ဒေတာတူးဖော်ခြင်းတွင် ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော စာသား- စာရွက်စာတမ်းလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို လော့ခ်ဖွင့်ခြင်း။

ကျွန်ုပ်တို့သည် ယခင်ကကဲ့သို့ ဒေတာစုဆောင်းနေပြီး 2025 ခုနှစ်ဝန်းကျင်တွင်၊ ဒီဒေတာရဲ့ 80% ဖွဲ့စည်းမှုမဲ့ဖြစ်လိမ့်မည်။ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းသည် ဤဒေတာကို ပုံသွင်းရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပြီး စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်၊ ဖောက်သည်များ၊ စျေးကွက်လမ်းကြောင်းများစသည်ဖြင့် အတွင်းပိုင်းအသိပညာများရရှိရန် တည်ဆောက်ပုံမထားသော စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရပါမည်။

Unstructured data သည် လုပ်ငန်းတစ်ခုအတွက် ရရှိနိုင်သော စည်းစနစ်မဲ့ ပြန့်ကျဲနေသော အချက်အလက်ဖြစ်သော်လည်း ပရိုဂရမ်တစ်ခုမှ အသုံးပြု၍မရသော သို့မဟုတ် လူသားများ အလွယ်တကူ နားလည်သဘောပေါက်၍ မရနိုင်သော အပိုင်းများဖြစ်သည်။ ဤဒေတာကို ဒေတာမော်ဒယ်တစ်ခုမှ သတ်မှတ်ပေးထားပြီး မည်သည့်ကြိုတင်သတ်မှတ်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့်မှ မကိုက်ညီပါ။ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းလုပ်ငန်းသည် လုပ်ငန်းများကို အဖြေများရရှိရန်နှင့် ပြဿနာများဖြေရှင်းရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေမည့် ပုံစံများကို ရှာဖွေရန် ဒေတာအများအပြားကို စီစဥ်ပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။

Unstructured Text Analysis တွင် စိန်ခေါ်မှုများ

ဒေတာများကို အီးမေးလ်များ၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာ၊ အသုံးပြုသူဖန်တီးထားသော အကြောင်းအရာ၊ ဖိုရမ်များ၊ ဆောင်းပါးများ၊ သတင်းများ အပါအဝင် မတူညီသောပုံစံများနှင့် အရင်းအမြစ်များဖြင့် စုဆောင်းပါသည်။ များပြားသော ဒေတာပမာဏဖြင့် အချိန်ကန့်သတ်ချက်များနှင့် ဘတ်ဂျက်စိန်ခေါ်မှုများကြောင့် ၎င်းကို စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းကို စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများက လျစ်လျူရှုနိုင်ဖွယ်ရှိသည်။ ဤသည်မှာ ဖွဲ့စည်းပုံမထားသော ဒေတာ၏ အဓိက ဒေတာတူးဖော်ရေး စိန်ခေါ်မှုအချို့ဖြစ်သည်-

• ဒေတာ၏သဘောသဘာဝ

  တိကျသေချာသော ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသောကြောင့် ဒေတာ၏သဘောသဘာဝကို သိရှိရန်မှာ စိန်ခေါ်မှုကြီးတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုရှာဖွေရာတွင် ပိုမိုခက်ခဲပြီး ရှုပ်ထွေးစေကာ လုပ်ငန်းစတင်ရန် ဦးတည်ချက်မရှိသောကြောင့် လုပ်ငန်းစတင်ရန်အတွက် ကြီးမားသောအဟန့်အတားဖြစ်လာစေသည်။

• စနစ်နှင့်နည်းပညာလိုအပ်ချက်များ

  ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသောဒေတာကို လက်ရှိစနစ်များ၊ ဒေတာဘေ့စ်များနှင့် ကိရိယာများဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ၍မရပါ။ ထို့ကြောင့်၊ လုပ်ငန်းများသည် စွမ်းရည်မြင့်ပြီး အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော စနစ်များ လိုအပ်ပါသည်။

• သဘာဝဘာသာစကားများထုတ်ယူခြင်း (NLP)

  စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းမပြုသောအချက်အလက်များ၏ NLP နည်းပညာများလိုအပ်သည်။ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ခေါင်းစဉ်ပုံစံပုံစံနှင့် အမည်ပေးထားသည့် Entity Recognition (NER) ကဲ့သို့သော၊ ဤစနစ်များသည် ကြီးမားသောဒေတာအစုံအတွက် နည်းပညာကျွမ်းကျင်မှုနှင့် အဆင့်မြင့်စက်ပစ္စည်းများ လိုအပ်ပါသည်။

ဒေတာတူးဖော်ခြင်းတွင် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းပညာများ

ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် မပေးပို့မီ ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၊ အသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ အောက်ပါနည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ လေ့လာဆန်းစစ်သူများသည် ဒေတာကို လွယ်ကူစွာတူးဖော်ရန်အတွက် ဒေတာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

• စာသားသန့်ရှင်းရေး

  စာသားရှင်းလင်းခြင်းသည် ဒေတာအတွဲများမှ မသက်ဆိုင်သောဒေတာများကို ဖယ်ရှားခြင်းအကြောင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် HTML တဂ်များ၊ အထူးအက္ခရာများ၊ နံပါတ်များ၊ ပုဒ်ဖြတ်အမှတ်အသားများနှင့် စာသား၏ အခြားရှုထောင့်များကို ဖယ်ရှားခြင်း ပါဝင်သည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ စာသားဒေတာကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင်၊ ရပ်တန့်ထားသော စကားလုံးများကို ဖယ်ရှားရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဟန့်တားနိုင်သည့် မည်သည့်ဒြပ်စင်ကိုမဆို ဖယ်ရှားရန်ဖြစ်သည်။

• တိုကင်ယူခြင်း

  ဒေတာမိုင်းတွင်းပိုက်လိုင်းကို တည်ဆောက်သည့်အခါ၊ ၎င်းသည် ကျန်လုပ်ငန်းစဉ်၏ကျန်ရှိမှုကို သက်ရောက်မှုရှိသောကြောင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာကို ချိုးဖျက်ရန်အတွက် ဒေတာတိုကင်ယူခြင်း လိုအပ်ပါသည်။ တိုကင်မထားသော ဒေတာကို သင်္ကေတပြုခြင်းတွင် သေးငယ်ပြီး အလားတူ ဒေတာယူနစ်များကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့် ထိရောက်သော ကိုယ်စားပြုမှုကို ရရှိစေသည် ။

• မိန့်ခွန်း၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကို တဂ်ခြင်း။

  မိန့်ခွန်းတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကို တဂ်ခြင်းတွင် တိုကင်တစ်ခုစီကို နာမ်၊ နာမဝိသေသန၊ ကြိယာ၊ ကြိယာဝိသေသန၊ တွဲဆက်ခြင်း အစရှိသည်တို့ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် NLP လုပ်ဆောင်ချက်များစွာအတွက် အရေးကြီးသော သဒ္ဒါနည်းကျကျ မှန်ကန်သော ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံကို ဖန်တီးရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။

• Named Entity အသိအမှတ်ပြုခြင်း (NER)

  NER လုပ်ငန်းစဉ်တွင် သတ်မှတ်ထားသော အခန်းကဏ္ဍများနှင့် အမျိုးအစားများပါရှိသော ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာတွင် တဂ်လုပ်ခြင်း ပါဝင်ပါသည်။ အမျိုးအစားများတွင် လူများ၊ အဖွဲ့အစည်းများနှင့် တည်နေရာများ ပါဝင်ပါသည်။ အထူးသဖြင့် NLP ကို ​​စတင်လုပ်ဆောင်သောအခါတွင် ၎င်းသည် နောက်တစ်ဆင့်အတွက် အသိပညာအခြေခံတစ်ခု တည်ဆောက်ရန် ကူညီပေးသည်။

စာသားသတ္တုတူးဖော်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ် ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်

စာသားမိုင်းတူးဖော်ခြင်းတွင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော စာသားနှင့် ဒေတာများမှ လုပ်ဆောင်နိုင်သော အချက်အလက်များကို ဖော်ထုတ်ရန် အဆင့်ဆင့်လုပ်ဆောင်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အသုံးဝင်သော အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရန်အတွက် ဉာဏ်ရည်တု၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် NLP ကို ​​အသုံးပြုပါသည်။

• ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း- စာသားရှင်းလင်းခြင်း (မလိုအပ်သောအချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားခြင်း)၊ တိုကင်ပြုလုပ်ခြင်း (စာသားကို အတုံးသေးသေးလေးများခွဲခြင်း)၊ စစ်ထုတ်ခြင်း (မသက်ဆိုင်သောအချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားခြင်း)၊ အရင်းတည်ခြင်း (စကားလုံးများ၏ အခြေခံပုံစံကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း) နှင့် lemmatization အပါအဝင် ကွဲပြားသောလုပ်ငန်းဆောင်တာများ ပါဝင်ပါသည်။ (စကားလုံးကို မူရင်းဘာသာစကားပုံစံသို့ ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းခြင်း)။
• အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှု- အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှုတွင် ဒေတာအတွဲတစ်ခုမှ အသက်ဆိုင်ဆုံးအင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူခြင်းပါဝင်သည်။ စက်သင်ယူမှုတွင် အထူးအသုံးပြုထားသော၊ ဤအဆင့်တွင် ဒေတာအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်းနှင့် အစုအဝေးပြုလုပ်ခြင်းတို့လည်း ပါဝင်သည်။
• စာသားအသွင်ပြောင်းခြင်း- မော်ဒယ်နှစ်ခုထဲမှ နှစ်ခုစလုံး၊ Bag of Words သို့မဟုတ် Vector Space Model ကို အင်္ဂါရပ်ရွေးချယ်မှုဖြင့် အသုံးပြု၍ ဒေတာအစုံတွင် ဆင်တူသည့်အင်္ဂါရပ်များ (ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း) ကို ထုတ်လုပ်ရန်။
• ဒေတာတူးဖော်ခြင်း- အဆုံးစွန်အားဖြင့် မတူညီသောအသုံးချနည်းပညာများနှင့် ချဉ်းကပ်မှုများ၏အကူအညီဖြင့်၊ ဒေတာများကို တူးဖော်ပြီး ဆက်လက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။

ဒေတာမိုင်းခွဲခြင်းဖြင့် လုပ်ငန်းများသည် AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသည်။ OCR လုပ်ဆောင်ခြင်း၏အကူအညီ. ရလဒ်အနေဖြင့် ၎င်းတို့သည် တိကျသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုရရှိရန် စစ်မှန်သောဉာဏ်ရည်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

Text Mining ၏ အဓိကအသုံးချမှုများ

ကောက်ချက်

ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာအလွန်အကျွံသုံးသောကမ္ဘာသို့ တိုးလာသည်နှင့်အမျှ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော စာသားများမှ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းသည် အခြေခံအလေ့အကျင့်တစ်ခု ဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းများသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန်နှင့် သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံများကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ခေတ်ရေစီးကြောင်းနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအသစ်များကို ရှာဖွေလိုမည်ဖြစ်သည်။ ယနေ့ခေတ်တွင် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်စိန်ခေါ်မှုများသည် အထင်ရှားဆုံးနေရာတွင်၊ ၎င်းတို့သည် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းနည်းပညာများကို အကြီးစားအကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် ချေမှုန်းနိုင်သည်။ Shaip တွင် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ထုတ်ယူခြင်းနှင့် မှတ်ချက်ပေးခြင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုရှိပြီး စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များ၊ စျေးကွက်များနှင့် ထုတ်ကုန်များကို ပိုမိုနားလည်နိုင်ရန် ကူညီပေးသည်။ ကျွန်တော်တို့ ကူညီတယ်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ OCR ဒေတာထုတ်ယူမှုကို တိုးတက်စေသည်။ အထင်ကြီးလောက်စရာ ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ကူးပြောင်းမှုကို ပေးစွမ်းနိုင်သော ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော AI မော်ဒယ်များဖြင့် စုစည်းမှု။ ကျွန်ုပ်တို့သည် သင့်အား မည်သို့လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာကို ဖျက်သိမ်းရန် ကျွန်ုပ်တို့ ကူညီနိုင်ပုံကို သိရန် ကျွန်ုပ်တို့ထံ ဆက်သွယ်ပါ။