Elena Citera'
Caratterizzazione semantica di una collezione di documenti mediante tecniche probabilistiche = Semantic characterization of a collection of documents through probabilistic techniques.
Rel. Tania Cerquitelli. Politecnico di Torino, Master of science program in Computer Engineering, 2018
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Abstract
Con le moderne applicazioni e tecnologie, il volume dei dati generati è cresciuto enormemente. Oggi la tecnologia sta radicalmente trasformando le nostre abitudini: viviamo in un mondo sempre più connesso e digitalizzato in cui, ad esempio, utilizzando gli smartphone, i pc, i social network, la tessera dei trasporti pubblici, e ogni altra nostra singola attività crea una grande quantità di dati. Questo trend vale anche per collezioni di dati testuali, che oggigiorno sono prodotti ad un ritmo sempre maggiore, ad esempio per mezzo di social network, librerie e enciclopedie digitali. I dati raccolti generano dataset molto grandi, i cui domini e distribuzioni sono per lo più ignoti e variano considerevolmente tra di loro.
Per questo motivo le operazioni di data mining, e in particolare nel caso testuale le operazioni di text mining e topic modeling, sono complesse e le scelte riguardanti le migliori metodologie da usare nell’analisi, nella validazione dei risultati e nell’estrazione di una conoscenza che sia efficace ed effettiva, sono un problema noto e attuale che necessita approfondimenti e nuovi strumenti per aiutare gli utenti finali, senza che essi siano esperti di dominio
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