompaniyalar ushın úlken uwayım hám qıyınshılıq bolıp tabıladı. Text miningbul wazıypa ushın júdá zárúrli bolıp tabıladı.
Biznes kontekstinde strukturalanǵan tekstli maǵlıwmatlar elektron pochta xabarları, social media postlari, chatlar, qollap-quwatlaw shıptaları, sorawnamalar hám taǵı basqalardı óz ishine alıwı múmkin. Bul túrdegi barlıq maǵlıwmatlardı qolda saralaw kóbinese áwmetsizlikke alıp keledi. Bul tekǵana kóp waqıt talap etetuǵın hám qımbat bolǵanı ushın, bálki onı nadurıs hám masshtablaw múmkinshiliksizligi ushın da.
Biraq, Text mininganıqlıq, masshtablılıq hám operativ juwap waqıtlarına erisiwdiń isenimli hám puxta usılı ekenligin tastıyıqladı. Tómende onıń tiykarǵı abzallıqları haqqında tolıqlaw toqtalamiz:
Ólshewlilik : Text miningmenen bir neshe sekund ishinde úlken kólem degi maǵlıwmatlardı analiz qılıw múmkin. Arnawlı bir wazıypalardı avtomatlastırıw arqalı kompaniyalar basqa wazıypalarǵa itibar qaratıw ushın isletiliwi múmkin bolǵan kóp waqtın únemlewleri múmkin. Bul jáne de nátiyjeli kárxanalarǵa alıp keledi.
Haqıyqıy waqıt analizi : Text miningsebepli kompaniyalar asıǵıs máselelerdi, atap aytqanda, potencial krizistı anıqlaw hám real waqıtta ónim kemshilikleri yamasa unamsız túsindiriwlerdi anıqlawları múmkin. Ne ushın bul júdá zárúrli? Sebebi bul kompaniyalarǵa operativ sharalar kóriw imkaniyatın beredi.
Izbe-iz kriteryalar : qayta, qolda atqarılatuǵın tapsırmalar ústinde islewde adamlar qáte qılıw múmkinshiligı kóbirek. Olar, sonıń menen birge, izbe-izlikti saqlaw hám maǵlıwmatlardı sub'ektiv túrde analiz qılıw qıyın. Mısalı, teglashni alaylıq. Kóplegen jámáátler ushın elektron pochta yamasa qollap-quwatlaw shıptalarına taypalar qosıw kóbinese qáte hám saykes emesliklerge alıp keletuǵın kóp waqıt talap etetuǵın wazıypa bolıp tabıladı. Bul wazıypanı avtomatlastırıw tekǵana qımbatlı waqtın tejeydi, bálki anıqlaw nátiyjelerdi beredi hám hár bir shıpta ushın birden-bir kriterya qollanılıwın támiyinleydi.
Text mining qanday isleydi?
Text miningúlken kólem degi shiyki maǵlıwmatlardı analiz qılıw hám tiyisli túsiniklerdi tabıwǵa járdem beredi. Mashinanı úyreniw menen birgelikte ol aldınǵı shınıǵıwlar tiykarında anıq maǵlıwmatlardı klassifikaciyalawdı yamasa ajıratıp alıwdı úyrenetuǵın tekst analizi modellerin jaratılıwması múmkin.
Text miningquramalı másele sıyaqlı tuyulishi múmkin bolsa -de, onı baslaw júdá ápiwayı bolıwı múmkin.
Tekstti qazib alıwdı baslaw ushın birinshi qádem maǵlıwmatlarıńızdı jıynaw bolıp tabıladı. Aytaylik, siz kompaniyangizning Intercom janlı sáwbeti arqalı paydalanıwshılar menen sáwbetlerdi analiz qılajaqsız. Siz etiwińiz kerek bolǵan birinshi zat bul maǵlıwmatlardı óz ishine alǵan hújjet jaratıw bolıp tabıladı.