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Vidéo: 3 methodes complexes d'imputation des données manquantes 2025
vos données analytiques prédictives vous devez savoir comment trouver l'information que vous voulez trouver. Il y a deux concepts principaux de la recherche de vos données en préparation pour l'utiliser dans l'analyse prédictive:
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Se préparer à aller au-delà de la recherche par mot-clé
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Rendre sémantique vos données
analyse
Imaginez si vous étiez chargé de rechercher de grandes quantités de données. Une façon d'aborder le problème consiste à émettre une requête de recherche constituée (de toute évidence) de mots. L'outil de recherche recherche les mots correspondants dans la base de données, dans l'entrepôt de données, ou fouille dans le texte dans lequel se trouvent vos données.
Supposons que vous lancez la recherche suivante: le président des États-Unis se rend en Afrique . Les résultats de la recherche comprendront un texte qui contient exactement un ou une combinaison des mots Président, États-Unis, visites, Afrique . Vous pourriez obtenir l'information exacte que vous cherchez, mais pas toujours.
Que diriez-vous des documents qui ne contiennent aucun des mots mentionnés précédemment, mais une combinaison des éléments suivants: Le voyage d'Obama au Kenya .
Aucun des mots que vous avez initialement recherchés n'y figure - mais les résultats de la recherche sont sémantiquement (significatifs) utiles. Comment pouvez-vous préparer vos données pour être sémantiquement récupérable? Comment pouvez-vous aller au-delà de la recherche par mot-clé traditionnelle? Vos réponses peuvent être trouvées si vous continuez à lire.
Comment utiliser les recherches sémantiques dans l'analyse prédictive
Une illustration du fonctionnement de la recherche sémantique est un projet qu'Anasse Bari a mené au sein du Groupe de la Banque mondiale, une organisation internationale dont la mission principale est de lutter contre la pauvreté dans le monde entier.
Le projet visait à étudier la recherche et l'analyse d'entreprise à grande échelle sur le marché et à construire un prototype pour un cadre de pointe qui organiserait les données de la Banque mondiale - la plupart étant une collection non structurée de documents, publications, rapports de projets, des mémoires et des études de cas.
Ces connaissances massives et précieuses constituent une ressource utilisée pour la mission principale de la Banque de réduire la pauvreté dans le monde. Mais le fait qu'il soit non structuré rend difficile l'accès, la capture, le partage, la compréhension, la recherche, l'extraction de données et la visualisation.
La Banque mondiale est une organisation immense, avec de nombreuses divisions à travers le monde. L'une des principales divisions s'efforçait d'avoir un cadre et était prête à allouer des ressources pour aider l'équipe de Bari était le Réseau de développement humain au sein de la Banque mondiale.
Le vice-président du Réseau du développement humain a souligné un problème qui venait de l'ambiguïté: sa division utilisait plusieurs termes et concepts qui avaient la même signification générale mais des nuances différentes.
Par exemple, des termes tels que climatologie, changement climatique, appauvrissement de la couche d'ozone gazeux, et émissions de gaz à effet de serre étaient tous sémantiquement liés mais non identiques. Il voulait une capacité de recherche assez intelligente pour extraire des documents contenant des concepts connexes lorsque quelqu'un cherchait l'un de ces termes.
Le prototype de cette fonctionnalité sélectionnée par l'équipe de Bari était l'architecture de gestion de l'information non structurée (UIMA), une solution logicielle. Conçu à l'origine par IBM Research, UIMA est disponible dans des logiciels IBM tels que IBM Content Analytics, l'un des outils qui a permis à IBM Watson, le célèbre ordinateur qui a remporté le jeu Jeopardy.
L'équipe de Bari s'est associée à une équipe très talentueuse d'IBM Content Management et Enterprise Search, puis d'une équipe IBM Watson pour collaborer à ce projet.
Une solution de gestion de l'information non structurée (UIM) est un système logiciel qui analyse de gros volumes d'informations non structurées (texte, audio, vidéo, images, etc.) pour découvrir, organiser et transmettre des connaissances pertinentes. le client ou l'utilisateur final de l'application.
L'ontologie d'un domaine est un tableau de concepts et de termes associés propres à un domaine. Une solution basée sur UIMA utilise des ontologies pour fournir un marquage sémantique, ce qui permet une recherche enrichie indépendamment du format de données (texte, discours, présentation PowerPoint, e-mail, vidéo, etc.). UIMA ajoute une autre couche aux données capturées, puis ajoute métadonnées pour identifier les données qui peuvent être structurées et recherchées sémantiquement. La recherche sémantique
est basée sur la signification contextuelle des termes de recherche tels qu'ils apparaissent dans l'espace de données interrogeable que construit UIMA. La recherche sémantique est plus précise que la recherche par mot-clé habituelle car une requête utilisateur renvoie des résultats de recherche non seulement des documents contenant les termes recherchés, mais également des documents sémantiquement pertinents pour la requête. Si vous recherchez
biodiversité en Afrique , une recherche classique (basée sur un mot clé) renverra des documents ayant les mots exacts biodiversité et Afrique . Une recherche sémantique basée sur UIMA renverra non seulement les documents qui ont ces deux mots, mais aussi tout ce qui est sémantiquement pertinent pour les documents «biodiversité en Afrique» qui contiennent des combinaisons de mots telles que «ressources végétales en Afrique», «ressources animales en Maroc, "ou" ressources génétiques au Zimbabwe. " Grâce au marquage sémantique et à l'utilisation des ontologies, l'information devient sémantiquement récupérable, indépendamment de la langue ou du support dans lequel l'information a été créée (Word, PowerPoint, e-mail, vidéo, etc.). Cette solution fournit un concentrateur unique où les données peuvent être capturées, organisées, échangées et rendues sémantiquement récupérables.
Les dictionnaires de synonymes et les termes associés sont open-source (disponibles gratuitement) - ou vous pouvez développer vos propres dictionnaires spécifiques à votre domaine ou à vos données. Vous pouvez créer une feuille de calcul avec le mot racine et ses mots associés correspondants, des synonymes et des termes plus généraux. La feuille de calcul peut être téléchargée dans un outil de recherche tel qu'IBM Content Analytics (ICA) pour alimenter la recherche d'entreprise et l'analyse de contenu.
