Il text mining è una tecnica di analisi dei dati che consente di estrarre informazioni utili da documenti di testo, capire i termini e gli argomenti chiave, e rivelare relazioni nascoste.
Può essere applicato a diversi ambiti, come il marketing, la politica, la tecnologia, la ricerca e la gestione dei documenti elettronici.
Per realizzare progetti di text mining, è necessario disporre di uno strumento software che faciliti le operazioni di accesso, integrazione, analisi e visualizzazione dei dati testuali. Uno di questi strumenti è KNIME Analytics Platform, una piattaforma open source che permette di creare workflow analitici tramite un’interfaccia intuitiva e senza bisogno di scrivere codice.
KNIME Analytics Platform offre migliaia di nodi progettati per eseguire azioni discrete sui dati, come aggregare, filtrare, pulire, manipolare e trasformare i dati testuali. Inoltre, integra diverse tecniche di Natural Language Processing (NLP), come l’analisi del sentimento, la modellazione degli argomenti, l’analisi delle reti e la generazione di testo. Queste tecniche consentono di ottenere informazioni approfondite dai documenti di testo e di rappresentarle in diversi formati di output, come tabelle, grafici o evidenziazioni del testo.
Per esempio, si può utilizzare KNIME Analytics Platform per analizzare una collezione di documenti riguardanti composti chimici e identificare in quali documenti è menzionato uno specifico composto chimico. Si può anche specificare gli argomenti dei documenti selezionati e rivelare cosa hanno in comune due documenti costruendo un grafo delle conoscenze dai documenti specifici del dominio.
Se volete saperne di più sull’utilizzo del software KNIME Analytics Platform in ambito text mining, potete consultare gli esempi a questo link.
Buono studio, KNIMErs