텍스트 마이닝 예제

많은 텍스트 마이닝 소프트웨어 패키지는 보안 응용 프로그램, 특히 모니터링 및 국가 보안 목적을 위해 인터넷 뉴스, 블로그 등과 같은 온라인 일반 텍스트 소스의 분석을 위해 판매됩니다. [12] 그것은 또한 텍스트 암호화 / 암호 해독의 연구에 관여한다. 텍스트에서 노이즈로 간주되는 중지 단어입니다. 텍스트에는 is, am, are, this, a, a, the 등과 같은 중지 단어가 포함될 수 있습니다. 의사 결정은 어렵습니다. 주주에게 왜 결정을 내렸는지, 그리고 그 결정이 회사에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 생각하는지에 대해 답변해야 할 때 더욱 어렵습니다. 텍스트 마이닝은 정말 증거를 수집하고 직감에 다시 정보를 넣어 차트와 그래프를 그리는 데 도움이됩니다. 소프트웨어 엔진을 사용하여 전략적 정보를 찾는 데 사용할 때 조직 내부와 오픈 소스 데이터의 페타바이트를 분석하는 것조차도 쉬워집니다. 관련 정보와 데이터만 추출되므로 이끌 사람이 몇 페이지의 정보만 으로도 최상의 결정을 내릴 수 있습니다. 텍스트는 정서적 컴퓨팅의 관련 영역에서 감정을 감지하는 데 사용되었습니다. [31] 정서적 컴퓨팅에 대한 텍스트 기반 접근 방식은 학생 평가, 어린이 이야기 및 뉴스 기사와 같은 여러 코포라에 사용되었습니다. 텍스트 통신은 일상적인 변환의 가장 인기있는 형태 중 하나입니다.

우리는 채팅, 메시지, 트윗, 공유 상태, 이메일, 블로그 작성, 의견 및 피드백을 일상 생활로 공유합니다. 이러한 모든 활동은 상당한 양의 텍스트를 생성하며, 이는 본질적으로 구조화되지 않습니다. 나는 온라인 시장과 소셜 미디어의이 영역, 그것은 사람들의 의견을 이해하기 위해, 데이터의 광대 한 양을 분석하는 것이 필수적이다. 텍스트 마이닝은 마케팅에도 사용되기 시작했으며, 특히 분석적인 고객 관계 관리에도 사용되고 있습니다. [24] Coussement 및 Van den Poel(2008)[25][26]을 적용하여 고객 이탈(고객 감소)에 대한 예측 분석 모델을 개선합니다. [25] 텍스트 마이닝도 주식 반품 예측에 적용되고 있습니다. [27] 개념 추출에서 출력에서 다양한 플롯을 생성할 모든 옵션을 선택합니다. 텍스트 광부 모델에서 텍스트 마이닝 모델 작성을 선택하여 워크시트에 모델을 작성합니다. 중요한 정보를 신속하게 찾을 수 없다는 것은 대용량 텍스트 문서를 관리할 때 항상 어려운 일입니다.

여기서 조직은 유전체학 및 분자 기술에 대한 수십 년간의 연구와 최대 규모의 수익 센터에 잠재적으로 유용할 수 있는 임상 환자 데이터의 양과 같은 엄청난 양의 정보에 도전하고 있습니다. 제품 개발. 여기서 텍스트 마이닝을 기반으로 하는 지식 관리 소프트웨어는 “정보-glut” 문제에 대한 명확하고 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공합니다.

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