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Originaltitel:
Text Data Management and Analysis: A Practical Introduction to Information Retrieval and Text Mining
Inhalt des Buches:
In den letzten Jahren ist die Menge an Textdaten in natürlicher Sprache dramatisch gestiegen, darunter Webseiten, Nachrichtenartikel, wissenschaftliche Literatur, E-Mails, Unternehmensdokumente und soziale Medien wie Blogartikel, Forenbeiträge, Produktbewertungen und Tweets. Dies hat zu einer steigenden Nachfrage nach leistungsstarken Softwaretools geführt, die es ermöglichen, große Mengen an Textdaten effektiv und effizient zu analysieren und zu verwalten.
Im Gegensatz zu Daten, die von einem Computersystem oder von Sensoren erzeugt werden, werden Textdaten in der Regel direkt von Menschen erzeugt und sind mit semantisch reichhaltigem Inhalt versehen. Daher sind Textdaten besonders wertvoll, wenn es darum geht, Wissen über menschliche Meinungen und Vorlieben sowie viele andere Arten von Wissen, die wir in Texten kodieren, zu entdecken. Im Gegensatz zu strukturierten Daten, die genau definierten Schemata entsprechen (und daher von Computern relativ leicht zu handhaben sind), sind Texte weniger explizit strukturiert, so dass eine Computerverarbeitung erforderlich ist, um den im Text kodierten Inhalt zu verstehen.
Die derzeitige Technologie der Verarbeitung natürlicher Sprache ist noch nicht so weit, dass ein Computer in der Lage wäre, natürlichsprachliche Texte genau zu verstehen, aber in den letzten Jahrzehnten wurde eine breite Palette statistischer und heuristischer Ansätze zur Analyse und Verwaltung von Textdaten entwickelt.
Sie sind in der Regel sehr robust und können für die Analyse und Verwaltung von Textdaten in jeder natürlichen Sprache und zu jedem Thema eingesetzt werden. Dieses Buch bietet eine systematische Einführung in all diese Ansätze, wobei der Schwerpunkt auf der Vermittlung der nützlichsten Kenntnisse und Fähigkeiten liegt, die für den Aufbau einer Vielzahl von praktisch nützlichen Textinformationssystemen erforderlich sind.
Der Schwerpunkt liegt auf Text-Mining-Anwendungen, die den Benutzern helfen, Muster in Textdaten zu analysieren, um nützliches Wissen zu extrahieren und aufzudecken. Information-Retrieval-Systeme, einschließlich Suchmaschinen und Empfehlungssysteme, werden ebenfalls als unterstützende Technologie für Text-Mining-Anwendungen behandelt. Das Buch deckt die wichtigsten Konzepte, Techniken und Ideen im Bereich Text Data Mining und Information Retrieval aus praktischer Sicht ab und enthält viele praktische Übungen, die mit einem begleitenden Software-Toolkit (d.
h. MeTA) entwickelt wurden, um den Lesern zu helfen, zu lernen, wie man Techniken des Text Mining und Information Retrieval auf reale Textdaten anwendet und wie man mit einigen der Algorithmen für interessante Anwendungsaufgaben experimentiert und sie verbessert. Das Buch kann als Lehrbuch für einen Informatik-Grundkurs oder als Nachschlagewerk für Praktiker verwendet werden, die an relevanten Problemen bei der Analyse und Verwaltung von Textdaten arbeiten.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781970001167 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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