การทำเหมืองข้อความ - วิกิพีเดีย

# การทำเหมืองข้อความ

### จากวิกิพีเดีย สารานุกรมเสรี

การทำเหมืองข้อความ (อังกฤษ: text mining) หรืออาจจะเรียกว่า การค้นหาความรู้ในฐานข้อมูลเอกสาร (Knowledge Discovery in Document Databases) เป็นเทคนิคเพื่อค้นหารูปแบบ (pattern) ของจากข้อความจำนวนมหาศาลโดยอัตโนมัติ โดยใช้ขั้นตอนวิธีจากวิชาสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และ การรู้จำแบบ หรือในอีกนิยามหนึ่ง การทำเหมืองข้อความ คือ กระบวนการที่กระทำกับข้อความ(โดยส่วนใหญ่จะมีจำนวนมาก) เพื่อค้นหารูปแบบ แนวทาง และความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อความนั้น โดยอาศัยหลักสถิติ การรู้จำ การเรียนรู้ของเครื่อง หลักคณิตศาสตร์ หลักการประมวลเอกสาร (Document Processing) หลักการประมวลผลข้อความ (Text Processing) และหลักการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing)

ความรู้ที่ได้จากการทำเหมืองข้อความมีหลายรูปแบบ ได้แก่

การสรุปเอกสารข้อความ (Document Summarization)

เป็นการลดความซับซ้อนและขนาดของเอกสารข้อความโดยไม่ทำให้ความหมายหรือสาระสำคัญของข้อมูลเอกสารสูญเสียไป

การแบ่งประเภทเอกสารข้อความ (Document classification)

จัดแบ่งประเภทของกลุ่มเอกสารข้อความออกเป็นคลาส โดยการใช้ชุดข้อมูลตัวอย่างของเอกสารข้อความที่เรียกว่า Training Set สำหรับสร้าง Classifier Model และทดสอบ Classifier Model ด้วย Test Set ขั้นตอนวิธี ได้แก่ Supervised Learning Neural Networks, C4.5 Decision Tree

การแบ่งกลุ่มเอกสารข้อความ (Document clustering)

จัดแบ่งเอกสารข้อความออกเป็นกลุ่ม โดยใช้การวัดความคล้ายคลึงและความแตกต่างของคุณลักษณะของเอกสารข้อความ เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในด้านการข่าว ข้อมูลเอกสารจะถูกแปลงให้เป็นชุดข้อมูลตัวเลขโดยวิธีการ DFxIDF (Vector Space Model) จากนั้นถึงใช้ขั้นตอนวิธีการแบ่งกลุ่มข้อมูล ได้แก่ K-Mean, Unsupervised Learning Neural Networks, Hierarchical Clustering

## [แก้] ขั้นตอนการทำเหมืองข้อความ

1. ทำความเข้าใจปัญหา
2. ทำความเข้าใจข้อมูล
3. เตรียมข้อมูล (Text Corpus: Training set, Test set)
4. สร้างแบบจำลอง จากขั้นตอนวิธี
5. ประเมิน
6. นำไปใช้งาน

## [แก้] ดูเพิ่ม

- คลังข้อมูล (Data warehouse)
- การทำเหมืองข้อมูล (Data mining)
- การทำเหมืองเว็บ (Web mining)
- ฐานข้อมูล (Database)

## [แก้] ลิงก์ภายนอก

- KDnuggets - a portal for Data Mining, Knowledge Discovery, Genomic Mining, Web Mining
- Data Mining whitepapers, webcasts and case studies
- Open Directory Project - Data Mining websites
- กลุ่มวิจัยในประเทศไทย
  - Knowledge Discovery from Large Database Research Group (KDL), มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
  - Knowledge Information & Data Management Laboratory (KIND), สถาบันเทคโนโลยีนานาชาติสิรินธร มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
  - Data Mining & Data Exploration Laboratory (DME), สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง

ดึงข้อมูลจาก "http://th.wikipedia.org../../../%E0%B8%81/%E0%B8%B2/%E0%B8%A3/%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%97%E0%B8%B3%E0%B9%80%E0%B8%AB%E0%B8%A1%E0%B8%B7%E0%B8%AD%E0%B8%87%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1.html".

หมวดหมู่: เทคโนโลยีสารสนเทศ | วิทยาการคอมพิวเตอร์ | วิทยาการสารสนเทศ

##### Views

- บทความ
- อภิปราย
- รุ่นปัจจุบัน

##### ค้นหา