داده کاوی در مراقبت‌های بهداشتی و درمانی دچار چالش‌های متعددی نیز است. یکی از بزرگترین مسائل مربوط به داده کاوی این است که اطلاعات پزشکی خام بسیار عظیم و ناهمگن می‌باشد که از منابع مختلفی نظیر مکالمه با بیماران ...

این پژوهش از نوع مطالعات کتابخانه ای است. با اینکه روش های متن کاوی اکثرا بر روی منابع لاتین انجام گرفته-اند، اما با جستجو در پایگاه های اطلاعاتی فارسی، درمی یابیم طی یک دهه گذشته، موضوع متن کاوی برای محققان ایرانی به ...

داده‌کاوی علمی میان رشته‌ای و شامل روش‌هایی است که با بزرگ شدن و افزایش مقیاس در داده‌های ابعاد بالا، جریان‌های داده سطح بالا، داده‌کاوی توزیع شده، کاوش در تنظیمات شبکه و بسیای از دیگر ...

داده کاوی یا دیتا ماینینگ Data Mining فرآیندی است که برای تبدیل داده های خام به اطلاعات مفید مورد استفاده کمپانی های نوین قرار می گیرد. امروز در داناپ قصد داریم مفهوم داده کاوی، کاربردها، فواید و چالش های آن را به طور کامل ...

کتاب ها همواره یکی از اصلی ترین منابع دانش و اطلاعات بوده اند، دانشجویان و طالبان علم سعی می کردند با مطالعه کتاب ها در مورد یک موضوع، دانش کافی را اخذ کنند. در این سلسله مقالات کتاب های چاپ شده در حوزه های مختلف علم داده ...

دیکشنری‌ها یا منابع متن‌باز: SentiWordNet; مجموعه داده‌های Bing liu (عقیده‌کاوی، تحلیل احساسات، استخراج عقیده) ... او در زمینه هوش مصنوعی و داده‌کاوی، به ویژه تحلیل شبکه‌های اجتماعی، فعالیت می‌کند.

درس یکم: مقدمه ای بر داده کاوی; درس دوم: کلیات، مفاهیم و اصول پایه داده کاوی بیان تعاریف و مفاهیم پایه، ضرورت ها، مزایا و گستره کاربرد; درس سوم: روش های پیش پردازش داده ها (Data Preprocessing)

متن کاوی یا text mining یکی از روش های آنالیز داده های متنی است که می توان به کمک آن و از طریق تشخیص و نمایش الگوها اطلاعات مفیدی را از داده های متنی ساخت نیافته بدست آورد.

متن کاوی یکی از مهم‌ترین فرآیندهای مورد استفاده در علوم داده و هوش مصنوعی است که هدف آن از داده‌های متنی استخراج اطلاعات مفید و الگوهای قابل توجهی است.

زبانی که هر روز با آن صحبت می‌کنیم همان زبانِ طبیعیِ ماست. زبانی مشترک به برای انسان‌ها قابل فهم است و ما آدم‌ها از آن برای ارتباط با یکدیگر و انتقال مفاهیم استفاده می‌کنیم. اما این زبان، برای کامپیوتر که با ۰ و ۱ و ...

در این مقاله از سری مقالات مجله پی استور به توضیح و تشریح داده‌کاوی و انواع الگوریتم‌های آن می پردازیم و مباحث مهم از کاربرد تا چالش‌های آن را مورد بررسی قرار می‌دهیم.

در این سلسله مقالات به مفاهیم و کاربرد های داده‌کاوی، متن کاوی و علوم مرتبط با علم داده پرداخته می‌شود.

«علم داده» (data science)، «تحلیل داده‌ها» (Data analytics)، «یادگیری ماشین» (machine learning) و «داده‌کاوی» (Data Mining) با نرخ نجومی در حال رشد و توسعه هستند. از این‌رو شرکت‌ها به‌دنبال کارشناسانی می‌گردند که با کیمیاگری داده‌ها به آن‌ها ...

متن کاوی (Text Mining)، فرآیند تبدیل متن بدون ساختار به داده های ساختار یافته برای تجزیه و تحلیل آسان است. متن کاوی از پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می‌کند و به ماشین‌ها اجازه می‌دهد زبان انسان را درک کنند و آن را به طور ...

مروری بر متن کاوی : مفاهیم، تکنیکها و چالش ها مقاله ; مروری بر شناسایی و دسته بندی فیلترینگ هرزنامه های ایمیل مقاله ; تكنيك داده كاوی آموزشی و كاربرد آن جهت پیشبینی نرخ ناماندگاری دانشجويان مقاله

متن کاوی یا Text Mining به فرآیند داده کاوی Data Mining در متون و زبان‌های طبیعی گفته می‌شود. در واقع فرایند متن کاوی با طبقه‌بندی متون Classification، خوشه‌بندی متون (Document Clustering – Text Clustering)، استخراج معنا و ...

حوزه متن‌کاوی و روش‌های هوشمند مدیریت منابع اطلاعاتی، یکی از پایه‌های اصلی هوش تجاری هستند. روش های متن کاوی، فرآیند استخراج اطلاعات با معنا و دانش مفید از داده‌های متنی را خودکار می‌کنند.

در این مطلب، با مبحث متن کاوی، روش‌های مهم برای تحلیل خودکار متن، روش‌های استخراج اطلاعات معنادار از داده‌های متنی و اهمیت مدل‌های متن کاوی آشنا می‌شوید.

متن‌کاوی را میتوان به عنوان متدها و الگوریتمهایی از فیلدهای یادگیری ماشین و آماری برای متنها با هدف پیدا کردن الگوهای مفید در نظر گرفت. برای این هدف پیش پردازش کردن متون ضروری است.

روش های متن کاوی به سیستم کمک می‌کنند تا بتواند حجم عظیمی از داده‌های متنی غیر ساخت یافته را تحلیل و اطلاعات مفید را از آن‌ها استخراج کند. وقتی که روش های متن کاوی با یادگیری ماشین ترکیب می‌شود، مدل‌های تحلیل کیفی متن تولید می‌شوند. به عنوان نمونه، این مدل‌ها، دسته‌بندی داده‌های متنی را یاد می‌گیرند و یا اطلاعات (ویژگی‌های) خاصی را از متن و با توجه...

متن کاوی با پایتون Python یکی از روش های رایج برای استخراج داده ها از متون مختلف می باشد. متن کاوی به معنای استخراج داده ها از دل متن هاست که می توان به کمک آن ها اطلاعات مفید و کاربردی را در مورد آنها برای مقاصد مختلف بدست ...

در این مقاله متن کاوی به عنوان یکی از زیر مجموعه های داده کاوی و هوش مصنوعی مورد بررسی قرار گرفته و سعی می شود مخاطب با این مفاهیم آشنا گردد.متن کاوی با علوم هوش مصنوعی و داده‌کاوی ارتباطات گسترده‌ای دارد و در بسیاری از ...

طراحی مسائل و مجموعه داده‌هایی جهت شناخت داده، علم داده و کاربردهای آن در صنایع بیمه، بانک، بورس، طراحی نرم افزار با استفاده از علم داده، دیجیتال مارکتینگ هوشمند با داده کاوی، سیستم پیشنهاد دهنده وب سایت، متن کاوی در ...

امروزه داده کاوی به عنوان پایه و مبنای تصمیم های مهم محسوب می‌شود. داده کاوی به ما کمک می‌کند که سامانه هایی را توسعه دهیم که قادر است از میان میلیون‌ها یا میلیاردها رکورد، روابط غیر آشکار را شناسایی کند.

متن کاوی چیست؟ متن کاوی یا Text mining که با عنوان داده کاوی در متن نیز شناخته می‌شود، فرایند تبدیل یک متن بدون ساختار، به یک قالب ساختاریافته برای شناسایی الگوهای معنی‌دار و بینش‌های جدید است.

داده می تواند به صورت متن، اعداد، تصاویر، صدا یا ویدئو باشد. ... ‌کاوی مانند استخراج واقعی است؛ زیرا در هر دو معدنچیان برای یافتن منابع و عناصر ارزشمند در ذخایر حاوی این عناصر ارزشمند کاوش می ...

همه منابع در یک نگاه ... ‌های متن کاوی و وب کاوی دانشجویانی که پروژه‌های پژوهشی مرتبط با داده کاوی ، وب کاوی و متن کاوی انجام می‌دهند علاقمندان به حوزه های Web Mining و Text Mining فعالین در حوزه هوش کسب ...

متن کاوی یکی از حوزه های داغ و مورد توجه داده کاوی است. گستردگی متون نیازی به توضیح ندارد. در این قسمت در مورد متن کاوی مطلب منتشر می شود ... معرفی منابع برای یادگیری متن کاوی ...

مقدمه: در عصرحاضر، حجم عظیمی از اطلاعات موجود در محیط وب، اسناد و مقالات متنی هستند. متن کاوی، روشی برای استخراج اطلاعات غیرساخت‌یافته و نیمه‌ساخت‌یافته از این حجم اطلاعات موجود در اینترنت و نیز، فرآیند استخراج دانش ...

داده کاوی یکـی از روشهای تحلیـل داده ها اسـت. هـدف داده کـاوی کشـف انگاره های معتبر، جدید، و قابل ردیابی در حجم عظیمی از داده ها با استفاده از الگوریتم های آماری و هوش مصنوعی است.