Kennisportal
Kennisportal is een kennisplatform met een focus op de brede doelgroep Business en IT.

Verborgen inzichten uit documenten boven tafel dankzij Text Mining

Using custom entities in Text Mining

Het belangrijkste van data analyse is data discovery. Wat zit er in de data? Alleen al het bekijken van de data op ‘samenvattingniveau’ kan indrukwekkende inzichten opleveren. Maar hoe werkt data discovery met big data? Ongeacht de grootte of het soort data, discovery onderzoekt de verzamelde data voor het verschaffen van nieuwe en waardevolle inzichten. Analytic discovery is meer dan alleen het beoordelen van data, het is een kritische data-evaluatie.

Text Mining
Text analytics is een vrij nieuw format van analytics discovery. Text analytics is een krachtig middel om verborgen informatie uit verzamelde documenten boven tafel te krijgen. Het proces van Text Mining gaat als volgt:

  • Het toepassen van software technologieën zodat de omvang van de (ongestructureerde) tekst begrepen wordt.
  • Het analyseren van de data om te bepalen welke termen belangrijker zijn dan andere.
  • Leren hoe termen en uitdrukkingen aan elkaar zijn gerelateerd.
  • Begrijpen wat de gemeenschappelijke thema’s in de verzamelde documenten zijn.

Het opzetten van goed oriënterende en predictive tekst modellen kan een grote uitdaging zijn. Je wilt natuurlijk automatisch de juiste thema’s en onderwerpen ontdekken die relevant en waardevol zijn. Daarnaast wil je dat predictive text modellen effectief zijn voor het classificeren en het voorspellen van evenementen.

Download de whitepaper
Download nu geheel vrijblijvend de volledige whitepaper “Using custom entities in Text Mining”. Lees in de whitepaper meer over functies, mogelijkheden  en voordelen van Text Mining ondersteund door verschillende voorbeelden om een goed beeld te krijgen van de mogelijkheden.

 

Download de whitepaper
Download
Misschien ook interessant