ما هو استخراج البيانات النصية؟

ما هو استخراج البيانات النصية؟ تم تسليط الضوء عليه من قبل BTW Media لأن الأدلة المنشورة تربطه بالبنية التحتية للإنترنت أو الحوكمة أو التبعيات التشغيلية أو رؤية السوق.

• يتضمن استخراج البيانات النصية تحويل البيانات النصية غير المهيكلة إلى تنسيق مهيكل لاكتشاف الأنماط والمعلومات ذات المعنى.
• توجد البيانات النصية بتنسيقات مختلفة داخل قواعد البيانات، بما في ذلك البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المهيكلة، حيث يوجد حوالي 80% من البيانات العالمية في تنسيقات غير مهيكلة.
• يسمح استخدام أدوات استخراج البيانات النصية وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية للمؤسسات بتحويل المستندات غير المهيكلة إلى بيانات مهيكلة، مما يسهل التحليل ويحسن عمليات اتخاذ القرار.

يتضمن استخراج البيانات النصية تحويل البيانات النصية غير المهيكلة إلى تنسيق مهيكل للكشف عن الأنماط والمعلومات القيمة. وهو يتيح فحص كميات كبيرة من النص لاكتشاف المفاهيم المهمة والاتجاهات والصلات الكامنة. من خلال استغلال التقنيات التحليلية وقدرات معالجة اللغة الطبيعية، يمكن استخراج البيانات النصية للشركات استخراج معلومات قيمة، مما يعزز اتخاذ القرارات بشكل أفضل وتحسين الكفاءة التشغيلية.

ما هو استخراج البيانات النصية؟

استخراج البيانات النصية، والذي يُسمى أيضًا التنقيب عن البيانات النصية، يتضمن تحويل البيانات النصية غير المهيكلة إلى تنسيق مهيكل لاكتشاف أنماط مهمة ومعلومات جديدة. وهو يسهل تحليل مجموعات كبيرة من المستندات النصية لتحديد المفاهيم المهمة والاتجاهات والعلاقات الكامنة.

بفضل تطبيق التقنيات التحليلية المتطورة مثل Naïve Bayes، وآلات المتجهات الداعمة (SVM)، وخوارزميات التعلم العميق الأخرى، يمكن للمؤسسات استكشاف بياناتها غير المهيكلة للكشف عن الارتباطات المخفية.

توجد البيانات النصية بتنسيقات مختلفة داخل قواعد البيانات، مصنفة على النحو التالي:

البيانات المهيكلة: تلتزم هذه البيانات بتنسيق جدولي موحد مع العديد من الصفوف والأعمدة، مما يبسط التخزين والمعالجة للتحليل وخوارزميات التعلم الآلي. وتتضمن عادةً إدخالات مثل الأسماء والعناوين وأرقام الهواتف.

البيانات غير المهيكلة: لا تمتلك هذه البيانات تنسيقًا محددًا مسبقًا وتتضمن محتوى نصيًا من منصات مثل وسائل التواصل الاجتماعي أو مراجعات المنتجات، بالإضافة إلى تنسيقات الوسائط الغنية مثل ملفات الفيديو والصوت.

البيانات شبه المهيكلة: تمتلك هذه البيانات مزيجًا من الخصائص المهيكلة وغير المهيكلة، حيث تمتلك بعض التنظيم ولكنها تفتقر إلى البنية التي تتطلبها قاعدة البيانات العلائقية. تتضمن الأمثلة ملفات XML وJSON وHTML.

نظرًا لأن حوالي 80% من البيانات العالمية موجودة في تنسيقات غير مهيكلة، فإن استخراج البيانات النصية له أهمية كبيرة للمؤسسات. يسمح استخدام أدوات استخراج البيانات النصية وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، مثل استخراج المعلومات، بتحويل المستندات غير المهيكلة إلى تنسيق مهيكل، مما يسهل التحليل وتوليد رؤى قابلة للتنفيذ. وبالتالي، فإنه يحسن اتخاذ القرارات التنظيمية، مما يؤدي إلى نتائج تجارية أفضل.

اقرأ أيضًا:Apple تعمل على نموذج لغوي للذكاء الاصطناعي السياقي يُسمى ReALM

تقنيات استخراج البيانات النصية

تشمل عملية استخراج البيانات النصية عدة أنشطة تهدف إلى استخراج المعلومات من البيانات النصية غير المهيكلة. تتضمن المعالجة المسبقة للنص، وهي الخطوة الأولى في هذه العملية، تنظيف البيانات النصية وتنسيقها للتحليل. وهي تشمل تقنيات مثل تحديد اللغة، والتقطيع (tokenisation)، والوسم (part-of-speech tagging)، والتقسيم (chunking)، والتحليل النحوي لإعداد البيانات للتحليل.

بمجرد الانتهاء من المعالجة المسبقة للنص، يمكن تطبيق خوارزميات مختلفة لاستخراج البيانات النصية لاستخلاص المعلومات من البيانات. تتضمن تقنيات استخراج البيانات النصية الشائعة ما يلي:

استرجاع المعلومات (IR): تستعيد أنظمة استرجاع المعلومات المعلومات أو المستندات ذات الصلة بناءً على استعلامات أو عبارات محددة مسبقًا. يتضمن ذلك مهام فرعية مثل التقطيع، الذي يقسم النص إلى جمل وكلمات (رموز)، والاشتقاق (stemming)، الذي يستخرج الشكل الجذري للكلمات لتحسين كفاءة استرجاع المعلومات.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تمكن معالجة اللغة الطبيعية أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية في شكلها المكتوب والمنطوق. تتضمن مهامًا مثل التلخيص لتكثيف النص في ملخصات موجزة، والوسم لتخصيص علامات نحوية للرموز، وتصنيف النص لتصنيف المستندات حسب الموضوعات، وتحليل المشاعر للكشف عن العواطف في النص.

استخراج المعلومات (IE): يحدد استخراج المعلومات ويستخرج البيانات ذات الصلة من مستندات مختلفة، مع التركيز على المعلومات المهيكلة. تتضمن المهام الفرعية اختيار واستخراج الميزات لتحسين دقة النماذج التنبؤية، بالإضافة إلى التعرف على الكيانات المسماة لتحديد وتصنيف كيانات محددة مثل الأسماء والأماكن.

التنقيب في البيانات (Data mining): يتضمن التنقيب في البيانات تحديد الأنماط واستخراج المعلومات من مجموعات البيانات الكبيرة، بما في ذلك البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. على الرغم من أن استخراج البيانات النصية يندرج تحت التنقيب في البيانات، إلا أنه يركز بشكل خاص على هيكلة البيانات النصية غير المهيكلة لتوليد معلومات جديدة.

اقرأ أيضًا:منصة الذكاء الاصطناعي Writer تطلق ميزة لتوليد النص من الصور

تطبيقات استخراج البيانات النصية

خدمة العملاء: تستخدم الشركات طرقًا متنوعة لجمع ملاحظات العملاء، بدءًا من روبوتات الدردشة واستبيانات العملاء وحتى نتائج NPS (net-promoter scores) والمراجعات عبر الإنترنت وتذاكر الدعم والملفات الشخصية على وسائل التواصل الاجتماعي. عند دمجها مع أدوات تحليل النص، تمكن آليات التغذية الراجعة هذه الشركات من معالجة مخاوف العملاء بسرعة وتحسين مستويات الرضا. يساعد استخراج البيانات النصية، إلى جانب تحليل المشاعر، في تحديد أولويات نقاط الألم الحرجة لدى العملاء، مما يسمح للشركات بالاستجابة للمشكلات العاجلة في الوقت الفعلي.

إدارة المخاطر: في إدارة المخاطر، يوفر استخراج البيانات النصية رؤى قيمة حول اتجاهات الصناعة والأسواق المالية. من خلال مراقبة تغيرات المشاعر واستخراج البيانات من تقارير المحللين والأوراق البيضاء، تكتسب المؤسسات، وخاصة المؤسسات المصرفية، ثقة في تقييم الاستثمارات التجارية عبر القطاعات المختلفة. يتجلى تطبيق تحليل النص لتخفيف المخاطر في الاستراتيجيات التي تتبناها كيانات مثل CIBC وEquBot.

الصيانة: يوفر استخراج البيانات النصية معلومات شاملة حول تشغيل ووظائف المنتجات والآلات. بمرور الوقت، يعمل على أتمتة عمليات اتخاذ القرار من خلال تحديد الأنماط المرتبطة بالمشكلات والتوصية بإجراءات الصيانة الوقائية والتفاعلية. يستفيد متخصصو الصيانة من تحليل النص لتشخيص الأسباب الجذرية للتحديات والأعطال بسرعة، مما يبسط عمليات الصيانة.

الرعاية الصحية: تلعب تقنيات استخراج البيانات النصية دورًا حاسمًا في الأبحاث الطبية الحيوية، خاصة في تجميع المعلومات. الفحص اليدوي للأدبيات الطبية يستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا. يقدم استخراج البيانات النصية نهجًا آليًا لاستخراج معلومات قيمة من كميات هائلة من الأبحاث الطبية، مما يساعد الباحثين على تحديد المعلومات ذات الصلة بكفاءة.

تصفية البريد العشوائي: غالبًا ما تكون رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها بوابات للهجمات الإلكترونية، مما يشكل مخاطر أمنية لأنظمة الكمبيوتر. يعمل استخراج البيانات النصية كأداة فعالة لتصفية وحظر رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها، مما يحسن تجربة المستخدم ويقلل من خطر الإصابة بالبرامج الضارة.