El experto en inteligencia artificial presentará este miércoles 5 de julio la segunda edición de su libro Analítica textual. Introducción a la ciencia y aplicación del análisis de información no estructurada
El título, publicado originalmente en 2020 y ya en su segunda edición, será presentado en la sede Errázuriz de la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI), en Las Condes, por el autor. Atkison estará acompañado por representantes de la editorial Marcombo, con sede en Barcelona.
Con un enfoque intuitivo y un estilo simple, el texto es una introducción centrada en la teoría y práctica del análisis automático de información textual. Cuenta con ejemplos prácticos, paso a paso, del lenguaje Python. La obra es esencial para cualquier lector con conocimientos básicos de matemáticas, algo de aprendizaje automático (machine learning) y lenguaje de programación.
En la ocasión se podrá adquirir un ejemplar firmado de la obra.
Los detalles para inscribirse al evento aquí (Cupos limitados).
Datos clave
Cuándo: Miércoles 5 de julio, 18.30 horas
Dónde: Sede Errázuriz UAI – Av. Presidente Errázuriz 3485, Las Condes, Santiago de Chile
Sinopsis
¿Ud. posee fuentes de grandes cantidades de datos de naturaleza textual electrónica que necesita entender?¿Ud. desea obtener datos textuales para luego sacar provecho de ellos para descubrir y/o detectar automáticamente conocimiento valioso para su organización?¿Ud. desea entender los paradigmas y métodos computacionales para desarrollar aplicaciones para el análisis automático de información textual o documentos?
Este libro es el adecuado para Ud. pues proporciona una introducción a la ciencia y aplicaciones de la analítica textual o minería de textos (text mining), que permiten examinar automáticamente fuentes de información no estructurada textual electrónica, con el fin de descubrir patrones o conocimiento interesante y novedoso (insights) de modo de mejorar los procesos de toma de decisiones en su organización. Para esto, la ciencia de la minería de textos es capaz de identificar información relevante y descubrir patrones ocultos desde grandes conjuntos de datos de naturaleza textual.
Estos descubrimientos pueden posteriormente convertirse en una forma estructurada que pueda ser analizada e integrada con otro tipo de sistemas tradicionales de apoyo a la toma de decisiones (ej. inteligencia de negocios, bases de datos relacionales, data warehouses). Las aplicaciones de la minería de textos o analítica textual son prácticamente transversales en los ámbitos industriales, comerciales, científicos y públicos, por lo que este libro puede convertirse en una herramienta clave para los tomadores de decisiones.
Para entender lo anterior, cada uno de los nueve capítulos del libro combina aspectos básicos teóricos de diferentes modelos y métodos computacionales, con ejercicios prácticos paso a paso, utilizando el lenguaje de programación Python. Con este propósito, el libro revisa tanto los fundamentos de la analítica textual (ej. procesamiento de lenguaje natural), como las diferentes tareas y/o etapas que se pueden realizar incluyendo extracción de información, representación de documentos, descubrimiento de asociaciones, análisis semántico, clustering de documentos, análisis de tópicos, y categorización de textos.
