نگرش آماری متن کاوی

 ما در عصر اطلاعات زندگی می کنیم و همواره در حال درک و دریافت داده‌های زیادی از دنیای اطراف خود هستیم که برای استفاده از این اطلاعات لازم است آن‌ها را به کمک آمار و به‌صورت ریاضی بیان کنیم. آمار در همه‌ی زمینه‌ها نقش موثری ایفا می‌کند. یکی از مواردی که جدیدا مورد توجه قرار گرفته و از فنون آماری کمک می‌گیرد، متن کاوی است. متن کاوی یک روش تحقیقی برای شناسایی الگوهای موجود در متون است که می‌تواند نوشتاری، گفتاری و یا تصویری باشد. متن کاوی بسیار گسترده است همانند طبقه بندی متون، خوشه‌بندی متون، وب‌کاوی و عقیده کاوی و .... تکنیک‌های متن کاوی به‌کار گرفته می‌شود تا مقادیر عددی را برای یک متن تعیین کند. از آنجا که اساس کار با داده، دارا بودن علم آمار است. پس با استفاده از ابزار‌های آماری به تحلیل متن می پردازند همانند پیش بینی افزایش یا کاهش قیمت دلار یا سهام با استفاده از اطلاعات متنی امروز. به‌کارگیری روش‌های آماری می تواند حقایق موجود در متن را کشف، تائید و یا رد کند. امروزه این مبحث در یادگیری ماشین بسیار پر کاربرد است. در این مقاله سعی کردیم تا آشنایی ابتدایی با ابزارهای آماری در روش متن کاوی داشته باشیم و از این ابزار قدرتمند برای تحلیل وقایع استفاده کنیم.

statistical approaches of text mining

    we live in the information age, constantly surrounded by vast amounts of data from the world around us. to utilize this information effectively, it must be mathematically expressed and analyzed using statistics.     statistics play a crucial role in various fields, including text mining, which has recently garnered significant attention. text mining is a research method used to identify patterns in texts, which can be in written, spoken, or visual forms.      the applications of text mining are diverse, including text classification, clustering, web mining, sentiment analysis, and more. text mining techniques are utilized to assign numerical values to textual data, enabling statistical analysis.       since working with data requires a solid foundation in statistics, statistical tools are employed in text analysis to make predictions, such as forecasting changes in stock prices or currency exchange rates based on current textual data.        by leveraging statistical methods, text mining can uncover, confirm, or refute the truths hidden within textual content. today, this topic is widely used in machine learning. this paper aims to provide a basic understanding of statistical tools in text mining and demonstrates how these powerful tools can be used to analyze and interpret events.