Text Mining: Predictive Methods for Analyzing Unstructured Information

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9780387954332: Text Mining: Predictive Methods for Analyzing Unstructured Information
Reseña del editor:

Data mining is a mature technology. The prediction problem, looking for predictive patterns in data, has been widely studied. Strong me- ods are available to the practitioner. These methods process structured numerical information, where uniform measurements are taken over a sample of data. Text is often described as unstructured information. So, it would seem, text and numerical data are different, requiring different methods. Or are they? In our view, a prediction problem can be solved by the same methods, whether the data are structured - merical measurements or unstructured text. Text and documents can be transformed into measured values, such as the presence or absence of words, and the same methods that have proven successful for pred- tive data mining can be applied to text. Yet, there are key differences. Evaluation techniques must be adapted to the chronological order of publication and to alternative measures of error. Because the data are documents, more specialized analytical methods may be preferred for text. Moreover, the methods must be modi?ed to accommodate very high dimensions: tens of thousands of words and documents. Still, the central themes are similar.

Reseña del editor:

The growth of the web can be seen as an expanding public digital library collection. Online digital information extends far beyond the web and its publicly available information. Huge amounts of information are private and are of interest to local communities, such as the records of customers of a business. This information is overwhelmingly text and has its record-keeping purpose, but an automated analysis might be desirable to find patterns in the stored records. Analogous to this data mining is text mining, which also finds patterns and trends in information samples but which does so with far less structured--though with greater immediate utility for users--ingredients. This book focuses on the concepts and methods needed to expand horizons beyond structured, numeric data to automated mining of text samples. It introduces the new world of text mining and examines proven methods for various critical text-mining tasks, such as automated document indexing and information retrieval and search. New research areas are explored, such as information extraction and document summarization, that rely on evolving text-mining techniques.

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1.

Weiss, Sholom M., Indurkhya, Nitin, Zhan
Editorial: Springer (2017)
ISBN 10: 0387954333 ISBN 13: 9780387954332
Nuevos Tapa dura Cantidad: 2
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Murray Media
(North Miami Beach, FL, Estados Unidos de America)
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Descripción Springer, 2017. Hardcover. Estado de conservación: New. This item is printed on demand. Nº de ref. de la librería P110387954333

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Sholom M. Weiss,Nitin Indurkhya,Tong Zhang,Fred Damerau
Editorial: Springer 2004-11-09 (2004)
ISBN 10: 0387954333 ISBN 13: 9780387954332
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Chiron Media
(Wallingford, Reino Unido)
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Descripción Springer 2004-11-09, 2004. Hardcover. Estado de conservación: New. Nº de ref. de la librería NU-LBR-00541016

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Sholom M. Weiss, Nitin Indurkhya, Tong Zhang
Editorial: Springer-Verlag New York Inc., United States (2007)
ISBN 10: 0387954333 ISBN 13: 9780387954332
Nuevos Tapa dura Cantidad: 1
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The Book Depository
(London, Reino Unido)
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Descripción Springer-Verlag New York Inc., United States, 2007. Hardback. Estado de conservación: New. 236 x 156 mm. Language: English . Brand New Book. Data mining is a mature technology. The prediction problem, looking for predictive patterns in data, has been widely studied. Strong me- ods are available to the practitioner. These methods process structured numerical information, where uniform measurements are taken over a sample of data. Text is often described as unstructured information. So, it would seem, text and numerical data are different, requiring different methods. Or are they? In our view, a prediction problem can be solved by the same methods, whether the data are structured - merical measurements or unstructured text. Text and documents can be transformed into measured values, such as the presence or absence of words, and the same methods that have proven successful for pred- tive data mining can be applied to text. Yet, there are key differences. Evaluation techniques must be adapted to the chronological order of publication and to alternative measures of error. Because the data are documents, more specialized analytical methods may be preferred for text. Moreover, the methods must be modi?ed to accommodate very high dimensions: tens of thousands of words and documents. Still, the central themes are similar. Nº de ref. de la librería LIB9780387954332

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Sholom M. Weiss, Nitin Indurkhya, Tong Zhang
Editorial: Springer-Verlag New York Inc., United States (2007)
ISBN 10: 0387954333 ISBN 13: 9780387954332
Nuevos Tapa dura Cantidad: 1
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The Book Depository US
(London, Reino Unido)
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Descripción Springer-Verlag New York Inc., United States, 2007. Hardback. Estado de conservación: New. 236 x 156 mm. Language: English . Brand New Book. Data mining is a mature technology. The prediction problem, looking for predictive patterns in data, has been widely studied. Strong me- ods are available to the practitioner. These methods process structured numerical information, where uniform measurements are taken over a sample of data. Text is often described as unstructured information. So, it would seem, text and numerical data are different, requiring different methods. Or are they? In our view, a prediction problem can be solved by the same methods, whether the data are structured - merical measurements or unstructured text. Text and documents can be transformed into measured values, such as the presence or absence of words, and the same methods that have proven successful for pred- tive data mining can be applied to text. Yet, there are key differences. Evaluation techniques must be adapted to the chronological order of publication and to alternative measures of error. Because the data are documents, more specialized analytical methods may be preferred for text. Moreover, the methods must be modi?ed to accommodate very high dimensions: tens of thousands of words and documents. Still, the central themes are similar. Nº de ref. de la librería LIB9780387954332

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SHOLOM M. WEISS
Editorial: Springer (2004)
ISBN 10: 0387954333 ISBN 13: 9780387954332
Nuevos Tapa dura Cantidad: 1
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Herb Tandree Philosophy Books
(Stroud, GLOS, Reino Unido)
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Descripción Springer, 2004. Hardback. Estado de conservación: NEW. 9780387954332 This listing is a new book, a title currently in-print which we order directly and immediately from the publisher. Nº de ref. de la librería HTANDREE0275935

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Sholom Weiss, Nitin Indurkhya, Tong Zhang, Fred Damerau
Editorial: Springer (2004)
ISBN 10: 0387954333 ISBN 13: 9780387954332
Nuevos Tapa dura Cantidad: 1
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Ergodebooks
(RICHMOND, TX, Estados Unidos de America)
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Descripción Springer, 2004. Hardcover. Estado de conservación: New. 2005. This item is printed on demand. Nº de ref. de la librería DADAX0387954333

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Weiss, Sholom M.
Editorial: Springer (2016)
ISBN 10: 0387954333 ISBN 13: 9780387954332
Nuevos Paperback Cantidad: 1
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Ria Christie Collections
(Uxbridge, Reino Unido)
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Descripción Springer, 2016. Paperback. Estado de conservación: New. PRINT ON DEMAND Book; New; Publication Year 2016; Not Signed; Fast Shipping from the UK. No. book. Nº de ref. de la librería ria9780387954332_lsuk

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Sholom M. Weiss
Editorial: Springer-Verlag New York Inc. (2004)
ISBN 10: 0387954333 ISBN 13: 9780387954332
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Editorial: Springer-Verlag New York Inc. (2004)
ISBN 10: 0387954333 ISBN 13: 9780387954332
Nuevos Cantidad: > 20
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(Fairford, GLOS, Reino Unido)
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Sholom M. Weiss, Nitin Indurkhya, Tong Zhang
Editorial: Springer-Verlag New York Inc. 2004-10-25, New York, NY (2004)
ISBN 10: 0387954333 ISBN 13: 9780387954332
Nuevos Tapa dura Cantidad: > 20
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(Oxford, OX, Reino Unido)
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