#TextMining

[sudarshannarwade]

NLP Tools for Text Analysis

NLP tools automate the analysis of text for patterns and sentiments.

They include features for text mining, sentiment analysis, and language interpretation.

Key tools offer scalability, accuracy, and integration with various platforms.

Used widely in marketing, finance, healthcare, and research. read more

[fortunatelycoldengineer]

Data Mining Quiz . . . . write your answer in the comment section https://bit.ly/3N3Simx Check Q.No. 48 for more information

[scienza-magia]

Agenzia Entrate integra l'AI per la gestione dei controlli fiscali

Fisco, così l’intelligenza artificiale diventerà centrale nella lotta all’evasione. Nel piano d’azione triennale disegnato nella convenzione tra Mef, Entrate e Riscossione il ruolo dell’IA diventa strategico. Bussola per i controlli, guardiana dei (sensibilissimi) dati custoditi, assistente in back office per il contenzioso - giudiziale compreso - e anche interprete del protocollo per i documenti in ingresso. Nel piano d’azione triennale disegnato nella convenzione tra Mef, Entrate e Riscossione il ruolo dell’intelligenza artificiale diventa strategico, e in un certo senso anticipa quello che la legge delega (n° 111 del 9 agosto 2023) ha cristallizzato, in materia di nuove tecnologie, per la riforma fiscale del prossimo biennio. Intelligenza artificiale, machine learning e text mining, tre aspetti dell’attività computazionale automatizzata, saranno infatti gli strumenti aggiuntivi dell’Agenzia per migliorare la capacità operativa e la qualità dei controlli, e per monitorare poi il comportamento successivo dei contribuenti che hanno subito un controllo fiscale, verificando nel tempo la loro propensione/continuità all’adempimento per valutare il livello di fedeltà fiscale. Un occhio elettronico che tutto può vedere, anche grazie all’interoperabilità delle numerosissime banche dati a disposizione della AI (obiettivo fissato nella legge delega), che difficilmente dimenticherà i suoi “target” e ancor meno le scadenze del contribuente classificato come meno virtuoso. Processi interni Intelligenza artificiale che impatta poi anche nei processi interni dell’Agenzia, soprattutto per la gestione del rischio sicurezza informatica, considerata la rilevanza dei dati custoditi. «I sistemi di controllo convenzionali non sembrano indirizzare adeguatamente le nuove problematiche poste dall’IA e connaturate non solo alla gestione dei rischi e della sicurezza ma anche della fiducia da parte dei cittadini - si legge nella Convenzione - Risulta, quindi, indispensabile adottare nuovi modelli di gestione del rischio anche in ottemperanza alle emergenti normative in fase di introduzione a livello internazionale». Ancora, l’automazione verrà impiegata sempre più nella gestione del contenzioso della riscossione, in aggiunta al già collaudato sistema di caricamento sull’applicativo gestionale, tramite AI, degli atti introduttivi, delle sentenze e dell’istruttoria automatica dei ricorsi per le successive fasi di lavorazione e per i nuovi strumenti di monitoraggio delle attività. Verrà poi implementato il sistema (già adottato dalla Direzione centrale di Roma a partire del 2019) di protocollazione automatica, tramite intelligenza artificiale, della posta in ingresso dell’Agenzia. È chiaro che le nuove tecnologie sono uno dei pilastri, se non il pilastro fondamentale , su cui poggiano le aspettative di gettito e di recupero del nero, dai 1.471 miliardi di adempimento spontaneo atteso per il triennio 2023-25 fino ai 30 miliardi di contrasto all’evasione e i 32,2 miliardi di crediti fiscali da recuperare. Il futuro dell'intelligenza artificiale Read the full article

[avcjournal8]

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6th International Conference on NLP Trends & Technologies (NLPTT 2025) August 16 ~ 17, 2025, Chennai, India https://scom2025.org/nlptt/index

Submission Deadline : June 21, 2025

Contact Us: nlptt@scom2025.org (or) nlptt2025@yahoo.com

Paper Submission Link: https://scom2025.org/submission/index.php

https://www.academia.edu/127456232/CFP_6th_International_Conference_on_NLP_Trends_and_Technologies_NLPTT_2025_

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[seotools2025]

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5. AngelList (Wellfound (formerly AngelList Talent) - Startup Job Search)

6. LinkedIn (LinkedIn: Log In or Sign Up)

7. Upwork (http://upwork.com)

8. Hire Freelancers & Find Freelance Jobs Online (Hire Freelancers & Find Freelance Jobs Online)

9. Working Nomads (Remote Jobs | Working Nomads)

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25. Remote Office Asia (http://remoteok.io/asia)

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40. Nonprofit Jobs, Volunteering, and More (Nonprofit Jobs, Volunteering, and More) - Use the "Remote" filter

41. #RemoteJobr (http://remotejobr.com)

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43.#Remote Hunt (We Work Remotely: Remote jobs in design, programming, marketing and more)

44. #Outsourcing Insight (Leading Outsourcing Articles, Insights, Trends & Best Practices)

45.#GoRemote (http://goremote.io)

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[hirinfotech]

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[digitalmarketingenthusiast]

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[cendat]

Análisis de texto aplicado a las respuestas de una pregunta abierta de un cuestionario.

Presentamos un ejemplo de cómo analizar una pregunta abierta en un cuestionario, utilizando las técnicas de Minería de Texto.

La pregunta en un cuestionario ficticio, es la siguiente: 

¿Qué lo motiva a continuar comprando en Almacenes "Lo Nuestro"?

Almacenes "Lo Nuestro", son una cadena de almacenes de herramientas por membresía. La pregunta tiene 350 respuestas efectivas.

1. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS DE LAS PALABRAS.

Nube de palabras total.

En primer lugar analizamos la nube de palabras con las palabras más frecuentes, en donde claramente resalta Precios, seguido de Productos , Ser Socio, Calidad y Buenos. Por lo que claramente se observan menciones a atributos positivos de los almacenes.

Nube de palabras de segundo plano.

Zoom eliminando las más frecuentes de la nube anterior

Para profundizar en este análisis de palabras, podemos observar la siguiente nube de palabras en la que excluimos las 10 palabras más frecuentes, esto para hacer un "zoom" sobre palabras que en la primer nube pueden pasar desapercibidas.

En este caso se presentan las palabras que tienen una frecuencia de 5 o más.

Distribución de Frecuencias de Palabras.

“Verbatims” para las palabras Precios y Productos.

Podemos acompañar las palabras más frecuentes con algunos "verbatims": • Los precios y la calidad de los productos. • Tiene buenos precios y variedad de productos. • precios bajos y variedad de marcas y productos. • La calidad y los precios de los productos. • buenos productos y precios.

2. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE FRASES.

En el análisis de textos, podemos ir avanzando desde la "descripción" de las palabras utilizadas a la fase de mayor profundidad que nos permita reconocer frases y tendencias en las respuestas.

Dendograma de las palabras más frecuentes.

El Dendrograma es una herramienta muy útil para determinar la asociación de palabras en frases. Por ejemplo podemos apreciar asociaciones de palabras como Productos + Calidad, también Ser + Socio, Atención + Buena, Encuentro + Consigo + Necesito. Incluso podemos asociar palabras en un segundo nivel como: [ ( Productos + Calidad ) + Precios ], o { [ ( Consigo + Necesito ) + Encuentro ] + Cercanía }.

El dendrograma nos permite asociar palabras y encontrar sentido a estas palabras dentro de un contexto específico.

Otra herramienta indispensable en el análisis del texto es la formación de conglomerados de palabras o "Clusters". Tiene un sentido similar al Dendrograma, pero además nos ayuda a determinar aspectos más profundos al graficar las palabras en un plano bidimensional, lo que nos permite determinar patrones en las respuestas.

Mapa de Cluster en dos dimensiones.

En este "mapa" podemos observar los clusters o agrupaciones de palabras, pero además, tenemos dos ejes de coordenadas que nos permiten contextualizar las palabras. En este caso observamos en el eje vertical la "relación" con los almacenes, en dónde las reacciones de las personas se muestran en la dualidad de ser socio y cliente. Por otro lado, en el eje horizontal, observamos la otra dualidad del consumidor: la funcionalidad y la experiencia.

3. TÓPICOS DE RESPUESTAS.

Con este análisis podemos determinar la pertenencia de las palabras a diversos tópicos, con una medida de asociación al tópico.

Tópicos

En este caso, tenemos un primer tópico compuesto por las palabras Precios + Calidad + Productos, que se complementa con las palabras Ser Socio + Buen + Producto. Sin embargo, hay un segundo tópico en que la palabra socio tiene una más fuerte medida de pertenencia, en este tópico, también encontramos Atención y Cercanía, pero ésta última tiene una mayor pertenencia al tercer tópico. Finalmente, podemos determinar cinco tópicos principales en este análisis:

1. Precio ( + Calidad + Productos ). 2. Socio ( + Atención ). 3. Buenos ( + Cercanía ). 4. Encuentro ( + Cerca + Aquí + Buena). 5. Variedad ( + Productos + Facilidad ).

4. ANALISIS DE SENTIMIENTOS.

Finalmente, en este análisis, incluimos la relación de cada una de las respuestas con una gama completa de sentimientos:

Sentimientos.

El sentimiento de mayor relevancia en las respuestas es Positivo, seguido por Confianza, Alegría, Expectación, todos éstos sentimientos expresan reacciones positivas. Los negativos quedan en una segunda posición, con mucha menor frecuencia.

Hicimos un recorrido sobre las principales herramientas de análisis de textos, aplicado a las respuestas a una pregunta abierta de un cuestionario.

Para el procesamiento de los datos se utiliza el software libre R.

Enlace al Sitio Web.

[pag-u]

Praca w pdf.

[fortunatelycoldengineer]

Data Mining Quiz . . . . write your answer in the comment section https://bit.ly/4ljgjpE Check Q.No. 15 for more information

[avcjournal8]

Welcome To NLPML 2025

Call for Papers..!!!

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6th International Conference on Natural Language Processing and Machine Learning (NLPML 2025)

April 26 ~ 27, 2025, Copenhagen, Denmark

Webpage URL : https://cosit2025.org/nlpml/index

Here's where you can reach us : nlpml@cosit2025.org (or) nlpmlconf@yahoo.com

Paper Submission URL  : https://cosit2025.org/submission/index.php

[statisticsonmymind-blog]

When u tune deeply into your God's energy you remain motivated to do right. #phd #management #textmining #lovelearning #inshape #motivated #rprogramming https://www.instagram.com/p/CBpQ7FPjuX8/?igshid=b604pdsfza

[hirinfotech]

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