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Survey of Text Mining: Clustering, Classification, and Retrieval - Couverture souple

 
9781441930576: Survey of Text Mining: Clustering, Classification, and Retrieval

Synopsis

Survey of Text Mining: i Extracting content from text continues to be an important research problem for information processing and management. Approaches to capture the semantics of text-based document collections may be based on Bayesian models, probability theory, vector space models, statistical models, or even graph theory. As the volume of digitized textual media continues to grow, so does the need for designing robust, scalable indexing and search strategies (software) to meet a variety of user needs. Knowledge extraction or creation from text requires systematic yet reliable processing that can be codified and adapted for changing needs and environments. This book will draw u...

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  • ÉditeurSpringer
  • Date d'édition2011
  • ISBN 10 1441930574
  • ISBN 13 9781441930576
  • ReliureBroché
  • Langueanglais
  • Nombre de pages264
  • ÉditeurBerry Michael W.

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9780387955636: Survey of Text Mining: Clustering, Classification, and Retrieval

Edition présentée

ISBN 10 :  0387955631 ISBN 13 :  9780387955636
Editeur : Springer-Verlag New York Inc., 2003
Couverture rigide

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Michael W. Berry
Edité par Springer New York Okt 2011, 2011
ISBN 10 : 1441930574 ISBN 13 : 9781441930576
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Extracting content from text continues to be an important research problem for information processing and management. Approaches to capture the semantics of text-based document collections may be based on Bayesian models, probability theory, vector space models, statistical models, or even graph theory.As the volume of digitized textual media continues to grow, so does the need for designing robust, scalable indexing and search strategies (software) to meet a variety of user needs. Knowledge extraction or creation from text requires systematic yet reliable processing that can be codified and adapted for changing needs and environments.This book will draw upon experts in both academia and industry to recommend practical approaches to the purification, indexing, and mining of textual information. It will address document identification, clustering and categorizing documents, cleaning text, and visualizing semantic models of text. 264 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781441930576

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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. As the volume of digitized textual media continues to grow, so does the need for designing robust, scalable indexing and search strategies (software) to meet a variety of user needs. This survey volume draws upon experts in both academia and industry to re. N° de réf. du vendeur 4173518

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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Extracting content from text continues to be an important research problem for information processing and management. Approaches to capture the semantics of text-based document collections may be based on Bayesian models, probability theory, vector space models, statistical models, or even graph theory.As the volume of digitized textual media continues to grow, so does the need for designing robust, scalable indexing and search strategies (software) to meet a variety of user needs. Knowledge extraction or creation from text requires systematic yet reliable processing that can be codified and adapted for changing needs and environments.This book will draw upon experts in both academia and industry to recommend practical approaches to the purification, indexing, and mining of textual information. It will address document identification, clustering and categorizing documents, cleaning text, and visualizing semantic models of text. N° de réf. du vendeur 9781441930576

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Paperback. Etat : Brand New. 2004 edition. 261 pages. 9.21x6.06x0.94 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur x-1441930574

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