Text Mining: metody, narzędzia i zastosowania

SAS Text Analytics to uniwersalna platforma zaspokajająca potrzeby informacyjne w organizacji do wydobywania i zarządzania informacją dostępną w różnego rodzaju dokumentach tekstowych. Praca składa się z czterech części, w których można znaleźć następujące zagadnienia: · niezbędną interdyscyplinarną wiedzę · klasyfikację używanych metod na tle innych dziedzin zajmujących się przetwarzaniem danych · architekturę oprogramowania SAS Text Analytics · sposób reprezentacji informacji zawartej w dokumencie tekstowym · metodę analizy semantycznej wymiarów ukrytych · wybór funkcji wagującej i redukcję wymiarowości macierzy częstości · algorytmy grupowania dokumentów tekstowych: probabilistyczne i hierarchiczne · sposoby zarządzania informacją w organizacji · klasyfikację dokumentów · analizę sentymentu · bezpośrednie porównywanie treści dokumentów za pomocą miar odległości kosinusowej i metryki Jaccarda · zasady wydobywania jednostek specjalnych · sposoby wizualizacji danych tekstowych · polsko-angielski słownik pojęć z dziedziny eksploracji danych tekstowych · zarys zagadnień dotyczących programowania w środowisku SAS: podstawy języka 4GL języka makr · wykaz literatury tematycznej Możliwości omówionych narzędzi i zaimplementowanych algorytmów zostały zilustrowane na przykładach zbiorów danych z różnych dziedzin: zbioru krótkich wypowiedzi dotyczących sportu, pogody i zwierząt, zbioru opisów radiologicznych badań diagnostycznych jamy brzusznej oraz zbioru opinii użytkowników na temat telefonów z forów użytkowników Dominik Spinczyk Doktor nauk technicznych w dyscyplinie Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna; habilitacja w nowym trybie na podstawie zbioru publikacji na etapie recenzji zewnętrznych w Centralnej Komisji; Politechnika Śląska; Wydział Inżynierii Biomedycznej; obecnie do końca listopada PostDoc position: Centrum Onkologii Lyon, Francja. Mariusz Dzieciątko Dr inż. Mariusz Dzieciątko, d