Веб Сайт

 

Текст Для Сайта
Виды Информации +по Форме Представления
Виды Информации +в Компьютере

Веб Сайт

Веб Сайт

Веб Сайт


Определение Текст Для Сайтаа Три основных вещей, чтобы сделать Текст Для Сайта являются ваше Доменное Имя, веб-хостинга и тема. Таким образом, вы знаете, что хотите создать сайт, но сначала нужно, чтобы рассмотреть то, что Текст Для Сайта будет о. Зная, что Текст Для Сайта о поможет определить ваше Доменное Имя. Большинство доменных имен от 1 до 3 слова, которые описывают то, что Текст Для Сайта о. Доменное Имя это адрес сайта, например, www.whatisawebsite.com . Что такое Сайт является Текст Для Сайта я создал для этого проекта. Сайт представляет собой набор веб-страниц, изображений, видео или другие цифровые активы, которые размещается на одном или нескольких Веб Сервер (ы), как правило, доступны через Интернет, мобильный телефон или по локальной сети. Определение веб-страницы является документом, как правило, написаны в HTML, который является почти всегда доступны через HTTP, протокол, который передает информацию с веб-сервера, чтобы отобразить в веб-браузере пользователя.

Что такое Текст Для Сайта?

Сайт представляет собой набор веб-страниц (документов, доступ к которым через Интернет), такие как тот, которого вы ищете в настоящее время. Веб-страница является то, что вы видите на экране, когда вы вводите в веб-адрес, нажмите на ссылку, или положить запрос в поисковике. Веб-страница может содержать любой тип информации, и могут включать в себя текст, цвет, графики, анимации и звука. Когда кто-то дает вам свой веб-адрес, это обычно занимает вас на главную страницу своего сайта, который должен познакомить вас с тем, что, что сайт предлагает с точки зрения информации или других услуг. На домашней странице, вы можете нажать на ссылки, чтобы добраться до других разделов сайта. Текст Для Сайта может состоять из одной страницы, или десятки тысяч страниц, в зависимости от того, что владелец сайта пытается добиться. Почему люди Посетите Текст Для Сайтаов? Как правило, люди смотрят на Текст Для Сайтаах по двум основным причинам: 1. Чтобы найти необходимую им информацию. Это может быть что угодно от студента ищет фотографии лягушек для школьного проекта, чтобы найти последние котировки акций, чтобы получить адрес ближайшего тайском ресторане. 2. Чтобы выполнить задачу. Посетители можете купить последнюю бестселлер, скачать программу, или участвовать в онлайн-дискуссии о любимом хобби. Главное помнить, в создании Текст Для Сайтаа является то, что вы не создаете Текст Для Сайта для вас, вы уже знаете о информации или услуги вы предлагаете. Вы создаете сайт для ваших посетителей, поэтому он должен содержать контент, который они хотят, и быть организована таким образом, что имеет смысл, даже для постороннего. Мы расскажем вам, как создать и улучшить свой сайт в дальнейших статьях, но главное помнить, заключается в следующем: Текст Для Сайта является средством общения, и это только успешным, когда его сообщение получено предполагаемого пользователя. Общество Интернета (ISOC) Трафик На Сайт Категории Добыча текст Материал из Википедии, свободной энциклопедии Добыча текста, также упоминается как текст интеллектуального анализа данных , примерно равной текстового анализа , относится к процессу извлечения высококачественного информацию из текста . Информация Высококачественная обычно получают через вымысл форм и тенденций с помощью таких средств, как статистической обучения образов . Добыча текст обычно включает в себя процесс структурирования входной текст (обычно разбора, наряду с добавлением некоторых производных языковых особенностей и удаления других, и последующей вставки в базе данных ), выводя узоры внутри структурированных данных , и, наконец, оценки и интерпретации на выходе. "Высокое качество" в текстовой добычи обычно относится к некоторой комбинации актуальности , новизны , и интересности. Типичные задачи добыча текст включает текстовый категоризации , текстовый кластеризации , извлечение концепция / лица , производство гранулированных таксономии, анализ настроений , документ обобщение и отношение сущностей, моделирование (т.е., обучение отношения между названным объектам ). Анализ текста предполагает поиск информации , лексический анализ для изучения распределения частотных слов, распознавание образов , мечения / аннотации , извлечение информации , интеллектуального анализа данных методов, включая ссылку и анализа ассоциации, визуализации и прогнозного анализа . Главная цель, по сути, превратить текст в данных для анализа, с помощью применения обработки естественного языка (NLP) и аналитических методов. Типичное применение состоит в сканировании набор документов, написанных в естественном языке и либо моделируют набор документов для прогнозирования классификационных целях или заполнения базы данных или индексный поиск с информацией, извлеченной. Содержание 1 Добыча Текст и анализа текста 2 История 3 Процессы анализа текста 4 Приложения 4.1 Приложения защиты 4.2 Биомедицинские приложения 4.3 Программные приложения 4.4 Онлайн мультимедийные приложения 4.5 Маркетинговые приложения 4.6 Анализ настроений 4.7 Академические приложения 5 Программное обеспечение и приложения 5.1 Коммерческая 5.2 с открытым исходным кодом 6 Последствия 7 См. также 8 Примечания 9 Литература 10 Внешние ссылки Добыча Текст и анализа текста Термин анализа текста описывает набор лингвистических , статистических и машинного обучения методов, которые модель и структурировать информативность текстовых источников для бизнес-аналитики , разведочный анализ данных , исследования или расследования. [1] Термин примерно синонимом анализ текста , более того, Ронен Фельдман модифицировали 2000 описание "Text Mining" [2] в 2004 году для описания "анализ текста". [3] Последний термин в настоящее время используется чаще в бизнесе настройки в то время как "текст добыча" используется в некоторых самые ранние областей применения, начиная с 1980-х годов, [4] в частности жизненных науки исследования и правительство разведки. Термин анализа текста также описывает, что применение текстового анализа реагировать на бизнес-задач, будь то самостоятельно или в сочетании с запросом и анализа выставленными, числовых данных. Общеизвестно, что 80 процентов бизнес-информации, необходимой берет свое начало в неструктурированной форме, прежде всего текста. [5] Эти методы и процессы обнаружения и современные знания - факты, бизнес-правила и отношения - то есть в противном случае блокируется в текстовой форме, непроницаемой для автоматизированная обработка. История Трудоемкие ручные подходы добыча текст впервые появились в середине 1980-х, [6] , но технологические достижения позволили поле для продвижения в течение последнего десятилетия. Добыча Текст междисциплинарная область, которая опирается на поиск информации , интеллектуального анализа данных , машинного обучения , статистики и компьютерной лингвистики . Как большая часть информации (общие оценки говорят более 80%) [5] в настоящее время хранится в виде текста, анализ текста, как полагают, имеют высокую коммерческую потенциальную ценность. Возрастающий интерес уделяется многоязычным интеллектуального анализа данных: возможность получить информацию разных языках и кластерных подобные детали из разных лингвистических источников в соответствии с их смыслом. Задача эксплуатируя большую часть корпоративной информации, идущий в «неструктурированной» виде была признана на протяжении десятилетий. [7] Это отражается в раннем определении бизнес-аналитики (BI), в октябре 1958 IBM Journal статье HP Лун , Business Intelligence System, которая описывает систему, которая будет: "... Использовать Машины для обработки данных для автоматического реферирования и авто-кодирования документов и для создания процентные профили для каждого из" точек действий "в организации. Обе входящие и внутренние генерируемые документы автоматически реферировать, характеризуется одним словом узор, и автоматически отправляются в соответствующих точках действий ". Тем не менее, как информационные системы управления разработаны начиная с 1960-х годов, и, как появились BI в 80-х и 90-х как категории программного обеспечения и области практики, акцент был сделан на численных данных, хранящихся в реляционных базах данных. Это не удивительно: текст в «неструктурированных» документов трудно обрабатывать. Появление текстового анализа в его нынешнем виде проистекает из переориентации исследований в конце 1990-х от разработки алгоритмов к применению, как описано профессором Марти А. Херст в бумажной распутывая горно текстовых данных: [8] В течение почти десятилетия община компьютерная лингвистика стала рассматривать большие текстовые коллекции в качестве ресурса следует снимать с целью получения более алгоритмы анализа текста. В этой статье, я попытался предложить новый акцент: использование больших интернет текстовых коллекций для себя новые факты и тенденции о самом мире. Я полагаю, что для достижения прогресса нам не нужно полностью искусственный интеллект анализ текста, а, скорее, смесь вычислительно-приводом и пользователем руководствоваться анализа может открыть дверь в захватывающих новых результатов. 1999 заявление Херста потребности достаточно хорошо описывает состояние текстового анализа технологии и практики десятилетие спустя. Процессы анализа текста Подзадачи - компоненты большего текстовые аналитики усилий - как правило, включают в себя: Поиск информации или идентификация корпус является подготовительным шагом: сбора или определение набора текстовых материалов, в Интернете или находящиеся в файловой системе, базы данных или системы управления контентом, для анализа. Хотя некоторые системы аналитика текстовые применяются исключительно передовые статистические методы, многие другие применяют более обширный обработки естественного языка , такие как части речи пометки , синтаксического разбора , и других видов лингвистического анализа. [ править ] Названный признание лица является использование справочников географических или статистических методов для определения именованных текстовых функций: люди, организации, географические названия, тикер символы, определенные сокращения, и так далее. Многозначные - использование контекстных ключей - может потребоваться, чтобы решить, где, например, «Форд» может относиться к бывшим президентом США, производителя транспортного средства, кинозвезда, переправе, или какого-либо другого объекта. Признание мотоцикла выявленных лиц: особенности, такие как номера телефонов, адреса электронной почты, величин (с единицы) можно различить с помощью регулярного выражения или другого шаблона. Кореферентности : выявление словосочетаний и другие условия, которые относятся к тому же объекту. Добыча Отношения, факт, и событие: идентификация ассоциаций среди лиц и другой информации в тексте Анализ настроений включает взыскательных субъективное (в отличие от фактического) материала и извлечения различных форм представленческих информации: настроений, общественного мнения, настроения, и эмоции. Методы анализа текста полезны при анализе настроений в сущности, концепция, или на уровне тему и в отличительный держателя мнения и объекта общественного мнения. [9] Количественный анализ текста представляет собой набор методов, вытекающих из общественных наук, где либо человеческий судья или компьютер извлекает семантические или грамматические отношения между словами для того, чтобы выяснить, смысл или стилистические закономерности, обычно, непринужденной личной текста с целью психологическое профилирование и т.д. [10] Приложения Технология в настоящее время широко применяется для широкого спектра государственных, научных исследований, и бизнес-потребностей. Приложения могут быть отсортированы в ряде категорий по типу анализа или по бизнес-функции. Используя этот подход к классификации растворов, категории применения включают в себя: Предприятие Business Intelligence / интеллектуальный анализ данных, Конкурентная разведка E-Discovery , Управление записями Национальная безопасность / Разведка Научное открытие , особенно науки о жизни Настроения Analysis Tools, слушая Платформы Естественного языка / Семантический Toolkit или услуги Издательский Автоматизированная размещения объявлений Поиск / Доступ к информации Социальные медиа мониторинг Приложения защиты Многие программные пакеты добыча текст продаются для приложений безопасности , особенно мониторинг и анализ интернет-равнинных источников текстовых, таких как интернет-новостей , блогов и т.д. для национальной безопасности целей. [11] Он также участвует в изучении текста шифрования / дешифрования . Биомедицинские приложения Основная статья: Биомедицинские анализ текста Диапазон горнодобывающих текст приложений в биомедицинской литературе было описано. [12] Один интернет-приложение анализ текста в биомедицинской литературе PubGene , который сочетает в биомедицинских анализ текста с сетевой визуализации как Интернет-услуга. [13] [14] ТРХ это понятие при содействии поиск и навигация инструмент для биомедицинской литературе анализ [15] - он работает на PubMed / PMC и может быть настроен, по их просьбе, для работы на репозиториев местных литературных тоже. GoPubMed это знание на основе поисковой системы для биомедицинских текстов. Программные приложения Методы и программное обеспечение горных Текст также исследованы и разработаны крупных фирм, в том числе IBM и Microsoft , для дальнейшей автоматизации горнодобывающих и анализа процессов, и различными фирмами, работающими в области поиска и индексации в целом как способ улучшить свои результаты . В государственном секторе много усилий было сосредоточено на создании программного обеспечения для отслеживания и мониторинга террористической деятельности . [16] Онлайн мультимедийные приложения Добыча текста используется крупными медиа-компаний, таких как Tribune Company , чтобы уточнить информацию и предоставить читателям с большими опытом поиска, который в свою очередь увеличивает сайта «липкость» и доход. Кроме того, на задней части, редакторы получают выгоду, будучи в состоянии поделиться, соратник и пакет новостей по свойствам, что значительно увеличивает возможности для получения прибыли от контента. Маркетинговые приложения Добыча Текст начинают использоваться в маркетинге, а также, более конкретно, в аналитической управления взаимоотношениями с клиентами . Coussement и Ван ден Пель (2008) [17] [18] применить его для улучшения прогнозного анализа модели для оттока клиентов ( истирание клиентов ). [17] Анализ настроений Анализ настроений может включать анализ обзоры фильмов для оценки, насколько благоприятными отзыв для фильма. [19] Такой анализ может потребоваться меченого набор данных или метки в эмоциональности слов. Ресурсы для эмоциональности слов и понятий были сделаны для WordNet [20] и ConceptNet , [21] соответственно. Текст был использован для обнаружения эмоции в смежной области аффективной вычислений. [22] Текст подходы к аффективным вычислений были использованы на нескольких корпусов, таких как студенты оценок, детей историй и новостей. Академические приложения Вопрос о интеллектуального анализа текста имеет важное значение для издателей, которые держат большие базы данных информации, нуждающихся индексирование для поиска. Это особенно верно в научных дисциплин, в которых весьма специфический информация часто содержащихся в письменном тексте. Таким образом, были предприняты инициативы, такие как природы предложения об Open Text Mining интерфейс (OTMI) и Национальные институты здравоохранения общей Журнал Издательство 'ы определения типа документа (DTD), что обеспечило бы семантические сигналы к машинам, чтобы ответить на конкретные запросы, содержащиеся в тексте не снимая издателя барьеров для доступа общественности. Академические институты также стали участвовать в инициативе горно текст: Национальный центр Text Mining (NaCTeM), является первым финансируемых государством анализ текста центром в мире. NaCTeM эксплуатируется Манчестерского университета [23] в тесном сотрудничестве с Tsujii Lab, [24] Токийский университет . [25] NaCTeM предоставляет индивидуальные инструменты, научно-исследовательских учреждений и дает советы для научного сообщества. Они финансируются на на Объединенный комитет по информационным системам (JISC) и двух британских исследовательских советов ( EPSRC & BBSRC ). С первой на очереди интеллектуального анализа текста в биологических и медико-биологических наук, научный с тех пор расширила в области социальных наук . В Соединенных Штатах, в школе информация в Университете Калифорнии, Беркли разрабатывает программу под названием BioText чтобы помочь биологии исследователей в горно-анализа текста. Кроме того, частные инициативы также предлагают инструменты для академического анализа текста: Newsanalytics.net предоставляет исследователям свободного масштабируемого решения для ключевых слов на основе анализа текста. Научно-исследовательские программы Инициативы были разработаны для поддержки Новости Аналитика , но одинаково полезны для обычных приложений анализ текста. Программное обеспечение и приложения Компьютерные программы анализ текста доступны из многих коммерческих и с открытым исходным кодом компании и источников. Коммерческая AeroText - это набор горных текст приложений для контент-анализа. Содержимое используется может быть на нескольких языках. Angoss - Angoss анализа текста обеспечивает организацию и добычу тему, тему категоризации, анализ настроений и способности реферирования документов через встроенный Lexalytics Salience Engine. Программное обеспечение предоставляет уникальную возможность слияния выход неструктурированной, текстовый анализ с структурированных данных, чтобы обеспечить дополнительные прогностические переменные для улучшения прогнозных моделей и анализа ассоциации. Attensity - состоялся, интегрированный и автономных анализ текста (аналитика) программное обеспечение, которое использует технологию обработки естественного языка для решения коллективного интеллекта в социальных медиа и форумах; голос клиента в опросах и писем; управление взаимоотношениями с клиентами; электронные услуги; исследования и электронного обнаружения; рисками и соблюдения, а также анализ разведки. Автономия - анализ текста, кластеризация и классификация программного обеспечения Основа технологии - предоставляет набор модулей анализа текста, чтобы определить язык, включить поиск в более чем 20 языков, экстракт лиц, и эффективно искать и переводить объекты. Clarabridge - анализа текстов (анализ текста) программного обеспечения, в том числе естественного языка (НЛП), машинного обучения, кластеризации и категоризации. Обеспечивает SaaS, состоялся и на предпосылке текст и настроений аналитики, которые позволяют компаниям собирать, слушать, анализировать, и действуют на голос клиента (VOC) и от внешних (Twitter, Facebook, Yelp!, Форумов продуктов, и т.д. ) и внутренних источников (колл-центр отмечает, CRM, предприятия хранилищ данных, BI, обзоры, письма и т.д.). Полное открытие Источник - предоставляет программное обеспечение и услуги для обнаружения данных и анализа данных через Nytrix Зоя и других проприетарных инструментов. Endeca Technologies - предоставляет программное обеспечение для анализа и кластерных неструктурированного текста. Экспертная система SpA - набор семантических технологий и продуктов для разработчиков и менеджеров знаний. Fair Isaac - ведущий поставщик решений для управления решение питание от расширенной аналитики (включает анализ текста). Фейт системы - обеспечивает распознавания текста-abled (в том числе оптического распознавания символов и автоматизированной редакции) программных решений для бизнес-аналитики, КПЭ приборных панелей, отчетности предприятия и управления записями с автоматизированной классификации для структурированных и неструктурированных данных Общие настроения - Социальный интеллект платформа, которая использует обработки естественного языка , чтобы обнаружить сходство между фанатами брендов с фанатами традиционного телевидения показывает в социальных медиа. Автономные анализ текста, чтобы захватить базу социального знания на миллиарды тем, хранящихся в 2004 году. IBM LanguageWare - набор IBM для текстового анализа (инструменты и выполнения). IBM SPSS - поставщик Modeler Premium (ранее назывался IBM SPSS Modeler и IBM SPSS Text Analytics), который содержит расширенные возможности НЛП на основе анализа текста (многоязычная настроений, событий и извлечения факт), который может быть использован в сочетании с прогнозное моделирование . Текст Аналитика для обследования дает возможность классифицировать ответы на опрос с использованием НЛП-основанные возможности для дальнейшего анализа или отчетности. Inxight - поставщик текстового анализа, поиска и неструктурированных технологий визуализации. (Inxight был куплен Business Objects , что была куплена SAP AG в 2008 году). LanguageWare - библиотеки анализ текста и настройки программного обеспечения от IBM. Язык Computer Corporation - извлечение текста и инструменты анализа, доступные на нескольких языках. Lexalytics - поставщик из текстового анализа двигателя, используемого в социальных медиа мониторинга, Голос Клиента, обследования Анализ и другие приложения. LexisNexis - поставщик решений бизнес-аналитики на основе обширного новостей и набора информации о компании содержимому. LexisNexis приобрела DataOps проводить поиск Mathematica - обеспечивает встроенные инструменты для выравнивания текста, сопоставление с образцом, кластеризации и семантического анализа. Medallia - предлагает одну систему записи для обследования, социальной, текст, написано и онлайн обратную связь. Megaputer Интеллект - предлагает текст и горно-аналитику данных - разработчиков программного обеспечения PolyAnalyst. NetOwl - набор многоязычных текстовых и сущностей аналитики продукции, в том числе на добычу лицо, кулисы и добычи событий, анализ настроений, геотегов, имя перевода, имя согласования и разрешения, удостоверяющего личность, и другие. Omniviz от Instem Научно -. Интеллектуальный анализ данных и визуальные инструмент аналитики [26] SAS - SAS Text Miner и Teragram; коммерческие анализа текста, обработки естественного языка, и таксономии программное обеспечение, используемые для управления информацией . SmartLogic - Семафор; Содержимое Intelligence Platform, содержащий коммерческие анализ текста, обработки естественного языка, на основе правил классификации, онтология / таксономии моделированию и информационным визуализация программного обеспечения, используемого для управления информацией . StatSoft - предоставляет STATISTICA Text Miner в ​​качестве дополнительного расширения на STATISTICA Data Miner, для прогнозного анализа решений. Sysomos - провайдер аналитика социальных медиа программная платформа, в том числе текстовых аналитики и настроений анализа на онлайн потребительских разговоров. Wordstat - Контент-анализ и анализ текста дополнения модуль QDA Miner для анализа больших объемов текстовых данных. Xpresso -. XPresso, движок, разработанный основной технологии группой Abzooba в, ориентирован на автоматизированной перегонки выражений в социальных бесед СМИ [27] Томсон Data Analyzer - позволяет комплексный анализ патентной информации, научных публикаций и новостей. Открытый исходный код Carrot2 - текст и результаты поиска база кластеризации. GATE - Общая архитектура для текстовых инженерии, с открытым исходным кодом инструментов для обработки естественного языка и языкового строительства Gensim - масштабная тема моделирования и добыча семантической информации из неструктурированного текста ( Python ) OpenNLP - обработки естественного языка Естественного языка Toolkit (NLTK) - это набор библиотек и программ для символического и статистической обработки естественного языка (НЛП) для Python языка программирования. RapidMiner с Text Processing Extension - данные и анализ текста программного обеспечения. Неструктурированной информации Архитектура управления ( UIMA ) - компонент база для анализа неструктурированного контента, такие как текстовые, аудио и видео, первоначально разработанной IBM. Язык программирования R обеспечивает основу для горнодобывающих текст приложений в пакете тм. [28] Вид задача Обработки естественного языка содержит ТМ и другие пакеты библиотечных анализ текста. [29] KNIME расширение Обработка текста. KH Coder - Для контент-анализа , горнодобывающих текст или корпусной лингвистики . PLOS Text Mining Коллекция [30] Последствия До недавнего времени, веб-сайты чаще всего не используются текстовые поиски, которые можно найти только документы, содержащие конкретные определяемые пользователем слова или фразы. Теперь, за счет использования семантической сети , анализ текста может найти контент на основе значением контекста (а не просто конкретного слова). Кроме того, анализ текста программное обеспечение может использоваться для создания больших досье сведения о конкретных людях и событиях. Например, большие наборы данных на основе данных, извлеченных из новостей могут быть построены для облегчения анализа социальных сетях или контрразведки . По сути, анализ текста программа может действовать в емкость, похожую на разведки аналитика или научно-исследовательской библиотекаря, хотя и с более ограниченной области анализа. Добыча текст также используется в некоторых почтовых спам-фильтры , как способ определения характеристик сообщений, которые могут быть рекламные объявления или другие нежелательные материалы. См. также Приблизительная неотрицательная матрица разложение , алгоритм, используемый для интеллектуального анализа текста BioCreative оценка анализ текста в биомедицинской литературе Концепция горно Имя разрешение Стоп слова Текст классификация иногда считается (суб) задача интеллектуального анализа текста. Веб добыча , задача, которая может включать в себя анализ текста (например, сначала найти соответствующие веб-страницы, классифицируя обхода веб-страниц, а затем извлечь нужную информацию из текстового содержания этих страниц считающихся важными). ж-Shingling Добыча Последовательность : String и последовательности горно Шумные анализа текста Названный признание лица Разрешение идентификации Новости Аналитика Примечания В этой статье используются голые URL-адреса для цитат , которые могут быть под угрозой ссылка гнили . Пожалуйста рассмотреть вопрос о включении полное название , так что статья остается проверке . несколько шаблонов и инструментов Reflinks доступны, чтобы помочь при форматировании. ( Reflinks документация ) (апрель 2013 г.) ^ Определение текстового анализа [ мертвой ссылке ] ^ KDD-2000 Семинар по Text Mining ^ Текст Аналитика: теория и практика [ мертвой ссылке ] ^ Хоббс, Джерри Р.; Уокер, Дональда; Амслер, Роберт А. (1982). "Естественный язык доступа к структурированного текста". Труды 9-й конференции по вычислительной лингвистике 1. . стр. 127-32 подборку : 10.3115/991813.991833 . ^ б неструктурированные данные и 80 процентов Правило [ мертвой ссылке ] ^ Содержимое Анализ Verbatim пояснениями ^ http://www.b-eye-network.com/view/6311 [ полный править ] ^ Херст, Марти А. (1999). "Распутывание анализ текста данных" . Труды 37-й ежегодной встрече Ассоциации компьютерной лингвистики в компьютерной лингвистики. 3-10. подборку : 10.3115/1034678.1034679 . ISBN 1-55860-609-2 . ^ http://www.clarabridge.com/default.aspx?tabid=137&ModuleID=635&ArticleID=722 [ мертвой ссылке ] ^ Мель, Маттиас Р. (2006). "Количественный анализ текста.". Справочник мультиметод измерения в психологии. р. . 141 DOI : 10.1037/11383-011 . ISBN 1-59147-318-7 . ^ Zanasi, Алессандро (2009). "Виртуальные Оружие для Real Wars: Text Mining для национальной безопасности". Труды Международного семинара по вычислительного интеллекта в безопасности для информационных систем CISIS'08. Достижения в области Soft Computing 53. р. 53. подборку : 10.1007/978-3-540-88181-0_7 . ISBN 978-3-540-88180-3 . ^ . Коэн, К. Bretonnel; Хантер, Лоуренс (2008) "Начало работы в Text Mining" PLoS вычислительной биологии 4 (1): e20.. подборку : 10.1371/journal.pcbi.0040020 . PMC 2217579 . PMID 18225946 . ^ Йенссен, Тор-Кристиан; Lægreid, Астрид; Коморовский, Ян; Hovig, Эйвинд (2001). "Литература сеть человеческих генов для высокой пропускной анализа экспрессии генов" Nature Genetics 28 (1):.. 21-8 подборку : 10.1038/ng0501-21 . PMID 11326270 . ^ Masys, Daniel R. (2001). "Связывание данных микрочипов в литературе" Nature Genetics 28 (1):.. 9-10 подборку : 10.1038/ng0501-9 . PMID 11326264 . ^ Джозеф Томас; Saipradeep, Vangala G; Венкат Raghavan, Ганеш Sekar; Сринивасан Rajgopal; Рао, Адитья; Котте, Sujatha; Sivadasan, Нэвин (2012). "ТРХ: Биомедицинские поиск литературы легко" биоинформационных 8 (12). :. 578-80 подборку : 10.6026/97320630008578 . PMC 3398782 . PMID 22829734 . ^ Texor ^ б Coussement, Кристоф; Ван Ден Пель, Дирк (2008). "Интеграция голос клиентов через колл-центр писем в систему поддержки принятия решений для прогнозирования оттока" Информация и управление 45 (3):.. 164-74 подборку : 10.1016/j.im.2008.01.005 . ^ Coussement, Кристоф; Ван Ден Пель, Дирк (2008). "Совершенствование управления жалобу клиента по автоматической классификации почты с помощью функции языковой стиль качестве предсказателей" Системы поддержки принятия решений 44 (4): 870-82.. подборку : 10.1016/j.dss .2007.10.010 . ^ Панг, Бо, Ли, Лилиан; Vaithyanathan, Шивакумар (2002). "Недурно?». Труды ACL-02 конференции на эмпирических методов в обработке естественного языка 10. . С. 79-86 подборку : 10.3115/1118693.1118704 . ^ . Алессандро Valitutti, Карло Strapparava, Оливьеро со (2005) «Развитие аффективной Лексические ресурсы" Психология Журнал 2 (1):. 61-83. ^ . Эрик Cambria; Роберт Шпеер, Екатерина Аваси и Амир Хусейн (2010) "SenticNet: Общедоступная Семантический ресурс для мнения горно" Труды AAAI ЦСК.. С. 14-18. ^ Кальво, Рафаэль; Д'Мелло, Сидней (2010). "Аффект Detection: Междисциплинарный обзор моделей, методов и их приложения" IEEE Transactions на аффективное Computing 1 (1):.. 18-37 DOI : 10.1109/T-AFFC.2010.1 . ^ Университет Манчестера ^ Цудзи Лаборатория ^ Токийский университет ^ Ян, Юньюнь; Эйкерс, Люси; Клозе, Томас; Barcelon Ян, Синтия (2008). "Добыча Текст и инструменты визуализации - Впечатления от развивающихся возможностей" Мир Патентная информация 30 (4): 280.. подборку : 10.1016/j.wpi.2008.01.007 . ^ ":: Добро пожаловать Abzooba ::" . Abzooba.com. Проверено 2013-10-13. ^ Введение в тм Пакет: Text Mining в R ^ КРАН Задача Фото: Обработка естественного языка ^ "Содержание: Text Mining" . PLOS. Литература Ananiadou, С. и Макнот, J. (ред.) (2006). Text Mining для биологии и биомедицине. Artech House Книги. ISBN 978-1-58053-984-5 Bilisoly, Р. (2008). Практическая Text Mining с Perl. Нью-Йорк:. John Wiley & Sons ISBN 978-0-470-17643-6 Фельдман Р., Сэнгер, J. (2006). Text Mining Справочник. Нью-Йорк:. Cambridge University Press ISBN 978-0-521-83657-9 Indurkhya, Н., и Damerau, Ф. (2010). Справочник по обработки естественного языка, 2nd Edition. Бока-Ратон, штат Флорида. CRC Press ISBN 978-1-4200-8592-1 Као А., Poteet, S. (редакторы). Обработки естественного языка и Text Mining. Спрингер. ISBN 1-84628-175-X Konchady, М. Text Mining прикладного программирования (Серия программирование). Charles River Медиа. ISBN 1-58450-460-9 Мэннинг, С и Schutze, Х. (1999). Основы статистической обработки естественного языка. Cambridge, MA:. MIT Press ISBN 978-0-262-13360-9 Шахтер, Г., старейшина, Дж. Хилл. Т, Нисбет Р., Делен, Д. и быстро, А. (2012). Практическая Text Mining и статистический анализ для неструктурированных приложений текстовых данных. Elsevier Academic Press. ISBN 978-0-12-386979-1 Мак-Найт, У. (2005). "Строительство бизнес-аналитики: интеллектуальный анализ данных Текст в бизнес-аналитики" ДМ отзыв, 21-22.. Шривастава, А. и Sahami. . М. (2009) Text Mining: Классификация, кластеризации, и приложения. Бока-Ратон, штат Флорида. CRC Press ISBN 978-1-4200-5940-3 Zanasi, А. (редактор) (2007). Text Mining и ее приложения к Intelligence, CRM и управления знаниями. ВИТ Пресс. ISBN 978-1-84564-131-3 Внешние ссылки Марти Херст: Что такое Text Mining? (октябрь, 2003) Автоматическая Извлечение содержимого, лингвистический Консорциум данных Автоматическая Извлечение содержимого, NIST Категории : Приложения Искусственный интеллект Добыча данных Компьютерная лингвистика Анализ данных Обработка текста на естественном языке Статистическая обработка естественного языка Меню навигации Создать учетную запись Войти Статья Разговор Читать Редактировать Посмотреть историю Главная Содержание Показанный контент Текущие события Случайная статья Пожертвуйте Википедии Викимедиа Магазин Взаимодействие Помогите О Википедии Сообщество портал Недавние изменения Связаться страницы Инструментарий Печать / экспорт Языки العربية Čeština Deutsch Español Français Индонезийский Мадьяр 日本语 Polski Português Русский Svenska ไทย Tiếng Việt 中文 Изменить ссылки Эта страница была Последнее изменение 28 января 2014 в 09:50 : Веб Сайты



 
   
Сайт создан в системе uCoz