Text Mining: diferenças entre revisões
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Enquanto o data mining é aplicado tradicionalmente em coleções de dados "estruturados", o text mining ou text data ining é a aplicação de técnicas de data mining em coleções de texto "não estruturados" ou "semi-estruturados". O processo de text mining tipicamente envolve o uso de técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) para se extrair dados estruturados de uma narrativa estruturada<ref name="Zweigenbaum2007">Zweigenbaum P, Demner-Fushman D, Yu H, Cohen KB: Frontiers of biomedical text mining: current progress. Brief Bioinform 2007, 8:358–75.</ref>. | Enquanto o [[Data Mining|data mining]] é aplicado tradicionalmente em coleções de dados "estruturados", o text mining ou text data ining é a aplicação de técnicas de data mining em coleções de texto "não estruturados" ou "semi-estruturados". O processo de text mining tipicamente envolve o uso de técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) para se extrair dados estruturados de uma narrativa estruturada<ref name="Zweigenbaum2007">Zweigenbaum P, Demner-Fushman D, Yu H, Cohen KB: Frontiers of biomedical text mining: current progress. Brief Bioinform 2007, 8:358–75.</ref>. | ||
O text mining inicia por extrair factos e eventos de fontes de texto, permitindo a formação de hipóteses que são depois exploradas por métodos tradicionais de análise de dados<ref name="Maletic2010">Maletic JI, Marcus A: Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. 2nd edition. Boston, MA: Springer US; 2010.</ref>. Ele pode ser dividido em duas etapas principais: Refinação de Texto que transforma o texto livre em um formato intermediário, tal como um gráfico conceptual (semi-estruturado) ou dados relacionados (estruturado), e a Destilação do Conhecimento, que deduz padrões ou conhecimento a partir desta forma intermediária. O formato intermediário pode ser baseado em documentos, em que cada entidade representa um documento, ou baseado em conceitos, em que cada entidade representa um objeto ou conceito de interesse<ref name="Tan1999">Tan A-H: Text Mining: The state of the art and the challenges. Proc PAKDD 1999 Work Knowl Disocovery from Adv Databases 1999, 8:65–70.</ref>. | O text mining inicia por extrair factos e eventos de fontes de texto, permitindo a formação de hipóteses que são depois exploradas por métodos tradicionais de análise de dados<ref name="Maletic2010">Maletic JI, Marcus A: Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. 2nd edition. Boston, MA: Springer US; 2010.</ref>. Ele pode ser dividido em duas etapas principais: Refinação de Texto que transforma o texto livre em um formato intermediário, tal como um gráfico conceptual (semi-estruturado) ou dados relacionados (estruturado), e a Destilação do Conhecimento, que deduz padrões ou conhecimento a partir desta forma intermediária. O formato intermediário pode ser baseado em documentos, em que cada entidade representa um documento, ou baseado em conceitos, em que cada entidade representa um objeto ou conceito de interesse<ref name="Tan1999">Tan A-H: Text Mining: The state of the art and the challenges. Proc PAKDD 1999 Work Knowl Disocovery from Adv Databases 1999, 8:65–70.</ref>. | ||
Revisão das 15h22min de 22 de março de 2016
| Text Mining | |
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| Área(s) de Atuação | Extração de conhecimento de dados |
| Entidade(s) Criadora(s) | |
| Entidade(s) Gestora(s) | |
| Data de Lançamento | |
Introdução
Enquanto o data mining é aplicado tradicionalmente em coleções de dados "estruturados", o text mining ou text data ining é a aplicação de técnicas de data mining em coleções de texto "não estruturados" ou "semi-estruturados". O processo de text mining tipicamente envolve o uso de técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) para se extrair dados estruturados de uma narrativa estruturada[1].
O text mining inicia por extrair factos e eventos de fontes de texto, permitindo a formação de hipóteses que são depois exploradas por métodos tradicionais de análise de dados[2]. Ele pode ser dividido em duas etapas principais: Refinação de Texto que transforma o texto livre em um formato intermediário, tal como um gráfico conceptual (semi-estruturado) ou dados relacionados (estruturado), e a Destilação do Conhecimento, que deduz padrões ou conhecimento a partir desta forma intermediária. O formato intermediário pode ser baseado em documentos, em que cada entidade representa um documento, ou baseado em conceitos, em que cada entidade representa um objeto ou conceito de interesse[3].
Processo de Text Mining
Refinação do Texto
Destilação do Conhecimento
Text Mining na Saúde
Referências
- ↑ Zweigenbaum P, Demner-Fushman D, Yu H, Cohen KB: Frontiers of biomedical text mining: current progress. Brief Bioinform 2007, 8:358–75.
- ↑ Maletic JI, Marcus A: Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. 2nd edition. Boston, MA: Springer US; 2010.
- ↑ Tan A-H: Text Mining: The state of the art and the challenges. Proc PAKDD 1999 Work Knowl Disocovery from Adv Databases 1999, 8:65–70.
