Texting big data

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La minería de textos, también denominada minería de datos de textos, similar a la analítica de textos, es el proceso de obtención de información de alta calidad a partir de un texto. Consiste en «el descubrimiento por ordenador de información nueva y previamente desconocida, mediante la extracción automática de información de diferentes recursos escritos»[1] Los recursos escritos pueden incluir sitios web, libros, correos electrónicos, reseñas y artículos.
El análisis de textos implica la recuperación de información, el análisis léxico para estudiar las distribuciones de frecuencia de las palabras, el reconocimiento de patrones, el etiquetado/anotaciones, la extracción de información, las técnicas de minería de datos, incluido el análisis de enlaces y asociaciones, la visualización y el análisis predictivo. El objetivo general es, esencialmente, convertir el texto en datos para su análisis, mediante la aplicación del procesamiento del lenguaje natural (PLN), diferentes tipos de algoritmos y métodos analíticos. Una fase importante de este proceso es la interpretación de la información recogida.
Una aplicación típica es escanear un conjunto de documentos escritos en un lenguaje natural y modelar el conjunto de documentos con fines de clasificación predictiva o poblar una base de datos o un índice de búsqueda con la información extraída.

minería de textos

Los términos, minería de textos y análisis de textos, son en gran medida sinónimos en la conversación, pero pueden tener un significado más matizado.    La minería de textos y el análisis de textos identifican patrones y tendencias textuales dentro de los datos no estructurados mediante el uso del aprendizaje automático, la estadística y la lingüística. Al transformar los datos en un formato más estructurado a través de la minería y el análisis de textos, se puede encontrar una visión más cuantitativa a través del análisis de textos. Las técnicas de visualización de datos pueden aprovecharse para comunicar los resultados a un público más amplio.
El proceso de minería de textos comprende varias actividades que permiten deducir información a partir de datos de texto no estructurados. Antes de aplicar las diferentes técnicas de minería de textos, hay que empezar por el preprocesamiento de textos, que es la práctica de limpiar y transformar los datos de texto en un formato utilizable. Esta práctica es un aspecto fundamental del procesamiento del lenguaje natural (PLN) y suele implicar el uso de técnicas como la identificación del lenguaje, la tokenización, el etiquetado de partes del lenguaje, el chunking y el análisis sintáctico para formatear los datos adecuadamente para su análisis. Una vez completado el preprocesamiento del texto, se pueden aplicar algoritmos de minería de textos para obtener información de los datos. Algunas de estas técnicas comunes de minería de texto son:

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