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AnalĂ­tica Textual

Sinopsis del producto

Si desea obtener o entender sus propios datos textuales para descubrir y detectar automáticamente conocimiento valioso para su empresa, ha llegado al libro indicado. En él se proporciona una introducción a la ciencia y a las aplicaciones de la analítica textual o minería de textos (text mining) que le permitirá examinar fuentes de información no estructurada textual electrónica.La ciencia de la minería de textos es capaz de identificar información relevante y descubrir patrones ocultos desde grandes conjuntos de datos de naturaleza textual. Estos descubrimientos pueden convertirse en una forma estructurada que analizar e integrar en otro tipo de sistemas tradicionales de apoyo en la toma de decisiones (por ejemplo, en la inteligencia de negocios, en las bases de datos relacionales y en el data warehouses). Las aplicaciones de la minería de textos o analítica textual son prácticamente transversales en los ámbitos industriales, comerciales, científicos y públicos, por lo que este libro se convertirá en una herramienta clave para la toma de decisiones.Analítica textual se compone de 10 capítulos que combinan aspectos básicos teóricos de diferentes modelos y métodos computacionales, con ejercicios prácticos paso a paso a través del lenguaje de programación Python. Asimismo, esta obra revisa:• -Los fundamentos de la analítica textual: el procesamiento del lenguaje natural y la representación de documentos.• -Las diferentes tareas que se pueden realizar: la extracción de información, el descubrimiento de asociaciones, el análisis semántico, el clustering de documentos, el análisis de tópicos y la categorización de textos.Gracias a esta lectura, entenderá los paradigmas y los métodos computacionales para desarrollar aplicaciones que analicen automáticamente la información textual o los documentos, y descubrirá patrones novedosos sobre cómo mejorar los procesos en su organización.

9786075760773

Atkinson Abutridy, John

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Si desea obtener o entender sus propios datos textuales para descubrir y detectar automáticamente conocimiento valioso para su empresa, ha llegado al libro indicado. En él se proporciona una introducción a la ciencia y a las aplicaciones de la analítica textual o minería de textos (text mining) que le permitirá examinar fuentes de información no estructurada textual electrónica.La ciencia de la minería de textos es capaz de identificar información relevante y descubrir patrones ocultos desde grandes conjuntos de datos de naturaleza textual. Estos descubrimientos pueden convertirse en una forma estructurada que analizar e integrar en otro tipo de sistemas tradicionales de apoyo en la toma de decisiones (por ejemplo, en la inteligencia de negocios, en las bases de datos relacionales y en el data warehouses). Las aplicaciones de la minería de textos o analítica textual son prácticamente transversales en los ámbitos industriales, comerciales, científicos y públicos, por lo que este libro se convertirá en una herramienta clave para la toma de decisiones.Analítica textual se compone de 10 capítulos que combinan aspectos básicos teóricos de diferentes modelos y métodos computacionales, con ejercicios prácticos paso a paso a través del lenguaje de programación Python. Asimismo, esta obra revisa:• -Los fundamentos de la analítica textual: el procesamiento del lenguaje natural y la representación de documentos.• -Las diferentes tareas que se pueden realizar: la extracción de información, el descubrimiento de asociaciones, el análisis semántico, el clustering de documentos, el análisis de tópicos y la categorización de textos.Gracias a esta lectura, entenderá los paradigmas y los métodos computacionales para desarrollar aplicaciones que analicen automáticamente la información textual o los documentos, y descubrirá patrones novedosos sobre cómo mejorar los procesos en su organización.

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Especificaciones

Tapa blanda o Bolsillo
Argentina
Español / Castellano
Producto a la venta formado por un Ăşnico componente
Alfaomega Grupo Editor
01/01/2023
170mm X 230mm X 13.57mm
ISBN 9786075760773

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