컨셉 마이닝이란 무엇입니까?

개념 채굴은 문서에서 발견 된 아이디어와 개념을 추출하는 데 중점을 둔 프로세스입니다. 이 접근법은 텍스트 마이닝과 다소 유사하며, 주요 차이점은 텍스트를 채굴하는 것이 아이디어보다는 정보 추출에 중점을 둔다는 것입니다. Concept Mining은 소프트웨어 프로그램 평가 및 컴퓨터 과학 내 인공 지능 규율의 일부로 분류되는 다양한 응용 프로그램을 포함하여 여러 응용 프로그램에 도움이됩니다.

개념 마이닝 사용은 형식의 방식에 관계없이 모든 유형의 문서에서 발생할 수 있습니다. 이 전략은 소규모 문서와 잘 어울리지 만 더 긴 문서에는 효과적입니다. 아이디어는 문서 과정에서 아이디어를 추출 할 수 있기 때문입니다. 이는 텍스트의 특정 섹션을 추출하는 것과 대조적입니다. 특히 추출 된 섹션에 포함 된 단어가 사용법의 맥락에 따라 다른 의미를 가질 수있는 경우. 개념 채굴이 고려하고 있기 때문에전체 텍스트 전체, 문서의 전반적인 흐름을 기반으로 의도와 의미를 수집하는 능력이 증가합니다.

개념 마이닝의 실제 응용 프로그램에는 회사 데이터베이스에 포함 된 여러 문서를 스캔하고 유사한 문서에서 발견 된 개념의 기본과 관련이있는 기능이 포함됩니다. 이는 텍스트 마이닝 또는 기타 형태의 데이터 마이닝을 사용하여 불가능한 방식으로 많은 수의 문서를 교차 참조 할 수있는 능력을 달성하는 데 도움이됩니다. 기업이 최소한의 지연으로 관련 문서에 액세스하기위한 가장 효율적이고 포괄적 인 프로세스를 주선하기 위해 다른 전략과 함께이 접근법을 사용하는 것은 드문 일이 아닙니다.

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개념 광업에 대한 아이디어는 수십 년 동안 진행되어 왔지만,이 과정은 모든 규모와 유형의 회사와 기관이 전자 데이터에 더 의존함에 따라 점점 더 중요 해지고 있습니다.종이 문서. 이를 위해 개념적 관점에서 다양한 문서의 관계를 허용하도록 사용자 정의 할 수있는 소프트웨어 응용 프로그램의 개발도 더 일반적이되었습니다. 이러한 소프트웨어 프로그램의 대부분은 텍스트로 발견 된 개념을 식별하고 다른 문서와의 논리적 연결을 찾는 수단으로 직관적 인 활동 정도를 허용하도록 구성됩니다. 개념 마이닝이 효율적으로 관리되면, 문서 조직 및 검색에 대한 이러한 접근 방식은 저장에 보관 된 문서를 최대한 활용하고 아이디어를 훨씬 빠르고 쉽게 검색 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다.