La minería de textos busca extraer información útil e importante de formatos de documentos heterogéneos, tales como páginas web, correos electrónicos, medios sociales, artículos de revistas, etc. Esto se hace mediante la identificación de patrones dentro de los textos, tales como tendencias en el uso de palabras, estructura sintáctica, etc.
Este curso cubrirá las principales técnicas para extraer y analizar datos de texto para descubrir patrones interesantes, extraer conocimiento útil y respaldar la toma de decisiones, con énfasis en enfoques estadísticos que se pueden aplicar generalmente a datos de texto arbitrarios en cualquier lenguaje natural con ningún o mínimo esfuerzo humano.
El análisis detallado de datos de texto requiere la comprensión del texto en lenguaje natural, que se sabe que es una tarea difícil para las computadoras. Sin embargo, se ha demostrado que varios enfoques estadísticos funcionan bien para el análisis “superficial” pero sólido de datos de texto para la búsqueda de patrones y el descubrimiento de conocimientos.
Aprenderá los conceptos básicos, los principios y los principales algoritmos de la minería de textos y sus posibles aplicaciones.
Formas básicas de asociaciones de palabras (es decir, relaciones paradigmáticas).
y cómo se puede utilizar para estimar los parámetros de un modelo de mezcla, el modelo de tema básico, el análisis semántico latente probabilístico (PLSA) y cómo la asignación de Dirichlet latente (LDA) extiende PLSA.
También comenzará a aprender la categorización de texto, que está relacionada con la agrupación de texto, pero con categorías predefinidas que se pueden ver como grupos predefinidos.
y también aprenderá análisis de sentimientos y minería de opiniones, incluida una introducción detallada a una técnica particular para la clasificación de sentimientos (es decir, regresión ordinal ).
y aprenderá sobre técnicas para la minería conjunta de datos de texto y no textuales, incluidas las técnicas de minería de texto contextual para analizar temas en el texto en asociación con información de contexto diversa, como hora, ubicación, autores y fuentes de datos.
También verá un resumen de todo el curso.
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