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テキストマイニング - 基礎と応用 - cover

テキストマイニング - 基礎と応用

Fouad Sabry

Traducteur Kei Imano

Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]

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Synopsis

テキスト マイニングとは
 
テキスト データ マイニング (TDM) またはテキスト分析とも呼ばれるテキスト マイニングは、テキストから有用な情報を抽出する技術です。 関連用語には、テキスト データ マイニング (TDM) やテキスト分析などがあります。 この用語の定義の 1 つによれば、これは「さまざまな文書リソースから情報を自動的に抽出することによって、これまで知られていなかった新しい情報をコンピューターによって発見すること」です。 ウェブサイト、書籍、電子メール、レビュー、記事などはすべて、利用できる文書の例です。 通常、高品質の情報を取得する最善の方法は、統計的パターン学習などの方法を使用してパターンと傾向を構築することです。 Hothoらによると、 (2005) によると、テキスト マイニングの 3 つの異なる視点を区別することができます。 これらの観点は、情報抽出、データ マイニング、およびデータベースでの知識発見 (KDD) として知られるプロセスです。 テキスト マイニングでは、多くの場合、入力されたテキストを構造化し、構造化されたデータ内のパターンを特定し、最後にマイニング プロセスの結果を評価して解釈するプロセスが必要になります。 テキスト マイニングについて議論するとき、「高品質」という用語は通常、関連性、新規性、および興味の概念の組み合わせに関連します。 テキストの分類、テキストのクラスタリング、概念/エンティティの抽出、詳細な分類の生成、センチメント分析、ドキュメントの要約、エンティティ関係モデリングはすべて、典型的なテキスト マイニング アクティビティの例です。
 
メリット
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: テキスト マイニング
 
第 2 章: 自然言語処理
 
第 3 章: データ マイニング
 
第 4 章: 情報抽出
 
第 5 章: 意味的類似性
 
第 6 章: 非構造化データ
 
第 7 章: 生物医学テキスト マイニング
 
第 8 章: 感情分析
 
第 9 章: 単語の埋め込み
 
第 10 章: ソーシャル メディア マイニング
 
(II) テキスト マイニングに関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野でのテキスト マイニングの実際の使用例。
 
(IV) 17 の付録 テキスト マイニング テクノロジーを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明します。
 
本書の対象者
 
プロフェッショナル 大学生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類のテキスト マイニングの基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
Disponible depuis: 05/07/2023.
Longueur d'impression: 103 pages.

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    メリット
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: バルバロッサ作戦
     
    第 2 章: クルスクの戦い
     
    第 3 章: ハインツ グデーリアン
     
    第 4 章: ヘルマン ホト
     
    第 5 章: 東部戦線 (第二次世界大戦)
     
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    この本は誰を対象にしていますか
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の戦争トロフィーに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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    3: 認識論: 知識、信念、正当化に焦点を当て、ロボットが情報を処理して学習し、人間の認知能力を模倣する方法についての洞察を提供します。
     
    4: 倫理学: 自律的な意思決定や道徳的責任など、現実世界のシナリオでロボットが直面する道徳理論と倫理的ジレンマを探ります。
     
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    19: 宣言的知識: 事実と真実がロボットによって処理され適用される人工知能のコンテキストにおける宣言的知識を探ります。
     
    20: 論理: 形式的推論システムと、合理的で構造化された決定を下すロボットのプログラミングにおける論理の応用について説明します。
     
    21: 帰結主義: 行動が結果によって判断される倫理理論を検討し、結果の観点からロボットの意思決定を評価するためのレンズを提供します。
     
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