SAS Text Analytics for Business Applications (eBook)

Concept Rules for Information Extraction Models
eBook Download: EPUB
2019
308 Seiten
Sas Institute (Verlag)
978-1-63526-661-0 (ISBN)

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SAS Text Analytics for Business Applications - Teresa Jade, Biljana Belamaric-Wilsey, Michael Wallis
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Extract actionable insights from text and unstructured data.


Information extraction is the task of automatically extracting structured information from unstructured or semi-structured text. SAS Text Analytics for Business Applications: Concept Rules for Information Extraction Models focuses on this key element of natural language processing (NLP) and provides real-world guidance on the effective application of text analytics.


Using scenarios and data based on business cases across many different domains and industries, the book includes many helpful tips and best practices from SAS text analytics experts to ensure fast, valuable insight from your textual data.


Written for a broad audience of beginning, intermediate, and advanced users of SAS text analytics products, including SAS Visual Text Analytics, SAS Contextual Analysis, and SAS Enterprise Content Categorization, this book provides a solid technical reference. You will learn the SAS information extraction toolkit, broaden your knowledge of rule-based methods, and answer new business questions. As your practical experience grows, this book will serve as a reference to deepen your expertise.

Erscheint lt. Verlag 29.3.2019
Verlagsort Cary
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik
Mathematik / Informatik Mathematik Computerprogramme / Computeralgebra
Schlagworte LITI, NER, SAS concepts, custom concept, entity extraction, information extraction, predefined concept, text analytics
ISBN-10 1-63526-661-0 / 1635266610
ISBN-13 978-1-63526-661-0 / 9781635266610
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