POLECAMY
Koszyk
Text Mining: metody, narzędzia i zastosowania
Wykorzystanie SAS Text Analytics
Wydawca:
Format:
epub, mobi, ibuk
SAS Text Analytics to uniwersalna platforma zaspokajająca potrzeby informacyjne w organizacji do wydobywania i zarządzania informacją dostępną w różnego rodzaju dokumentach tekstowych.
Możliwości omówionych w książce narzędzi i zaimplementowanych algorytmów zostały zilustrowane na przykładach zbiorów danych z różnych dziedzin: zbioru krótkich wypowiedzi dotyczących sportu, pogody i zwierząt, zbioru opisów radiologicznych badań diagnostycznych jamy brzusznej oraz zbioru opinii użytkowników na temat telefonów z forów użytkowników.
| Rok wydania | 2016 |
|---|---|
| Liczba stron | 204 |
| Kategoria | Zastosowania informatyki |
| Wydawca | Wydawnictwo Naukowe PWN |
| ISBN-13 | 978-83-01-18686-9 |
| Numer wydania | 1 |
| Język publikacji | polski |
| Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
Ciekawe propozycje
Spis treści
| Wykaz oznaczeń IX | |
| Wykaz skrótów XI | |
| Wprowadzenie | 1 |
| Część I. Wprowadzenie do eksploracji danych tekstowych | 5 |
| 1. Trendy w rozwoju systemów informatycznych eksploracji danych | 7 |
| 2. Metody eksploracji danych tekstowych | 11 |
| 2.1. Przebieg analizy dokumentu tekstowego i charakterystyka stosowanych metod | 12 |
| 2.2. Określenie celu, zakresu i kosztów analizy | 13 |
| 2.3. Przekształcenie zbioru dokumentów źródłowych | 13 |
| 2.3.1. Informacja o częstości występowania poszczególnych terminów | 13 |
| 2.3.2. Postać ustrukturyzowana | 15 |
| 2.4. Wybór metody obliczeniowej | 15 |
| 3. Architektura oprogramowania do eksploracji danych tekstowych na przykładzie pakietu SAS Text Analytics firmy SAS Institute | 17 |
| 3.1. Rozpoczęcie pracy z programem Enterprise Miner (Text Miner) | 19 |
| 3.1.1. Tworzenie nowego projektu i biblioteki | 19 |
| 3.1.2. Tworzenie diagramów analizy danych | 21 |
| 3.1.3. Określanie źródła danych projektu | 22 |
| 3.2. Metodyka SEMMA | 23 |
| 3.2.1. Etap Próbkowanie | 24 |
| 3.2.2. Etap Eksploracja | 24 |
| 3.2.3. Etap Modyfikacja | 25 |
| 3.2.4. Etap Modelowanie | 26 |
| 3.2.5. Etap Ocena | 27 |
| 3.3. Text Miner – etapy przetwarzania | 28 |
| 3.4. Text Miner – komponenty | 30 |
| 3.4.1. Właściwości węzła Klastrowanie tekstu | 30 |
| 3.4.2. Właściwości węzła Filtrowanie tekstu | 31 |
| 3.4.3. Właściwości węzła Import tekstu | 32 |
| 3.4.4. Właściwości węzła Parsowanie tekstu | 33 |
| 3.4.5. Właściwości węzła Profil tekstu | 35 |
| 3.4.6. Właściwości węzła Generator reguł tekstu | 35 |
| 3.4.7. Właściwości węzła Temat tekstu | 36 |
| 3.5. Przykład: Klasteryzacja zbioru zdań | 37 |
| 3.5.1. Konfiguracja diagramu przepływu danych | 37 |
| 3.5.2. Konfiguracja poszczególnych węzłów i interpretacja wyników | 38 |
| 3.5.3. Podsumowanie | 48 |
| Część II. Przetwarzanie informacji zawartej w dokumencie tekstowym | 49 |
| 4. Wybór funkcji wagującej macierzy częstości występowania terminów | 51 |
| 4.1. Wagi częstości | 51 |
| 4.2. Wagi wyrażenia | 52 |
| 4.3. Przykład obliczeniowy | 53 |
| 4.4. Podsumowanie | 54 |
| 5. Redukcja wymiarowości macierzy częstości występowania terminów | 57 |
| 5.1. Analiza semantyczna zmiennych ukrytych | 57 |
| 5.1.1. Rozkład SVD | 58 |
| 5.1.2. Przykład obliczeniowy rozkładu SVD | 58 |
| 5.2. Podsumowanie | 62 |
| 6. Wybór algorytmu klastrowania dokumentów tekstowych | 63 |
| 6.1. Określenie miary podobieństwa grupy dokumentów | 63 |
| 6.2. Algorytmy klastrowania | 63 |
| 6.3. Grupowanie za pomocą węzła Klastrowanie tekstów | 66 |
| 6.3.1. Węzeł Klastrowanie tekstu – algorytm Hierarchiczny | 66 |
| 6.3.2. Węzeł Klastrowanie tekstu – algorytm Maksymalizacja oczekiwań | 66 |
| 6.3.3. Węzeł Klastrowanie tekstu – właściwość Terminy opisowe | 66 |
| 6.4. Grupowanie za pomocą węzła Temat tekstu | 69 |
| 6.4.1. Tematy definiowane przez użytkownika | 72 |
| 6.5. Posumowanie | 73 |
| 7. Zarys metodyki tworzenia modeli predykcyjnych oraz porównywania zdolności predykcyjnych modeli | 75 |
| 7.1. Tworzenie modelu predykcyjnego | 75 |
| 7.2. Ocena błędu klasyfikacji | 76 |
| 7.2.1. Krzywe ROC | 77 |
| 7.2.2. Wykresy wzrostu | 77 |
| 7.3. Przykład: Użycie węzła Importowanie tekstu oraz porównywanie modeli predykcyjnych | 78 |
| 7.3.1. Konfiguracja diagramu przepływu danych oraz poszczególnych węzłów | 79 |
| 7.4. Podsumowanie | 83 |
| 8. Klastrowanie dokumentów nadzorowane przez użytkownika | 85 |
| 8.1. Charakterystyka węzła Generator reguł tekstu | 85 |
| 8.2. Podsumowanie | 88 |
| Część III. Wydobywanie i organizacja wiedzy z dokumentów tekstowych w instytucji | 89 |
| 9. Zarys zagadnień związanych z wydobywaniem i organizacją wiedzy w instytucji | 91 |
| 9.1. Wprowadzenie | 91 |
| 9.1.1. SAS Crawler | 92 |
| 9.1.2. SAS Search and Indexing | 93 |
| 9.1.3. SAS Information Retrival Studio | 94 |
| 9.2. Podsumowanie | 95 |
| 10. Klasyfikacja dokumentów | 97 |
| 10.1. SAS Content Categorization Studio | 97 |
| 10.1.1. Metody klasyfikacji dokumentów dostępne w SAS CCS | 99 |
| 10.1.2. Wydobywanie konceptów dostępne w SAS CCS | 101 |
| 10.1.3. Wydobywanie kontekstu dostępne w SAS CCS | 106 |
| 10.1.4. Zakładanie nowego projektu | 108 |
| 10.1.5. Metodyka planowania projektu | 110 |
| 10.1.6. Tworzenie nowej kategorii | 113 |
| 10.1.7. Zasady używania kategoryzatora statystycznego | 114 |
| 10.1.8. Zasady używania kategoryzatora generującego reguły automatycznie | 117 |
| 10.1.9. Zasady używania kategoryzatora bazującego na regułach | 121 |
| 10.1.10. Praca z konceptami | 125 |
| 10.2. Przykład: Zastosowania klasyfikacji dokumentów w celu wspomagania diagnostyki w departamencie radiodiagnostyki | 135 |
| 10.3. Podsumowanie | 142 |
| 11. Analiza sentymentu | 143 |
| 11.1. SAS Sentiment Analysis Studio | 144 |
| 11.1.1. Metoda oceny sentymentu dla dokumentu | 145 |
| 11.1.2. Zakładanie nowego projektu | 147 |
| 11.1.3. Testowanie istniejących modeli | 157 |
| 11.1.4. Tworzenie modeli hybrydowych | 158 |
| 11.1.5. SAS Sentiment Analysis Server | 158 |
| 11.2. Przykład analizy sentymentu użytkowników telefonów komórkowych | 158 |
| 11.3. Podsumowanie | 164 |
| Część IV. Inne zagadnienia przetwarzania dokumentów tekstowych | 165 |
| 12. Inne elementy przetwarzania danych tekstowych | 167 |
| 12.1. Porównywanie dokumentów za pomocą metryk | 167 |
| 12.1.1. Odległość kosinusowa | 167 |
| 12.1.2. Metryka Jaccarda | 168 |
| 12.2. Wydobywanie jednostek specjalnych z dokumentów | 171 |
| Słownik pojęć związanych z eksploracją danych tekstowych | 173 |
| Dodatek A: Podstawy obsługi środowiska SAS i język 4GL | 177 |
| A.1. Wprowadzenie do obsługi systemu SAS | 177 |
| A.1.1. Struktura zbioru danych SAS | 180 |
| A.1.2. Formaty i informaty | 182 |
| A.2. Język 4GL | 182 |
| A.2.1. Blok typu DATA STEP | 183 |
| A.2.2. Blok typu PROC STEP | 183 |
| Dodatek B: Podstawy języka makr | 187 |
| B.1. Makrozmienne | 187 |
| B.2. Makroprogramy | 187 |
| Dodatek C: Wizualna interpretacja danych | 189 |
| C.1. Przegląd typów wykresów stosowanych dla danych tekstowych | 190 |
| Bibliografia | 193 |
| Indeks pojęć | 195 |
| Spis rysunków | 197 |
| Spis tabel | 203 |
KUP NA PREZENT
Text Mining: metody, narzędzia i zastosowania
53,10 zł
Uzupełnij informacje na temat odbiorcy.
Produkt został pomyślnie dodany do koszyka.
Nieudana próba zakupu produktu. Spróbuj jeszcze raz.
Wypożyczaj w abonamencie!
Już od 2,66 zł za ebooka
