text mining in sas.

Massimiliano Trotta, Facoltà di Scienze Statistiche - Università di Padova
Relatore: prof.ssa Susi Dulli
Correlatore: dott.ssa Sabina Silani, SAS

Questo lavoro si propone di offrire un contributo in merito a:

1. definizione di Text Mining;
2. State of the Art;
3. potenzialità di SAS Text Miner.

Per quanto riguarda il primo punto, si sostiene l'opportunità di definire il Text Mining come una singola fase di un più generale processo di Knowledge Discovery in Text Database (KDT), in analogia con la definizione di Data Mining come fase di un processo di Knowledge Discovery in Database (KDD). I vantaggi sono da una parte una comprensione unitaria più articolata ed efficace del problema, dall'altra la valorizzazione dell'esperienza maturata in seno al KDD ai fini dello sviluppo del più giovane KDT.

Questa impostazione teorica permette una disamina dello State of the Art che evidenzi, nelle applicazioni più significative, i nodi costitutivi, in particolare quelli resi necessari dalla natura testuale del dato di partenza.

Si prende in considerazione anche lo strumento sperimentale di SAS, collocandolo all'interno del panorama delineato per individuarne criticamente le prospettive di sviluppo.