background preloader

Text mining

Text mining
A typical application is to scan a set of documents written in a natural language and either model the document set for predictive classification purposes or populate a database or search index with the information extracted. Text mining and text analytics[edit] The term text analytics describes a set of linguistic, statistical, and machine learning techniques that model and structure the information content of textual sources for business intelligence, exploratory data analysis, research, or investigation.[1] The term is roughly synonymous with text mining; indeed, Ronen Feldman modified a 2000 description of "text mining"[2] in 2004 to describe "text analytics The term text analytics also describes that application of text analytics to respond to business problems, whether independently or in conjunction with query and analysis of fielded, numerical data. History[edit] Text analysis processes[edit] Subtasks — components of a larger text-analytics effort — typically include: Software[edit] Related:  Mining Data-text-webData Mining - Text Mining = Fouille de Données, de Textes

Fouille de textes Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. La fouille de textes ou "l'extraction de connaissances" dans les textes est une spécialisation de la fouille de données et fait partie du domaine de l'intelligence artificielle. Cette technique est souvent désignée sous l'anglicisme text mining. C'est un ensemble de traitements informatiques consistant à extraire des connaissances selon un critère de nouveauté ou de similarité dans des textes produits par des humains pour des humains. Les disciplines impliquées sont donc la linguistique calculatoire, l'ingénierie du langage, l'apprentissage artificiel, les statistiques et bien sûr l'informatique. Mise en œuvre[modifier | modifier le code] On peut distinguer deux étapes principales dans les traitements mis en place par la fouille de textes. La première étape, l'analyse, consiste à reconnaître les mots, les phrases, leurs rôles grammaticaux, leurs relations et leur sens. Exemple : indexation de textes[modifier | modifier le code]

Data Mining: What is Data Mining? Overview Generally, data mining (sometimes called data or knowledge discovery) is the process of analyzing data from different perspectives and summarizing it into useful information - information that can be used to increase revenue, cuts costs, or both. Data mining software is one of a number of analytical tools for analyzing data. It allows users to analyze data from many different dimensions or angles, categorize it, and summarize the relationships identified. Technically, data mining is the process of finding correlations or patterns among dozens of fields in large relational databases. Continuous Innovation Although data mining is a relatively new term, the technology is not. Example For example, one Midwest grocery chain used the data mining capacity of Oracle software to analyze local buying patterns. Data, Information, and Knowledge Data Data are any facts, numbers, or text that can be processed by a computer. Information Knowledge Data Warehouses What can data mining do?

Automatic summarization Methods[edit] Methods of automatic summarization include extraction-based, abstraction-based, maximum entropy-based, and aided summarization. Extraction-based summarization[edit] Two particular types of summarization often addressed in the literature are keyphrase extraction, where the goal is to select individual words or phrases to "tag" a document, and document summarization, where the goal is to select whole sentences to create a short paragraph summary. Abstraction-based summarization[edit] Extraction techniques merely copy the information deemed most important by the system to the summary (for example, key clauses, sentences or paragraphs), while abstraction involves paraphrasing sections of the source document. While some work has been done in abstractive summarization (creating an abstract synopsis like that of a human), the majority of summarization systems are extractive (selecting a subset of sentences to place in a summary). Maximum entropy-based summarization[edit]

Recherche d'information Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. La recherche d'information (RI[1]) est le domaine qui étudie la manière de retrouver des informations dans un corpus. Celui-ci est composé de documents d'une ou plusieurs bases de données, qui sont décrits par un contenu ou les métadonnées associées. Les bases de données peuvent être relationnelles ou non structurées, telles celles mises en réseau par des liens hypertexte comme dans le World Wide Web, l'internet et les intranets. Le contenu des documents peut être du texte, des sons, ses images ou des données. La recherche d'information sur le web à l'aide d'un moteur de recherche est une technique de l'information et de la communication, désormais massivement adoptée par les usagers. §Introduction[modifier | modifier le code] Recherche d'information sans ordinateur. Avec l'apparition des premiers ordinateurs naquit l'idée d'utiliser des machines pour automatiser la recherche d'information dans les bibliothèques.

What is Data Mining? A Webopedia Definition Main » TERM » D » By Vangie Beal Data mining requires a class of database applications that look for hidden patterns in a group of data that can be used to predict future behavior. For example, data mining software can help retail companies find customers with common interests. The phrase data mining is commonly misused to describe software that presents data in new ways. Data mining is popular in the science and mathematical fields but also is utilized increasingly by marketers trying to distill useful consumer data from Web sites. Summarize Articles, Editorials and Essays Automatically Introduction au Text-mining Les outils de text-mining ont pour vocation d’automatiser la structuration des documents peu ou faiblement structurés. Ainsi, à partir d’un document texte, un outil de text-mining va générer de l’information sur le contenu du document. Cette information n’était pas présente, ou explicite, dans le document sous sa forme initiale, elle va être rajoutée, et donc enrichir le document. A quoi cela peut bien servir ? à classifier automatiquement des documentsà avoir un aperçu du contenu d’un document sans le lireà alimenter automatiquement des bases de donnéesà faire de la veille sur des corpus documentaires importantsà enrichir l’index d’un moteur de recherche pour améliorer la consultation des documents Bref, plusieurs usages et plusieurs services peuvent découler des solutions de text-mining. Comment çà marche ? Il y a quelques règles de base que les outils de text-mining se doivent de respecter dans leur traitement. une approche statistiqueune approche sémantique 1. 2. Les désavantages : 3.

Text mining : vers un nouvel accord avec Elsevier | Sciences communes La semaine est placée sous le signe de la divulgation de documents officiels sur le text mining (pourrait-on parler de MiningLeaks ?). Le collectif Savoirscom1 vient de publier le rapport du Conseil supérieur de la propriété littéraire et artistique sur « l’exploration de données ». De mon côté, j’apporte quelques informations sur l’accord conclu entre le consortium Couperin et Elsevier concernant la licence de data et text mining accordée par le géant de l’édition scientifique à plusieurs centaines d’établissements universitaires et hospitaliers français. Contre toute attente, les nouvelles sont meilleures du côté d’Elsevier que du CSPLA : en digne représentant des ayants-droits, le Conseil vient de retoquer toute éventualité d’exception au droit d’auteur pour les projets scientifiques de text mining (alors que le Royaume-Uni vient tout juste d’en voter une, et qu’il s’agit d’un des principaux axes des projets de réforme européens du droit d’auteur). Ce projet initial a été clarifié.

Cluster Execution Compute clusters often run idle because of a lack of applications that can be run in the cluster environment and the enormous effort required to operate, maintain, and support applications on the grid. KNIME Cluster Execution tackles this problem by providing a thin connection layer between KNIME and the cluster, which allows every node running in KNIME and every application integrated in KNIME to be executed on the cluster. Submission of data to the cluster and collection of the results is made very simple. Long-running analysis workflows can be executed on the compute cluster, thus releasing local resources for other productive work.

List of text mining software From Wikipedia, the free encyclopedia Text mining computer programs are available from many commercial and open source companies and sources. Commercial[edit] Commercial and Research[edit] RxNLP API for Text Mining and NLP – text mining APIs for both research and commercial use. Open source[edit] References[edit] External links[edit]

Related: