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dc.rights.licenseLicencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
dc.contributor.authorArias Consuegra, Andrés
dc.contributor.authorMattos Salazar, Yancarlos
dc.contributor.authorHeredia, Jeison
dc.date.accessioned2017-10-23T18:34:03Z
dc.date.available2017-10-23T18:34:03Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12442/1247
dc.description.abstractPor medio de la extracción de datos tanto precisos como no relevantes sobre un texto o estructura de datos textual, se es posible generar nueva información y conocimiento, este análisis es realizado con la minería de texto. Si bien esta práctica puede conducir más apropiadamente hacia la generación y/o descubrimiento de nuevos datos, también es viable para la verificación y elaboración de datos a referenciar. Ya que su uso yace en el análisis de la información arrojando datos de manera indiscriminada, esto resulta útil a la hora de rectificar la compatibilidad de la información, entre dos o más medios de contenido textual. Se expondrán y explicarán las diversas maneras como a través de la minería de texto, ayuda en la elaboración de un artículo de investigación o un estado del arte, teniendo en cuenta el tópico a explicar en dicho texto, se utilizarán diferentes metodologías para implementar la minería de texto con el fin de analizar otros diferentes artículos potenciales referencias, teniendo así, un mejor enfoque sobre el material cimiento de un nuevo proyecto o artículo. Adicional a esto se mostraran pruebas realizadas en la herramienta de software weka donde se evidencian los resultados que arroja el software de los artículos que se analizan por medio de este.spa
dc.language.isospaspa
dc.publisherFacultad de Ingenieríasspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.subjectMinería de Textospa
dc.subjectMinería de datosspa
dc.subjectEstructura de datosspa
dc.titleMinería de texto como una herramienta para agilizar la búsqueda de artículos científicos pertinentes para la investigaciónspa
dc.typeOtherspa
dcterms.bibliographicCitationS. Neha K, 'Introduction of Text mining and an Analysis of Text mining Techniques', PARIPEX, vol. 2, no. 2, pp. 56-57, 2012.spa
dcterms.bibliographicCitationR. Lau, S. Liao, R. Kwok, K. Xu, Y. Xia and Y. Li, 'Text mining and probabilistic language modeling for online review spam detection', ACM Trans. Manage. Inf. Syst., vol. 2, no. 4, pp. 1-30, 2011.spa
dcterms.bibliographicCitationSupport.sas.com, 'SAS Text Miner', 2015. [Online]. Available: http://support.sas.com/software/products/txtminer/#s1=1. [Accessed: 17- Nov- 2015].spa
dcterms.bibliographicCitationSurveys, 'IBM - SPSS Text Analytics for Surveys', Www-03.ibm.com, 2015. [Online]. Available: http://www-03.ibm.com/software/products/en/spss-text-analytics-surveys. [Accessed: 17- Nov- 2015].spa
dcterms.bibliographicCitationM. Dikaiakos, A. Katsifodimos and G. Pallis, 'Minersoft', TOIT, vol. 12, no. 1, pp. 1-34, 2012.spa
dcterms.bibliographicCitationS. VijayGaikwad, A. Chaugule and P. Patil, 'Text Mining Methods and Techniques', International Journal of Computer Applications, vol. 85, no. 17, pp. 42-45, 2014.spa
dcterms.bibliographicCitationR. Lau, S. Liao, R. Kwok, K. Xu, Y. Xia and Y. Li, 'Text mining and probabilistic language modeling for online review spam detection', ACM Trans. Manage. Inf. Syst., vol. 2, no. 4, pp. 1-30, 2011.spa
dcterms.bibliographicCitationR. Chau and C. Yeh, 'A multilingual text mining approach to web cross-lingual text retrieval', Knowledge-Based Systems, vol. 17, no. 5-6, pp. 219-227, 2004.spa
dcterms.bibliographicCitationX. Xiao, H. Xu and S. Xu, 'Using IBM SPSS modeler to improve undergraduate mathematical modelling competence', Comput Appl Eng Educ, vol. 23, no. 4, pp. 603-609, 2015.spa
dcterms.bibliographicCitationV. Reitano, 'Book Review: Review of SAS Enterprise Miner Textbooks', Social Science Computer Review, vol. 33, no. 3, pp. 415-417, 2014.spa
dcterms.bibliographicCitationC. Aggarwal, 'Mining text and social streams', SIGKDD Explor. Newsl., vol. 15, no. 2, pp. 9-19, 2014.spa
dcterms.bibliographicCitationM. Wauer, J. Meinecke, D. Schuster, A. Konzag, M. Aleksy and T. Riedel, 'Semantic Federation of Product Information from Structured and Unstructured Sources', International Journal of Business Data Communications and Networking, vol. 7, no. 2, pp. 69-97, 2011.spa
dcterms.bibliographicCitationC. P.Sumathi and N. Priya, 'Analysis of an Automatic Text Content Extraction Approach in Noisy Video Images', International Journal of Computer Applications, vol. 69, no. 4, pp. 6-13, 2013.spa
dcterms.bibliographicCitationD. Fagan, 'Emily Dickinson's Unutterable Word', The Emily Dickinson Journal, vol. 14, no. 2, pp. 70-75, 2005.spa
dcterms.bibliographicCitationA. Hassan, A. Abu-Jbara, W. Lu and D. Radev, 'A Random Walk–Based Model for Identifying Semantic Orientation', Computational Linguistics, vol. 40, no. 3, pp. 539-562, 2014.spa
dcterms.bibliographicCitationA. neet and H. Singh, 'Web Data Mining: Survey', IJETT, vol. 10, no. 3, pp. 144-147, 2014.spa
dcterms.bibliographicCitationK. Felizardo, G. Andery, F. Paulovich, R. Minghim and J. Maldonado, 'A visual analysis approach to validate the selection review of primary studies in systematic reviews', Information and Software Technology, vol. 54, no. 10, pp. 1079-1091, 2012.spa
sb.programaIngeniería de Sistemasspa


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