Mineração de texto: diferenças entre revisões

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'''Mineração de texto''', conhecida também como [[mineração de dados]] textuais e semelhante à [[análise textual]], refere-se ao processo de obtenção de informações importantes de um [[texto]]. Informações importantes são obtidas normalmente pela elaboração de padrões e tendências através de meios como o padrão estatístico de aprendizagem. Geralmente a mineração de texto envolve o processo de estruturação do texto de entrada (frequentemente análise, junto com a adição de algumas características linguísticas derivadas e com a retirada de outras, e com a subsequente inserção em um [[banco de dados]]), de derivação de padrões dentro da [[estrutura de dados]] e, por fim, de avaliação e interpretação do resultado. Geralmente, “importante” em mineração de texto refere-se a algumas combinações de relevância, originalidade e interesse. Tarefas típicas de mineração de texto incluem [[categorização]] e [[agrupamento]] de texto, extração de conceito/entidade, produção de taxonomias granulares, análise de sentimentos <ref>{{citar periódico|último =Rosa|primeiro =Renata Lopes|último2 =Rodríguez|primeiro2 =Demóstenes Zegarra|último3 =Bressan|primeiro3 =Graça|data=2015|título=Music recommendation system based on user’s sentiments extracted from social networks|url=|periódico=Transactions on Consumer Electronics |volume=61 |doi=10.1109/TCE.2015.7298296|pmid=|acessodata=}}</ref><ref>{{citar periódico|último =Rosa|primeiro =Renata Lopes|último2 =Rodríguez|primeiro2 =Demóstenes Zegarra|último3 =Bressan|primeiro3 =Graça|data=2013|título=SentiMeter-Br: A Social Web Analysis Tool to Discover Consumers' Sentiment|url=|periódico=IEEE 14th International Conference on Mobile Data Management |volume=2 |doi=10.1109/MDM.2013.80|pmid=|acessodata=}}</ref>

 

A análise de texto envolve informações de recuperação, análise lexical a fim de estudar a frequência de distribuição de palavras, reconhecimento de padrões, identificação/anotação, extração de informações, técnicas de mineração de dados que incluem link e associação de análises, visualização e analítica preditiva. O objetivo maior é transformar o texto em dados para análise, por meio da aplicação do [[processamento de linguagem natural]] (PLN) e de métodos analíticos.