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Il text mining, riconosciuto anche come data mining, si riferisce alla procedura di estrazione di informazioni di alto valore da un testo. Il principio del data mining è la progressione di informazioni grezze e non strutturate; estrarre informazioni significative dal testo. In generale, il data mining prevede il metodo di strutturazione del testo, l'individuazione di modelli contenuti nei dati strutturati e, infine, la valutazione e l'analisi dei risultati. Una delle difficoltà principali degli algoritmi di apprendimento della classificazione del testo è che richiedono molti esempi etichettati a mano per essere appresi con precisione.

La minería de textos, también conocida como minería de datos, consiste en extraer información valiosa de un texto. El principio de la minería de datos es la progresión de la información en bruto y no estructurada; extraer información significativa del texto. Generalmente implica el método de estructurar el texto de contribución, derivando patrones contenidos por los datos estructurados, y en conclusión evaluación y análisis de la salida. Una de las principales dificultades de los algoritmos de aprendizaje de clasificación de textos es que necesitan muchos ejemplos etiquetados a mano para aprender con precisión.

Text Mining wird auch als Data Mining bezeichnet und bezieht sich auf das Verfahren zur Ableitung hochwertiger Informationen aus Texten. Das Prinzip des Data Mining ist die Aufbereitung von rohen und unstrukturierten Informationen, um aus Texten aussagekräftige Informationen zu gewinnen. In der Regel handelt es sich dabei um die Methode der Strukturierung der Textbeiträge, der Ableitung von Mustern, die in den strukturierten Daten enthalten sind, und schließlich der Auswertung und Analyse der Ergebnisse. Eine Hauptschwierigkeit bei Algorithmen zum Erlernen der Textklassifizierung besteht darin, dass sie viele von Hand gelabelte Beispiele benötigen, um genau zu lernen.

A extração de texto, também conhecida como extração de dados, refere-se ao procedimento de obtenção de informações de elevado valor a partir do texto. O princípio da extração de dados é a progressão da informação bruta e não estruturada; retirar informação significativa do texto. Geralmente, envolve o método de estruturação do texto de contribuição, a obtenção de padrões contidos nos dados estruturados e, em conclusão, a avaliação e análise dos resultados. Uma das principais dificuldades com os algoritmos de aprendizagem de classificação de texto é o facto de necessitarem de muitos exemplos rotulados à mão para aprenderem com precisão.

Le text mining, également connu sous le nom de data mining, fait référence à la procédure d'extraction d'informations de grande valeur à partir d'un texte. Le principe du data mining est la progression des informations brutes et non structurées ; il s'agit d'extraire des informations significatives d'un texte. Il implique généralement la méthode de structuration du texte de contribution, la dérivation des modèles contenus dans les données structurées et, en conclusion, l'évaluation et l'analyse des résultats. L'une des principales difficultés des algorithmes d'apprentissage de la classification des textes est qu'ils nécessitent de nombreux exemples étiquetés manuellement pour apprendre avec précision.

Text mining is also recognized as data mining, refers to the procedure of deriving high worth information from text. The principle of data mining is progression of raw and unstructured information; take out meaningful information from text. It generally involves the method of structuring the contribution text, deriving patterns contained by the structured data, and in conclusion evaluation and analysis of the output. One key difficulty with text classification learning algorithms is that they require many hand-labelled examples to learn accurately.