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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

7. Text Mining und Sentiment Analysis

verfasst von : Klaus-Dieter Gronwald

Erschienen in: Globale Kommunikation und Kollaboration

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Text Mining ist primär der Prozess unstrukturierten Text so aufzubereiten, dass er mit anderen analytischen Methoden weiterbehandelt werden kann, um daraus Information zu gewinnen. Sentiment Analysis ist die Bewertung von Textinhalten als positiv oder negativ (Polarisierung). Es werden Methoden von Text Mining und Sentiment Analysis als Voraussetzung für Predictive und Prescriptive Analytics mit Big Data und Deep Learning in Echtzeit vorgestellt.

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Literatur
Bellmann R, Dreyfuss S (1963) Applied Dynamic Programming, Princeton University Press
Levenshtein V (1966) Binary codes capable of correcting deletions, insertions, and reversals, Soviet Physics Doklady. 10 (8): 707–710
Miner G (2012) Practical text mining and statistical analysis for non-structured text data applications. Waltham, MA [u. a.]: Academic Press
Salton G (1968) Automatic Information Organisation and Retrieval, McGraw-Hill, New York
Metadaten
Titel
Text Mining und Sentiment Analysis
verfasst von
Klaus-Dieter Gronwald
Copyright-Jahr
2023
Buch
Globale Kommunikation und Kollaboration

Print ISBN: 978-3-658-39098-3

Electronic ISBN: 978-3-658-39099-0

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-39099-0_7