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Text Analytics An Introduction to the Science and Applications of Unstructured Information Analysis

104,99 €

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

29.04.2022

Abbildungen

farbige Illustrationen, Zeichnungen, schwarz-weiss, Zeichnungen, farbig, Tabellen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor and Francis

Seitenzahl

258

Maße (L/B/H)

23,4/15,6/1,4 cm

Gewicht

439 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-224526-3

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

29.04.2022

Abbildungen

farbige Illustrationen, Zeichnungen, schwarz-weiss, Zeichnungen, farbig, Tabellen, schwarz-weiss

Verlag

Taylor and Francis

Seitenzahl

258

Maße (L/B/H)

23,4/15,6/1,4 cm

Gewicht

439 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-224526-3

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • 1 TEXT ANALYTICS. 1.1 INTRODUCTION 1.2 TEXT MINING AND TEXT ANALYTICS 1.3 TASKS AND APPLICATIONS 1.4 THE TEXT ANALYTICS PROCESS 1.5 SUMMARY 1.6 QUESTIONS 2 NATURAL-LANGUAGE PROCESSING 2.1 INTRODUCTION 2.2 THE SCOPE OF NATURAL-LANGUAGE PROCESSING 2.3 NLP LEVELS AND TASKS 2.3.1 Phonology 2.3.2 Morphology 2.3.3 Lexicon 2.3.4 Syntax 2.3.5 Semantic 2.3.6 Reasoning and Pragmatics 2.1 SUMMARY 2.2 EXERCISES 2.2.1 Morphological Analysis 2.2.2 Lexical Analysis 2.2.3 Syntactic Analysis 3 INFORMATION EXTRACTION 3.1 INTRODUCTION 3.2 RULE-BASED INFORMATION EXTRACTION 3.3 NAMED-ENTITY RECOGNITION 3.3.1 N-Gram Models 3.4 RELATION EXTRACTION 3.5 EVALUATION 3.1 SUMMARY 3.2 EXERCISE 3.2.1 Regular Expressions 3.2.2 Named-Entity Recognition 4 DOCUMENT REPRESENTATION 4.1 INTRODUCTION 4.2 DOCUMENT INDEXING 4.3 VECTOR SPACE MODELS 4.3.1 Boolean Representation Model 4.3.2 Term Frequency Model 4.3.3 Inverse Document Frequency Model 4.1 SUMMARY 4.2 EXERCISES 4.2.1 TFxIDF Representation Model 5 ASSOCIATION RULES MINING 5. INTRODUCTION 5.2 ASSOCIATION PATTERNS 5.3 EVALUATION 5.3.1 Support 5.3.2Confidence 5.3.3 Lift 5.4 ASSOCIATION RULES GENERATION 5.1 SUMMARY 5.2 EXERCISES 5.2.1 Extraction of Association Rules 6 CORPUS-BASED SEMANTIC ANALYSIS 6.1 INTRODUCTION 6.2 CORPUS-BASED SEMANTIC ANALYSIS 6.3 LATENT SEMANTIC ANALYSIS 6.3.1 Creating Vectors with LSA 6.4 WORD2VEC 6.4.1 Embedding Learning 6.4.2 Prediction and Embeddings Interpretation 6.1 SUMMARY 6.2 EXERCISES 6.2.1 Latent Semantic Analysis 6.2. Word Embedding with Word2Vec 7 DOCUMENT CLUSTERING 7.1 INTRODUCTION 7.2 DOCUMENT CLUSTERING 7.3K-MEANS CLUSTERING 7.4 SELF-ORGANIZING MAP 7.4.1Topological Maps Learning 7.1 SUMMARY 7.2 EXERCISES 7.2.1 K-means Clustering 7.2.2 Self-Organizing Maps 8 TOPIC MODELING 8.1 INTRODUCTIO 8.2TOPIC MODELING 8.3 LATENT DIRICHLET ALLOCATION 8.4 EVALUATION 8.1 SUMMARY 8.2 EXERCISES 8.2.1 Modeling Topics with LDA 9 DOCUMENT CATEGORIZATION 9.1INTRODUCTION 9.2 CATEGORIZATION MODELS 9.3 BAYESIAN TEXT CATEGORIZATION 9.4 MAXIMUM ENTROPY CATEGORIZATION 9.5 EVALUATION 9.1 SUMMARY 9.2 EXERCISES 9.2.1 Naïve Bayes Categorization 9.2.2 MaxEnt Categorization