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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Statistical Methods for Word Association in Text Mining

verfasst von : Anacleto Correia, M. Filomena Teodoro, Victor Lobo

Erschienen in: Recent Studies on Risk Analysis and Statistical Modeling

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Text data has been growing dramatically in the last years, mainly due to the advance of web related technologies that enable people to produce an overwhelming amount of data. Many knowledge about the world is encoded in text data available through blogs, tweets, web pages, articles, and books.
This paper introduces some general techniques for text data mining, based on text retrieval models, that can be applicable to any text in any natural language. The techniques are targeted to problems requiring minimum or no human effort. These techniques, which can be used in many applications, allow the measurement of similarity of contexts, as well as the co-occurrence of terms in text data with different levels of granularity.

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Metadaten
Titel
Statistical Methods for Word Association in Text Mining
verfasst von
Anacleto Correia
M. Filomena Teodoro
Victor Lobo
Copyright-Jahr
2018
Buch
Recent Studies on Risk Analysis and Statistical Modeling

Print ISBN: 978-3-319-76604-1

Electronic ISBN: 978-3-319-76605-8

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-76605-8_27

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