Este documento describe el proceso de minería de textos y su historia, aplicaciones y software. Explica cómo usar Weka para clasificar un conjunto de datos de granos utilizando un árbol de decisión. El modelo clasificó correctamente el 96.35% de las instancias de la clase A pero tuvo dificultades para clasificar la clase B. El documento concluye que la minería de textos puede usarse en muchas aplicaciones y que Weka es una herramienta útil para este propósito.

1. TEXT-MINING
REALIZADO POR: FERNANDA CHICA - XAVIER RIOFRIO

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Contenido
Text mining.................................................................................................................................... 2
1. INTRODUCCION..................................................................................................................... 2
2. HISTORIA ............................................................................................................................... 2
3. ANALISIS DE TEXTO ............................................................................................................... 2
4. APLICACIONES ....................................................................................................................... 2
5. SOFTWARE COMERCIAL ........................................................................................................ 3
6. TEXTMINING CON WEKA....................................................................................................... 4
7. CONCLUSION......................................................................................................................... 7
8. BIBLIOGRAFIA........................................................................................................................ 7

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Text mining
1. INTRODUCCION
Esta se refiere al proceso de derivar información nueva de textos. Esta es equivalente text
analytics, esta hace referencia al proceso de obtenerinformación de high-quality deltexto.
Informaciónde altacalidadse obtienenormalmente a través de los patronesy tendenciasque se
presentan a través de mediostales como el aprendizajeestadístico de patrones. La minería de
textospor lo general implicaelproceso de estructuración deltexto de entrada, derivando
patronesdentro de losdatos estructurados, y, finalmente,la evaluación y lainterpretacióndela
salida.
Las tareasde minería de textotípico incluyenla categorizaciónde texto, la agrupación
texto,concepto/extracción de entidades, la producción de taxonomíasgranulares, análisis de
los sentimientos, el documento resumen ymodelosentidad relación.
2. HISTORIA
En los años ochenta surgieron los primeros esfuerzos de minería de textos que necesitaban
una cantidad de esfuerzo humano demasiado alta, pero los avances tecnológicos han
permitido que esta área progrese de manera rápida en los últimos años. Esta es un área
multidisciplinaria basada en la recuperación de información, minería de datos, aprendizaje
automático, estadísticas y la lingüística computacional. Como la mayor parte de la información
(más de un 80%) se encuentra actualmente almacenada como texto, se cree que la minería de
textos tiene un gran valor comercial.
3. ANALISIS DE TEXTO
El objetivo general es, en esencia, de convertir el texto en datos para el análisis, a través de la
aplicación de procesamiento de lenguaje natural y los métodos analíticos.
Esto consiste enla recuperación de información, usar un tipo de análisis léxicopara
estudiardistribuciones de frecuenciade palabras, un reconocimiento de patrones, una
extracción de información, técnicas de mineríade datos que incluyenenlace yanálisis de
asociación, visualización y análisis predictivo.
Una aplicación típicaes escanearun conjunto dedocumentos escritos enun lenguajenatural
ycualquier modelodel conjunto de documentosa efectos de clasificaciónde predicciónorellenar
uníndice debúsqueda debase de datos ocon la informaciónextraída.
4. APLICACIONES
La tecnologíaahora se aplicaen líneas generalespara una ampliavariedad depúblico, tal cual en
este caso de la minería de texto, para lo que uno se imagine se puede aplicar, a continuación
nombraremos algún ejemplo:

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Aplicaciones de seguridad.
Muchas empresas y gobiernos utilizan la minería de textos para el seguimiento yanálisis
defuentes en líneade texto sin formato, como las noticias de Internet, blogs, etc.parafines de
seguridad nacional. También está involucradoen el estudio deltexto cifrado/descifrado.
Biomédicos
Se refierea la mineríade texto aplicadoa los textosy la literaturadel dominio dela
biologíamolecularybiomedicina. Es uncampo de investigaciónbastante recienteen el borde
delprocesamiento del lenguajenatural,la bioinformática, lainformática médicay la
lingüísticacomputacional.
Hayun creciente interés enla mineríade textoylas estrategiasde extracción
deinformaciónaplicada ala literaturabiomédica ybiologíamoleculardebido a la
crecientecantidad de publicacionesdisponibles electrónicamentealmacenados enbases de
datos comoPubMed.
Aplicaciones de software
Estas están siendoinvestigadas y desarrolladaspor las principalesempresas, como IBM
yMicrosoft, para automatizar aún máslosprocesos de extraccióny análisis,y por
diferentesempresasque trabajan enel ámbito de labúsqueda yla indexaciónen general,
comouna forma de mejorarsusresultados.
Marketing
Está empezandoa utilizaren la comercializaciónymás concretamente, enanálisisde gestiónde
relaciones con clientes. Coussementy VandenPoelaplicanpara mejorar los modelosde análisis
predictivoparala pérdida de clientes
Aplicaciones académicas
El tema de la minería de textos es de importancia para publicadores que tengan grandes
bancos de datos que requieran de indexación. Esto es el caso en particular para disciplinas
científicas en las que hay una gran cantidad de información muy específica en forma de texto
escrito.
5. SOFTWARE COMERCIAL
A continuación se presentara una lista de los más conocidos:
SOFTWARE USO
AndersonAnalytics proveedordeanálisisdetextoydecontenidorelacionadoconelcomportamientodelconsumidor.
Attensity grupodesolucionesdemineríadetextosparadiversasindustrias.
Clarabridge aplicacionesdemineríadetextos,categorizaciónparaclientes,serviciosdesaludyanalíticainvestigativa.
Clearforest softwaredemineríadetextoparaextraerelsignificadodevariasformasdeinformacióntextual.
CortexIntelligence proveedordeanálisisdecontenidodeWeb.
Crossminder empresademineríadetextosconbúsquedamultilingüeyaproximaciónsemántica.
Pimiento unframeworkparaaplicacionesdemineríadetextosenJava.
PolyAnalyst softwaredemineríadetextos.
SPSS proveedordeTextSmart,SPSSTextAnalysisforSurveysyClementine,productosquesepuedenutilizarconotrosdeSPSS.

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6. TEXTMINING CON WEKA
Primero para este ejemplo vamos a descargar un dataset que ya viene con weka. Este es
:ReutersGrain el cual se divide en dos partes, el de entrenamiento y el de prueba.
Primero iniciamos weka e ingresamos al Weka Explorer.
Segundo tenemos que abrir el archivo de prueba en este caso el de entrenamiento:
Este dataset contiene 1451 instancias de la clase “0” y 103 de la clase “1”, dando un total de
1554 instancias. Como se podrá observar en la primera pantalla de weka

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A continuación seleccionamos “Classify” del explorer. Allí seleccionaremos el test set nuestro,
donde podremos elegir un clasificador, en este caso nosotros elegiremos el de árbol de
decisión (primero elegimos el filtro en este caso FILTEREDCLASSIFIER):

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Es posible configurar de diferentes s. A su vez es posible utilizar distintos algoritmos, a
continuación mostraremos nuestra decisión:
Ahora si listo el modelo se podrá ejecutar, solo tenemos que dar clic en start y este empezara
con un proceso puede tardar varios minutos, dependiendo del tamaño del dataset y del
modelo construido.

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Como es un árbol de decisión podremos visualizarlo de manera gráfica solo hay que dar en la
opción de vizualize tree y nos aparecerá los patrones algo así:
Y el resultado de manera textual se presentara de la siguiente manera:
La matriz de confusión indica la cantidad de instancias que fueron clasificadas de forma
errónea.
A B
Clasificada
como
544 3 A = "0"
19 38 B = "1"
De esta manera podemos deducir con que la exactitud del modelo, es de un 96.3576 %. Y es
que podemos concluir que el modelo es muy bueno para clasificar a A , lo contrario de B que
es pésimo. A tiene 544 correctas y tan solo 3 incorrectas en cambio B 38 correctas y la mitad
de esas incorrectas lo que es un error muy grande.
7. CONCLUSION
Al final podemos decir que el textmining se puede usar en prácticamente todo, para obtener
muchos beneficios tales como los que mencionamos en las aplicaciones que dimos de ejemplo,
si nosotros tenemos un dataset como el del ejemplo podemos obtener resultados minados de
este , el cual será el caso si necesitamos para marketing u otras necesidades.
Weka como ya sabemos es una herramienta muy poderosa y es muy útil, esta tiene mucha
documentación, es fácil de usar y no necesariamente se necesita ser un genio para manejarla,
solamente se necesita de la práctica.
8. BIBLIOGRAFIA
http://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_textos
http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/documentation.html
http://en.wikipedia.org/wiki/Text_mining

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http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/documentation.html