Text Mining

Il Text Mining può essere definito come Data Mining applicato a dati in forma testuale.

Mentre il Data Mining è un processo di Knowledge Discovery applicabile quando i dati sono riconducibili a modalità prestabilite o a valori numerici, il Text Mining è utilizzato ogniqualvolta le informazioni sono espresse in forma non strutturata, come ad esempio opinioni o giudizi espressi dai clienti in riferimento a particolari servizi o prodotti. E' evidente che il processo di Text Mining necessita di una fase di preprocessing dell'informazione più pesante e particolareggiata di quella necessaria per il Data Mining, a causa della mancanza di strutturazione dei dati su cui opera.

Il Text Mining attraverso l'uso di tecniche di Natural Language Processing (NLP), di Intelligenza Artificiale e di Metodi Statistico-Probabilistici è in grado di filtrare in modo "intelligente" immense raccolte di documenti identificando le parole, le frasi, le relazioni e persino "le emozioni" presenti all'interno dei testi. Il software inizialmente "istruito" sul contesto di attività e su dove effettuare la raccolta, in seguito opererà per fornire analisi in tempo reale o periodico.

I documenti filtrati, possono inoltre essere categorizzati in maniera supervisionata, e quindi raggruppati secondo tassonomie definite in funzione delle specifiche richieste oppure in maniera non supervisionata.

Dal punto di vista applicativo il Text Mining può diventare una tecnologia di grande interesse per le aziende che desiderano fruttare la conoscenza nascosta all'interno di documenti di testo non strutturato, di e-mail, pagine web, banche dati, newsgroup, blog, etc.

Nell'ambito della Competitive Intelligence, del CRM e della Business Intelligence il Text Mining aiuta le aziende a conoscere meglio i propri cliente, i concorrenti, il mercato e i suoi cambiamenti.

Nell'ambito del Knowledge Management se integrato nelle situazioni di overflow informativo facilita i processi di decision making, nel campo delle Human Resources aiuta il management aziendale a conoscere le opinioni dei propri dipendenti e a velocizzare l'attività di selezione del personale attraverso l'analisi dei Curriculum Vitae.

Nel Technology Watch e nella Patent Analysis il Text Mining viene usato per definire le nuove vie d'accesso sul mercato tecnologico e verificare lo stato dell'arte in relazione ad uno specifico campo di ricerca prima di investire tempo e risorse nelle nuove attività e per l'analisi dei brevetti.

 
 

 
 

 
 

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TEMIS, produce il software di Text Mining tecnologicamente più avanzato.

Nemis, European Network of Excellence (NoE) in Text Mining.