什么是概念挖掘(Concept Mining)？

概念挖掘是一个侧重于从文档中提取思想和概念的过程。这种方法与文本挖掘有点相似，主要区别在于挖掘文本的重点是信息而不是思想。概念挖掘在许多应用中都有帮助，包括对软件程序和各种应用程序的评估，这些程序通常被归类为计算机科学中人工智能学科的一部分。概念挖掘是一个专注于以数字方式提取文档中的想法和概念。概念挖掘可用于任何类型的文档，而不管文档的格式如何。此策略适用于较小的文档，但是对于较长的文档尤其有效，因为可以在整个文档过程中提取思想。这与提取文本的特定部分不同，特别是如果提取的部分中包含的单词根据使用的上下文可能具有不同的含义，由于概念挖掘将整个文本作为一个整体来考虑，那么基于文档整体流程收集意图和意义的能力会增加概念挖掘的实际应用包括能够扫描公司数据库中包含的多个文档，并基于在类似文档中找到的概念将它们关联起来这有助于实现以文本挖掘或其他形式的数据挖掘无法实现的方式交叉引用大量文档的能力。公司通常会将此方法与其他策略一起使用，以便为访问相关的尽量减少延迟。虽然概念挖掘的想法已经存在了几十年，这一过程变得越来越重要，因为各种规模和类型的公司和机构更多地依赖于电子数据，而不是纸质文件。为此，开发可定制的软件应用程序，以允许从概念的角度将各种文件联系起来，也变得越来越普遍这些软件程序的配置允许一定程度的直观活动，作为识别文本概念和查找与其他文档的逻辑连接的手段，这种文档组织和检索方法可以极大地提高充分利用存储在存储中的文档的能力，使思想和相关任务的检索更快、更容易。