Miner�ia de texto con R : aplicaciones y t�ecnicas estad�isticas de apoyo /

En el contexto de la sociedad actual de la informaci�on los datos no estructurados toman especial relevancia. El extraer informaci�on relevante de opiniones volcadas en p�aginas web resulta de encuestas a usuarios de hoteles, restaurantes, centros comerciales, centros docentes, etc. Influyen de form...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Gil Pascual, Juan Antonio (autor.)
Formato: Libro electrónico
Lenguaje:Español
Publicado: [Madrid] : UNED, 2021.
Materias:
Acceso en línea:https://elibro.net/ereader/ufasta/188719
Aporte de:Registro referencial: Solicitar el recurso aquí
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504 |a Bibliograf�ia: p�aginas 310-316. 
505 0 |a [Cap.] 1-6: Introducci�on a la miner�ia de datos ; Procesamiento datos de texto ; T�ecnicas descriptivas en miner�ia de texto ; T�ecnicas explicativas en miner�ia de texto ; Aplicaciones de miner�ia de texto I ; Aplicaciones de miner�ia de texto II. 
520 1 |a En el contexto de la sociedad actual de la informaci�on los datos no estructurados toman especial relevancia. El extraer informaci�on relevante de opiniones volcadas en p�aginas web resulta de encuestas a usuarios de hoteles, restaurantes, centros comerciales, centros docentes, etc. Influyen de forma decisiva en las orientaciones comerciales de los mismos. En suma, aquellos registros de informaci�on textual donde el tratamiento de los mismos de forma manual resulta en cierta forma inabordable necesitan de una herramienta de ayuda. Para conseguir ese fin existe un conjunto de paquetes del programa inform�atico-estad�istico R que dan soluci�on global a las necesidades de captar y tratar la informaci�on relevante obtenida. Por tanto, la miner�ia de textos con R tiene como objetivo general facilitar la extracci�on y tratamiento de informaci�on textual para la investigaci�on, siendo herramientas estad�isticas de miner�ia de datos las que completan el proceso. El texto que se presenta aborda, con la ayuda del programa R, en seis temas las tareas fundamentales del proceso de extracci�on y tratamiento de datos textuales. En primer lugar, se fijan los conceptos b�asicos en miner�ia textual con R; despu�es se habla de procesos primarios con los textos. Con estos dos cap�itulos se tienen los rudimentos b�asicos para cualquier tratamiento posterior del texto. En el cap�itulo tres se habla de las t�ecnicas descriptivas de miner�ia textual y en el cap�itulo cuatro de las t�ecnicas explicativas. Finalmente los temas cinco y seis est�an dedicados a detallar ejemplos pr�acticos de aplicaciones de miner�ia textual en: an�alisis de opiniones, an�alisis de estilo, pruebas y ex�amenes automatizados o parametrizados, tratamiento de informaci�on de twitter, an�alisis de redes sociales y extracci�on de informaci�on de la web (web scraping). No se ha pretendido ser exhaustivo en las aplicaciones de miner�ia textual por limitaciones de espacio, simplemente se ha puesto las que se piensa son m�as utilizadas. La visi�on del texto es eminentemente pr�actica, con m�ultiples c�odigos para resolver los numerosos ejemplos lo que facilita una posterior aplicaci�on en contextos personales del lector. Para su comprensi�on se supone un conocimiento elemental de R y cierta familiaridad con t�erminos estad�isticos b�asicos. 
588 |a Descripci�on basada en metadatos suministrados por el editor y otras fuentes. 
590 |a Recurso electr�onico. Santa Fe, Arg.: elibro, 2022. Disponible v�ia World Wide Web. El acceso puede estar limitado para las bibliotecas afiliadas a elibro. 
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