¿En qué consiste el Text-Mining?

Ya nos ha quedado claro que a día de hoy cada vez son más importantes los datos. Empresas, personas, ya no somos nada sin información. Por eso, el Data Science cada vez está teniendo más importancia en el mercado. Pero, vamos a dar un paso más y vamos a aprender algo más concreto. Investiguemos en qué consiste el Text-mining si queremos estudiar un master en análisis de datos para consultoría en nlp.

¿En qué consiste el Text-Mining?

El Text-Mining surgió a principios de los 80 cuando los textos empezaban a necesitar una gran cantidad de esfuerzo humano. Pero los avances tecnológicos han permitido que este área progrese de manera rápida en la última década.

El Text-Mining es el proceso de analizar colecciones de materiales textuales con el fin de capturar conceptos y temas clave y descubrir relaciones y tendencias ocultas sin requerir que conozca las palabras o términos precisos que los autores han usado para expresar esos conceptos.

Aunque son bastante diferentes, el Text-Mining a veces se confunde con la recuperación de información. Si bien la recuperación y el almacenamiento precisos de la información son un desafío enorme, la extracción y la gestión del contenido de calidad, la terminología y las relaciones contenidas en la información son procesos cruciales y críticos.

Técnicas de Text-Mining

Existen tres técnicas que destacan en el Text-Mining y que todo interesado debería conocer.

–Extracción de términos, es la técnica más básica que identifica los términos clave y entidades lógicas. Este formato es el más básico de Text-Mining, la estructura de datos más simple es el vector de características, una lista de las palabras ponderadas que aparecen en un texto.

–Extracción de información, se basa en los términos extraídos del texto para identificar las relaciones básicas, como pueden ser las distintas funciones de las distintas empresas en una fusión, la extracción de información se centra en un conjunto de hechos que constituyen un evento.

–Análisis relacional, combina múltiples vínculos para formar modelos de varios pasos de procesos complejos, es un conjunto de técnicas que permite tener una idea de las relaciones entre varias entidades con múltiples conexiones.

Text-Mining and Data-Mining

La combinación de Text-Mining con Data-Mining ofrece una mayor percepción únicamente a partir de datos estructurados o no estructurados. Este proceso generalmente incluye los siguientes pasos:

1. Identifica el texto que se extraerá. Prepara el texto para el mining. Si el texto existe en varios archivos, guarde los archivos en una sola ubicación. Para las bases de datos, determine el campo que contiene el texto.
2. Extrae el texto y extrae datos estructurados. Aplique los algoritmos de Text-Mining al texto fuente.
3. Construye modelos de conceptos y categorías. Identifica los conceptos clave y / o crea categorías. El número de conceptos devueltos de los datos no estructurados suele ser muy grande. Identifique los mejores conceptos y categorías para calificar.
4. Analiza los datos estructurados. Emplea técnicas tradicionales como clustering, clasificación y modelos predictivos, para descubrir las relaciones entre los conceptos. Combina los conceptos extraídos con otros datos estructurados para predecir el comportamiento futuro en función de los conceptos.

Beneficios del Text-Mining

• Costo y velocidad: Enormes economías de escala pueden alcanzarse en comparación a la codificación manual, particularmente cuando se trata de grandes y recurrentes datos que necesitan ser analizados. Una vez que los parámetros se establecen y validan, el proceso es automatizado aunque cierto grado de intervención humana es necesario para asegurarse de que la exactitud y relevancia funcionan correctamente.
• Consistencia: El análisis es más consistente que la codificación manual a través de variables, lo que significa que los cambios en los resultados representan la variación real y no producto de un enfoque de codificación diferente. Esto además permite la integración de datos de varias fuentes para hacer posibles comparaciones y vínculos relevantes para una mejor analítica predictiva.
• Escalabilidad: Una vez que los parámetros están establecidos en un tema específico de negocio, los datos de otros proyectos pueden ser analizados más eficientemente utilizando el mismo parámetro.
• Simplicidad: Los datos no estructurados son notablemente complejos, pero gracias al Text-Mining, es más fácil filtrar, buscar y hacer referencias cruzadas entre los datos con una sola vista unificada.
• Mejores ideas: El text-mining no es solamente una alternativa más económica que la codificación manual. También una herramienta que incrementa significativamente nuestra habilidad para extraer significados, inteligencia y capacidad de predicción a partir de textos a gran escala.

Ahora que ya lo sabemos todo sobre el Text-Mining, es hora de ponerse en marcha. El Text-Mining y su vinculación con el Data Science hace que sea realmente interesante estudiar un máster en Data Science. Si tras esta lectura, quieres saber más, ¡infórmate en nuestra web! Te esperamos.