Data mining et Text minig [Résolu/Fermé]

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 Isra HAMADA -
Salut,
je suis entrain de préparer mon projet de fin d'etude qui est sur "Data mining et Text mining et je besoin plus d'information sur ce theme et les domaines d'utilisation de Data ettext mining ,je comprend rien concernant ce titre,j'ai besoin des cours et des documentations,méme des sites propose des explications je serais trés cotante
merci d'avance
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1 réponse

Réponse 1 / 1

Petite définitions:

Le Text Mining, ou Text Data Mining ou fouille de texte renvoie généralement à l’ensemble des techniques permettant d’extraire des informations pertinentes d’une masse importante de données textuelles non structurées à l’aide de patrons ou base de ‘connaissances’. Il peut être perçu comme une extension du data mining . Le Text Mining est pluridisciplinaire faisant intervenir la recherche d’information, l’analyse de texte, l’extraction d’information, la classification, la catégorisation, la visualisation des résultats, les technologies de bases de données, les machines d’apprentissage et le data mining.

Un certain nombre d'entreprises sont spécialisées dans le text-mining. On peut citer Inforsense, Temis, Arisem... Pour plus d'informations à ce sujet, je te conseille de faire un tour sur le site de l'APIL : http://www.apil.asso.fr et sur les sites des entreprises qui font du text-mining ou data-mining qui expliquent les domaines d'applications (la veille concurrentielle, la gestion des retour client, la gestion documentaire etc...
En te souhaitant bon courage
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 3 >
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1 août 2009
malheureusement non
mais ce que je sais que le wéka est open source.
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> kamilia85
salam 3likom

comment ça marche la préparation de votr mémoire ya kamila_85
3raftini an nacira , bon corage
bay
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Bonjour,
Pourriez vous svp me donner une copie de votre projet de fin d'etude .
car moi auusi je connais en rien data et textming .
ceci sera pour moi une grande aide .
voici mon mail
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Attention toutefois, vous transformez vos données non structurées en données structurées grâce au Text Mining puis vous utiliserez vos données maintenant structurées pour établir des modèles de data mining (analyses prédictives) types arbres de décisions (ex : Boosting Trees) ou réseaux de neurones. Ce sont selon moi deux sujets distincts complémentaires. Un exemple d'application du data mining peut être par exemple : Une détection de fraude à l'assurance. Vous transformez les données écrites (imaginons qu'un assuré écrive à son assureur) en données structurées pour établir un modèle de prévision. Ces données textuelles ne peuvent en général pas suffire à établir un modèle, elles viendront en complément d'autres données structurées. Le text mining permet ainsi d'établir un modèle de prévision plus performant et surtout utiliser des données existantes trop souvent non exploitées. Il y a beaucoup d'application du Text Mining sans pour autant utiliser du Data Mining derrière...
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Je cherche comment faire une classification des textes en Texte Mining
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