개념 마이닝이란 무엇입니까?

개념 마이닝은 문서에서 발견 된 아이디어와 개념을 추출하는 데 중점을 둔 프로세스입니다. 이 접근법은 텍스트 마이닝과 다소 유사하지만 텍스트 마이닝은 아이디어가 아닌 정보 추출에 중점을 둔다는 점이 다릅니다. 개념 마이닝은 소프트웨어 프로그램 평가 및 컴퓨터 과학 내 인공 지능 분야의 일부로 분류되는 다양한 응용 프로그램을 비롯한 여러 응용 프로그램에서 유용합니다.

개념 마이닝은 형식에 관계없이 모든 유형의 문서에서 사용할 수 있습니다. 이 전략은 작은 문서에서는 잘 작동하지만 문서 과정에서 아이디어를 추출 할 수 있으므로 긴 문서에서는 특히 효과적입니다. 이는 텍스트의 특정 섹션을 추출하는 것과 대조적으로, 특히 추출 된 섹션에 포함 된 단어가 사용 상황에 따라 다른 의미를 가질 수있는 경우에 해당합니다. 개념 마이닝은 전체 텍스트를 전체적으로 고려하므로 문서의 전체 흐름을 기반으로 의도와 의미를 얻는 능력이 향상됩니다.

개념 마이닝의 실제 응용 프로그램에는 회사 데이터베이스에 포함 된 여러 문서를 스캔하고 유사한 문서에있는 기본 개념과 관련시키는 기능이 포함됩니다. 이를 통해 텍스트 마이닝 또는 다른 형식의 데이터 마이닝을 사용하여 불가능한 방식으로 많은 수의 문서를 상호 참조 할 수 있습니다. 최소한의 지연으로 관련 문서에 액세스하기위한 가장 효율적이고 포괄적 인 프로세스를 마련하기 위해 회사가 다른 전략과 함께이 방법을 사용하는 것은 드문 일이 아닙니다.

개념 채굴에 대한 아이디어는 수십 년 동안 존재 해 왔지만, 모든 규모와 유형의 회사와 기관이 종이 문서보다는 전자 데이터에 더 의존하기 때문에이 프로세스는 점점 중요 해지고 있습니다. 이를 위해 개념적 관점에서 다양한 문서의 관계를 허용하도록 사용자 정의 할 수있는 소프트웨어 응용 프로그램의 개발도 더욱 일반화되었습니다. 이러한 소프트웨어 프로그램의 대부분은 텍스트로 발견 된 개념을 식별하고 다른 문서와 논리적으로 연결되는 것을 발견하는 수단으로 어느 정도의 직관적 인 활동을 허용하도록 구성되어 있습니다. 개념 마이닝을 효율적으로 관리 할 때 문서 구성 및 검색에 대한 이러한 접근 방식은 스토리지에 보관 된 문서를 최대한 활용하고 아이디어를 검색하고 관련 작업을 훨씬 빠르고 쉽게 수행 할 수있는 기능을 크게 향상시킬 수 있습니다.