コンセプトマイニングとは何ですか？

コンセプトマイニングは、ドキュメントにあるアイデアや概念を抽出することに焦点を当てたプロセスです。 このアプローチはテキストマイニングに多少似ており、主な違いは、テキストのマイニングがアイデアではなく情報の抽出に焦点を当てることです。 コンセプトマイニングは、ソフトウェアプログラムの評価や、一般にコンピューターサイエンス内の人工知能分野の一部として分類されるさまざまなアプリケーションなど、多くのアプリケーションで役立ちます。

概念マイニングの使用は、どのようにフォーマットされているかに関係なく、あらゆる種類のドキュメントで行うことができます。 この戦略は、小さなドキュメントでうまく機能しますが、ドキュメントの過程でアイデアを抽出できるため、より長いドキュメントで特に効果的です。 これは、特に抽出されたセクションに含まれる単語が使用状況のコンテキストに基づいて異なる意味を引き受けることができる場合、テキストの特定のセクションを抽出することとは対照的です。 コンセプトマイニングが検討しているためです全体としてのテキスト全体、ドキュメントの全体的な流れに基づいて意図と意味を収集する能力が増加します。

コンセプトマイニングの実際のアプリケーションには、会社データベースに含まれる複数のドキュメントをスキャンする機能が含まれ、同様のドキュメントにある概念の基本に関連付けます。 これが達成するのに役立つのは、テキストマイニングまたは他の形式のデータマイニングを使用して不可能な方法で多数のドキュメントを相互参照する能力です。 企業がこのアプローチを他の戦略とともに利用することは珍しいことではありません。これは、最小限の遅延で関連文書にアクセスするための最も効率的で包括的なプロセスを手配するためです。

コンセプトマイニングのアイデアは何十年も前から存在していますが、あらゆる規模とタイプの企業や機関がよりも電子データに依存しているため、このプロセスはますます重要になっています。紙の文書。 そのため、概念的な観点からさまざまなドキュメントの関係を可能にするためにカスタマイズできるソフトウェアアプリケーションの開発もより一般的になりました。 これらのソフトウェアプログラムのほとんどは、テキストで見つかった概念を識別し、他のドキュメントとの論理的な接続を見つける手段として、ある程度の直感的なアクティビティを許可するように構成されています。 コンセプトマイニングが効率的に管理されると、組織と検索を文書化するこのアプローチは、ストレージに保持されているドキュメントを最大限に活用し、アイデアを検索し、関連するタスクをより高速かつ簡単にする能力を大幅に向上させることができます。