Analitica Textual
Introducción a la Ciencia y Aplicación del Análisis de Información no Estructura
John Atkinson Abutridy
Si desea obtener o entender sus propios datos textuales para descubrir y detectar automáticamente conocimiento valioso para su empresa, ha llegado al libro indicado. En él se proporciona una introducción a la ciencia y a las aplicaciones de la analítica textual o minería de textos (text mining) que le permitirá examinar fuentes de información no estructurada textual electrónica...
Sinopsi
Si desea obtener o entender sus propios datos textuales para descubrir y detectar automáticamente conocimiento valioso para su empresa, ha llegado al libro indicado. En él se proporciona una introducción a la ciencia y a las aplicaciones de la analítica textual o minería de textos (text mining) que le permitirá examinar fuentes de información no estructurada textual electrónica. La ciencia de la minería de textos es capaz de identificar información relevante y descubrir patrones ocultos desde grandes conjuntos de datos de naturaleza textual. Estos descubrimientos pueden convertirse en una forma estructurada que analizar e integrar en otro tipo de sistemas tradicionales de apoyo en la toma de decisiones (por ejemplo, en la inteligencia de negocios, en las bases de datos relacionales y en eldata warehouses).
Índex
1 ANALÍTICA TEXTUAL ......................................................................................... 25
1.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................... 25
1.2 MINERÍA DE TEXTOS Y ANALÍTICA TEXTUAL ......................................... 28
1.3 TAREAS Y APLICACIONES ...................................................................... 30
1.4 EL PROCESO DE LA ANALÍTICA TEXTUAL ............................................... 33
1.5 RESUMEN .............................................................................................. 36
1.6 PREGUNTAS .......................................................................................... 37
2 PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL .................................................... 39
2.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................... 39
2.2 PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL ......................................... 41
2.3 NIVELES Y TAREAS EN NLP .................................................................... 42
2.3.1 Fonología .............................................................................................. 43
2.3.2 Morfología ............................................................................................ 44
2.3.3 Léxico .................................................................................................... 45
2.3.4 Sintaxis .................................................................................................. 51
2.3.5 Semántica ............................................................................................. 55
2.3.6 Razonamiento y pragmática ................................................................. 60
2.4 RESUMEN .............................................................................................. 60
2.5 EJERCICIOS ............................................................................................ 62
2.5.1 Análisis morfológico ............................................................................. 62
2.5.2 Análisis léxico ........................................................................................ 66
2.5.3 Análisis sintáctico ................................................................................. 68
3 EXTRACCIÓN DE INFORMACIÓN ....................................................................... 71
3.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................... 71
3.2 EXTRACCIÓN DE INFORMACIÓN BASADA EN REGLAS .......................... 75
3.3 EXTRACCIÓN DE ENTIDADES NOMBRADAS .......................................... 76
3.3.1 Modelos de N-gramas .......................................................................... 78
3.4 EXTRACCIÓN DE RELACIONES ............................................................... 81
3.5 EVALUACIÓN ......................................................................................... 86
3.6 RESUMEN .............................................................................................. 88
3.7 EJERCICIOS ............................................................................................ 90
3.7.1 Extracción vía expresiones regulares ................................................... 90
3.7.2 Reconocimiento de entidades nombradas (NER) ................................. 94
4 REPRESENTACIÓN DE DOCUMENTOS .............................................................. 97
4.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................... 97
4.2 INDEXACIÓN DE DOCUMENTOS ........................................................... 99
4.3 MODELOS DE ESPACIO VECTORIAL .................................................... 101
4.3.1 Modelo de representación booleana ................................................. 102
4.3.2 Modelo de frecuencia de términos .................................................... 103
4.3.3 Modelo de frecuencia inversa de documentos .................................. 104
4.4 RESUMEN ........................................................................................... 106
4.5 EJERCICIOS .......................................................................................... 107
4.5.1 Modelo de representación TFxIDF ..................................................... 107
5 ANÁLISIS DE REGLAS DE ASOCIACIÓN ............................................................ 115
5.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................. 115
5.2 PATRONES DE ASOCIACIÓN ................................................................ 116
5.3 EVALUACIÓN ...................................................................................... 118
5.3.1 Support ............................................................................................... 118
5.3.2 Confidence ......................................................................................... 119
5.3.3 Lift ....................................................................................................... 119
5.4 GENERACIÓN DE REGLAS DE ASOCIACIÓN ......................................... 120
5.5 RESUMEN ........................................................................................... 124
5.6 EJERCICIOS .......................................................................................... 126
5.6.1 Extracción de reglas de asociación ..................................................... 126
6 ANÁLISIS SEMÁNTICO BASADO EN CORPUS .................................................. 131
6.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................. 131
6.2 ANÁLISIS BASADO EN CORPUS ........................................................... 133
6.3 ANÁLISIS SEMÁNTICO LATENTE ......................................................... 135
6.3.1 Generación de vectores con LSA ........................................................ 136
6.4 WORD2VEC ......................................................................................... 140
6.4.1 Aprendizaje de embeddings en CBOW ............................................... 143
6.4.2 Predicción e interpretación de embeddings ...................................... 146
6.5 RESUMEN ........................................................................................... 148
6.6 EJERCICIOS .......................................................................................... 149
6.6.1 Análisis semántico latente (LSA) ......................................................... 149
6.6.2 Modelo de Word embedding del tipo Word2Vec .............................. 156
7 AGRUPACIÓN DE DOCUMENTOS ................................................................... 161
7.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................. 161
7.2 CLUSTERING DE DOCUMENTOS .......................................................... 163
7.3 CLUSTERING K-MEANS ........................................................................ 169
7.4 MAPAS AUTOORGANIZATIVOS ........................................................... 172
7.4.1 Aprendizaje de mapas topológicos ..................................................... 174
7.5 RESUMEN ............................................................................................ 178
7.6 EJERCICIOS .......................................................................................... 179
7.6.1 Clustering via K-means ....................................................................... 179
7.6.2 Clustering vía mapas autoorganizativos ............................................. 185
8 MODELAMIENTO DE TÓPICOS ........................................................................ 188
8.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................. 189
8.2 MODELAMIENTO DE TÓPICOS ............................................................ 191
8.3 LATENT DIRICHLET ALLOCATION ........................................................ 193
8.4 EVALUACIÓN ....................................................................................... 200
8.5 RESUMEN ............................................................................................ 202
8.6 EJERCICIOS .......................................................................................... 203
8.6.1 Modelamiento de tópicos con LDA .................................................... 203
9 CATEGORIZACIÓN DE DOCUMENTOS ............................................................. 209
9.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................. 209
9.2 MODELOS DE CATEGORIZACIÓN ........................................................ 211
9.3 CLASIFICACIÓN BAYESIANA ................................................................ 214
9.4 CATEGORIZACIÓN POR MÁXIMA ENTROPÍA ...................................... 218
9.5 EVALUACIÓN ....................................................................................... 223
9.6 RESUMEN ............................................................................................ 225
9.7 EJERCICIOS .......................................................................................... 227
9.7.1 Categorización con Naïve Bayes ......................................................... 227
9.7.2 Categorización con Máxima Entropía ................................................. 232
10 CONCLUSIONES ................................................................................................. 239
Bibliografía ............................................................................................................. 244
Glosario .................................................................................................................. 250
Índice onomástico .................................................................................................. 253
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