Text Mining: Porovnání verzí

Z WikiKnihovna
Řádek 25: Řádek 25:
 
'''''Mezi nejdůležitější úlohy text miningu patří:'''''
 
'''''Mezi nejdůležitější úlohy text miningu patří:'''''
  
'''Kategorizace''' - dokumenty jsou klasifikovány do předem definovaných tříd.  
+
'''Kategorizace''' - dokumenty jsou klasifikovány do předem definovaných tříd. Každý text může být v několika, jedné nebo žádné třídě.
 +
Základem je vytvoření trénovacích množin, které obsahují dokumenty správně přiřazené a díky těmto příkladům je pak možno zařazovat dokumenty nové. Tato úloha, která se nazývá učení s učitelem (supervised learning), je použita při úlohách rozpoznávání a strojovém učení.[[#Literatura|[1]]]
  
 
'''Shlukování'''
 
'''Shlukování'''

Verze z 11. 12. 2010, 20:59

Autor: Kateřina Hořínková

Klíčová slova: informace, databáze, vyhledávání informací

Synonyma: ---

Související pojmy: data mining, web mining

nadřazené - ---

podřazené - ---



Text mining - výklad pojmu

Text mining je proces hledání, shromaždování a odvozování velmi užitečného materiálu z textových zdrojů. To znamená nastavování vzorů v textových souborech, odvozování pravidel vzorů, jejich aplikace na text a extrakce výstupu ve formě smysluplných informací. [3]

Text mining je dobývání znalostí z textů. Je to proces získávání skrytých faktů, z nestrukturovaných či semistrukturovaných (textových) databází.

Může být obšírně definován jako znalostně-intenzivní proces, ve kterém uživatel vzájemně působí v průběhu času za pomoci souboru analytických nástrojů se sbírkou dokumentů. Někdy může být alternativně nazýván data miningem. Rozdíl mezi data miningem a text miningem je ten, že v text miningu vychází vzory z přirozeného jazyka textu, spíše než ze strukturovaných databází faktů.

Úlohy text miningu

Mezi nejdůležitější úlohy text miningu patří:

Kategorizace - dokumenty jsou klasifikovány do předem definovaných tříd. Každý text může být v několika, jedné nebo žádné třídě. Základem je vytvoření trénovacích množin, které obsahují dokumenty správně přiřazené a díky těmto příkladům je pak možno zařazovat dokumenty nové. Tato úloha, která se nazývá učení s učitelem (supervised learning), je použita při úlohách rozpoznávání a strojovém učení.[1]

Shlukování

Sumarizace

- sumarizace extrakcí

- obsahová sumarizace


Extrakce

Vizualizace

Využití

Literatura

  1. KOPÁČKOVÁ, Hana. Podpora manažerského rozhodování s využitím strojového učení : (výsledná publikace z grantu GAČR 402/05/P155). Pardubice : Univerzita Pardubice, 2007. 74 s. ISBN 978-80-7395-031-6.
  2. SKLENÁK, Vilém Vyhledávání informací v prostředí webu – mírný pokrok v mezích zákona. In Automatizace knihovnických procesů – 10 : sborník z 10. ročníku semináře pořádaného ve dnech 3.–4. května 2005 v Liberci. Praha : ČVUT, 2005. s. 6. Dostupné z WWW: <http://www.akvs.cz/akp-2005/10-sklenak.pdf>. ISBN 80-01-03228-0.
  3. Toolbox.com [online]. 29.1.2009 [cit. 2010-12-11]. Text mining. Dostupné z WWW: <http://it.toolbox.com/wiki/index.php/Text_Mining>.
  4. Text mining. In Wikipedia : the free encyclopedia [online]. St. Petersburg (Florida) : Wikipedia Foundation, 14.9.2003, last modified on 7.12.2010 [cit. 2010-12-11]. Dostupné z WWW: <http://en.wikipedia.org/wiki/Text_mining>.