Text mining
Al giorno d'oggi, Text mining è diventato un argomento di dibattito sempre più rilevante nella nostra società. Fin dalla sua nascita, Text mining ha catturato l’attenzione degli esperti e del grande pubblico, generando opinioni contrastanti e discussioni appassionate. Nel tempo, Text mining ha dimostrato la sua importanza in diversi ambiti, dalla politica alla tecnologia, alla cultura e all'istruzione. In questo articolo esploreremo gli aspetti più rilevanti di Text mining e il suo impatto sulla vita quotidiana, nonché le possibili implicazioni che potrebbe avere in futuro.
Il text mining è una tecnica che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per trasformare il testo libero, non strutturato, di documenti/database in dati strutturati e normalizzati.
Lo scopo è quello di estrarre significato, classificare gli argomenti e assegnare agli stessi una polarità, che può essere positiva, negativa o neutra (ovvero, si parla di un determinato argomento in che modo?).
Tanti gli strumenti di analisi utilizzabili, da quelli full AI (completamente automatizzati) a quelli ibridi, dove la componente umana aiuta nei procedimenti di interpretazione del big data testuale.
Le informazioni estratte, distillate e classificate possono essere espresse graficamente (istogrammi, tabelle, mappe mentali ecc), sintetizzati in report testuali, oppure possono essere integrate in database, data warehouse o dashboard di business intelligence e utilizzati per analisi descrittive, predittive e prescrittive.
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