Text mining
- 1. PROYECTO #3 TEXT MINING INTEGRANTES SILVIA CARVAJAL MENDEZ BERTHY VARGAS VILLARREAL LUIS ENRIQUE CESARY AÑEZ XAVIER MARCELO PANIAGUA ALARCÓN MODULO : FUNDAMENTOS DE MINERIA Y CIENCIAS DE DATOS GRUPO:2 DOCENTE: ING. DAVID E. MENDOZA GUTIERREZ
- 2. 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. ¿Que es la minería de textos?
- 3. La minería de textos tiene muchas aplicaciones. Por ejemplo, la minería de textos puede ayudar a encontrar tecnologías nuevas e innovadoras dentro de ciertos dominios. Es un método muy eficiente para generar nueva información y conocimiento. ¿Por qué la necesitamos?
- 4. Estos son algunos ejemplos de uso en diferentes campos: ● Investigación ● Negocios ● Seguridad ● Uso Diario ● Salud ¿Que clase de gente hace minería de textos?
- 5. Los motores de búsqueda como Google, recuperan todos los documentos que contienen las palabras clave que has especificado, pero no hay valor añadido a los datos. ¿Cual es la diferencia entre minería de texto y google?
- 6. ● Extracción de términos ● Extraccion de informacion ● Análisis Relacional Técnicas de Text-Mining
- 7. ¿Estamos recopilando todos nuestros datos? ● Datos estructurados ● Datos no estructurados Fuentes de Text-Mining
- 8. Estos datos cargados de texto contienen información que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos. Pero, debido a que provienen de humanos en lugar de datos almacenados por campos en bases de datos o etiquetados en documentos, habrá irregularidades en el contenido, ambigüedades debido al idioma, entre otros. ¿Por qué son importantes los datos no estructurados?
- 9. ● Gestión de contenido ● Búsqueda semántica ● Cumplimiento regulatorio ● Recomendaciones de contenido ¿Cómo utilizan las empresas la minería de textos?
- 10. ● Costo y Velocidad ● Consistencia ● Escalabilidad ● Simplicidad ● Mejores Ideas Beneficios del Text-Mining
- 11. ¿Cómo funciona la minería de texto? La extracción de textos puede dividirse en cinco pasos: 1. Recolección 2. Preprocesamiento 3. Limpieza de textos 4. Tokenización 5. Extraccion de caracteristicas
- 12. Ejemplo de Aplicación de Text Mining Este ejemplo pretende servir de introduccion al analisis de texto(text mining) con Python. Para ello, analizaremos las publicaciones que han hecho en twitter diferentes personalidades con el objetivo de : ● Obtener número de tweets publicados por mes ● Top 10 de palabras por autor ● Top 15 palabras más características de cada autor