什么是文本挖掘？

文本挖掘是一种处理和探索大量文本数据的技术。组织拥有大量来自文档、电子邮件、社交媒体、支持票证等的文本数据知识库。文本挖掘使用人工智能技术，可以像人类一样理解和处理文本数据。文本挖掘工具对文本进行筛选、排序和分类，进而发现隐藏的模式和关系。组织可以将原始文本数据转换为商业智能的实用知识和新见解。

文本挖掘利用人工智能为企业带来多种优势。

发现见解

文本挖掘工具可以以远远超过人类表现的速度处理文本文档。这些工具可以扫描大量数据，例如文档或客户支持单，以揭示趋势并识别模式。企业可以将观测结果转化为切实可行的见解，以改善运营。

简化非结构化数据

一些行业必须应对冗长的文档，例如法律和保险档案，这些文档难以审查。组织使用文本挖掘来简化文档处理，并快速从文档中提取关键短语、主题、情绪和其他重要信息。文本挖掘工具可以在最少的人工参与和高精度的情况下筛选、汇总文档并进行排序。

可适应业务需求

组织可以使用与其公司运营相关的特定术语来训练文本挖掘解决方案。通过学习这些新的术语和短语，企业可以使用文本挖掘，通过与其公司相关的术语对文档进行分类和标记。

信息脱敏

文本挖掘允许组织扫描文档并对特定的短语或敏感信息进行脱敏。确定要脱敏的内容后，您可以使用文本挖掘技术保护您的敏感数据并隐藏所有文档中的个人身份信息（PII）。

文本挖掘使用自然语言处理（NLP）和其他人工智能技术为企业提供多种使用案例。

呼叫中心分析

对呼叫中心记录进行编目后，企业可以使用文本挖掘算法来检测客户情绪。通过扫描转录文本，这些工具可以揭示客户在与客户支持人员互动过程中的感受。客户服务团队可以监控其员工的工作成效，或开发出展示完美客户通话的培训数据，用于员工入职培训。

量化产品评论

企业可以收集社交媒体帖子、产品评论和其他相关信息以进行文本分析。通过使用文本挖掘，他们可以确定收集的客户反馈是正面还是负面。在此基础上，他们可以使用这些信息来识别正面和负面评论中的共同线索。例如，许多负面评论都包含有关产品材料质量差的评论。通过使用文本挖掘精确定位这些信息，企业知道需要进行哪些改变来提高客户满意度。

管理法律文书

通过文本挖掘，组织可以简化对法律文档中见解的审查和提取过程。他们可以在较大的法庭文档和合同中找到特定信息，识别文档中的 PPI，并对敏感信息进行脱敏。这项技术在保护个人数据的同时向公众传阅部分记录时特别有用。

处理财务文档

文本挖掘会分析文本，查找特定的关系和联系。通过对财务文档使用文本挖掘，企业可以识别财务文档和文章中的模式。他们还可以从财务记录中提取信息，例如提供商在公司提出保险索赔时将承担的费用。

文本挖掘使用自然语言处理、机器学习和基于规则的系统来识别文本文档中的模式、趋势和关系。在收集了企业想要分析的非结构化数据后，文本挖掘工具会执行以下操作。

预处理

文本挖掘技术对文档进行预处理，这是文本挖掘的第一步。这些工具执行的任务包括：

• 将文本分解为单词、短语、符号或其他称为令牌的有意义的元素。

• 通过将文本转换为一致的格式（例如，将所有字母小写）来标准化或规范化文本。

• 删除对搜索没有多大价值的常用词（例如 and、the）。

• 将单词简化为其基本形式或词根形式（词形化），以改善不同单词形式之间的匹配。

与文档处理类似，用户发出的任何信息检索查询在用于搜索数据之前都要经过预处理（令牌化、规范化等）。

自然语言处理

自然语言处理（NLP）技术是文本挖掘的核心。预处理完成后，NLP 算法会处理单词，从而建立文档所说内容的上下文。这些算法分割并分析文本不同部分之间的关系。

NLP 技术使用人工智能算法来分析文档的语法、标点和句法，并像人类一样理解它们。这些技术在句子层面进行句法分析，在单词层面进行语义分析，以理解人类语言。

信息搜索

搜索是文本挖掘的关键功能。文本挖掘解决方案对文档进行索引，以促进快速准确的检索。索引涉及创建倒排索引，即从内容术语到其在文档中位置的映射。该索引对于高效查询至关重要。

系统使用算法根据处理后的查询搜索索引数据。这可能涉及：

• 使用 AND、OR 和 NOT 运算符查找符合布尔条件的文档。

• 在多维空间中将文档和查询表示为向量，并根据余弦相似度度量查找与查询相似的文档。

• 根据特定标准估算文档与查询相关的概率，并返回最可能的结果。

检索到的文档根据其与查询的相关性进行排名。相关性评分可以考虑词频（TF）和逆文档频率（IDF）等因素。

后处理

后处理任务因特定文本挖掘活动的目标而异。例如，您可以：

• 将非结构化数据文档汇总成简洁的文本。

• 使用单词类型标记语音以进行语义分析。

• 将文本分类为子主题并分析写作情绪。

• 提取特定的文档部分进行单独的存储和分析。

最后的步骤相应地有所不同。例如，可以将类别标签添加到文件顶部，可以为文档添加注释，或者可以将数据存储在数据库中。

文本挖掘和文本分析是密切相关的领域，它们均使用人工智能和机器学习技术与非结构化文本数据进行交互。但是，它们并不相同，并且具有不同的用途、范围和方法。文本挖掘生成定性数据，而文本分析则将这些信息转换为定量数据。

用途

文本挖掘技术主要侧重于从文档中提取知识或特定信息。旨在发现数据中隐藏的模式、联系和关系。

文本分析则进一步分析文本挖掘发现的关系。这个过程旨在解释数据，找出这些问题发生的原因以及我们可以从中学到什么。

范围

文本挖掘适用于非结构化数据，对规模或大小没有限制。文本分析的范围更为有限，因为它使用文本挖掘产生的信息。它将这些见解更进一步，使用文本分析工具分析文本中的联系和关系。

文本挖掘适用于非结构化和半结构化数据，将其转化为文本分析使用的结构化数据。

方法

文本挖掘使用数据收集和存储、数据准备和自然语言技术来提供见解。文本分析仅使用自然语言处理，因为文本挖掘执行预处理任务。

尽管文本数据挖掘是一项强大的技术，但也确实存在一些挑战。

数据收集

文本挖掘需要大量信息集才能找到具有统计意义的趋势。对于没有数据架构来支持这些要求的组织来说，存储这些数据量可能会构成挑战。

数据质量

大量非结构化数据的质量可能不一致。如果文档包含拼写错误、一般错误或无关信息，则文本挖掘工具可能无法理解和提取见解。

潜在的歧义

NLP 模型需要大量的投资和训练才能正常运行。在获取大量数据后，企业仍然需要在其内部文档上训练文本挖掘算法，以了解他们在组织中使用的术语。由于语言歧义，这些模型必须经过严格的测试才能提供可靠的见解。

Amazon Web Services 提供强大的工具，使企业能够从文档中提取有价值的信息。企业可以使用 Amazon S3 存储大量文本数据，然后使用 Amazon Comprehend 从文本数据中提取关键短语、情绪和实体。借助 Amazon Comprehend，企业可以：

• 简化从文档中提取重要信息的过程，识别关键短语、主题、情绪等。

• 对业务文档中的信息和 PPI 进行脱敏，保护公司的敏感信息。

• 在文本文档中发现有价值的联系并发现关系。

• 对 Comprehend 的训练模型进行个性化设置，无需任何机器学习经验即可理解您的业务或部门特有的术语。

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