डेटा माइनिंग में असंरचित पाठ: दस्तावेज़ प्रसंस्करण में अंतर्दृष्टि को अनलॉक करना

हम पहले जैसा डेटा एकत्र कर रहे हैं, और 2025 तक, लगभग इस डेटा का 80% असंरचित होगा. डेटा माइनिंग इस डेटा को आकार देने में मदद करती है, और व्यवसायों को अपने प्रदर्शन, ग्राहकों, बाज़ार के रुझान आदि के बारे में अंदरूनी जानकारी हासिल करने के लिए असंरचित पाठ विश्लेषण में निवेश करना चाहिए।

असंरचित डेटा किसी व्यवसाय के लिए उपलब्ध जानकारी का असंगठित और बिखरा हुआ टुकड़ा है, लेकिन जिसका उपयोग किसी प्रोग्राम द्वारा नहीं किया जा सकता है या मनुष्यों द्वारा आसानी से नहीं समझा जा सकता है। यह डेटा एक डेटा मॉडल द्वारा परिभाषित किया गया है, और न ही यह किसी पूर्वनिर्धारित संरचना के अनुरूप है। डेटा माइनिंग हमें पैटर्न खोजने के लिए बड़े डेटा सेट को सॉर्ट और प्रोसेस करने की अनुमति देता है जो व्यवसायों को उत्तर पाने और समस्याओं को हल करने में मदद करता है।

असंरचित पाठ विश्लेषण में चुनौतियाँ

डेटा विभिन्न रूपों और स्रोतों में एकत्र किया जाता है, जिसमें ईमेल, सोशल मीडिया, उपयोगकर्ता-जनित सामग्री, फ़ोरम, लेख, समाचार और बहुत कुछ शामिल हैं। डेटा की बड़ी मात्रा को देखते हुए, समय की कमी और बजट चुनौतियों के कारण व्यवसाय संभवतः इसे संसाधित करने की उपेक्षा करेंगे। यहां असंरचित डेटा की कुछ प्रमुख डेटा माइनिंग चुनौतियाँ दी गई हैं:

• डेटा की प्रकृति

  चूंकि इसकी कोई निश्चित संरचना नहीं है, इसलिए डेटा की प्रकृति जानना एक बड़ी चुनौती है। इससे अंतर्दृष्टि ढूंढना और भी कठिन और जटिल हो जाता है, जो व्यवसाय के लिए प्रसंस्करण शुरू करने में एक बड़ी बाधा बन जाता है क्योंकि उनके पास पालन करने के लिए कोई दिशा नहीं होती है।

• सिस्टम और तकनीकी आवश्यकताएँ

  मौजूदा सिस्टम, डेटाबेस और टूल के साथ असंरचित डेटा का विश्लेषण नहीं किया जा सकता है। इसलिए, व्यवसायों को असंरचित डेटा निकालने, पता लगाने और विश्लेषण करने के लिए उच्च क्षमता और विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए सिस्टम की आवश्यकता होती है।

• प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)

  असंरचित डेटा के पाठ विश्लेषण के लिए एनएलपी तकनीकों की आवश्यकता होती है, जैसे भावना विश्लेषण, विषय मॉडलिंग, और नामांकित इकाई मान्यता (एनईआर)। इन प्रणालियों को बड़े डेटा सेट के लिए तकनीकी विशेषज्ञता और उन्नत मशीनरी की आवश्यकता होती है।

डेटा माइनिंग में प्रीप्रोसेसिंग तकनीकें

डेटा प्रीप्रोसेसिंग में विश्लेषण के लिए भेजे जाने से पहले डेटा को साफ करना, बदलना और एकीकृत करना शामिल है। निम्नलिखित तकनीकों का उपयोग करके, विश्लेषक आसान डेटा खनन के लिए डेटा गुणवत्ता में सुधार करते हैं।

• पाठ सफाई

  टेक्स्ट क्लीनिंग डेटा सेट से अप्रासंगिक डेटा को हटाने के बारे में है। इसमें HTML टैग, विशेष वर्ण, संख्याएँ, विराम चिह्न और पाठ के अन्य पहलुओं को हटाना शामिल है। इसका उद्देश्य टेक्स्ट डेटा को सामान्य बनाना, स्टॉप शब्दों को हटाना और किसी भी तत्व को हटाना है जो विश्लेषण प्रक्रिया को बाधित कर सकता है।

• tokenization

  डेटा माइनिंग पाइपलाइन का निर्माण करते समय, असंरचित डेटा को तोड़ने के लिए डेटा टोकनाइजेशन की आवश्यकता होती है क्योंकि यह बाकी प्रक्रिया को प्रभावित करता है। असंरचित डेटा को टोकनाइज़ करने में डेटा की छोटी और समान इकाइयाँ बनाना शामिल है, जिससे प्रभावी प्रतिनिधित्व प्राप्त होता है।

• भाषण का भाग टैगिंग

  पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगिंग में प्रत्येक टोकन को संज्ञा, विशेषण, क्रिया, क्रिया विशेषण, संयोजन आदि में लेबल करना शामिल है। यह व्याकरणिक रूप से सही डेटा संरचना बनाने में मदद करता है, जो एनएलपी कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए महत्वपूर्ण है।

• नामांकित मान्यता (एनईआर)

  एनईआर प्रक्रिया में असंरचित डेटा में निश्चित भूमिकाओं और श्रेणियों के साथ संस्थाओं को टैग करना शामिल है। श्रेणियों में लोग, संगठन और स्थान सहित अन्य शामिल हैं। यह अगले चरण के लिए ज्ञान का आधार बनाने में मदद करता है, खासकर जब एनएलपी कार्रवाई में आता है।

टेक्स्ट माइनिंग प्रक्रिया अवलोकन

टेक्स्ट माइनिंग में असंरचित टेक्स्ट और डेटा से कार्रवाई योग्य जानकारी को उजागर करने के लिए चरण-दर-चरण कार्य निष्पादन शामिल है। इस प्रक्रिया में, हम उपयोगी जानकारी निकालने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग और एनएलपी का उपयोग करते हैं।

• पूर्व प्रसंस्करण: टेक्स्ट प्रो-प्रोसेसिंग में विभिन्न कार्यों की एक श्रृंखला शामिल है, जिसमें टेक्स्ट क्लीनअप (अनावश्यक जानकारी को हटाना), टोकनाइजेशन (टेक्स्ट को छोटे टुकड़ों में विभाजित करना), फ़िल्टरिंग (अप्रासंगिक जानकारी को हटाना), स्टेमिंग (शब्दों के मूल रूप की पहचान करना) और लेमेटाइजेशन शामिल हैं। (शब्द को उसके मूल भाषाई रूप में पुनर्गठित करना)।
• फीचर चयन: फ़ीचर चयन में डेटासेट से सबसे अधिक प्रासंगिक फ़ीचर निकालना शामिल है। विशेष रूप से मशीन लर्निंग में उपयोग किए जाने वाले इस चरण में डेटा वर्गीकरण, प्रतिगमन और क्लस्टरिंग भी शामिल है।
• पाठ परिवर्तन: डेटा सेट में समानता की विशेषताएं (पहचान) उत्पन्न करने के लिए फीचर चयन के साथ दो मॉडल, बैग ऑफ वर्ड्स या वेक्टर स्पेस मॉडल में से किसी एक का उपयोग करना।
• डेटा खनन: अंततः, विभिन्न लागू तकनीकों और दृष्टिकोणों की सहायता से, डेटा का खनन किया जाता है, जिसे बाद में आगे के विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है।

खनन किए गए डेटा से, व्यवसाय एआई मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं ओसीआर प्रसंस्करण की सहायता. परिणामस्वरूप, वे सटीक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए प्रामाणिक खुफिया जानकारी तैनात कर सकते हैं।

टेक्स्ट माइनिंग के प्रमुख अनुप्रयोग

निष्कर्ष

जैसे-जैसे हम डेटा-सघन दुनिया में आगे बढ़ेंगे, असंरचित पाठ से डेटा खनन एक मौलिक अभ्यास बन जाएगा। व्यवसाय बेहतर उत्पाद बनाने और ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के लिए नए रुझानों और अंतर्दृष्टि की खोज करना चाहेंगे। जहां परिचालन और लागत चुनौतियां आज सबसे प्रमुख हैं, उन्हें डेटा माइनिंग तकनीकों के बड़े पैमाने पर कार्यान्वयन से नियंत्रित किया जा सकता है। शेप के पास डेटा संग्रह, निष्कर्षण और एनोटेशन में विशेषज्ञता है, जिससे व्यवसायों को अपने ग्राहकों, बाजारों और उत्पादों को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिलती है। हम सहायता करते हैं व्यवसाय अपने OCR डेटा निष्कर्षण में सुधार करते हैं और प्रभावशाली डिजिटलीकरण प्रदान करने वाले पूर्व-प्रशिक्षित एआई मॉडल के साथ संग्रह। यह जानने के लिए हमसे संपर्क करें कि हम असंरचित डेटा को संसाधित करने और अव्यवस्थित करने में कैसे आपकी मदद कर सकते हैं।