До появления Интернета и создания сети большая часть общения осуществлялась в устной форме, в которой не было никаких доказательств или доказательств этих разговоров, однако в настоящее время это очень отличается больше всего на свете из-за интернет-революции.
Созданы компьютерные системы, которые представлены большим количеством инструментов и процессов, с помощью которых люди могут учиться быстрее и лучше.
Вне всякого сомнения, найти знания в больших объемах данных, которые генерируются в разговорах, непросто, поэтому возникла интеллектуальная обработка текста, представляющая новейшую область исследований в области автоматической обработки текста.
До появления социальной сети люди давали друг другу рекомендации независимо от области, однако в наши дни Интернет позволяет пользователям находить мнения из всех областей и людей со всего мира.
В аспекте компаний, занимающихся производством продуктов и услуг, анализ мнений тех, которые распространяются в Интернете, становится жизненно важной стратегией сегодня.
Таким образом, компании осознают, что существует тесная взаимосвязь между инвестициями в оптимизацию социального климата бренда и производительностью производимых ими продуктов.
Сбор данных, текстов, чувств
До появления Интернета и создания сети большая часть общения осуществлялась в устной форме, в которой не было никаких доказательств или доказательств этих разговоров, однако в настоящее время это очень отличается больше всего на свете из-за интернет-революции.
В настоящее время данные разговоров хранятся в ускоренном темпе, люди и организации участвуют в обмене информацией, и это осуществляется посредством электронных писем, виртуальных чатов, текстовых сообщений, блогов и форумов.
Достижения, достигнутые в обработке естественного языка, предоставляют возможности для анализа документов, а Интернет позволяет таким областям, как школы, представлять значительные достижения в короткие сроки.
По этой причине были созданы компьютерные системы, которые представлены большим количеством инструментов и процессов, с помощью которых люди могут учиться быстрее и лучше.
Интеллектуальный анализ данных относится к процессу обнаружения знаний путем анализа больших объемов данных.
Основными применениями методов интеллектуального анализа данных, связанных с образованием, являются:
- Системы персонализации: с их помощью можно получить как можно больше данных от пользователей с целью улучшения предоставляемых им услуг. Рекомендуемые системы: их полезность проявляется в предложении пользователю различных тем, которые могут Интересно, что это делается путем сравнения их профилей с характеристиками тем. Системы модификации: относится к выявлению потребностей путем внесения необходимых изменений для улучшения взаимодействия с пользователем. Системы обнаружения нарушений: они основаны на обнаружение ошибок.
Добыча текста
Анализ текста - это специальная дисциплина в получении информации, которая не определена явно путем идентификации шаблонов в тексте.
Несомненно, задача состоит в том, чтобы найти знания в больших объемах данных, сгенерированных в разговорах, поэтому появилась интеллектуальная обработка текста, которая представляет собой новейшую область исследований в области автоматической обработки текста.
Анализ текста, «определяется как автоматический процесс обнаружения интересных шаблонов в наборе текстов, эти шаблоны не должны быть явным образом в каком-либо тексте в наборе и должны возникать в связи с содержанием нескольких из них» (Barrio, 2014)
Например, в Твиттере есть пока он, по-видимому, не может быть индикатором интересующих тем, однако благодаря интеллектуальному анализу данных пользователи могут классифицироваться на основе их предпочтений, идей и мнений. (semanticwebbuilder, 2016).
Процесс интеллектуального анализа данных состоит из следующих этапов:
- Предварительная обработка: на этом этапе тексты преобразуются в некую форму структурированного или полуструктурированного представления, которое каким-то образом облегчает последующий анализ Обнаружение: на этом этапе промежуточные представления анализируются с основной целью установления интересующих моделей или знание.
Приложение для анализа текста
Приложения для интеллектуального анализа данных включают следующее:
- Извлечение информации: в Интернете найдено большое количество документов, интеллектуальный анализ текста позволяет извлекать релевантную информацию из большого количества текстов и позволяет определять и связывать сущности и, таким образом, раскрывать соответствующую информацию.
текстов, позволяющих определять сущности и их отношения, выявляя важную семантическую информацию, которая используется в качестве метаданных, которая в то же время добавляется в веб-контент и, таким образом, облегчает понимание этих документов.
- Анализ настроений или анализ мнений: это анализ мнений, генерируемых пользователями социальных сетей, который помогает раскрыть информацию, имеющую важное значение для конкретных тем, и таким образом может поддерживать различные области, такие как бизнес-аналитика и принятие решений. решения потребителей. Классификация документов: это ключевой аспект для облегчения поиска и навигации по документам, поскольку, если вы хотите получать информацию из разных областей разработки проекта, это будет очень сложно, однако благодаря использованию алгоритмов добычи Документы могут быть сгруппированы в данные, чтобы получить информацию, которая описывает каждую группу, чтобы облегчить понимание каждого из них.Его цель - получить общее описание набора документов, относящихся к определенной теме. Методы можно разделить на две категории:
- Извлеченное резюме: резюме, которые составлены из информационных блоков, извлеченных из текстов. Резюме резюме, в этом случае обобщенная информация не обязательно состоит из информационных блоков, содержащихся в текстах.
Проблемы добычи текста
Анализ текста должен столкнуться со следующими проблемами:
- Вы должны знать контекст, в котором было сгенерировано содержимое различных задач интеллектуального анализа текста, поскольку вы должны знать, кто автор, регион, в котором он находится, и исторический момент, чтобы понять информацию. помимо получения информации и стремления к получению знаний, это подразумевает преобразование информации, извлеченной в различных задачах в этой области, в язык, понятный машинам. Необходимо анализировать очень большие объемы информации, это может быть очень Это сложно, когда речь идет об эффективных процессах, и должны быть определены параллельные алгоритмы, чтобы лучше использовать существующую вычислительную инфраструктуру. (Лозада, 2016).
Горные чувства
До появления социальной сети люди давали друг другу рекомендации независимо от области, однако в наши дни Интернет позволяет пользователям находить мнения из всех областей и людей со всего мира.
В аспекте компаний, занимающихся производством продуктов и услуг, анализ мнений тех, которые распространяются в Интернете, становится жизненно важной стратегией сегодня.
Таким образом, компании осознают, что существует тесная взаимосвязь между инвестициями в оптимизацию социального климата бренда и производительностью производимых ими продуктов.
Анализ чувств во мнениях - это процедура, которая выполняется с применением методов интеллектуального анализа данных в текстах, которые их выражают.
Интеллектуальный анализ данных - это извлечение с конкретной целью информации, которая подразумевается в данных, эта информация ранее неизвестна и может быть полезна для определенных процессов.
Таким образом, можно понять, что интеллектуальный анализ данных подготавливает, исследует и исследует данные для извлечения информации, которая скрыта в них.
Интеллектуальный анализ данных включает в себя все методы, предназначенные для извлечения практических знаний, которые подразумеваются в базах данных.
Основы интеллектуального анализа данных относятся к искусственному интеллекту, а модели, извлеченные с использованием процессов интеллектуального анализа данных, направлены на решение проблем прогнозирования, классификации и сегментации.
Цели майнинга настроений
Основной целью создания чувств является создание веб-инструментов, которые облегчают извлечение мнений из разных социальных сетей, чтобы впоследствии их можно было классифицировать.
Однако этот инструмент должен быть в состоянии обеспечить интерфейс, который является интересным и удобным для обучения системы, который специализируется на классификации мнений и позволяет отображать результаты более удобным способом для интерпретации, чем если бы они были простыми данными.
Таким образом, можно будет продемонстрировать важность мнений пользователей и их влияние на популярность и интеграцию на рынке, а также на провал определенных продуктов. (Раздетый, 2011)
Немного истории горных чувств / мнений
Термин «анализ мнений» впервые появился в статье, опубликованной на конференции www в 2003 году, благодаря этой публикации, этот термин очень популярен в сообществах, тесно связанных с веб-поиском или поиском информации.
В статье говорится, что идеальный инструмент мнения должен обрабатывать результаты поиска, которые выполняются по установленной теме.
Тем не менее, термин «анализ настроений» перенес нечто похожее, появившийся в 2001 году в статьях, связанных с маркетингом, и стал актуальным в мире компьютеров, когда был опубликован в последующих работах в этих областях. (Лопес, 2011)
вывод
Сбор данных, текстов и чувств имеет большое значение в современном мире, поскольку благодаря этому можно синтезировать процессы получения и декодирования информации, которая существует в Интернете и которая содержит соответствующие данные для сбора данных. решения многих компаний, а также улучшить процессы обслуживания клиентов и разработки продуктов.
Анализ данных, текста и настроений облегчает деятельность всех людей во всем мире и направлен на то, чтобы стремительно развиваться.
Самая большая проблема в горнодобывающей промышленности заключается в предоставлении точных данных, которые являются надежными и классифицируются в соответствии с их происхождением, чтобы достичь наилучших результатов для принятия наилучших решений человечеством.
Библиографические ссылки
Barrio, E. (2014). Текстовый майнинг для анализа сотрудничества в SIENA. Университет Ла Лагуна.
Лопес Л. (2011). Классификатор на основе анализа настроений. IUMA.
Лозада, А. (2016). semanticwebbuilder. Получено от semanticwebbuilder.:
www.semanticwebbuilder.org.mx/es_mx/swb/Mineria_de_textos_y_sus_aplicaciones
Pelado, J. (2011). Интеллектуальный анализ данных применяется для анализа настроений в интернет-мнениях. Университетская школа информатики.
Semanticwebbuilder. (2016). semanticwebbuilder. Получено от semanticwebbuilder:
wb / Natural_Language_Processing_and_Text_Mineria
Тезисное предложение
Мнение майнинга и его текущее влияние на развитие многонациональных компаний.
Всемирная паутина
Скачать оригинальный файл
