Aplikasi yang paling umum dilakukan text mining saat ini misalnya penyaringan spam, analisis sentimen, mengukur preferensi pelanggan, meringkas dokumen, pengelompokan topik penelitian, dan banyak lainnya. Menurut Miner et al (2012), pekerjaan text mining dikelompokkan menjadi 7 daerah praktek:
Pencarian dan perolehan informasi (search and information retrieval), yaitu penyimpanan dan penggalian dokumen teks misalnya dalam mesin pencarian (search engine) dan pencarian kata kunci (keywords)
Pengelompokan dokumen, yaitu pengelompokan dan pengkategorian kata, istilah, paragraf, atau dokumen dengan menggunakan metode klaster (clustering) data mining.
Klasifikasi dokumen, yaitu pengelompokan dan pengkategorian kata, istilah, paragraf, atau dokumen dengan menggunkan metode klasifikasi (classification) data mining berdasarkan model terlatih yang sudah memiliki label.
Web mining, yaitu penggalian informasi dari internet dengan skala fokus yang spesifik.
Ekstraksi informasi (information extraction), yaitu mengidentifikasi dan mengekstraksi informasi dari data yang sifatnya semi-terstruktur atau tidak terstruktur dan mengubahnya menjadi data yang terstruktur.
Natural language processing (NLP), yaitu pembuatan program yang memiliki kemampuan untuk memahami bahasa manusia.
Ekstraksi konsep, yaitu pengelompokan kata atau frase ke dalam kelompok yang mirip secara semantik.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar