Analítica textual, Introducción a la ciencia y aplicación del análisis de información no estructurada

Si desea obtener o entender sus propios datos textuales para descubrir y detectar automáticamente conocimiento valioso para su empresa, ha llegado al libro indicado. En él se proporciona una introducción a la ciencia y a las aplicaciones de la analítica textual o minería de textos (text mining) que le permitirá examinar fuentes de información

no estructurada textual electrónica.

La ciencia de la minería de textos es capaz de identificar información relevante y descubrir patrones ocultos desde grandes conjuntos de datos de naturaleza textual. Estos descubrimientos pueden convertirse en una forma estructurada que analizar e integrar en otro tipo de sistemas tradicionales de apoyo en la toma de decisiones (por ejemplo, en la inteligencia de negocios, en las bases de datos relacionales y en el data warehouses). Las aplicaciones de la minería de textos o analítica textual son prácticamente transversales en los ámbitos industriales, comerciales, científicos y públicos, por lo que este libro se convertirá en una herramienta clave para la toma de decisiones.

Analítica textual se compone de 10 capítulos que combinan aspectos básicos teóricos de diferentes modelos y métodos computacionales, con ejercicios prácticos paso a paso a través del lenguaje de programación Python.

Asimismo, esta obra revisa:

• ·Los fundamentos de la analítica textual: el procesamiento del lenguaje natural y la representación de documentos.

• ·Las diferentes tareas que se pueden realizar: la extracción de información, el descubrimiento de asociaciones, el análisis semántico, el clustering de documentos, el análisis de tópicos y la categorización de textos.

Gracias a esta lectura, entenderá los paradigmas y los métodos computacionales para desarrollar aplicaciones que analicen automáticamente la información textual o los documentos, y descubrirá patrones novedosos sobre cómo mejorar los procesos en su organización.

AUTORES

John Atkinson Abutridy

Es profesor titular en la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI), Santiago, Chile. Anteriormente, fue profesor titular y jefe del Departamento de Ciencias de la Computación, en la Universidad de Concepción, Chile, donde también fue fundador y director del Laboratorio de Inteligencia Artificial (2004-2016). Fue profesor asistente en la Universidad Técnica Federico Santa María (UTFSM, Valparaíso, Chile), y profesor en la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Obtuvo un doctorado en

Inteligencia Artificial de la Universidad de Edimburgo, Escocia (Reino Unido), y un B.Eng y M.Eng en Ciencias de la Computación de UTFSM. En los últimos 25 años, ha estado involucrado en la docencia, investigación y consultoría en Chile y universidades y centros de investigación en todo el mundo. También ha liderado varios proyectos científicos y tecnológicos financiados por agencias nacionales e internacionales, y empresas privadas.

En 2010, recibió el Premio ACM Senior Member por sus contribuciones internacionales a las ciencias de la computación en el lado científico y práctico.

Está activamente involucrado en investigación básica y aplicada en las áreas de Procesamiento del Lenguaje Natural, Minería de Textos, Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial. Parte de su investigación se ha aplicado actualmente para abordar problemas complejos en empresas privadas, incluido el análisis y la minería inteligente de textos, modelos predictivos para la detección de fraudes, minería de opiniones, interfaces inteligentes y sistemas de preguntas y respuestas.