தரவுச் செயலாக்கத்தில் கட்டமைக்கப்படாத உரை: ஆவணச் செயலாக்கத்தில் நுண்ணறிவுகளைத் திறத்தல்

நாம் முன்னெப்போதும் இல்லாத அளவுக்குத் தரவுகளைச் சேகரித்து வருகிறோம், மேலும் 2025-ஆம் ஆண்டளவில், இந்தத் தரவுகளில் சுமார் 80% கட்டமைக்கப்படாதவையாக இருக்கும். தரவுச் சுரங்கம் இந்தத் தரவை வடிவமைக்க உதவுகிறது, மேலும் வணிகங்கள் தங்களின் செயல்திறன், வாடிக்கையாளர்கள், சந்தைப் போக்குகள் போன்றவற்றைப் பற்றிய உள்விவர அறிவைப் பெறுவதற்கு, கட்டமைக்கப்படாத உரைப் பகுப்பாய்வில் முதலீடு செய்ய வேண்டும்.

கட்டமைக்கப்படாத தரவு என்பது ஒரு வணிகத்திற்கு கிடைக்கக்கூடிய ஒழுங்கமைக்கப்படாத மற்றும் சிதறிய தகவல்களாகும், ஆனால் இது ஒரு நிரலால் பயன்படுத்தப்படவோ அல்லது மனிதர்களால் எளிதில் புரிந்து கொள்ளவோ ​​முடியாது. இந்தத் தரவு தரவு மாதிரியால் வரையறுக்கப்படுகிறது, மேலும் இது எந்த முன் வரையறுக்கப்பட்ட கட்டமைப்பிற்கும் பொருந்தாது. வணிகங்கள் பதில்களைப் பெறவும் சிக்கல்களைத் தீர்க்கவும் உதவும் வடிவங்களைக் கண்டறிய பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளை வரிசைப்படுத்தவும் செயலாக்கவும் தரவுச் செயலாக்கம் அனுமதிக்கிறது.

கட்டமைக்கப்படாத உரை பகுப்பாய்வில் உள்ள சவால்கள்

மின்னஞ்சல்கள், சமூக ஊடகங்கள், பயனர் உருவாக்கிய உள்ளடக்கம், மன்றங்கள், கட்டுரைகள், செய்திகள் மற்றும் என்ன போன்ற பல்வேறு வடிவங்கள் மற்றும் ஆதாரங்களில் தரவு சேகரிக்கப்படுகிறது. அதிக அளவு தரவு இருப்பதால், நேரக் கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் பட்ஜெட் சவால்கள் காரணமாக வணிகங்கள் அதைச் செயலாக்குவதைப் புறக்கணிக்கும். கட்டமைக்கப்படாத தரவுகளின் சில முக்கிய தரவுச் செயலாக்க சவால்கள் இங்கே:

• தரவு இயல்பு

  திட்டவட்டமான கட்டமைப்பு இல்லாததால், தரவுகளின் தன்மையை அறிவது பெரிய சவாலாக உள்ளது. இது நுண்ணறிவுகளைக் கண்டறிவதை இன்னும் கடினமாகவும் சிக்கலானதாகவும் ஆக்குகிறது, இது வணிகத்தைப் பின்பற்றுவதற்கான திசை இல்லாததால் செயலாக்கத்தைத் தொடங்குவதற்கு இது ஒரு பெரிய தடையாகிறது.

• அமைப்பு மற்றும் தொழில்நுட்ப தேவைகள்

  தற்போதுள்ள அமைப்புகள், தரவுத்தளங்கள் மற்றும் கருவிகளைக் கொண்டு கட்டமைக்கப்படாத தரவை பகுப்பாய்வு செய்ய முடியாது. எனவே, வணிகங்களுக்கு கட்டமைக்கப்படாத தரவைப் பிரித்தெடுக்க, கண்டறிய மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய அதிக திறன் மற்றும் சிறப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட அமைப்புகள் தேவை.

• இயற்கை மொழி நடைமுறைப்படுத்துதல் (NLP)

  கட்டமைக்கப்படாத தரவின் உரை பகுப்பாய்விற்கு, உணர்வு பகுப்பாய்வு, தலைப்பு மாதிரியாக்கம் மற்றும் பெயரிடப்பட்ட நிறுவன அங்கீகாரம் (NER) போன்ற NLP நுட்பங்கள் தேவை. இந்த அமைப்புகளுக்கு தொழில்நுட்ப நிபுணத்துவம் மற்றும் பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளுக்கு மேம்பட்ட இயந்திரங்கள் தேவை.

டேட்டா மைனிங்கில் முன் செயலாக்க நுட்பங்கள்

தரவு முன் செயலாக்கத்தில் தரவு பகுப்பாய்வுக்கு அனுப்பப்படுவதற்கு முன் சுத்தம் செய்தல், மாற்றுதல் மற்றும் ஒருங்கிணைத்தல் ஆகியவை அடங்கும். பின்வரும் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி, ஆய்வாளர்கள் எளிதாக தரவுச் செயலாக்கத்திற்காக தரவு தரத்தை மேம்படுத்துகின்றனர்.

• உரை சுத்தம்

  டெக்ஸ்ட் கிளீனிங் என்பது டேட்டா செட்களில் இருந்து பொருத்தமற்ற தரவை நீக்குவதாகும். HTML குறிச்சொற்கள், சிறப்பு எழுத்துக்கள், எண்கள், நிறுத்தற்குறிகள் மற்றும் உரையின் பிற அம்சங்களை நீக்குவது இதில் அடங்கும். உரைத் தரவை இயல்பாக்குவது, நிறுத்த வார்த்தைகளை அகற்றுவது மற்றும் பகுப்பாய்வு செயல்முறையைத் தடுக்கக்கூடிய எந்த உறுப்புகளையும் அகற்றுவது இதன் நோக்கம்.

• டோக்கனைசேஷன்

  டேட்டா மைனிங் பைப்லைனை உருவாக்கும்போது, ​​மீதமுள்ள செயல்முறையை பாதிக்கும் என்பதால், கட்டமைக்கப்படாத தரவை உடைக்க தரவு டோக்கனைசேஷன் தேவைப்படுகிறது. கட்டமைக்கப்படாத தரவை டோக்கனிங் செய்வது சிறிய மற்றும் ஒத்த தரவு அலகுகளை உருவாக்குவது, பயனுள்ள பிரதிநிதித்துவத்திற்கு வழிவகுக்கும்.

• பேச்சின் பகுதி குறியிடுதல்

  பேச்சின் பகுதி குறியிடல் ஒவ்வொரு டோக்கனையும் பெயர்ச்சொல், வினைச்சொல், வினையுரிச்சொல், வினையுரிச்சொல், இணைப்பு போன்றவற்றில் லேபிளிடுவதை உள்ளடக்குகிறது. இது இலக்கணப்படி சரியான தரவு கட்டமைப்பை உருவாக்க உதவுகிறது, இது பரந்த அளவிலான NLP செயல்பாடுகளுக்கு முக்கியமானது.

• பெயரிடப்பட்ட நிறுவன அங்கீகாரம் (NER)

  NER செயல்முறையானது, திட்டவட்டமான பாத்திரங்கள் மற்றும் வகைகளுடன் கட்டமைக்கப்படாத தரவுகளில் குறியிடும் நிறுவனங்களை உள்ளடக்கியது. வகைகளில் நபர்கள், நிறுவனங்கள் மற்றும் இருப்பிடங்கள் போன்றவை அடங்கும். இது அடுத்த கட்டத்திற்கான அறிவுத் தளத்தை உருவாக்க உதவுகிறது, குறிப்பாக NLP செயல்பாட்டிற்கு வரும்போது.

உரை சுரங்க செயல்முறை கண்ணோட்டம்

டெக்ஸ்ட் மைனிங் என்பது கட்டமைக்கப்படாத உரை மற்றும் தரவுகளில் இருந்து செயல்படக்கூடிய தகவலை வெளிக்கொணர, படிப்படியான பணியை செயல்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது. இந்த செயல்பாட்டிற்குள், பயனுள்ள தகவல்களைப் பிரித்தெடுக்க செயற்கை நுண்ணறிவு, இயந்திர கற்றல் மற்றும் NLP ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்துகிறோம்.

• முன் செயலாக்கம்: உரைச் செயலாக்கம், உரையை சுத்தம் செய்தல் (தேவையற்ற தகவல்களை நீக்குதல்), டோக்கனைசேஷன் (உரையை சிறிய துண்டுகளாகப் பிரித்தல்), வடிகட்டுதல் (பொருத்தமில்லாத தகவலை நீக்குதல்), ஸ்டெம்மிங் (சொற்களின் அடிப்படை வடிவத்தை அடையாளம் காணுதல்) மற்றும் லெமடிசேஷன் உள்ளிட்ட பல்வேறு பணிகளின் வரிசையை உள்ளடக்கியது. (சொல்லை அதன் அசல் மொழி வடிவத்திற்கு மறுசீரமைத்தல்).
• அம்சம் தேர்வு: அம்சத் தேர்வு என்பது தரவுத்தொகுப்பிலிருந்து மிகவும் பொருத்தமான அம்சங்களைப் பிரித்தெடுப்பதை உள்ளடக்கியது. குறிப்பாக இயந்திர கற்றலில் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இந்த படியில் தரவு வகைப்பாடு, பின்னடைவு மற்றும் கிளஸ்டரிங் ஆகியவை அடங்கும்.
• உரை மாற்றம்: தரவுத் தொகுப்பில் உள்ள ஒற்றுமையின் அம்சங்களை (அடையாளம்) உருவாக்க, அம்சத் தேர்வைக் கொண்ட பேக் ஆஃப் வேர்ட்ஸ் அல்லது வெக்டர் ஸ்பேஸ் மாடல் ஆகிய இரண்டு மாடல்களில் ஒன்றைப் பயன்படுத்துதல்.
• தரவுச் செயலாக்கம்: இறுதியில், வெவ்வேறு பொருந்தக்கூடிய நுட்பங்கள் மற்றும் அணுகுமுறைகளின் உதவியுடன், தரவு வெட்டப்படுகிறது, அது மேலும் பகுப்பாய்வுக்காகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

சேகரிக்கப்பட்ட தரவுகளைக் கொண்டு, நிறுவனங்கள் OCR செயலாக்கத்தின் உதவியுடன் AI மாதிரிகளுக்குப் பயிற்சி அளிக்க முடியும் . அதன் விளைவாக, துல்லியமான புரிதல்களைப் பெறுவதற்காக, அவர்களால் நம்பகமான நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்த இயலும்.

உரைச் சுரங்கத்தின் முக்கிய பயன்பாடுகள்