books text mining
If you do not find what you're looking for, you can use more accurate words.
تنقيب في النصوص (Info)
التنقيب في النصوص، وأحيانا يشار إليها بالتناوب باسم التنقيب في البيانات النصية، أي ما يعني تقريبا تحليلات النصوص، يشير إلى عملية استخلاص معلومات عالية الجودة من النص. واستخلاص المعلومات عالية الجودة يكون من خلال التقسيم للأنماط والاتجاهات من خلال وسائل مثل التعلم الإحصائي للانماط. وعادة ما يتطلب التنقيب في النصوص ال عملية هيكلة للنص المدخل (عادة تحليل، جنبا إلى جنب مع إضافة بعض المميزات اللغوية المشتقة وإزالة أخرى، ومن ثم الإدراج في قاعدة بيانات)، واستخلاص الأنماط في البيانات المهيكلة، وأخيرا تقييم وتفسير للناتج. "ذات جودة عالية" في مجال التنقيب في النصوص عادة ما يشير مزيج من الصلة، والحداثة، والاهتمام. المهام النموذجية للتنقيب في النصوص تشمل تصنيف النصوص، تجميع النص، واستخراج المفاهيم، وإنتاج التصنيفات الحبيبية، وتحليل المشاعر، وتلخيص الوثائق، ونمذجة العلاقات بين الكيانات (أي تعلم العلاقات بين الكيانات المسماة).
مثال : فهرسة النصوص
يمكن أن يتعلق التنقيب النصي بفهرسة النصوص بالنسبة للكلمات التي تحتوي عليها وهذا هو ابسط تطبيق للتنقيب النصي. ويمكن بعد ذلك ان نسأل الفهرس عن طريق كلمات مفتاحية لمعرفة التشابه بينها وبين قائمة النصوص. يمكن توصيف خوارزمية الفهرسة بالشكل التالي :
- فهرسة النص بالنسبة للكلمات التي يحتوي عليها.
- عمل فهرسة عكسية (فهرسة الكلمات بالنسبة للنصوص).
- عند تحليل السؤال الاستعلامي للفهرس المكون من كلمات دلالية نقوم بحساب التشابه بينها وبين الفهرسة العكسية للنصوص.
- وهذا يعطينا ترتيب النصوص بحسب تشابهها مع كلمات المفتاحية المطروحة.
التطبيقات الممكنة
تطبيقات التنقيب النصي كثيرة تبدأ من الفهرسة بالنسبة لمحركات البحث إلى استخراج المعرفة من النصوص غير المنظمة. هناك بعض التقنيات مثل تحويل الكلمات إلى جذوع تمكننا من تطوير الفهرسة مع ضياع بعض المعنى بالمقابل.
