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Ebook About
¿Ud. posee fuentes de grandes cantidades de datos de naturaleza textual electrónica que necesita entender?¿Ud. desea obtener datos textuales para luego sacar provecho de ellos para descubrir y/o detectar automáticamente conocimiento valioso para su organización?¿Ud. desea entender los paradigmas y métodos computacionales para desarrollar aplicaciones para el análisis automático de información textual o documentos?Este libro es el adecuado para Ud. pues proporciona una introducción a la ciencia y aplicaciones de la analítica textual o minería de textos (text mining), que permiten examinar automáticamente fuentes de información no estructurada textual electrónica, con el fin de descubrir patrones o conocimiento interesante y novedoso de modo de mejorar los procesos de toma de decisiones en su organización. Para esto, la ciencia de la minería de textos es capaz de identificar información relevante y descubrir patrones ocultos desde grandes conjuntos de datos de naturaleza textual. Estos descubrimientos pueden posteriormente convertirse en una forma estructurada que pueda ser analizada e integrada con otro tipo de sistemas tradicionales de apoyo a la toma de decisiones (ej. inteligencia de negocios, bases de datos relacionales, data warehouses). Las aplicaciones de la minería de textos o analítica textual son prácticamente transversales en los ámbitos industriales, comerciales, científicos y públicos, por lo que este libro puede convertirse en una herramienta clave para los tomadores de decisiones. Para entender lo anterior, cada uno de los nueve capítulos del libro combina aspectos básicos teóricos de diferentes modelos y métodos computacionales, con ejercicios prácticos paso a paso, utilizando el lenguaje de programación Python. Con este propósito, el libro revisa tanto los fundamentos de la analítica textual (ej. procesamiento de lenguaje natural, representación de documentos), como las diferentes tareas que se pueden realizar incluyendo extracción de información, descubrimiento de asociaciones, análisis semántico, clustering de documentos, análisis de tópicos, y categorización de textos.

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