Тақдимот ҳужжатлари (Microsoft office Power Point) билан ишлаш

Klasterlash. Hujjatlarni klasterlashdan maqsad ma'lum bir turg'un to'plam orasida semantik jihatdan o'xshash hujjatlar guruhlarini avtomatik ravishda aniqlashdir. Shununi aytish kerakki, guruhlar faqat hujjatlar tavsiflarining juftlik o'xshashligi asosida tuziladi va bu guruhlarning xususiyatlari oldindan ko'rsatilmaydi.

Text Mining masalalari

Avtomatik izohlash (jamlash) matnni mazmunini saqlab qolgan holda qisqartirish imkonini beradi. Ushbu muammoni hal qilish odatda foydalanuvchi tomonidan chiqariladigan jumlalar sonini yoki butun matnga nisbatan chiqarilgan matnning foizini aniqlash orqali nazorat qilinadi. Natija matndagi eng muhim jumlalarni o'z ichiga oladi.

Kalit tushunchalarni (feature extraction) ajratib olishning asosiy maqsadi matndagi dalillar va munosabatlarni aniqlashdir. Aksariyat hollarda bunday tushunchalar otlar va turdosh otlardir: odamlarning ism va familiyalari, tashkilotlarning nomlari va boshqalar. Tushunchani ajratib olish algoritmlari ba'zi atamalarni aniqlash uchun lug'atlardan va boshqalari esa lingvistik namunalardan foydalanishi mumkin.

Text Mining masalalari

Matnli navigatsiya(text-base navigation) foydalanuvchilarga mavzular va muhim atamalar ko'ra hujjatlar bo'ylab harakatlanish imkonini beradi. Bu asosiy tushunchalarni va ular orasidagi ba'zi munosabatlarni aniqlash orqali amalga oshiriladi.

Trend tahlili ma'lum vaqt oralig'ida hujjatlar to'plamidagi tendentsiyalarni aniqlash imkonini beradi. Masalan, bozorning bir segmentidan ikkinchisiga kompaniya manfaatlaridagi o'zgarishlarni aniqlash uchun tendentsiyadan foydalanish mumkin.

Assotsiatsiyalarni qidirish ham Data Miningning asosiy masalalaridan biridir. Uni hal qilish uchun berilgan hujjatlar to'plamida asosiy tushunchalar o'rtasidagi assotsiativ munosabatlar aniqlanishi kerak.

E’tiboringiz uchun rahmat