Metode și aplicații noi de extragere a textelor

Titlul original:

Novel Text Mining Methods and Applications

Conținutul cărții:

Aproape 80% din toate datele sunt generate în lumea reală, ceea ce generează un volum mare de date nestructurate. Aceste date nestructurate necesită metode complexe de prelucrare, spre deosebire de datele organizate stocate în baze de date.

Text mining este o metodă eficientă de extragere a cunoștințelor și de luare a deciziilor, deoarece include transformarea textului nestructurat în format structurat. Clasificarea, gruparea, extragerea regulilor de asociere, detectarea subiectelor și rezumarea sunt principalele sarcini ale text mining. Această carte examinează tehnicile și utilizările de ultimă oră ale text mining, cum ar fi gestionarea relațiilor cu clienții, analiza rețelelor sociale, previziunile pieței financiare și clasificarea documentelor.

Clasificarea documentelor, care încorporează programe precum detectarea phishing-ului, malware-ului și spam-ului, este una dintre provocările dificile în clasificarea textelor. Cartea sugerează modele hibride noi pentru clasificarea documentelor care funcționează atât pentru problemele de clasă binară, cât și pentru cele de clasă unică, cum ar fi OCSVM-LSI, PCA-OCSVM și LDA-CARM.

Sarcina dificilă de prognozare a pieței bursiere, care depinde de datele de știri nestructurate, este, de asemenea, acoperită în carte. Modelul propus prezice prețurile acțiunilor utilizând o varietate de abordări de regresie, inclusiv GMDH, GRNN, MLP, RPART, SVR, RF și QRRF.

Cartea oferă informații detaliate cu privire la utilizările text mining și la modul de a lua decizii corecte cu ajutorul acestuia.