Qu’est-ce que le Text Mining ?

Le text mining connait de plus en plus un essor fulgurant, bien qu’il ne date pas maintenant. Avec cet outil, le stockage des données numériques n’est plus un problème. Mais qu’est-ce en réalité le text mining ?

Définition et explication du text mining

Né d’une combinaison de data mining et du traitement automatique du langage, le text mining est le traitement automatique d’une base de données, composée exclusivement de texte. Consultez le site pour en voir plus. C’est cette technique qui permet et autorise le traitement de gros volumes de contenus texte, pour en faire une extraction des principales tendances, et répertoires de façon statistique, les divers sujets abordés. Il est utilisé sur internet pour faire l’analyse de contenus des e-mails entrant ou des propos tenus par les internautes sur les réseaux sociaux. Le text mining est principalement utilisé pour mesurer l’e-réputation d’un site.

Quel est l’utilité du text mining ?

Le text mining est basé sur des applications inspirées et renferme assez de fonctions. Dans un premier temps, il sert à faire l’identification d’un sous-ensemble, d’une collection de documents selon une requête donnée. Ensuite il permet de faire la classification de documents. Grâce à son principe, des documents similaires sont classés et ordonnés. Par exemple, il permet de faire le tri des e-mails, de détecter les plagiats, de faire une fouille d’opinions (sur un produit, un service ou un site). Aussi, il sert à préparer des analyses, grâce à l’annotation de type part of. D’autre part, le text mining permet d’extraire l’information pertinente, grâce à un corpus connu surtout, les informations factuelles servant à faire le remplissage des champs d’un formulaire prédéfini sur un site par exemple.

Les avantages du text mining

Le principal avantage du text mining est sa rapidité et son efficacité dans l’analyse des grandes quantités d’informations textuelles mis en langage de codage. L’un des aspects centraux du text mining, c’est de transformer les données textuelles peu structurées, en données exploitables par les algorithmes classiques de data mining. Il permet de transformer un texte brut en tableau de données indispensables aux analystes chargés de dégager le sens qui s’y trouve. À travers des méthodes statistiques, il permet de répondre aux problématiques de données et de contenus.