التنقيب عن النص هو تطبيق التقنيات على البيانات النصية بهدف استنتاج المعلومات من البيانات، وتكمن مشكلة تحليل نصوص في أنّ الجمل أو النصوص الأطول ليست بيانات رقمية ولا فئوية.
ما هي أهم مشاكل التنقيب عن النص
- غالبًا ما يكون هناك بنية متأصلة في النصوص كالعناوين الرئيسية أو المقدمات أو الإشارات إلى المحتويات الأخرى ذات الصلة أو الملخصات، وعندما نقرأ النص يتم تحديد تلقائيًا هذه الهياكل الداخلية التي تحتويها البيانات النصية ويُعد هذا أحد أكبر تحديات التنقيب عن النص هو العثور على تمثيل جيد للنص بحيث يمكن استخدامه للتعلم الآلي.
- إن تنسيقها غير المهيكل وغير المتجانس للغاية يخلق عقبة كبيرة أمام التحليل واسع النطاق للمعلومات الواردة بداخلها وقدم التقدم الأخير في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مجموعة متنوعة من الأدوات لاستخراج معلومات عالية الجودة من نص غير منظم.
- استبعاد المنظور والمشاعر عند إجراء التحليلات الكمية وإهمال العاطفة يأتي مع المنطقة، وفي كثير من الأحيان يمكن أن يؤدي ذلك إلى تفسيرات مضللة أو إساءة استخدام المعلومات.
- قد يؤدي التوصل إلى استنتاجات حول المعلومات المقدمة بناءً على التنقيب عن النص إلى تقديم تمثيل خاطئ للتاريخ ويحدث إذا كنت تنقب عن نص بدون أي تدريب إحصائي.
- يتمثل أحد أكبر التحديات في تحديد طول السلاسل المطلوب معالجتها في التحليل النصي، بحيث حاولت أدوات التنقيب عن البيانات النصية استخراج وتحليل سلاسل أطول من الأحرف، وستكون دقة هذه التحليلات أقل بالنسبة للعديد من التطبيقات لأنّها ستواجه صعوبة في فهم سياق قصور السلاسل.
- تعتمد معظم تحليلات النص على معالجة اللغة الطبيعية، حيث يقوم هذا بشكل أساسي على اكتشاف كلمات معينة أو في بعض الحالات مجموعات الكلمات الأساسية، وعلاوةً على ذلك غالبًا ما يفشل تحليل البيانات باستخدام عدد الكلمات في التقاط السياق الأوسع للألفاظ داخل المحادثات ونتيجةً لذلك يمكن أن يقتصر على مفاهيم قليلة نسبيًا.
