コンセプトマイニングとは

コンセプトマイニングは、ドキュメントにあるアイデアやコンセプトを抽出することに焦点を当てたプロセスです。 このアプローチは、テキストマイニングにやや似ていますが、主な違いは、テキストのマイニングは、アイデアではなく情報の抽出に重点を置いていることです。 コンセプトマイニングは、ソフトウェアプログラムの評価や、コンピューターサイエンス内の人工知能分野の一部として一般的に分類されるさまざまなアプリケーションを含む、多くのアプリケーションで役立ちます。

概念マイニングの使用は、それらがどのようにフォーマットされているかに関係なく、あらゆるタイプのドキュメントで実行できます。 この戦略は小さなドキュメントでうまく機能しますが、ドキュメントの過程でアイデアを抽出できるため、長いドキュメントでは特に効果的です。 これは、特に抽出されたセクションに含まれる単語が用法のコンテキストに基づいて異なる意味をとることができる場合、テキストの特定のセクションを抽出することとは対照的です。 コンセプトマイニングではテキスト全体が考慮されるため、ドキュメントの全体的なフローに基づいて意図と意味を収集する機能が向上します。

コンセプトマイニングの実際のアプリケーションには、企業データベースに含まれる複数のドキュメントをスキャンし、それらを類似のドキュメントで見つかったコンセプトの基本に関連付ける機能が含まれます。 これは、テキストマイニングまたは他の形式のデータマイニングを使用しては不可能な方法で、多数のドキュメントを相互参照する機能を実現するのに役立ちます。 関連するドキュメントにアクセスするための最も効率的で包括的なプロセスを最小限の遅延で手配するために、企業が他の戦略とともにこのアプローチを使用することは珍しいことではありません。

コンセプトマイニングのアイデアは数十年前から存在していましたが、あらゆる規模や種類の企業や機関が紙の文書ではなく電子データに依存するようになったため、このプロセスはますます重要になっています。 そのため、概念的な観点からさまざまなドキュメントの関係を可能にするためにカスタマイズできるソフトウェアアプリケーションの開発も、より一般的になりました。 これらのソフトウェアプログラムのほとんどは、テキストで見つかった概念を識別し、他のドキュメントとの論理的な接続を見つける手段として、ある程度の直感的なアクティビティを許可するように構成されています。 コンセプトマイニングを効率的に管理すると、ドキュメントの整理と検索に対するこのアプローチにより、ストレージに保持されているドキュメントを最大限に活用し、アイデアや関連タスクをより迅速かつ簡単に検索できるようになります。