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Introduction au Text-mining

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.

Weka (apprentissage automatique) Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Pour les articles homonymes, voir Weka. Le logo Weka. Le weka est un oiseau endémique de la Nouvelle-Zélande. Weka supporte plusieurs outils d'exploration de données standards, et en particulier, des préprocesseurs de données, des agrégateurs de données (data clustering), des classificateurs statistiques, des analyseurs de régression, des outils de visualisation, et des outils d'analyse discriminante. Toutes les techniques de Weka reposent sur la supposition que les données sont disponibles dans un unique fichier plat ou une Relation binaire, ou chaque type de donnée est décrit par un nombre fixe d'attributs (les attributs ordinaires, numériques ou symboliques, mais quelques autres types d'attributs sont aussi supportés). L'interface principale de Weka est l’Explorer, mais à peu près les mêmes fonctionnalités peuvent être atteintes via l'interface Flux de Connaissance de chaque composant et depuis la ligne de commande.

First Steps | anonymox.net You have installed anonymoX successfully, and your are already anonymous on the internet. anonymoX is not only an Add-On. We provide an anonymization network to anonymize your internet traffic (websites, videos, downloads) within Firefox. Please note: anonymoX will make your Internet slower This is because you use anonymization servers of our free-to-use anonymization network. For high-speed anonymization see our Premium package: To switch between the different provided virtual Identities, use the anonymoX-Icon (blue X), located on the right-hand side of the search bar. IP-Address , and optionally clear cookies Profiles If you don't want to use anonymoX for certain Websites on which a faked Identity is useless, like Online-Banking, or just want to look like originating from another country for a specific website: When you are on that Website, enter the anonymoX menu by clicking on the blue X, select the Name of the Website at the topmost menu ( "Settings for"). The way anonymization works

Data mining Process of extracting and discovering patterns in large data sets Data mining is the process of extracting and discovering patterns in large data sets involving methods at the intersection of machine learning, statistics, and database systems.[1] Data mining is an interdisciplinary subfield of computer science and statistics with an overall goal of extracting information (with intelligent methods) from a data set and transforming the information into a comprehensible structure for further use.[1][2][3][4] Data mining is the analysis step of the "knowledge discovery in databases" process, or KDD.[5] Aside from the raw analysis step, it also involves database and data management aspects, data pre-processing, model and inference considerations, interestingness metrics, complexity considerations, post-processing of discovered structures, visualization, and online updating.[1] Etymology[edit] Background[edit] The manual extraction of patterns from data has occurred for centuries. Process[edit]

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. Dans la pratique, cela revient à mettre en algorithmes un modèle simplifié des théories linguistiques dans des systèmes informatiques d'apprentissage et de statistiques. 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. Standards[modifier | modifier le code]

Cours Data Mining Contenu et objectifs du cours DATA MINING - DATA SCIENCE Data Mining Le DATA MINING , raccourci de "Extraction de Connaissances à partir de Données" ("Knowledge Discovery in Databases" en anglais - KDD), est un domaine très en vogue. A la lecture des différents documents essayant tant bien que mal de définir exactement ce qu'est le data mining, on peut se dire que, finalement, cela fait plus de 30 ans qu'on le pratique avec ce qu'on appelle l'analyse de données et les statistiques exploratoires. Et on n'aurait pas complètement tort. En réalité, ce n'est pas aussi simple, le data mining emmène plusieurs points nouveaux qui sont loin d'être négligeables : (1) des techniques d'analyse qui ne sont pas dans la culture des statisticiens, en provenance de l'apprentissage automatique (Intelligence artificielle), de la reconnaissance de formes (pattern recognition) et des bases de données ; (2) l'extraction de connaissances est intégrée dans le schéma organisationnel de l'entreprise. Public visé

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Electrical Engineering News, Resources, and Community | EEWeb Manage Your Data: Data Management: Subject Guides The MIT Libraries supports the MIT community in the management and curation of research data by providing the following services: Data Management Guide This Data Management and Publishing Guide is a practical self-help guide to the management and curation of research data throughout its life cycle. It provides guidance on a range of topics, including: planning for data management, documentation/metadata, file formats, data organization, data security and backup, citing data, data integration, funder requirements, ethical and legal issues, and sharing and archiving data. Assistance with Creating Data Management Plans Many funders, such as the National Science Foundation, have requirements for data sharing and data management plans. Workshops Our workshops teach you how to manage data more efficiently for your own use and help you to effectively share your data with others. Individual Consultation and Collaboration with Researchers Referrals to Related Services Contact Us

Future of game-based Learning - Discussions, ideas & thoughts on the future of game-based learning Homemade Laser Rangefinder My laser range finder got a lot of interest so I thought I'd try to explain it in more detail. It's not finished yet as it still needs to be mounted on it's stepper motor with a home position switch. The sensor side has been tested on an oscilliscope. When I moved my hand in front of it, the pulse width varied to match. Below is a diagram showing how the sensor works. On the underside of the cpu fan is a small piece of a blank cd glued to the centre of the fan. As you can see, the closer the object, the sharper the angle of the laser. This means that close up, the resolution might be a couple of mm's but further away it will be in cm's. Resolution can be improved by increasing the distance between the spinning mirror and the phototransistor but may reduce the overall range. Despite it's range limitations (at the moment) it has the advantage of being able to detect chair / table legs more accurately. Hope this helps :) I did a few experiments which I briefly covered in boozebot's update.

Metadata Extraction Tool - Introduction

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