متن‌کاوی چیست، چرا به آن نیاز داریم و چگونه انجام می‌شود؟

متن‌کاوی چیست؟

متن‌کاوی راهکار قدرتمندی است که می‌تواند برای استخراج اطلاعات مفید از داده‌های متنی استفاده شود. با این حال، مهم است که محدودیت‌های متن‌کاوی را درک کنید. به‌عنوان مثال، متن‌کاوی ممکن است نتواند تمام اطلاعات موجود در داده‌های متنی را استخراج کند و ممکن است اطلاعات نادرست یا گمراه‌کننده استخراج کند. بنابراین، اگر قصد استفاده از متن‌کاوی را دارید، مهم است با محدودیت‌های آن آشنا باشید و به‌دقت از آن استفاده کنید. 

متن‌کاوی به چه صورتی انجام می‌‌شود؟

متن‌کاوی یا بازیابی اطلاعات از متن (Text Information Retrieval) فرآیندی است که اطلاعات مفهومی و دانش قابل استخراج از دل داده‌های خام به‌دست می‌آید. در این فرآیند از تکنیک‌ها و روش‌های مختلفی مثل تحلیل و استخراج الگوها، شناسایی روابط و غیره استفاده می‌شود. به‌طور کلی، فرآیند اجرای متن‌کاوی به‌شرح زیر است:

• پیش‌پردازش: در این مرحله، متن‌های ورودی برای انجام تحلیل‌ها و استخراج کلمات، جملات و موارد مشابه تجزیه می‌شوند. این مرحله شامل عملیاتی مانند تجزیه کلمه (Tokenization)، حذف علائم نگارشی و علائم نقل قول، حذف کلمات توقف (Stop Words) و ریشه‌یابی کلمات (Stemming) است.
• استخراج ویژگی: در این مرحله، ویژگی‌های معنایی و مفهومی متن‌ها استخراج می‌شوند. این ویژگی‌ها می‌توانند شامل تعداد تکرار کلمات (Term Frequency)، وزن‌دهی کلمات با استفاده از روش‌هایی مانند TF-IDF سرنام Term Frequency-Inverse Document Frequency و استخراج ارتباطات معنایی بین کلمات با استفاده از روش‌هایی مانند تحلیل ارتباطات واژگانی (Collocation Analysis) باشند.
• تحلیل و استخراج اطلاعات: در این مرحله، از تکنیک‌ها و روش‌های رایج در متن‌کاوی مثل استخراج الگوها (Pattern Extraction)، استخراج اطلاعات نام‌گذاری‌شده (Named Entity Extraction)، تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)، تحلیل دسته‌بندی و تشخیص موضوع (Text Classification and Topic Detection) و روش‌های دیگر استفاده می‌شود. 
• تفسیر و استخراج دانش: این مرحله شامل استفاده از روش‌هایی مثل استنتاج مفهومی (Conceptual Inference)، استنباط معنایی (Semantic Inference) و استخراج دانش و روابط موجود در متن‌ها است.

متن‌کاوی چه کاربردهایی دارد؟ 

متن‌کاوی در بسیاری از حوزه‌ها و برنامه‌های کاربردی مورد استفاده قرار می‌گیرد و در حقیقت یکی از مهم‌ترین فناوری‌هایی است که در زیر مجموعه داده‌کاوی قرار می‌گیرد. به بیان دقیق‌تر، هنگامی که صحبت از پردازش زبان طبیعی به میان می‌آید، متن‌کاوی یکی از ارکان اصلی شکل‌دهنده آن است. به‌طور کلی، شرکت‌ها از متن‌کاوی در زمینه‌های زیر استفاده می‌کنند:

• جست‌وجوی اطلاعات: متن‌کاوی نقش مهمی در جست‌وجوی اطلاعات دارد. با استفاده از روش‌های متن‌کاوی می‌توان الگوها، کلمات کلیدی و اطلاعات مرتبط را در متن‌ها استخراج کرده و جست‌وجوی هوشمندانه‌تری در اسناد و منابع اطلاعاتی انجام داد. این روشی است که گوگل برای ارزیابی وب‌سایت‌ها و استخراج کلمات کلیدی محاوره‌های کاربران و تطابق دادن آن‌ها با محتوای وب‌سایت‌ها استفاده می‌کند و نتایج را به کاربران نشان می‌دهد. 
• تحلیل احساسات و عقاید: متن‌کاوی به‌عنوان یک ابزار مفید در تحلیل احساسات و عقاید موجود در متن‌ها استفاده می‌شود. با استفاده از روش‌های تحلیل احساسات، می‌توان احساسات مثبت، منفی و نیت‌های مختلف را در متن‌ها شناسایی کرده و تحلیل کرد. در شماره 266 مجله شبکه و پرونده ویژه پردازش زبان طبیعی به تفضیل در این مورد صحبت کردیم. 
• خلاصه‌سازی متن: متن‌کاوی به خلاصه‌سازی متون و استخراج اطلاعات مهم و کلیدی از آن‌ها می‌پردازد و می‌تواند در خلاصه‌سازی مقالات علمی، خبرها، گزارشات و متون طولانی مفید باشد.
• دسته‌بندی و تشخیص موضوع: متن‌کاوی به‌عنوان یک روش مهم در دسته‌بندی و تشخیص موضوع در متن‌ها استفاده می‌شود. با استفاده از روش‌های دسته‌بندی می‌توان متن‌ها را بر اساس دسته‌های مختلفی مانند اخبار، ورزش، سیاسی و غیره دسته‌بندی کرده و موضوع آن‌ها را تشخیص داد.
• استخراج اطلاعات نام‌گذاری‌شده: متن‌کاوی برای استخراج اطلاعات نام‌گذاری‌شده مثل اسامی افراد، شرکت‌ها، مکان‌ها و موارد مشابه استفاده می‌شود. با استفاده از روش‌های استخراج اطلاعات نام‌گذاری‌شده، می‌توان این اطلاعات را از متن‌ها استخراج کرده و در قالب ساختارهای معینی مانند بانک‌های اطلاعاتی ذخیره‌سازی کرد.
• استخراج اطلاعات مفید: متن‌کاوی اجازه می‌دهد اطلاعات مهم و مفید را از متون استخراج کنید. با استفاده از الگوریتم‌های متن‌کاوی، می‌توانید الگوها، روابط و اطلاعات مخفی در متن‌ها را کشف کنید و از آن‌ها برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه و بهتر استفاده کنید.
• تحلیل شبکه‌های اجتماعی: با استفاده از متن‌کاوی، می‌توانید تحلیل شبکه‌های اجتماعی را انجام دهید. با تحلیل متون موجود در پست‌ها و نظرات در شبکه‌های اجتماعی می‌توانید به روند و شیوه فعالیت کاربران و محبوبیت محتوا بپردازید.
• تحلیل موضوعی و ترجمه: یکی دیگر از کاربردهای جالب متن‌کاوی برای تحلیل موضوع‌ها و ارتباطات میان موضوعات در متون و همچنین ترجمه است. با استفاده از تکنیک‌های متن‌کاوی، می‌توان متون را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کرد. امروزه، سامانه‌های ترجمه خودکار و ابزارهای ترجمه ماشینی از این تکنیک برای ترجمه یک زبان به زبان دیگر استفاده می‌کنند. 

هنگام متن‌کاوی به چه نکاتی باید دقت کنیم؟

هنگامی که قصد انجام متن‌کاوی را دارید، نکات مهمی وجود دارند که باید به آن‌ها دقت کنید تا بتوانید یک کار قابل قبول را انجام دهید. برخی از نکات کلیدی که باید به آن‌ها دقت کنید به‌شرح زیر هستند: 

• کیفیت و قابل اعتماد بودن داده‌ها: بهتر است داده‌های ورودی دقیق، کامل و قابل اعتماد باشند. این موضوع شامل اطمینان از معتبر بودن منبع داده و دقت در پیکربندی درست ورودی‌ها و استفاده از فیلترهای دقیق در مورد حذف اطلاعات غیرضروری، تمیزسازی داده‌ها و غیره است.
• انتخاب مناسب ویژگی‌ها: انتخاب ویژگی‌های مناسب اهمیت زیادی دارند. ویژگی‌ها باید اطلاعات مفیدی را از متن استخراج کنند و در تمایز بین داده‌ها موثر باشند. به‌عنوان مثال، استفاده از واژگان کلیدی، تناوب کلمات و ساختار جملات می‌توانند ویژگی‌های مناسبی باشند.
• پیش‌پردازش و تمیزسازی داده: قبل از اعمال الگوریتم‌های متن‌کاوی، نیاز به پیش‌پردازش و تمیزسازی داده‌ها وجود دارد. هنگامی که قصد پیش‌پردازش داده‌ها را دارید حذف علائم نگارشی، تبدیل به حروف کوچک (در زبان انگلیسی)، حذف کلمات توقف، نرمال‌سازی واژگان و غیره کاملا حائز اهمیت است. در صورت عدم توجه به این نکات، فرآیند تحلیل به شکل اشتباهی انجام می‌شود. این مرحله می‌تواند تاثیر قابل توجهی بر نتایج نهایی داشته باشد.

مدیریت و جلوگیری از بروز مشکل بیش‌برازش (Overfitting)

هنگام استفاده از الگوریتم‌های متن‌کاوی، ممکن است با مشکل بیش‌برازش مدل روبه‌رو شوید. بیش‌برازش به معنای آموزش مدل به‌گونه‌ای است که به‌شکل قابل توجهی به داده‌های آموزشی خاص وابستگی پیدا می‌کند و در نتیجه قادر نیست از داده‌های جدید به‌درستی استفاده کند. برای جلوگیری از بروز مشکل فوق، می‌توانید از روش‌هایی مانند تقسیم داده‌ها به دو مجموعه آموزش و آزمون، استفاده از مجموعه‌های داده بزرگ‌تر، استفاده از روش‌های تنظیم پارامترها و استفاده از روش‌های ارزیابی مدل استفاده کنید.

• تفسیر و ارزیابی نتایج: در پایان متن‌کاوی، نتایج به‌دست‌آمده باید تفسیر و ارزیابی شوند. برای این‌کار، باید به‌دقت نتایج را بررسی کنید و درک کنید که چه اطلاعاتی از متن استخراج شده‌اند و چه معنایی می‌دهند. همچنین، می‌توانید از معیارهای ارزیابی مانند دقت، صحت، بازخوانی و دقت استفاده کنید تا عملکرد مدل را ارزیابی کنید.

چگونه متن‌کاوی را در پایتون پیاده‌سازی کنیم؟

برای پیاده‌سازی متن‌کاوی در پایتون، می‌توانید از کتاب‌خانه‌ها و ابزارهای مرتبط استفاده کنید که قابلیت‌ها و توابع لازم برای انجام عملیات متن‌کاوی را فراهم می‌کنند. فرآیند انجام این‌کار به‌شرح زیر است:

1. نصب کتابخانه‌های مورد نیاز

برای شروع، باید کتاب‌خانه‌های مورد نیاز برای متن‌کاوی را در پایتون نصب کنید. برخی از کتاب‌خانه‌های معروف و قدرتمند در این زمینه به‌شرح زیر هستند:

•  NLTK: یک کتابخانه قدرتمند برای پردازش زبان طبیعی است.
•  scikit-learn: کتاب‌خانه معروف در زمینه یادگیری ماشین است که توانایی تحلیل متن‌ها را دارد.
•  SpaCy: یک کتاب‌خانه پردازش زبان طبیعی با عملکرد سریع و قابلیت‌های متنوع است.
•  Gensim: یک کتاب‌خانه کارآمد برای مدل‌سازی موضوع و بردارسازی کلمات است.

2. پیش‌پردازش متن

پس از نصب کتاب‌خانه‌های مورد نیاز، باید متن‌ها را پیش‌پردازش کنید که توضیحات آن‌را پیش‌تر ارائه کردیم. 

3. استخراج ویژگی‌ها

در این مرحله، ویژگی‌های معنایی و مفهومی متن‌ها استخراج می‌شوند که مشابه با حالتی است که در پاراگراف‌های قبل اشاره کردیم. کتاب‌خانه‌های scikit-learn و Gensim ابزارهای مناسبی برای استخراج ویژگی‌ها ارائه می‌دهند.

4. تحلیل و استخراج اطلاعات

در این مرحله از روش‌ها و تکنیک‌های متن‌کاوی برای تحلیل و استخراج اطلاعات از متن‌ها استفاده می‌شود. پیشنهاد می‌کنم با استفاده از نمونه کدها و مثال‌های موجود در مستندات کتاب‌خانه‌ها کار را آغاز کنید تا مهارت‌های لازم را کسب کنید. 

اکنون اجازه دهید به یک مثال کاربردی از متن‌کاوی در پایتون در زمینه تحلیل احساسات در متن بپردازیم. در این مثال، ما از کتاب‌خانه NLTK و مدل طبقه‌بندی‌کننده بیز محلی استفاده می‌کنیم تا احساسات متن را تشخیص دهیم.  

1. ابتدا، کتاب‌خانه NLTK را نصب می‌کنیم. از دستور زیر برای نصب استفاده می‌کنیم:

pip install nltk

2. اکنون، آماده هستیم کد خود را به‌شرح زیر بنویسیم:

import nltk

from nltk.corpus import twitter_samples

from nltk.tokenize import word_tokenize

from nltk.corpus import stopwords

from nltk.stem import PorterStemmer

from nltk import classify

from nltk import NaiveBayesClassifier

nltk.download(‘twitter_samples’)

nltk.download(‘punkt’)

nltk.download(‘stopwords’)

positive_tweets = twitter_samples.strings(‘positive_tweets.json’)

negative_tweets = twitter_samples.strings(‘negative_tweets.json’)

stop_words = stopwords.words(‘english’)

def preprocess_text(text):

    tokens = word_tokenize(text)

    tokens = [token.lower() for token in tokens if token.isalpha() and token.lower() not in stop_words]

    stemmer = PorterStemmer()

    tokens = [stemmer.stem(token) for token in tokens]

    return tokens

positive_tweets_processed = [(preprocess_text(tweet), ‘Positive’) for tweet in positive_tweets]

negative_tweets_processed = [(preprocess_text(tweet), ‘Negative’) for tweet in negative_tweets]

dataset = positive_tweets_processed + negative_tweets_processed

train_data = dataset[:7000]

test_data = dataset[7000:]

classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_data)

accuracy = classify.accuracy(classifier, test_data)

print(“Accuracy:”, accuracy)

text = “I love this product!”

tokens = preprocess_text(text)

sentiment = classifier.classify(dict([token, True] for token in tokens))

print(“Text:”, text)

print(“Sentiment:”, sentiment)

در این مثال، ما از داده‌های آموزشی شامل توییت‌های مثبت و منفی استفاده کردیم. ابتدا داده‌ها را پیش‌پردازش می‌کنیم و سپس آن‌ها را به داده‌های آموزشی و تست تقسیم می‌کنیم. سپس، مدل طبقه‌بندی‌کننده بیز محلی را با استفاده از داده‌های آموزشی، آموزش می‌دهیم. سپس، با استفاده از مدل، احساس مستتر در متن را تشخیص می‌دهیم. قطعه کد بالا یک مثال ساده از تحلیل احساسات است و برای موارد پیچیده‌تر و داده‌های بزرگ‌تر به روش‌ها و مدل‌های پیشرفته‌تری نیاز داریم. در بیشتر موارد نیاز است تا تنظیمات ویرایش شوند و تغییراتی در مدل اعمال شود تا به‌دقت و عملکرد بهتری برسد.

به‌کارگیری ویژگی‌های بیشتر برای استخراج متن

استفاده از ویژگی‌های بیشتر برای برداشت اطلاعات از متن، رویکرد مورد علاقه متخصصان داده‌کاوی است. به‌عنوان مثال، می‌توانید از ویژگی‌هایی مانند تعداد کلمات، تعداد حروف، تعداد علامت‌گذاری‌ها و غیره استفاده کنید. قطعه کد زیر نحوه انجام این‌کار را در راستای قطعه کد قبلی نشان می‌دهد:

import nltk

from nltk.corpus import twitter_samples

from nltk.tokenize import word_tokenize

from nltk.corpus import stopwords

from nltk.stem import PorterStemmer

from nltk import classify

from nltk import NaiveBayesClassifier

nltk.download(‘twitter_samples’)

nltk.download(‘punkt’)

nltk.download(‘stopwords’)

positive_tweets = twitter_samples.strings(‘positive_tweets.json’)

negative_tweets = twitter_samples.strings(‘negative_tweets.json’)

stop_words = stopwords.words(‘english’)

def preprocess_text(text):

    tokens = word_tokenize(text)

    tokens = [token.lower() for token in tokens if token.isalpha() and token.lower() not in stop_words]

    stemmer = PorterStemmer()

    tokens = [stemmer.stem(token) for token in tokens]

    return tokens

def extract_features(text):

    features = {}

    features[‘word_count’] = len(text)

    features[‘char_count’] = sum(len(word) for word in text)

    features[‘punctuation_count’] = sum(1 for char in text if char in [‘.’, ‘!’, ‘?’])

    return features

positive_tweets_processed = [(preprocess_text(tweet), ‘Positive’) for tweet in positive_tweets]

negative_tweets_processed = [(preprocess_text(tweet), ‘Negative’) for tweet in negative_tweets]

dataset = positive_tweets_processed + negative_tweets_processed

featureset = [(extract_features(text), sentiment) for (text, sentiment) in dataset]

train_data = featureset[:7000]

test_data = featureset[7000:]

classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_data)

accuracy = classify.accuracy(classifier, test_data)

print(“Accuracy:”, accuracy)

text = “I love this product!”

tokens = preprocess_text(text)

features = extract_features(tokens)

sentiment = classifier.classify(features)

print(“Text:”, text)

print(“Sentiment:”, sentiment)

در این نسخه گسترش‌یافته از کد، تابع extract_features به تابع preprocess_text اضافه شده است. این تابع ویژگی‌های متن را استخراج می‌کند که شامل تعداد کلمات، تعداد حروف و تعداد علامت‌گذاری‌ها است. سپس، برای هر متن، بردار ویژگی متناظر با استفاده از تابع extract_features ساخته می‌شود. سپس، این بردارهای ویژگی به‌عنوان داده‌های آموزشی و تست استفاده می‌شوند.

قطعه کد بالا اجازه می‌دهد ویژگی‌های مختلف متن را برای تحلیل احساسات استفاده کنیم و دقت مدل را افزایش دهیم. شما می‌توانید ویژگی‌های دیگری را نیز به تابع extract_features اضافه کنید، به‌عنوان مثال تعداد کلمات منفی، تعداد کلمات مثبت و غیره.