टेक्स्ट माइनिंग, जिसे टेक्स्ट डेटा माइनिंग (TDM) या टेक्स्ट एनालिटिक्स के रूप में भी जाना जाता है, पाठ से उच्च-गुणवत्ता वाली जानकारी प्राप्त करने की प्रक्रिया है। इसमें वेबसाइटों, पुस्तकों, ईमेल, समीक्षाओं और लेखों जैसे लिखित संसाधनों से पैटर्न और रुझानों को स्वचालित रूप से निकालकर कंप्यूटर द्वारा नई, पहले से अज्ञात जानकारी की खोज शामिल है। यह क्षेत्र कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग और सांख्यिकी की तकनीकों को जोड़ता है ताकि असंरचित पाठ को विश्लेषण के लिए उपयुक्त संरचित डेटा में बदला जा सके। उच्च-गुणवत्ता वाली जानकारी आम तौर पर प्रासंगिकता, नवीनता और रुचि के संयोजन को संदर्भित करती है, और इसे सांख्यिकीय पैटर्न लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसी विधियों के माध्यम से प्राप्त किया जाता है।
यह अनुशासन सूचना पुनर्प्राप्ति और ज्ञान खोज में प्रारंभिक कार्य से उभरा, जिसकी जड़ें 1980 के दशक में हैं जब जीवन-विज्ञान अनुसंधान और सरकारी खुफिया एजेंसियों ने पहली बार स्वचालित पाठ विश्लेषण लागू किया। एक विशिष्ट अनुप्रयोग प्राकृतिक भाषा में दस्तावेजों के एक सेट को स्कैन करता है और या तो पूर्वानुमानित वर्गीकरण के लिए दस्तावेज़ सेट का मॉडल बनाता है या निकाली गई जानकारी के साथ डेटाबेस या खोज सूचकांक को भरता है। दस्तावेज़ मूल इकाई है, जिसे पाठ्य डेटा की एक इकाई के रूप में परिभाषित किया गया है जो कई संग्रहों में मौजूद है।
मुख्य कार्य और दृष्टिकोण
टेक्स्ट माइनिंग में कई विशिष्ट कार्य शामिल हैं: टेक्स्ट वर्गीकरण, टेक्स्ट क्लस्टरिंग, अवधारणा और इकाई निष्कर्षण, सूक्ष्म वर्गीकरण का उत्पादन, भावना विश्लेषण, दस्तावेज़ सारांशीकरण और इकाई संबंध मॉडलिंग। होथो एट अल. (2005) के अनुसार, इस क्षेत्र को तीन दृष्टिकोणों से देखा जा सकता है: सूचना निष्कर्षण, डेटा माइनिंग और डेटाबेस में ज्ञान खोज (KDD)। प्रक्रिया में आम तौर पर इनपुट पाठ की संरचना (पार्सिंग, भाषाई विशेषताओं को जोड़ना या हटाना, और डेटाबेस में डालना), संरचित डेटा के भीतर पैटर्न प्राप्त करना, और अंत में आउटपुट का मूल्यांकन और व्याख्या करना शामिल है।
टेक्स्ट विश्लेषण में सूचना पुनर्प्राप्ति, शब्द आवृत्ति वितरण का अध्ययन करने के लिए शाब्दिक विश्लेषण, पैटर्न पहचान, टैगिंग और एनोटेशन, सूचना निष्कर्षण, लिंक और सहयोग विश्लेषण सहित डेटा माइनिंग तकनीक, विज़ुअलाइज़ेशन और पूर्वानुमानित विश्लेषण शामिल हैं। समग्र लक्ष्य विश्लेषण के लिए पाठ को डेटा में बदलना है, जिसमें व्याख्या एक महत्वपूर्ण अंतिम चरण है।
टेक्स्ट एनालिटिक्स और व्यावसायिक उपयोग
टेक्स्ट एनालिटिक्स भाषाई, सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग तकनीकों के एक सेट का वर्णन करता है जो व्यावसायिक खुफिया, खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण, अनुसंधान या जांच के लिए पाठ्य स्रोतों की सूचना सामग्री को मॉडल और संरचित करता है। यह शब्द मोटे तौर पर टेक्स्ट माइनिंग का पर्याय है; रोनेन फेल्डमैन ने 2004 में "टेक्स्ट माइनिंग" के 2000 के विवरण को संशोधित करके "टेक्स्ट एनालिटिक्स" का वर्णन किया। यह शब्द अब व्यावसायिक सेटिंग्स में अधिक बार उपयोग किया जाता है, जबकि "टेक्स्ट माइनिंग" प्रारंभिक अनुप्रयोग क्षेत्रों जैसे जीवन-विज्ञान अनुसंधान और सरकारी खुफिया में आम बना हुआ है।
व्यवसाय में, टेक्स्ट एनालिटिक्स को स्वतंत्र रूप से या क्षेत्रीय, संख्यात्मक डेटा की क्वेरी और विश्लेषण के साथ समस्याओं का जवाब देने के लिए लागू किया जाता है। अक्सर कहा जाता है कि व्यावसायिक रूप से प्रासंगिक जानकारी का 80% असंरचित रूप में उत्पन्न होता है, मुख्य रूप से पाठ। ये तकनीकें ज्ञान - तथ्यों, व्यावसायिक नियमों और संबंधों - की खोज और प्रस्तुति करती हैं जो अन्यथा पाठ्य रूप में बंद रहेंगे और स्वचालित प्रसंस्करण के लिए अभेद्य होंगे।
विश्लेषण प्रक्रियाएं और उप-कार्य
टेक्स्ट माइनिंग सिस्टम में आम तौर पर कई उप-कार्य शामिल होते हैं। आयामीता में कमी एक महत्वपूर्ण पूर्व-प्रसंस्करण तकनीक है जिसका उपयोग मूल शब्दों की पहचान करने और पाठ डेटा के आकार को कम करने के लिए किया जाता है। सूचना पुनर्प्राप्ति या कॉर्पस पहचान एक प्रारंभिक चरण है जो वेब, फ़ाइल सिस्टम, डेटाबेस या सामग्री कॉर्पस प्रबंधकों से पाठ्य सामग्री का एक सेट एकत्र या पहचानता है।
जबकि कुछ सिस्टम विशेष रूप से उन्नत सांख्यिकीय विधियों को लागू करते हैं, कई अन्य व्यापक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करते हैं, जैसे भाषण-भाग टैगिंग, वाक्यविन्यास पार्सिंग और अन्य भाषाई विश्लेषण। नामित इकाई पहचान लोगों, संगठनों, स्थान के नाम, स्टॉक टिकर प्रतीकों और संक्षिप्ताक्षरों जैसी नामित पाठ विशेषताओं की पहचान करने के लिए गजेटियर या सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करती है। अस्पष्टता समाधान संदर्भ संकेतों का उपयोग करके यह तय करता है, उदाहरण के लिए, क्या "फोर्ड" एक पूर्व अमेरिकी राष्ट्रपति, एक वाहन निर्माता, एक फिल्म स्टार या नदी पार करने को संदर्भित करता है। टेलीफोन नंबर और ईमेल पते जैसी पैटर्न-पहचानी गई इकाइयों को नियमित अभिव्यक्तियों के माध्यम से पहचाना जा सकता है।
अन्य उप-कार्यों में दस्तावेज़ क्लस्टरिंग (समान दस्तावेजों के सेट की पहचान), कोरफेरेंस समाधान (उन संज्ञा वाक्यांशों की पहचान जो एक ही वस्तु को संदर्भित करते हैं), संबंधों, तथ्यों और घटनाओं का निष्कर्षण, और भावना विश्लेषण (व्यक्तिपरक सामग्री को समझना और दृष्टिकोण, राय, मनोदशा और भावनाओं को निकालना) शामिल हैं। सामाजिक विज्ञान से उत्पन्न मात्रात्मक पाठ विश्लेषण, मनोवैज्ञानिक प्रोफाइलिंग जैसे उद्देश्यों के लिए शब्दों के बीच अर्थ या व्याकरणिक संबंधों को निकालने के लिए मानव न्यायाधीशों या कंप्यूटर का उपयोग करता है। पूर्व-प्रसंस्करण में आम तौर पर टोकनाइज़ेशन, फ़िल्टरिंग और स्टेमिंग शामिल है।
विभिन्न क्षेत्रों में अनुप्रयोग
टेक्स्ट माइनिंग तकनीक व्यापक रूप से सरकार, अनुसंधान और व्यावसायिक आवश्यकताओं पर लागू होती है। कानूनी पेशेवर इसका उपयोग ई-डिस्कवरी के लिए करते हैं, जबकि सरकारें और सैन्य समूह राष्ट्रीय सुरक्षा और खुफिया के लिए इसका उपयोग करते हैं। वैज्ञानिक शोधकर्ता पाठ डेटा के बड़े सेट को व्यवस्थित करने, पाठ के माध्यम से संप्रेषित विचारों को निर्धारित करने (जैसे सोशल मीडिया में भावना विश्लेषण) और जीवन विज्ञान और बायोइन्फॉर्मेटिक्स जैसे क्षेत्रों में वैज्ञानिक खोज का समर्थन करने के लिए टेक्स्ट माइनिंग को शामिल करते हैं। व्यवसाय में, अनुप्रयोग प्रतिस्पर्धी खुफिया और स्वचालित विज्ञापन प्लेसमेंट का समर्थन करते हैं।
सुरक्षा अनुप्रयोग
कई टेक्स्ट माइनिंग सॉफ्टवेयर पैकेज सुरक्षा अनुप्रयोगों के लिए विपणन किए जाते हैं, विशेष रूप से राष्ट्रीय सुरक्षा उद्देश्यों के लिए इंटरनेट समाचार और ब्लॉग जैसे ऑनलाइन सादे पाठ स्रोतों की निगरानी और विश्लेषण। टेक्स्ट माइनिंग पाठ एन्क्रिप्शन और डिक्रिप्शन के अध्ययन में भी शामिल है।
बायोमेडिकल अनुप्रयोग
जैव चिकित्सा साहित्य में टेक्स्ट माइनिंग अनुप्रयोगों की एक श्रृंखला का वर्णन किया गया है, जिसमें जीन और रोगों के बीच संबंध निकालना, दवा इंटरैक्शन की पहचान करना और साहित्य-आधारित खोज का समर्थन करना शामिल है। ये अनुप्रयोग अक्सर असंरचित शोध पत्रों से संरचित ज्ञान आधार बनाने के लिए नामित इकाई पहचान को संबंध निष्कर्षण के साथ जोड़ते हैं।
आधुनिक AI से संबंध
टेक्स्ट माइनिंग मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में प्रगति के साथ विकसित हुआ है। आधुनिक दृष्टिकोण भावना विश्लेषण और इकाई निष्कर्षण जैसे कार्यों के लिए तेजी से बड़े भाषा मॉडल और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का लाभ उठाते हैं, हालांकि पारंपरिक सांख्यिकीय विधियां उपयोग में बनी हुई हैं। यह क्षेत्र जनरेटिव AI प्रणालियों का एक मूलभूत घटक बना हुआ है, जो डेटा तैयारी और मूल्यांकन के लिए टेक्स्ट माइनिंग तकनीकों पर निर्भर करता है।