Gestione e analisi dei dati testuali: Introduzione pratica all'Information Retrieval e al Text Mining

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Titolo originale:

Text Data Management and Analysis: A Practical Introduction to Information Retrieval and Text Mining

Contenuto del libro:

Negli ultimi anni si è assistito a una crescita vertiginosa dei dati testuali in linguaggio naturale, tra cui pagine web, articoli di cronaca, letteratura scientifica, e-mail, documenti aziendali e social media come articoli di blog, post di forum, recensioni di prodotti e tweet. Ciò ha portato a una crescente domanda di potenti strumenti software che aiutino le persone ad analizzare e gestire in modo efficace ed efficiente grandi quantità di dati testuali.

A differenza dei dati generati da un sistema informatico o da sensori, i dati testuali sono di solito generati direttamente dall'uomo e sono accompagnati da un contenuto semanticamente ricco. Per questo motivo, i dati testuali sono particolarmente preziosi per scoprire la conoscenza delle opinioni e delle preferenze umane, oltre a molti altri tipi di conoscenza che vengono codificati nel testo. A differenza dei dati strutturati, che si conformano a schemi ben definiti (e sono quindi relativamente facili da gestire per i computer), il testo ha una struttura meno esplicita e richiede un'elaborazione informatica per la comprensione del contenuto codificato nel testo.

L'attuale tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale non ha ancora raggiunto un punto tale da consentire a un computer di comprendere con precisione un testo in linguaggio naturale, ma negli ultimi decenni è stata sviluppata un'ampia gamma di approcci statistici ed euristici all'analisi e alla gestione dei dati testuali. In genere sono molto robusti e possono essere applicati per analizzare e gestire dati testuali in qualsiasi lingua naturale e su qualsiasi argomento.

Questo libro fornisce un'introduzione sistematica a tutti questi approcci, ponendo l'accento sulle conoscenze e le competenze più utili per costruire una serie di sistemi di informazione testuale di utilità pratica. L'attenzione si concentra sulle applicazioni di text mining che possono aiutare gli utenti ad analizzare gli schemi nei dati testuali per estrarre e rivelare conoscenze utili. Vengono trattati anche i sistemi di recupero delle informazioni, compresi i motori di ricerca e i sistemi di raccomandazione, come tecnologia di supporto per le applicazioni di text mining.

Il libro tratta i concetti, le tecniche e le idee più importanti del text data mining e dell'information retrieval da un punto di vista pratico e include molti esercizi pratici progettati con un toolkit software (MeTA) per aiutare i lettori ad applicare le tecniche del text mining e dell'information retrieval a dati testuali reali e a sperimentare e migliorare alcuni algoritmi per compiti applicativi interessanti. Il libro può essere utilizzato come libro di testo per un corso di laurea in informatica o come libro di riferimento per i professionisti che lavorano su problemi rilevanti nell'analisi e nella gestione dei dati testuali.