Emma Tonkin is a Senior Research Associate in the Faculty of Engineering at the University of Bristol. She has held positions in several universities, having previously worked in Digital Library research at UKOLN, University of Bath, and in the Department of Digital Humanities, King's College, London. She holds a PhD in Computer Science from the University of Bristol. Her primary research interests include text and data mining, human computer interaction and the development of hybrid systems that combine human and machine classification
What is text mining, and how can it be used? What relevance do these methods have to everyday work in information science and the digital humanities? How does one develop competences in text mining? Working with Text provides a series of cross-disciplinary perspectives on text mining and its applications. As text mining raises legal and ethical issues, the legal background of text mining and the responsibilities of the engineer are discussed in this book. Chapters provide an introduction to the use of the popular GATE text mining package with data drawn from social media, the use of text mining to support semantic search, the development of an authority system to support content tagging, and recent techniques in automatic language evaluation. Focused studies describe text mining on historical texts, automated indexing using constrained vocabularies, and the use of natural language processing to explore the climate science literature. Interviews are included that offer a glimpse into the real-life experience of working within commercial and academic text mining. - Introduces text analysis and text mining tools- Provides a comprehensive overview of costs and benefits- Introduces the topic, making it accessible to a general audience in a variety of fields, including examples from biology, chemistry, sociology, and criminology
Erscheint lt. Verlag | 14.7.2016 |
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Sprache | englisch |
Themenwelt | Geisteswissenschaften ► Sprach- / Literaturwissenschaft |
Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining | |
Sozialwissenschaften ► Kommunikation / Medien ► Buchhandel / Bibliothekswesen | |
Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Unternehmensführung / Management | |
Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Wirtschaftsinformatik | |
ISBN-10 | 1-78063-430-7 / 1780634307 |
ISBN-13 | 978-1-78063-430-2 / 9781780634302 |
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Größe: 21,9 MB
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