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Text Analysis Pipelines: Towards Ad-hoc Large-Scale Text Mining Henning Wachsmuth Author
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Text Analysis Pipelines: Towards Ad-hoc Large-Scale Text Mining Henning Wachsmuth Author - neues Buch

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Details zum Buch

Detailangaben zum Buch - Text Analysis Pipelines: Towards Ad-hoc Large-Scale Text Mining Henning Wachsmuth Author


EAN (ISBN-13): 9783319257419
Erscheinungsjahr: 12
Herausgeber: Springer International Publishing Digital >16

Buch in der Datenbank seit 2016-02-01T23:14:05+01:00 (Berlin)
Detailseite zuletzt geändert am 2023-12-12T23:23:41+01:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 9783319257419

ISBN - alternative Schreibweisen:
978-3-319-25741-9
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: wachsmuth, henning


Daten vom Verlag:

Autor/in: Henning Wachsmuth
Titel: Theoretical Computer Science and General Issues; Lecture Notes in Computer Science; Text Analysis Pipelines - Towards Ad-hoc Large-Scale Text Mining
Verlag: Springer; Springer International Publishing
302 Seiten
Erscheinungsjahr: 2015-12-02
Cham; CH
Sprache: Englisch
53,49 € (DE)
55,00 € (AT)
59,00 CHF (CH)
Available
XX, 302 p. 74 illus. in color.

EA; E107; eBook; Nonbooks, PBS / Informatik, EDV/Informatik; Informationsrückgewinnung, Information Retrieval; Verstehen; Efficienciy and effectiveness; Information extraction; Machine learning; Natural language processing; Text minig; Adaptive scheduling; Argumentation structure; Artificial intelligence; Big data; Domain robustness; Information structure; Language function analysis; Online learning; Parallelization; Pipeline; Pipeline design; Sentiment analysis; Similarity; Text analysis; Text classification; B; Information Storage and Retrieval; Computer and Information Systems Applications; Artificial Intelligence; Formal Languages and Automata Theory; Database Management; Theory of Computation; Computer Science; Data Warehousing; Angewandte Informatik; Künstliche Intelligenz; Theoretische Informatik; Datenbanken; BC

Both web search and big data analytics aim to fulfill peoples’ needs for information in an adhoc manner. The information sought for is often hidden in large amounts of natural language text. Instead of simply returning links to potentially relevant texts, leading search and analytics engines have started to directly mine relevant information from the texts. To this end, they execute text analysis pipelines that may consist of several complex information-extraction and text-classification stages. Due to practical requirements of efficiency and robustness, however, the use of text mining has so far been limited to anticipated information needs that can be fulfilled with rather simple, manually constructed pipelines.


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