Skip to main content

Berbagai Software Text Mining - Seri Text Mining dan Web Mining (5)

Karena nilai pemanfaatan text mining semakin lama semakin disadari oleh berbagai organisasi atau perusahaan, jumlaj software yang ditawarkan oleh perusahaan-perusahaan software maupun perusahaan nirlaba juga terus meningkat. Berikut ini adalah berbagai software text mining yang paling popular yang diklasifikasikan berdasarkan software komersial dan software gratis (freeware).

Software komersial

Berikut adalah beberapa software yang paling popular yang digunakan dalam text mining. Perlu dicatat bahwa banyak perusahaan yang menawarkan versi demo untuk produk mereka di website mereka.
  1. ClearForest menyediakan berbagai tool visualisasi dan analisa teks
  2. IBM Intelligent Miner Data Mining Suite, yang saat ini terintegrasi penuh dengan software IBM InfoSphere Warehouse, meliputi text mining dan data mining.
  3. Megaputer Text Analyst menyediakan analisa semantic untuk teks yang bebas bentuk/format, summarization (peringkasan otomatis), clustering, navigation, dan retrieval bahasa alami dengan pemfokusan pencarian dinamis.
  4. SAS Text Miner memberikan paket yang sangat komplit untuk pemrosesan dan analisa teks.
  5. SPSS Text Mining for Clementine mengekstrak konsep-konsep inti, sentiment-sentimen, dan keterkaitan yang dihasilkan dari catatan-catatan di call-center, blog, e-mail, dan data lainnya yang tak-terstruktur dan mengonversinya menjadi format terstruktur untuk pemodelan prediktif.
  6. The Statistica Text Mining memberikan fungsionalitas text mining yang mudah digunakan dengan kemampuan visualisasi yang luar biasa.
  7. VantagePoint memberikan berbagai tampilan grafis yang interaktif dan tool analisa dengan  kemampuan yang sangat hebat dalam menyingkap pengetahuan/knowledge yang berasal dari database teks.
  8. The WordStat (analysis module dari Provalis Research) menganilsa informasi teks seperti berbagai response atau jawaban yang berasal dari berbagai pertanyaan terbuka, interview, dll.
Software Gratis (Free)

Berbagai software gratis, beberapa diantaranya adalah open source, kebanyak tersedia dari berbagai organiasi nirlaba:
  1. GATE adalah piranti (toolkit) open source yang paling unggul untuk text mining. Tool ini memiliki framework (atau SDK) open source yang gratis dan lingkungan development visual (GUI).
  2. LingPipe adalah paket libari dari Java untuk analisa linguistic dari bahasa manusia
  3. S-EM (Spy-EM) adalah system klasifikasi teks yang belajar dari sampel-sampel yang positif dan tak-berlabel.
  4. Vivisimo/Clusty adalah mesin pencari web dan clustering teks
Labels:

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Pengertian Binding dalam Bahasa Pemrograman dan Kapan Terjadinya

Binding dimaksudkan sebagai pengikatan (association) antara suatu entity dengan atributnya, misalnya binding/pengikatan antara suatu variable dengan tipe datanya atau dengan nilainya, atau dapat juga antara suatu operasi dengan simbol, misalnya simbol + dikenali sebagai operasi penjumlahan atau simbol ^ dikenali sebagai operasi pangkat, dll.  Peristiwa binding dan kapan terjadinya binding (biasanya disebut dengan binding time ) berperan penting dalam membicarakan semantics suatu bahasa pemrograman. Beberapa kemungkinan binding time adalah:
1 comment
Selengkapnya >>

Latihan Soal Jawab Matematika Diskrit

Berikut di bawah ini adalah latihan soal jawab untuk matematika diskrit dengan topik-topik: Pernyataan Logika Circuits dan Ekspresi Boolean Argumen (valid/tidak valid) Teori Himpunan Permutasi Fungsi --o0o-- Pernyataan Logika 1. Buatlah tabel kebenaran untuk menentukan yang mana tautology dan yang mana contradiction dalam pernyataan logika (a) dan (b) di bawah ini: a. (p ∧ q) ∨ (∼p ∨ (p ∧ ∼q)) b.  (p ∧ ∼q) ∧ (∼p ∨ q)
1 comment
Selengkapnya >>

Contoh proses normalisasi relasi dari UNF – 1NF – 2NF – dan 3NF

Dalam posting tulisan tentang: “Tujuan dan Manfaat Normalisasi dalam Perancangan Database” , kita sudah mempelajari tentang: “Apa itu normalisasi” dan “Mengapa kita perlu melakukan normalisasi”. Kedua pertanyaan itu sudah terjawab dalam tulisan tersebut.  Kemudian dalam posting tulisan tentang: “Konsep Ketergantungan Fungsional, Normalisasi, dan Identifikasi Primary Key dalam Perancangan Sistem Database” , kita sudah mempelajari suatu konsep penting yang digunakan untuk melakukan normalisasi, yaitu konsep ketergantungan fungsional yang terdiri dari ketergantungan penuh, ketergantungan parsial atau sebagian, dan ketergantungan transitif. Proses normalisasi pertama-tama dilakukan dengan mengidentifikasi adanya ketergantungan-ketergantungan tersebut dalam relasi-relasi dan kemudian menghilangkannya. Cara melakukan normalisasi, mengidentifikasi berbagai macam ketergantungan, dan menghilangkan ketergantungan pada relasi-relasi bisa dipelajari ulang dalam postingan tulisan d...
Post a Comment
Selengkapnya >>