Abstrakt. Kunskap Upptäckt i databaser (KDD) fokuserar på datoriserad undersökning av stora mängder data och på upptäckten av intressanta mönster inom dem. Även om det mesta arbetet med KDD har handlat om strukturerade databaser har det inte gjorts mycket arbete med att hantera den enorma mängd information som endast finns tillgänglig i ostrukturerad textform. Tidigare arbete inom textbrytning fokuserade på ordet eller taggnivån. I detta dokument presenteras ett tillvägagångssätt för att utföra textbrytning på terminsnivå. Gruvprocessen inleds med förbehandling av dokumentinsamling och utdrag ur dokumenten. Varje dokument representeras sedan av en uppsättning termer och kommentarer som kännetecknar dokumentet. Villkor och ytterligare enheter på högre nivå är sedan organiserade i en hierarkisk taxonomi. I detta dokument kommer vi att beskriva Term Extraction modulen i Document Explorer systemet, och ge experimentell utvärdering utförs på en uppsättning av 52 000 dokument som publicerats av Reuters under åren 1995-1996.
Feldman m.fl. föreslå textbrytning på terminsnivå istället för att fokusera på språkligt märkta ord REF.
Text Mining at the Term Level
{'venue': 'PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}