Opis procedury pozyskania i ujednolicenia danych w eksploracyjnej analizie artykułów naukowych

• Autorzy: Mariusz Grabowski

Warianty tytułu

Data Gaining Procedure and Data Unification in Explorative Analysis of Scientific Papers

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Obserwowany w ostatniej dekadzie rozwój metod i środków przechowywania oraz udostępniania danych zaowocował zwiększeniem dostępności zbiorów informacji, w szczególności dokumentów tekstowych. Umożliwia to prowadzenie gruntownych analiz zawartości bardzo dużych zbiorów dokumentów. W artykule omówiono wybrane aspekty eksploracyjnej analizy artykułów naukowych ze szczególnym uwzględnieniem faz pozyskania i ujednolicenia danych. Zaproponowano procedurę wykorzystującą język XML oraz narzędzia pokrewne, będącą sposobem na organizację, walidację i prezentację kolekcji dokumentów i stanowiącą punkt wyjścia do pozostałych etapów eksploracyjnej analizy tekstów. (abstrakt oryginalny)

EN

The development of data storage tools and of means and methods enabling data accessibility, which can be observed in last decade, has caused an increase of information sets availability, particularly concerning text documents. This fact allows performing the detailed analyses of contents of very large documents sets. The article submits selected aspects of explorative analysis of scientific papers, with special consideration of data gaining and data unification stages. A procedure that uses XML language and some related tools have been proposed as a method of organisation, validation and presentation of documents collection which is a starting point for next stages of explorative texts analysis. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Język XML; Analiza taksonomiczna; Przetwarzanie informacji; Analiza wielowymiarowa; Analiza tekstu

EN

XML language; Taxonomic analysis; Information processing; Multi-dimensional analysis; Text analysis

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie
• Rocznik: 2010
• Numer: nr 838
• Strony: 19-33

Twórcy

autor

Mariusz Grabowski

• Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

Bibliografia

• Ackoff R.L. [1967], Management Misinformation Systems, „Management Science”, vol. 14, nr 4.
• Cohen A.M., Yang J., Hersh W.R. [2005], .A Comparison of Techniques for Classification and Ad Hoc Retrieval of Biomedical Documents, NIST Special Publication: SP 500-266, The Fourteenth Text Retrieval Conference, Gaithersburg, MD, USA, http://trec.nist.gov/ pubs/trecl4/papers/ohsu-geo.pdf.
• Grabiński T., Wydymus S., Zeliaś A. [1989], Metody taksonomii numerycznej w modelowaniu zjawisk społeczno-gospodarczych, WNT, Warszawa.
• Grabowski M. [2008], Wykorzystanie metod eksploracyjnej analizy tekstu do identyfikacji kluczowych zagadnień zawartych w dużych zbiorach publikacji naukowych [w:] Taksonomia 15. Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowanie, red. K. Jajuga, M. Walesiak, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław.
• Hamel G. [2000], Leading the Revolution, Harvard Business School Press, Boston.
• Hearst M. [2003], What Is Text Mining?, http://www.sims.berkeley.edu/~hearst/text-mi-ning.html, data dostępu: 30 stycznia 2008.
• Jajuga K. [1990], Statystyczna teoria rozpoznawania obrazów, PWN, Warszawa.
• Jajuga K. [1993], Statystyczna analiza wielowymiarowa, PWN, Warszawa.
• List Ministra w sprawie listy czasopism punktowanych, Zn. DBB/4901/2007 [2007], Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego, Warszawa, http://www.nauka.gov.pl/mn/_gAI-lery/32/66/32663/20071119_list_ministra.pdf, data dostępu: 30.01.2008.
• Manning C., Schütze H. [1999], Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press, Cambridge.
• Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w badaniach marketingowych [2004], red. E. Gatnar, M. Walesiak, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław.
• Pociecha J. i in. [1988], Metody taksonomiczne w badaniach społeczno-ekonomicznych, PWN, Warszawa.
• Ray E.T. [2004],XML. Wprowadzenie, Helion, Gliwice.
• Tadeusiewicz R. [1985], Rozpoznawanie obrazów w zastosowaniach ekonomicznych, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków.
• Weber R. [2003], The Problem of the Problem. Editor’s Comments, „MIS Quarterly”, vol.27, nr 1.
• Weiss S.M. i in. [2005], Text Mining. Predictive Methods for Analyzing Unstructured Information, Springer Science + Business Media, New York.
• Witten I.H., Frank E. [2000], Data Mining, Morgan-Kaufmann, New York.
• Wykaz wybranych czasopism wraz z liczbą punktów za umieszczoną w nich publikację naukową [2007], Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego, Warszawa, http:// www.nauka.gov.pl/mn/_gAllery/32/66/32664/20071119_Wykaz_czasopism.pdf, data dostępu: 30.01.2008.
• Zheng Z.H. i in. [2005], Applying Probabilistic Thematic Clustering for Classification in the TREC 2005 Genomics Track, NIST Special Publication: SP 500-266, The Fourteenth Text Retrieval Conference, Gaithersburg, MD, USA, http://trec.nist.gov/pubs/trecl4/papers/queensu.geo.pdf.