မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
သင့်ကုမ္ပဏီသည် သုံးစွဲသူများ၊ စားသုံးသူများ၊ အလုပ်သမားများ၊ ရောင်းချသူများနှင့် အခြားသူများထံမှ ထည့်သွင်းမှုများပါရှိသော အချက်အလက်ရင်းမြစ်များစွာကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွင့်ရှိပါသည်။ ဤဖွဲ့စည်းပုံမထားသောဒေတာသည် သင့်ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံပန်းတိုင်များရောက်ရှိရန် အဓိကသော့ချက်ဖြစ်သည်၊ သို့သော် ၎င်းကိုအောင်မြင်စွာအကဲဖြတ်ခြင်းသည် အထူးကျွမ်းကျင်သူဖြေရှင်းချက်လိုအပ်ပါသည်။
စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုနည်းပညာသည် အရည်အသွေးဆိုင်ရာတိုင်းတာမှုများအတွက် တည်ဆောက်ပုံမထားသော စာသားဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ပြသခြင်းအတွက် အလိုအလျောက်နည်းပညာကို တင်ဆက်သည်။ လူတိုင်းထံမှ အရေးယူနိုင်သော အချက်အလက်များကို လက်ခံရယူရန် စဉ်းစားပါ။ လူမှုမီဒီယာ ပို့စ်၊ အီးမေးလ်၊ ချတ်မက်ဆေ့ချ်၊ လက်မှတ်ထုတ်ပေးရေးနှင့် စစ်တမ်း။
စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်သည် သင့်ကုမ္ပဏီအား သင့်ကုန်ပစ္စည်းနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် တုံ့ပြန်သည့်အခါ သုံးစွဲသူများပြောနေပုံ၊ တွေးခေါ်မှုနှင့် ခံစားချက်တို့ကို ပိုမိုသိရှိနိုင်စေပါသည်။
ဤပို့စ်တွင်၊ စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်၊ ၎င်းအလုပ်လုပ်ပုံ၊ စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် စာသားတူးဖော်ခြင်းကြား ကွာခြားချက်များအပြင် ၎င်း၏အကျိုးကျေးဇူးများ၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စများ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အခြားအရာများကို ကျွန်ုပ်တို့ အနီးကပ်ကြည့်ရှုပါမည်။
ဒါဆို စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်ဆိုတာ ဘာလဲ။
စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်သည် အသုံးပြုသူတုံ့ပြန်ချက်၊ စားသုံးသူထင်မြင်ချက်များ၊ ထုတ်ကုန်အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များနှင့် အခြားမက်ထရစ်များကဲ့သို့သော အကြောင်းရင်းများကို တိုင်းတာရန်အတွက် စာသားဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာများဖြစ်သည့် အဓိပ္ပာယ်ကို ရယူသည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်းသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော အချက်အလက်များစွာကို လေ့လာနိုင်သော အရာတစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန်အတွက် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဆောင်းပါးများ၊ တွစ်တာများ၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များ၊ သုံးသပ်ချက်များ၊ မှတ်ချက်များနှင့် အခြားရေးသားမှုအမျိုးအစားများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့်အခါ၊ ကုမ္ပဏီများစွာသည် အဓိပ္ပါယ်ကိုထုတ်ယူရန်နှင့် အချက်အလက်စုဆောင်းရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုရန်အတွက် စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုကြသည်။
Text Analytics အမျိုးအစားများ
စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအားလုံးကို တန်းတူဖန်တီးထားခြင်းမဟုတ်ပါ။ လုပ်ငန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ ကျယ်ပြန့်သောနယ်ပယ်ကဲ့သို့ စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်သည် လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ရလဒ်များအပေါ် အခြေခံ၍ နယ်ပယ်များစွာသို့ ပိုင်းခြားနိုင်ပါသည်။ စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းပညာများကို များသောအားဖြင့် အုပ်စုသုံးစုခွဲထားသည်-
ဖော်ပြရန် Analytics မှ
ဤဧရိယာရှိ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်များကို စာသားအစီရင်ခံခြင်းတွင် ဗဟိုပြုပါသည်။ ဒေတာကို အစီအစဥ်မရှိသော စာသားမှယူသည်၊ ပေးထားသော ယုတ္တိဗေဒပုံစံနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများအတွက် ဆန်းစစ်သည်။ အသုံးပြုသူစိတ်ခံစားချက်၊ စျေးဝယ်မှုပုံစံများနှင့် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ပိုမိုရှင်းလင်းသောအမြင်ကို ပေးဆောင်ရန် ခေါင်းစဉ်များနှင့် အခြေခံအကြောင်းအရာများကို အတူတကွ ချိတ်ဆက်နိုင်သည်။
ခန့်မှန်း Analytics မှ
ခန့်မှန်း analytics အနာဂတ်ဖြစ်ရပ်များကို ပုံဖော်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်သည်။ ဤအဆုံးရလဒ်ကို စိတ်ထဲရှိရှိဖြင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော ပစ္စည်းကို ဖမ်းယူ၍ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါသည်။
ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပုံစံသည် ကုမ္ပဏီများအား စာရင်းစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်လုပ်ရန်၊ ဝယ်ယူသည့်အပြုအမူနှင့် အန္တရာယ်ကို ရှောင်ရှားခြင်းတို့ကိုပင် ကူညီပေးသည်။
အထူးပြုအကူအညီတစ်မျိုးအတွက် ဖုန်းခေါ်ဆိုမှုကို ထိန်းသိမ်းရန်အတွက် အကောင်းဆုံး ဝန်ထမ်းအရေအတွက်ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ပွင့်လင်းသော ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုလက်မှတ်များကို အသုံးပြုခြင်းသည် အဆက်အသွယ်စင်တာပတ်ဝန်းကျင်တွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ အသုံးချနိုင်မှု၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဆေးညွှန်း Analytics မှ
အထူးသဖြင့် အနာဂတ်ဖြစ်ရပ်များအတွက် အရန်အစီအစဉ်ကို ဖော်ဆောင်ရာတွင် ကူညီပေးခြင်းဖြင့် စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်သည် ညွှန်းပေးနိုင်သည်။ ဤကဲ့သို့သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းလမ်းသည် အကဲဖြတ်ချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာသိရှိနိုင်စေရန် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို အသုံးပြုသည်။
စာသား သို့မဟုတ် အခြားနည်းဖြင့်ဖြစ်စေ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအမျိုးအစား၏ မွေးရာပါအသုံးဝင်ပုံကြောင့် ၎င်းသည် ၎င်းတို့၏အမှတ်တံဆိပ်၏စျေးကွက်ဝေစုကို မြှင့်တင်ရန်ကြိုးစားနေသည့် ကုမ္ပဏီအမှုဆောင်များကြားတွင် မကြာခဏဆိုသလို မျက်နှာသာပေးလေ့ရှိသည်။
စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက် Vs စာသားတူးဖော်ခြင်း။
စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို အမှန်တကယ်နားလည်သဘောပေါက်ရန်၊ သင်သည် စာသားတူးဖော်ခြင်းနှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ကိုလည်း ရင်းနှီးထားရပါမည်။ Text mining သည် များပြားလှသောဖွဲ့စည်းပုံမထားသောဒေတာများမှ အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူသည်။
ဤနည်းပညာမပါဘဲ၊ သင်သည် စာသားထည့်သွင်းမှုများကို ကိုယ်တိုင်စစ်ဆေးပြီး ၎င်းတို့သည် အရည်အသွေးမြင့်မားခြင်းရှိမရှိကို ဆုံးဖြတ်ရမည်ဖြစ်သည်။ ဤဒေတာကို ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသောဒေတာသို့ ထုတ်ယူပြီးသည်နှင့် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ဖော်ထုတ်ရန် အကဲဖြတ်နိုင်ပါသည်။
စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်သည် အစီရင်ခံစာများထုတ်နိုင်သည်၊ စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို မီးမောင်းထိုးပြနိုင်ပြီး ဒေတာမောင်းနှင်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် ကိရိယာအသစ်များဖြင့် ကုမ္ပဏီများကို ပေးနိုင်ပါသည်။
စာသားတူးဖော်ခြင်းနှင့် စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုကြသည်။ အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်ပါသည်။ ဉာဏ်ရည်တု လူ့ဘာသာစကားကို ကွန်ပျူတာဖြင့် ဖတ်နိုင်သော ဖော်မတ်သို့ ပြောင်းပေးနိုင်သည်။
အခြားတစ်ဖက်ရှိ ကွန်ပျူတာမှ ၎င်းတို့၏ တောင်းဆိုချက်ကို အနက်ပြန်ဆိုနိုင်စေရန်အတွက် အချို့သောသော့ချက်စကားလုံးများ သို့မဟုတ် အထားအသိုကို အသုံးပြုသူသည် သိရန်မလိုအပ်ပါ။ ယင်းအစား၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းမှာ အချိန်ပိုကြာပါသည်။
ဤနည်းပညာသည် ၎င်းအား ပေးဆောင်သည့် ဒေတာများမှ လေ့လာရန် မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုထားသည်။ ၎င်း၏ ထိုးထွင်းသိမြင်မှု၏ တိကျမှုနှင့် အဆက်အစပ်သည် အချိန်နှင့်အမျှ ကြီးထွားလာကာ ယင်း၏ပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှု ဖြစ်စဉ်ကို။
စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။
စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းလမ်းသည် ကြီးမားသောစာသားဒေတာစုဆောင်းမှုဖြင့် စတင်သည်။ သင့်ပရောဂျက်၏ အကျယ်အဝန်းနှင့် ရရှိနိုင်သောအရင်းအမြစ်များပေါ်မူတည်၍ ဆိုရှယ်မီဒီယာမှတ်ချက်များ၊ ဝဘ်ဆိုဒ်အကြောင်းအရာ၊ စာအုပ်များ၊ ဖွဲ့စည်းထားသော စစ်တမ်းများ၊ အကြံပြုချက် သို့မဟုတ် ဖုန်းမှတ်တမ်းများမှ ထုတ်ယူနိုင်ပါသည်။
ဒေတာစုဆောင်းမှုတစ်ခုတည်းဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည် သို့မဟုတ် များပြားလှသော စုစည်းထားသော အရင်းအမြစ်များကို ဆန်းစစ်နိုင်သည်။ စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုစနစ်တွင် ဤဒေတာကို စတင်စီရန်ခွင့်ပြုသည့် စာသားတူးဖော်ရေးကိရိယာများလည်း ပါဝင်နိုင်သည်။
အချို့သော အခြေအနေများတွင်၊ သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ရှာဖွေရန် လိုအပ်သော ထုတ်ယူထားသော ဒေတာအတွဲများကို ရယူရန် နည်းလမ်းနှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်မက ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ စကားစုကို ဖြိုခွဲခြင်း၊ စာသားကို တိုကင်ထိုးခြင်းနှင့် ဘာသာစကားကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းများသည် လုပ်ငန်းစဉ်၏ ဤအဆင့်တွင် ဖြစ်ပျက်နေသည့် ဥပမာများဖြစ်သည်။
ဆော့ဖ်ဝဲ၏ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်မှုစွမ်းရည်သည် အညွှန်းတပ်ခြင်း၊ အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းစသည့် နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးဖြင့် ဒေတာကို ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ အခြေခံအဆင့်နိမ့်သော လုပ်ဆောင်ခြင်းပြီးဆုံးသောအခါတွင် စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတူးလ်အတွက် အောက်ပါအဆင့်ကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။
ဒီနည်းပညာကို မကြာခဏလုပ်လေ့ရှိပါတယ်။ စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ ဒေတာတစ်သုတ်တွင်။ ပလက်ဖောင်းသည် သုံးစွဲသူတစ်ဦး၏ စိတ်ကျေနပ်မှုအဆင့်၊ ၎င်းတို့ စိတ်အားထက်သန်နေသော အကြောင်းအရာများနှင့် ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံအပေါ် သိသာထင်ရှားသော တုံ့ပြန်ချက်တို့ကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ စာသားအတွင်းပါရှိသော စစ်မှန်သောသတင်းကို ဖော်ထုတ်ရန်၊ ၎င်းသည် သဒ္ဒါနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာသည်။
သင့်လုပ်ငန်းသည် အသုံးဝင်သော သုတေသနဒေတာအတွက် ကိုယ်တိုင်အကဲဖြတ်ရန် မဖြစ်နိုင်သည့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို တူးဖော်ရန်အတွက် စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ ဘတ်ဂျက်ခွဲဝေမှု၊ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုအလေ့အကျင့်များ၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအစပျိုးမှုများနှင့် အခြားလုပ်ဆောင်ချက်များစွာအတွက် လမ်းညွှန်ရန် ဤအချက်အလက်များကို အသုံးချနိုင်သည်။
သင်ယူမှုပုံစံများကို တီထွင်ရန်နှင့် ဒေတာရင်းမြစ်များဖြင့် စနစ်အား ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် အစပိုင်းတွင် စေ့စပ်ဆွေးနွေးရန် လိုအပ်ပြီး အဆုံးတွင် ဤလုပ်ငန်းစဉ်အများစုသည် အလိုအလျောက်ဖြစ်သောကြောင့် စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်များက ဒေတာကို မည်သို့ကိုင်တွယ်ပုံကို ဖော်ပြပါ။
စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းပညာများ
စကားလုံးအုပ်စုဖွဲ့ခြင်း။
စကားလုံးအစုအဝေးတစ်ခုသည် စကားစုတစ်ခုတည်းထက် မကြာခဏဆိုသလို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် "ကုန်ကျစရိတ်များ၊" "စျေးကြီးသော" နှင့် "လစဉ်" ဟူသော စကားစုများကို ပေါင်းစည်းထားလျှင် သင့်ထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုအတွက် လစဉ်ကုန်ကျစရိတ်များသည် ကုန်ကျစရိတ်များလွန်းသည်ဟု ဖောက်သည်များစွာက ယုံကြည်ယူဆနိုင်ပါသည်။ သို့သော်လည်း အနီးကပ်ကြည့်ရှုနိုင်ရန် တစ်ဦးချင်းစီ၏ မှတ်ချက်များကို အမြဲကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။
Word Frequency
၎င်းသည် ဘာသာရပ်များ (ဥပမာ၊ ဈေးနှုန်း၊ ဝန်ဆောင်မှု၊ အကောင့်စသည်) ကို ကိုးကားထားသည့် အကြိမ်ရေပေါ်မူတည်၍ အဆင့်သတ်မှတ်ပေးသည့် အခြေခံအကျဆုံးဖြစ်သော စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်ဖြစ်သည်။ ဤအရာသည် သင့်ဧည့်သည်များကြားတွင် ပေါ်ပေါက်လာသော မကြာခဏအကြောင်းအရာများနှင့် အခက်အခဲများကို လျင်မြန်စွာရှာဖွေရန်အတွက် အထောက်အကူဖြစ်သည်။
စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
စိတ်ခံစားမှုပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်သည် အသုံးပြုသူများအား အပြုသဘောဆောင်သော၊ အနုတ်လက္ခဏာနှင့် ဘက်မလိုက်သောအသုံးအနှုန်းများနှင့် မကြာခဏအသုံးပြုထားသောစကားစုများနှင့် ဆက်စပ်နေသည့် ခံစားချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ တုံ့ပြန်ချက်၏လေးနက်မှုကို အကဲဖြတ်နိုင်စေသည့် အသုံးပြုသူများအား တုံ့ပြန်မှု၏လေးနက်မှုကို အကဲဖြတ်နိုင်စေမည့် ခံစားချက်ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ရှေ့နည်းဗျူဟာများကြောင့် အကြိမ်ရေနှင့် အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းတို့ကို ယခု သင်နားလည်နေပြီဖြစ်သော်လည်း၊ ဤအကြံပြုချက်သည် နှစ်သက်ဖွယ်မရှိ၊ မနှစ်သက်ဖွယ် သို့မဟုတ် ကြားနေပါသလား။
စိတ်ဓာတ်များကို ထိုးထွင်းသိမြင်နားလည်ခြင်းမှာ သင့်တွင် မှန်ကန်သောတူရိယာတစ်ခုရှိလျှင် ပြဿနာမဖြစ်သင့်ပါ။ ကံကောင်းထောက်မစွာဖြင့် သင့်စားသုံးသူများသည် ၎င်းတို့အလေးထားသောကိစ္စရပ်များအတွက် ၎င်းတို့၏ထင်မြင်ယူဆချက်များကို မျှဝေရန် လိုလားကြသည်။
စာသားခွဲခြား
၎င်းသည် ဘာသာစကား သီးခြားဖြစ်သောကြောင့် NLP (Natural Language Processing) နည်းပညာသည် အားသာချက်အရှိဆုံးဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မည်သည့်ဒေတာကိုမဆို စီရန်၊ စီစဉ်နိုင်ပြီး အပိုင်းခွဲနိုင်သည်။ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် ဖွဲ့စည်းပုံမထားသောဒေတာကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော တဂ်များ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများကို သတ်မှတ်ပေးနိုင်သည်။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းတွင် ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ခေါင်းစဉ်ပုံစံပုံစံ၊ ဘာသာစကားနှင့် ရည်ရွယ်ချက်ခွဲခြားခြင်းတို့ကို လွှမ်းခြုံထားသည်။
ခေါင်းစဉ်ပုံစံပြခြင်း။
အချို့သောအကြောင်းအရာများပေါ်အခြေခံ၍ ပစ္စည်းများအမျိုးအစားခွဲရာတွင် ခေါင်းစဉ်ပုံစံပုံစံက အထောက်အကူဖြစ်သည်။ ခေါင်းစဉ်ပုံစံပုံစံသည် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှုနည်းပြီး မတူကွဲပြားသော စာသားများနှင့် စိတ်ကူးစိတ်သန်းများ ပြန်လည်ဖြစ်ပေါ်ခြင်းကို ချေဖျက်ရာတွင် ကူညီပေးသည်။ ဘာသာရပ်ပုံစံ အမျိုးအစားများကို သတ်မှတ်ပြီး အကြောင်းအရာတစ်ခုစီတွင် စာသားတစ်ခုစီရှိ စကားလုံးများ၏ ရာခိုင်နှုန်း သို့မဟုတ် အရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ပေးသည်။
Entity အသိအမှတ်ပြု Named
Entity အသိအမှတ်ပြု Named ဒေတာအတွဲများတွင် နာမ်များကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် ကူညီပေးသည်။ 'INR' ၏ ရှေ့ဂဏန်းများကို ငွေကြေးအဖြစ် ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။ အလားတူ “Ms” သို့မဟုတ် "မစ္စတာ" သို့မဟုတ် "မစ္စ" တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော စာလုံးများ၏နောက်တွင် လူတစ်ဦး၏အမည်သည် ဖြစ်နိုင်ခြေအများဆုံးဖြစ်သည်။
အဓိကပြဿနာမှာ အချို့သောနာမ်များသည် ပထဝီဝင်တည်နေရာ၊ အမည် သို့မဟုတ် ငွေကြေးတန်ဖိုးကဲ့သို့သော အဓိကအမျိုးအစားများကို ဖော်ပြနေသော်လည်း အခြားနာမ်များသည် ရှုပ်ထွေးမှုများစွာကို ဖြစ်စေသည့်အရာမဟုတ်ပေ။
အက်ိဳးေက်းဇူးမ်ား
- ဖောက်သည်လမ်းကြောင်းများ၊ ထုတ်ကုန်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ဝန်ဆောင်မှုအရည်အသွေးတို့ကို နားလည်ရန် အဖွဲ့အစည်းများအား ကူညီပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ပိုမိုမြန်ဆန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း၊ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာသော လုပ်ငန်းအချက်အလက်များ၊ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားမြင့်မားခြင်းနှင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစေခြင်းတို့ကို ဖြစ်စေသည်။
- အစိုးရများနှင့် နိုင်ငံရေးအဖွဲ့အစည်းများသည် လူ့အဖွဲ့အစည်းအတွင်း ကျယ်ပြန့်သော လမ်းကြောင်းများနှင့် သဘောထားများကို သိရှိခြင်းဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် ကူညီပေးသည်။
- ပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့လေ့လာမှုနှင့် သက်ဆိုင်သောအရာများကို ထုတ်ယူပြီး ယခင်ရှိပြီးသား ပစ္စည်းအများအပြားကို လျင်မြန်စွာ ခွဲထုတ်နိုင်စေပါသည်။ ဒါက သိပ္ပံပညာတိုးတက်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးတယ်။
- အလားတူ အချက်အလက်များကို အမျိုးအစားခွဲခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူ အကြောင်းအရာ အကြံပြုချက်စနစ်များကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
- စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်သည် ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များနှင့် သတင်းအချက်အလက်ပြန်လည်ရယူသည့်စနစ်များ ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် အထောက်အကူဖြစ်စေပြီး ပိုမိုမြန်ဆန်စေပါသည်။ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံများ.
ရောဂါဖြစ်ပွားမှုကိုသုံးပါ
ဆိုရှယ်မီဒီယာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။
ဆက်နွှယ်နေသည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည့်အပြင် ဆိုရှယ်မီဒီယာသည် အမှတ်တံဆိပ်နှင့် စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ရန်အတွက် ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲလာခဲ့သည်။ ဖောက်သည်များသည် ၎င်းတို့၏ အနှစ်သက်ဆုံး ကုမ္ပဏီများအကြောင်း ဆွေးနွေးကြပြီး ၎င်းတို့၏ အတွေ့အကြုံများကို ဆိုရှယ်မီဒီယာတွင် မျှဝေကြသည်။
ဆိုရှယ်မီဒီယာဒေတာအပေါ် ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပြုလုပ်ရန် စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းသည် ထုတ်ကုန်/ဝန်ဆောင်မှုများအပေါ် သုံးစွဲသူများ၏ အပြုသဘောဆောင်သော ခံစားချက်များနှင့် ကုမ္ပဏီများ၏ စားသုံးသူများနှင့် ဆက်ဆံရေးတို့ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကူညီပေးပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များနှင့် ယုံကြည်မှုကို ဖန်တီးပေးနိုင်သည် ။
အရောင်းနှင့်စျေးကွက်
Prospecting သည် အရောင်းဝန်ထမ်းတစ်ဦး၏ အဆိုးဆုံးအိပ်မက်ဆိုးဖြစ်သည်။ အရောင်းအဖွဲ့များသည် အရောင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ကြိုးစားကြသည်။ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကို ပြုစုပျိုးထောင်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပြီး သက်ဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးဆောင်စဉ်တွင် စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှု ကိရိယာများသည် ဤလက်စွဲအလုပ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။
Chatbots များကို စားသုံးသူများ၏ စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ တုံ့ပြန်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ ဤဒေတာကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် အရောင်းဝန်ထမ်းများသည် ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခုဝယ်ယူရန်၊ ပစ်မှတ်စျေးကွက်ရှာဖွေခြင်းနှင့် ကြော်ငြာခြင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ထုတ်ကုန်တိုးတက်မှုများပြုလုပ်ခြင်း၏အခွင့်အလမ်းကို ခန့်မှန်းရာတွင် အရောင်းဝန်ထမ်းများအား ကူညီပေးပါသည်။
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းကိုထောက်လှမ်းရေး
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် "ဘာဖြစ်နေလဲ" ကိုဆုံးဖြတ်ရန် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဒါပေမယ့် “ဘာကြောင့် ဒီလိုဖြစ်နေရတာလဲ” ဆိုတာကို ဆုံးဖြတ်ဖို့ ရုန်းကန်နေရတယ်။
စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုအက်ပ်လီကေးရှင်းများသည် ကိန်းဂဏာန်းအချက်အလက်များမှ အကြောင်းအရာတစ်ခုကို ထုတ်ယူကာ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် အခြေအနေတစ်ခုဖြစ်ပေါ်လာသည်၊ ဖြစ်ပျက်နေသည် သို့မဟုတ် အနာဂတ်တွင် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်ကို ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ရာတွင် အဖွဲ့အစည်းများကို ကူညီပေးသည်.
ဥပမာအားဖြင့်၊ အရာအမျိုးမျိုးသည် အရောင်းစွမ်းဆောင်ရည်ကို လွှမ်းမိုးသည်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ကိန်းဂဏာန်းကိန်းဂဏန်းများကို ပံ့ပိုးပေးသော်လည်း၊ စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုချဉ်းကပ်မှုများသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကျဆင်းခြင်း သို့မဟုတ် မြင့်တက်ရခြင်းအကြောင်းရင်းကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အထောက်အကူပြုနိုင်သည်။
ကောက်ချက်
စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်သည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအား ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုတောင်းဆိုမှုများမှ လူမှုမီဒီယာ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများအထိ ကျယ်ပြန့်သောဒေတာရင်းမြစ်များမှ အသုံးဝင်သောအချက်အလက်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေပါသည်။
စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်သည် စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်များကို ပေါင်းစပ်ကာ စာရင်းအင်းများကို နားလည်ရလွယ်ကူသော အစီရင်ခံစာများနှင့် စိတ်ကူးပုံဖော်မှုများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန်အတွက် စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ပုံစံများ၊ လမ်းကြောင်းများနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သော ထိုးထွင်းအမြင်များကို ရှာဖွေနိုင်သည်။
ဖောက်သည်မှတ်ချက်များကို အကဲဖြတ်ခြင်း သို့မဟုတ် စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိရိယာများဖြင့် သုံးစွဲသူ၏ပံ့ပိုးကူညီမှုတောင်းဆိုမှုများ၏ အကြောင်းအရာကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီးနောက်၊ တိုးတက်မှုအတွက် အခွင့်အလမ်းများကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် သင့်ဖောက်သည်၏လိုအပ်ချက်များနှင့် မျှော်လင့်ချက်များနှင့်အညီ သင်၏ထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုကို ချိန်ညှိရန် စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave