Text Mining: Applications & Theory - это книга, написанная Jacob Kogan, в которой представлены современные алгоритмы для анализа текста с точки зрения как академической, так и промышленной перспектив. Авторы охватывают несколько стран и научных областей: университеты, промышленные корпорации и лаборатории государственного сектора.
Книга демонстрирует использование методов машинного обучения, распознавания знаний, обработки естественного языка и информационного поиска для разработки вычислительных моделей для автоматического анализа и извлечения текста.
В книге показано, как достижения в областях прикладной математики, компьютерных наук, машинного обучения и обработки естественного языка могут вместе захватить, классифицировать и интерпретировать слова и их контексты. Как указано в предисловии, анализ текста необходим, когда “слов недостаточно”.
Эта книга предоставляет современные алгоритмы и методы для выполнения критических задач в приложениях анализа текста, таких как кластеризация, классификация, обнаружение аномалий и трендов, а также анализ потоков. В книге представлен обзор методов визуализации текста и рассматривается проблема многоязычной классификации текста.
Электронная Книга «Text Mining» написана автором Jacob Kogan в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470689653
Описание книги от Jacob Kogan
Text Mining: Applications and Theory presents the state-of-the-art algorithms for text mining from both the academic and industrial perspectives. The contributors span several countries and scientific domains: universities, industrial corporations, and government laboratories, and demonstrate the use of techniques from machine learning, knowledge discovery, natural language processing and information retrieval to design computational models for automated text analysis and mining. This volume demonstrates how advancements in the fields of applied mathematics, computer science, machine learning, and natural language processing can collectively capture, classify, and interpret words and their contexts. As suggested in the preface, text mining is needed when “words are not enough.” This book: Provides state-of-the-art algorithms and techniques for critical tasks in text mining applications, such as clustering, classification, anomaly and trend detection, and stream analysis. Presents a survey of text visualization techniques and looks at the multilingual text classification problem. Discusses the issue of cybercrime associated with chatrooms. Features advances in visual analytics and machine learning along with illustrative examples. Is accompanied by a supporting website featuring datasets. Applied mathematicians, statisticians, practitioners and students in computer science, bioinformatics and engineering will find this book extremely useful.
