Minería de texto

Minería de texto

1. Que es

   • Es una disciplina especializada en la obtención de información que no ha sido definida de manera explícita
     • De que manera
       • Identificanción de patrones
       • Identificando como se relacionan los terminos
       • Descubrir
         • Tendencias
         • Desviaciones
         • Asociaciones

2. Etapas

   • Primera
     • Preprocesamiento
       • Los textos se transforman a algún tipo de representacion estructurada o semi-estructurada que facilite su analisis
         • Representaciones de contenido de texto
           • Listas
           • Conceptos
           • Palabras clave
   • Segunda
     • Descubrimiento
       • Las representacionese intermedias se analizan con el objetivo de

3. Aplicaciones

   • Web Semantica
     • Servicios web de Descubrimiento
     • Aprendizaje de ontologías
   • Redes Sociales
     • Filtrado de Email
     • Detencción de Comunidades WEB
   • e-Commerce
     • contribuir de una forma muy relevante a la toma de decisiones tácticas y estratégicas,
     • Ajustarnos a las necesidades del cliente
     • Podemos analizar largas colecciones de texto en muy poco tiempo y de una forma recurrente.
     • Los resultados obtenidos son muy fáciles de entender ya que se basan en información textual.
   • Marketing
     • Localización de "Trozos" de información análisis de mercado
   • e-Learnimg
     • Herramientas Colaborativas
   • Help Desk
     • Detección de fallos
   • mas aplicaciones
     • La extracción de información
     • El análisis de sentimientos o minería de opiniones
     • La clasificación documental
     • La elaboración de resúmenes
     • La extracción de conociemiento.

4. Resumen

   • Es una aplicación de razonamiento inductivo sobre los datos extraidos del texto
     • Intenta resolver una particularidad del texto escrito en lenguaje natural

5. Diferencias

   • La mineria de datos ya tiene una estructura explícita y contiene conocimiento de forma implícita
     • En la mineria de texto es al contrario
       • EL conocimento es explícito y una estructura que se puede sobre entender

6. Propositos mineria de texto

   • Investigación
     • En el descubrimiento de conocimientos, la atención médica y sanitaria: en el pasado, a un investigador humano le lleva mucho tiempo analizar y obtener información relevante.
   • Negocios
     • por ejemplo, las grandes empresas utilizan la minería de textos para ayudar en la toma de decisiones y responder rápidamente a las consultas de los clientes en procesos tales como la gestión de riesgos o el filtrado de currículos
   • Seguridad
     • En anti-terrorismo, el análisis de los blogs y otras fuentes de texto en línea se utiliza para prevenir delitos en Internet y luchar contra el fraude.
   • Diariamente
     • La minería de texto es usada por los sitios web de correo electrónico para crear métodos de filtrado más confiables y efectivos, para el filtrado de spam, análisis de datos de medios sociales, etc

7. Como funciona

   • 1 paso Recolección: Recopilación de datos de diferentes recursos
   • 2. Preprocesamiento: La identificación del contenido y la extracción de características representativas
   • 3. Limpieza de textos: eliminación de cualquier información innecesaria o no deseada, como los anuncios de las páginas.
   • 4. Tokenización: un ordenador sólo “ve” una cadena de caracteres, sin poder identificar, por ejemplo, párrafos, frases o palabras.
   • 5. Extracción de características (también llamada selección de atributos): es el proceso de caracterización.

8. Fases de la mineria de texto

   • Recuperación de la información: Consiste en seleccionar los textos pertinentes
   • Extracción de la información incluida en esos textos mediante el procesamiento del lenguaje natural: Hechos, acontecimientos, datos clave, relaciones entre ellos, etc.
   • Minería de datos para encontrar asociaciones entre los datos clave previamente extraídos de entre los textos.

9. Julián Orlando Martínez Castañeda

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