Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Document analysis by means of data mining techniques.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Saima Jabeen and Alessandro Fiori
ISBN: 9783659716874
Год издания: 2015
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 136
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 36556 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 148152
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Nowadays, electronic documents are the main resource to store a huge amount of information on several fields. Usually, this information is in the form of text that implies a big effort to extract the patterns of interest. Text mining aims to manage and extract knowledge from unstructured documents. In the last years, several techniques have been addressed to recognize entities and concepts, categorize documents, analyze the opinions and the sentiments of the writers, and extract the information of interest for the readers. Summarization approaches are suitable for identifying relevant sentences that describe the main concepts presented in the documents and provide to the readers only a useful subset of information according to the topic of the document set or to the major user interests. In this book we discuss the state-of-art of summarization research field and we present some new summarization techniques.
Ключевые слова: Document Summarization, Text Mining, Frequent itemset mining, Entity recognition