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Aclaración: El objetivo de la Minería de Textos (Text Mining) se refiere al proceso de derivar información nueva de textos. Visión de este proyecto en el contexto actual donde los procesos de comunicación mediante los dispositivos móviles, incluyendo los SMS (mensajes cortos). Ofrece a las organizaciones la posibilidad de explorar grandes cantidades de textos, no organizados en forma de datos, establecer patrones y extraer conocimientos útiles. Proceso que se ocupa del descubrimiento de conocimiento que no existe en el texto. Relacionar el contenido de varios textos, a partir de técnicas de aprendizaje automático de regularidades o patrones que se encuentran en ellos, con la particularidad de que estos son textos no estructurados, información almacenada en forma textual no estructurada: informes, correos electrónicos, actas de reuniones, entre otros.

A partir de que, “el conocimiento surge cuando una persona considera, interpreta y utiliza la información de manera combinada con su propia experiencia y capacidad”. Mazo I, Ortiz de Frutos E. 1998. KMAT como herramienta de análisis de gestión del conocimiento. Clúster del conocimiento. Bilbao: PMP. (Vigencia conceptual).

El intercambio con mayor frecuencia e intensidad en las redes sociales complejas. Se impone la necesidad de crear nuevas estrategias de gestión que satisfagan las urgencias sociales actuales y que preparen al ser humano para enfrentar la nueva época y beneficiarse de su velocidad.

“Toda estrategia de desarrollo debe ser ambientalmente sustentable, económicamente sustentada y socialmente incluyente, es decir, con una amplia y activa participación de la sociedad”.(Sachs I. Desenvolvimento includente, sustentable, sustentado. Rio de Janeiro: Garamond. 2004).

Anderson Analytics: Proveedor de análisis de texto y de contenido relacionado con el comportamiento del consumidor.

Aplicaciones de la minería de textos (la gestión del conocimiento): Extraer información relevante de un documento, agregar y comparar información automáticamente, clasificar y organizar documentos según su contenido, organizar depósitos para búsqueda y recuperación, clasificar textos e indizarlos en el Web.
(Bordón L, D’Avanzo E. Perspectivas para la integración de la minería de textos y la gestión del conocimiento. The IPTS Report. No.85. 2004. Disponible en: http://www.jrc.es/home/report/spanish/articles/vol68/ICT2S686.html)

Área multidisciplinaria: Basada en la recuperación de información, minería de datos, aprendizaje automático, estadísticas y la lingüística computacional.
http://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_textos

Attensity: Grupo de soluciones de minería de textos para diversas industrias.

Autonomy: Software de minería de textos, clustering y categorización.

Clarabridge: Aplicaciones de minería de textos, categorización para clientes, servicios de salud y analítica investigativa.

Clearforest: Software de minería de texto para extraer el significado de varias formas de información textual.

Comprensión de los contenidos (comprensión lectora/inferencias): Este concepto surgió hace ya mas de cinco años para ayudar a la comprensión de los contenidos de las bases de datos (on/off line). En cualquier acto de comunicación o de tratamiento de información, de lo que se trata es de adquirir conocimiento a partir de unos datos originales. No se puede olvidar que para el Data Mining los datos son la materia prima bruta a los que los usuarios dan un significado convirtiendolos en información que posteriormente sera tratada y utilizada por los especialistas para convertirlos en conocimiento.
http://textmining.galeon.com/

Cortex Intelligence: Proveedor de análisis de contenido de Web.

Crossminder – empresa de minería de textos con búsqueda multilingüe y aproximación semántica.

Grafo conceptual es un grafo bipartito que tiene dos tipos de nodos, conceptos y relaciones conceptuales. Los grafos se comparan utilizando conocimiento del dominio como diccionarios de sinónimos y jerarquías de conceptos. Se realiza una operación de intersección entre dos grafos para dar un resumen de ambos y a dicho resumen se le valora con una puntuación que indica el grado de similitud entre ambos textos. La agrupación de dos o más grafos permite descubrir la estructura oculta de la colección de textos. Para agrupar los grafos, se pueden utilizar técnicas de agrupamiento como las estrategias colaborativas, el agrupamiento en k medias o Comweb. (Botta -Ferret-Cabrera. Minería de textos: una herramienta útil para mejorar la gestión del bibliotecario en el entorno digital. ACIMED, 2007)

IBM Intelligent Miner for Text: Software (programa) de minería de textos comercial.

Información (más de un 80%): Se encuentra actualmente almacenada como texto, se cree que la minería de textos tiene un gran valor comercial[cita requerida].
http://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_textos

Información implícita: Se reconocer que la minería de textos pueden ayudar a que la información implícita en los documentos más explícitos, que le ahorra tiempo y dinero. Echa un vistazo a nuestra página de servicios para descubrir la gama de servicios que actualmente ofrecemos. El text mining se apoya en otras técnicas como: categorización de texto, procesamiento de lenguaje natural, extracción – recuperación de la información, aprendizaje automático. http://textmining.galeon.com/

Inxight – proveedor de tecnologías de análisis de texto, búsqueda y visualization.

Island Data:Real-time market intelligence from unstructured customer feedback.

Minería de textos multilingual: La habilidad de ganar información en otros idiomas.
http://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_textos

Nstein Technologies: Suministrador. Provider of text analytics, and asset/web content management technologies (media, e-publishing, online publishing). Publicidad en Internet.

Primeros esfuerzos (1980…). Necesitaban una gran cantidad de esfuerzo humano, pero los avances tecnológicos han permitido que esta área progrese de manera rápida en la última década.
http://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_textos

Programación lógica inductiva: Esta técnica permite introducir conocimiento a priori del dominio en forma de definiciones mediante predicados relacionados. Requiere no sólo de un conjunto de entrenamiento con ejemplos sino también de las relaciones descubiertas por el diseñador y basadas en las cláusulas de Horn.

QDA Miner: Software(programa) de métodos cualitativos y mixtos para la codificación, análisis y escritura del informe.

SAS Enterprise Miner: Software (programa) de minería de datos.

SAS Text Analytics – software de minería de textos, análisis de sentimientos, clasificación de contenidos y extracción de conceptos.

SPSS – proveedor de TextSmart, SPSS Text Analysis for Surveys y Clementine, productos que se pueden utilizar con otros de SPSS.

TalTac2: Es un software para el anàlisis de datos textuales. Tiene como objetivo describir e interpretar el contenido y / o algunas de sus propiedades.

TEMIS: Es un productor de software en el área de inteligencia de información.

Textalytics: APIs en la nube para minería de textos, análisis de sentimiento, clasificación de contenidos y extracción de entidades y conceptos – en español y otros idiomas.

TextAnalyst: Software de minería comercial.

Text Mining: No se debe confundir con la recuperación de la información, que es la recuperación automática de documentos relevantes mediante indexaciones de textos, clasificación, categorización, etc. Los expertos afirman que la información que realmente le interesaría a la minería de textos es aquella contenida en esos documentos pero de manera general, es decir, no esta contenida en un texto en concreto sino que es la información global que tienen todos los registros, textos, documentos… de la colección en común. (Dicho de otro modo: Text Mining, which allows the different organizations to explore a great number of texts that are not organized in data form, as well as to establish patterns and to extract useful knowledge). Galeon expertos: http://textmining.galeon.com/

Textalyser – herramienta de análisis en línea para ver las estadísticas de textos.

Topicalizer – una herramienta en línea para generar estadístias de páginas web y otros textos.

WordStat – Software de análisis de contenido y minería de texto.

Afirman los expertos que con el Data Mining, podemos extrapolar la misma idea a la Minería de Textos o Text mining. Los datos a tratar con esta técnica serán, en lugar de los datos de las bases de datos, los documentos y textos de las organizaciones, administraciones, compañías, etc.
Es un análisis de los datos compartidos por todos los textos de la colección que se ofrece de manera indirecta, es decir, son informaciones que la colección dará a los especialistas pero que no fue específicamente incluida en esa colección en el momento de su creación para su posterior difusion a los usuarios.

Además, el data mining y sus proyectos tienen una visión prospectiva – dialógico de carácter multidisciplinario, porque “ha conseguido reunir las ventajas de áreas como la Estadística, la Inteligencia Artificial, la Computación Gráfica, las Bases de Datos y el Procesamiento Masivo, las bases de datos como materia prima”. Molina y otros lo definirían como “la integración de un conjunto de áreas que tienen como propósito la identificación de un conocimiento obtenido a partir de las bases de datos que aporten un sesgo hacia la toma de decisión” (Molina y otros, 2001).

A modo de resumen, han quedado abiertos los horizontes hacia otras profesiones que están llamadas a cooperar con los profesionales de la información: diseñadores de sistemas, proveedores de datos, editores, vendedores, archivistas, ingenieros y especialistas en codificación de texto electrónico, cuyas opiniones y experiencias permitan desarrollar las interfaces correspondientes que faciliten la localización, manipulación, recuperación y uso de la información digital. (Torres P, A ¿Catalogación en el entorno digital?: una breve aproximación a los metadatos. Acimed. 2006;14(5).

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