نص غير منظم في التنقيب عن البيانات: إطلاق العنان للرؤى في معالجة المستندات

نحن نقوم بجمع البيانات بشكل لم يسبق له مثيل، وبحلول عام 2025، تقريبًا 80% من هذه البيانات سوف تكون غير منظمة. يساعد استخراج البيانات في تشكيل هذه البيانات، ويجب على الشركات الاستثمار في تحليل النص غير المنظم لاكتساب معرفة داخلية حول أدائها وعملائها واتجاهات السوق وما إلى ذلك.

البيانات غير المنظمة هي أجزاء غير منظمة ومتناثرة من المعلومات المتاحة للأعمال التجارية ولكن لا يمكن استخدامها بواسطة برنامج أو فهمها من قبل البشر بسهولة. يتم تعريف هذه البيانات بواسطة نموذج بيانات، ولا تتوافق مع أي بنية محددة مسبقًا. يسمح لنا استخراج البيانات بفرز ومعالجة مجموعات كبيرة من البيانات للعثور على أنماط تساعد الشركات في الحصول على الإجابات وحل المشكلات.

التحديات في تحليل النص غير المنظم

يتم جمع البيانات في أشكال ومصادر مختلفة، بما في ذلك رسائل البريد الإلكتروني ووسائل التواصل الاجتماعي والمحتوى الذي ينشئه المستخدمون والمنتديات والمقالات والأخبار وما إلى ذلك. ونظرًا للكمية الكبيرة من البيانات، فمن المرجح أن تتجاهل الشركات معالجتها بسبب ضيق الوقت وتحديات الميزانية. فيما يلي بعض التحديات الرئيسية لاستخراج البيانات المتعلقة بالبيانات غير المنظمة:

• طبيعة البيانات

  نظرًا لعدم وجود هيكل محدد، فإن معرفة طبيعة البيانات يمثل تحديًا كبيرًا. وهذا يجعل العثور على الرؤى أكثر صعوبة وتعقيدًا، الأمر الذي يصبح عائقًا كبيرًا أمام الشركة لبدء المعالجة نظرًا لعدم وجود اتجاه يجب اتباعه.

• متطلبات النظام والتكنولوجية

  لا يمكن تحليل البيانات غير المنظمة باستخدام الأنظمة وقواعد البيانات والأدوات الموجودة. ومن ثم، تحتاج الشركات إلى أنظمة ذات قدرة عالية ومصممة خصيصًا لاستخراج البيانات غير المنظمة وتحديد موقعها وتحليلها.

• معالجة اللغات الطبيعية (NLP)

  يتطلب تحليل النص للبيانات غير المنظمة تقنيات البرمجة اللغوية العصبية، مثل تحليل المشاعر، ونمذجة الموضوع، والتعرف على الكيانات المسماة (NER). تتطلب هذه الأنظمة خبرة فنية وآلات متقدمة لمجموعات البيانات الكبيرة.

تقنيات المعالجة المسبقة في استخراج البيانات

تتضمن المعالجة المسبقة للبيانات تنظيف البيانات وتحويلها ودمجها قبل إرسالها للتحليل. باستخدام التقنيات التالية، يقوم المحللون بتحسين جودة البيانات لسهولة استخراج البيانات.

• تنظيف النص

  يتعلق تنظيف النص بإزالة البيانات غير ذات الصلة من مجموعات البيانات. يتضمن إزالة علامات HTML والأحرف الخاصة والأرقام وعلامات الترقيم والجوانب الأخرى من النص. والغرض من ذلك هو تسوية البيانات النصية وإزالة كلمات التوقف وإزالة أي عنصر يمكن أن يمنع عملية التحليل.

• Tokenization

  عند إنشاء مسار استخراج البيانات، يلزم ترميز البيانات لتقسيم البيانات غير المهيكلة لأنها تؤثر على بقية العملية. يتضمن ترميز البيانات غير المنظمة إنشاء وحدات بيانات أصغر ومتشابهة، مما يؤدي إلى تمثيل فعال.

• وضع علامات على جزء من الكلام

  تتضمن علامات جزء من الكلام تصنيف كل رمز مميز في اسم، أو صفة، أو فعل، أو ظرف، أو اقتران، وما إلى ذلك. ويساعد هذا في إنشاء بنية بيانات صحيحة نحويًا، وهو أمر بالغ الأهمية لمجموعة واسعة من وظائف البرمجة اللغوية العصبية.

• التعرف على الكيان المحدد (NER)

  تتضمن عملية NER وضع علامات على الكيانات في البيانات غير المنظمة بأدوار وفئات محددة. تشمل الفئات الأشخاص والمؤسسات والمواقع، من بين أمور أخرى. يساعد هذا في بناء قاعدة معرفية للخطوة التالية، خاصة عندما تدخل البرمجة اللغوية العصبية حيز التنفيذ.

نظرة عامة على عملية التعدين النص

يتضمن التنقيب عن النص تنفيذ المهام خطوة بخطوة للكشف عن المعلومات القابلة للتنفيذ من النصوص والبيانات غير المنظمة. وفي هذه العملية، نستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والبرمجة اللغوية العصبية لاستخراج المعلومات المفيدة.

• المعالجة المسبقة: تتضمن المعالجة الاحترافية للنص سلسلة من المهام المختلفة، بما في ذلك تنظيف النص (إزالة المعلومات غير الضرورية)، والترميز (تقسيم النص إلى أجزاء أصغر)، والتصفية (إزالة المعلومات غير ذات الصلة)، والاستئصال (تحديد الشكل الأساسي للكلمات)، والتحويل اللغوي. (إعادة تنظيم الكلمة إلى شكلها اللغوي الأصلي).
• اختيار ميزة: يتضمن اختيار الميزة استخراج الميزات الأكثر صلة من مجموعة البيانات. تستخدم هذه الخطوة بشكل خاص في التعلم الآلي، وتتضمن أيضًا تصنيف البيانات والانحدار والتجميع.
• تحويل النص: استخدام أي من النموذجين، حقيبة الكلمات أو نموذج الفضاء المتجه مع اختيار الميزة، لإنشاء ميزات (تحديد) للتشابه في مجموعة البيانات.
• بيانات التعدين: في نهاية المطاف، بمساعدة التقنيات والأساليب المختلفة القابلة للتطبيق، يتم استخراج البيانات، والتي يتم استخدامها بعد ذلك لمزيد من التحليل.

ومن خلال البيانات المستخرجة، يمكن للشركات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام مساعدة في معالجة التعرف الضوئي على الحروف. ونتيجة لذلك، يمكنهم نشر معلومات استخباراتية حقيقية للحصول على رؤى دقيقة.

التطبيقات الرئيسية لتعدين النص

وفي الختام

سوف يصبح استخراج البيانات من النصوص غير المنظمة ممارسة أساسية مع تقدمنا ​​في عالم كثيف البيانات. سوف ترغب الشركات في اكتشاف اتجاهات ورؤى جديدة لبناء منتجات أفضل وتحسين تجارب العملاء. عندما تكون التحديات التشغيلية والتكلفة أكثر بروزًا اليوم، يمكن التغلب عليها من خلال التنفيذ واسع النطاق لتقنيات استخراج البيانات. تتمتع Shaip بخبرة في جمع البيانات واستخراجها وتعليقها، مما يساعد الشركات على فهم عملائها وأسواقها ومنتجاتها بشكل أفضل. نحن نساعد تعمل الشركات على تحسين استخراج بيانات التعرف الضوئي على الحروف (OCR). والتجميع باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا والتي توفر رقمنة مذهلة. تواصل معنا لتعرف كيف يمكننا مساعدتك في معالجة البيانات غير المنظمة وحذفها.