NLP

Data Mining ist ein breiterer Begriff, der den Prozess der Extraktion von Wissen aus allen Arten von Daten umfasst, einschließlich strukturierter, semi-strukturierter und unstrukturierter Daten.

Text Mining ist eine spezielle Art von Data Mining, die sich auf die Extraktion von Wissen aus unstrukturierten Textdaten konzentriert.

Es gibt drei Haupttypen von Text-Mining-Methoden: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und semiüberwachtes Lernen. Überwachte Lernverfahren erfordern Trainingsdaten mit Beschriftungen, während unüberwachte Lernverfahren dies nicht tun. Semiüberwachte Lernverfahren verwenden eine Kombination aus beschrifteten und unbeschrifteten Daten.

Häufige Text-Mining-Aufgaben umfassen:

• Dokumentklassifizierung

• Topic Modeling

• Sentimentanalyse

• Informationsgewinnung

• Fragebeantwortung

Text Mining hat eine breite Palette von Anwendungen in verschiedenen Branchen, einschließlich:

• Business Intelligence

• Marketing

• Kundenservice

• Betrugserkennung

• Wissenschaftliche Forschung

• Social-Media-Analyse

Zu den Herausforderungen beim Text Mining gehören:

• Umgang mit großen Datenmengen

• Umgang mit Rauschen und Inkonsistenzen in den Daten

• Entwicklung effektiver Algorithmen für spezifische Aufgaben

• Sicherstellen, dass die Ergebnisse sinnvoll und zuverlässig sind

1. Definition des zu lösenden Problems

2. Sammeln der Daten (unstrukturiert und nicht standardisiert)

3. Textnormalisierung bzw. Überführung ins kanonische Modell

4. Feature-Definition und Rule Setting

5. NLP und automatisierte Entscheidungsfindung

6. Domänenexperten analysieren und korrigieren Ergebnisse

1. Extraktion, Normalisierung und Tokenisierung

2. Kategorisierung

3. Textzusammenfassungstechniken

4. Filtern

5. Linguistische Vorverarbeitung

Die Texttransformation zielt darauf ab, den Text in eine Form zu bringen, die für die weitere Analyse mit Text-Mining-Techniken geeignet ist.

1. Storage und Indexing: Die Textinhalte werden auf Basis von Wörtern indexiert, die Teil eines festen Vokabulars (Wörterbuchs) sind.

2. Feature Generation und Selektion: Es werden Merkmale aus dem Text extrahiert und ausgewählt, die für die weitere Analyse relevant sind.

Das Bag-of-Words-Modell ist eine Standarddarstellung von Dokumenten im Kontext der Feature-Selektion. Jedes Dokument wird nach der Anzahl der Wörter modelliert, die im Dokument vorkommen.

Dokumente werden als Vektoren dargestellt und jedem Wort eine numerische Bedeutung zugewiesen, um die Bedeutung eines Wortes in einem Dokument zu definieren.

1. Vektorraummodell (Vector Space Model – VSM)

2. Probabilistische Modelle

3. Inferenznetzwerk-Modell

1. Text Retrieval: Suchen und Finden von relevanten Textinformationen in einer Sammlung von Dokumenten.

2. Text Extraktion: Extrahieren von spezifischen Informationen aus Texten, wie z.B. Namen, Entitäten oder Fakten.

3. Text Summarization: Erstellen einer Zusammenfassung eines Textes, die die wichtigsten Informationen enthält.

4. Text Kategorisierung: Einordnen von Texten in Kategorien oder Themenbereiche.

5. Text Clustering: Gruppieren von Texten, die ähnliche Merkmale aufweisen.

Die Auswahl der geeigneten Algorithmen hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie z.B.:

• Art der Text-Mining-Aufgabe: Je nach Aufgabe (z.B. Klassifizierung, Clustering) kommen unterschiedliche Algorithmen in Frage.

• Eigenschaften der Textdaten: Die Art und Struktur der Textdaten (z.B. unstrukturiert, strukturiert) kann die Wahl der Algorithmen beeinflussen.

• Verfügbare Ressourcen: Die Rechenleistung und der Zeitaufwand für die Ausführung der Algorithmen müssen berücksichtigt werden.

• Domänenspezifische Anforderungen: Spezielle Anforderungen der Anwendung oder Domäne können die Auswahl der Algorithmen beeinflussen.

Clustering ist eine unüberwachte Lernmethode, die Datenpunkte in Gruppen (Cluster) zusammenfasst, die ähnliche Merkmale aufweisen.

• Der Text beschreibt verschiedene Clustering-Verfahren, wie z.B. hierarchische Clustering-Algorithmen und k-means Clustering.

• Die Wahl des geeigneten Verfahrens hängt von den Eigenschaften der Daten und der gewünschten Granularität der Cluster ab.

Topic Modeling ist eine weitere unüberwachte Lernmethode, die versteckte Themen in Textdaten identifiziert.

• Das Text beschreibt das probabilistische Latent Semantic Analysis (pLSA) und Latent Dirichlet Allocation (LDA) als zwei gängige Topic-Modeling-Methoden.

• Topic Modeling ermöglicht es, die semantischen Strukturen in Textdaten zu erfassen und Themenbereiche zu identifizieren.

Textklassifikation ist eine überwachte Lernmethode, die Textdokumente in vordefinierte Klassen einordnet.

• Der Text beschreibt verschiedene Klassifikationsalgorithmen, wie z.B. Naive Bayes-Klassifikator und Nearest-Neighbor-Klassifikator.

• Die Wahl des geeigneten Algorithmus hängt von der Art der Textdaten und den Klassen ab, die unterschieden werden sollen.

Überwachtes Lernen verwendet gelabelte Daten, um ein Modell zu trainieren, das neue Datenpunkte vorhersagen kann.

• Unüberwachtes Lernen verwendet ungelabelte Daten, um Muster oder Strukturen in den Daten zu identifizieren.

• Der Text beschreibt die Vor- und Nachteile beider Methoden und erläutert, dass überwachtes Lernen im Allgemeinen genauere Ergebnisse liefert, aber unüberwachtes Lernen für explorative Aufgaben nützlich sein kann.

Die Evaluation von Text-Mining-Modellen ist wichtig, um ihre Genauigkeit und Leistung zu beurteilen.

• Der Text beschreibt verschiedene Evaluationsmetriken, wie z.B. Genauigkeit, Präzision und Recall.

• Model Parameter Tuning ist ein Prozess, bei dem die Parameter eines Modells so angepasst werden, dass seine Leistung optimiert wird.

• Der Text beschreibt verschiedene Verfahren für das Model Parameter Tuning, wie z.B. Grid Search und Random Search.

Domain Ontology Evolution, Textstreams und Social Media Mining, Opinion Mining und Sentiment-Analyse.

Domain Ontology Evolution basiert auf Ontologien und kann in vier Ebenen (Dokumenten-Upload, kognitive Analyse, Datenspeicherung, Präsentation) unterteilt werden.

Extraktion von eingescannten Dokumenten, Mensch-Maschine-Kommunikation (MMK) auf Basis natürlicher Sprache, Implementierung der Spracherkennung, Python-Entwicklungsumgebung.

z.B. Microsoft SDK, Java, Python, C++, Scala

Digitalisierungssysteme erfassen und speichern papierbasierte Informationen in Dokumentenmanagement-Systemen (DMS).

IBM Watson Discovery, Google Cloud Natural Language API, Azure Cognitive Services, Apache OpenNLP, Python (mit Bibliotheken wie NLTK, Gensim, Spark NLP).

KI-basierte Suche, Trend- und Beziehungsanalyse in Unternehmensdaten.

Textanalyse, Text-Mining, Sentiment- und Entitätsanalyse, Inhaltsklassifizierung, Syntaxanalyse, Informationsgewinnung über Personen, Orte und Ereignisse, Stimmungsanalyse in sozialen Medien und Kundengesprächen.

Einbettung von KI-Funktionen in Anwendungen ohne Fachwissen über maschinelles Lernen.

Open-Source-Java-Bibliothek für NLP-Aufgaben wie Tokenisierung, Satzsegmentierung, Tagging von Wortarten, Extraktion benannter Entitäten, Chunking, Parsing, Spracherkennung und Koreferenzauflösung.

Diverse Methodenbibliotheken wie NLTK, Gensim und Spark NLP.