Gestión y análisis de datos de texto: Introducción práctica a la recuperación de información y la minería de textos

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Título original:

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

Contenido del libro:

En los últimos años se ha producido un crecimiento espectacular de los datos de texto en lenguaje natural, como páginas web, artículos de noticias, literatura científica, correos electrónicos, documentos empresariales y redes sociales, como artículos de blogs, entradas de foros, reseñas de productos y tweets. Esto ha provocado un aumento de la demanda de potentes herramientas informáticas que ayuden a analizar y gestionar grandes cantidades de datos de texto de forma eficaz y eficiente.

A diferencia de los datos generados por un sistema informático o sensores, los datos de texto suelen ser generados directamente por seres humanos, y van acompañados de contenidos semánticamente ricos. Como tales, los datos de texto son especialmente valiosos para descubrir conocimientos sobre opiniones y preferencias humanas, además de muchos otros tipos de conocimientos que codificamos en texto. A diferencia de los datos estructurados, que se ajustan a esquemas bien definidos (por lo que son relativamente fáciles de manejar para los ordenadores), el texto tiene una estructura menos explícita, lo que requiere un procesamiento informático para comprender el contenido codificado en el texto.

La tecnología actual de procesamiento del lenguaje natural aún no ha alcanzado un punto que permita a un ordenador comprender con precisión un texto en lenguaje natural, pero en las últimas décadas se ha desarrollado una amplia gama de enfoques estadísticos y heurísticos para el análisis y la gestión de datos de texto. Suelen ser muy robustos y pueden aplicarse para analizar y gestionar datos de texto en cualquier lenguaje natural y sobre cualquier tema.

Este libro proporciona una introducción sistemática a todos estos enfoques, haciendo hincapié en cubrir los conocimientos y habilidades más útiles necesarios para construir una variedad de sistemas de información textual de utilidad práctica. La atención se centra en las aplicaciones de minería de textos que pueden ayudar a los usuarios a analizar patrones en datos de texto para extraer y revelar conocimientos útiles. También se tratan los sistemas de recuperación de información, incluidos los motores de búsqueda y los sistemas de recomendación, como tecnología de apoyo para las aplicaciones de minería de textos.

El libro abarca los principales conceptos, técnicas e ideas de la minería de datos textuales y la recuperación de información desde un punto de vista práctico, e incluye muchos ejercicios prácticos diseñados con un conjunto de herramientas de software complementario (es decir, MeTA) para ayudar a los lectores a aprender cómo aplicar técnicas de minería de textos y recuperación de información a datos textuales del mundo real y cómo experimentar y mejorar algunos de los algoritmos para tareas de aplicación interesantes. El libro puede utilizarse como libro de texto en un curso universitario de informática o como libro de referencia para profesionales que trabajen con problemas relevantes en el análisis y la gestión de datos de texto.