| Subject | English | Russian |
| AI. | biomedical text mining | интеллектуальный анализ текстов медико-биологической тематики (направление в искусственном интеллекте, целью которого является получение информации из собраний текстовых документов медико-биологической тематики (электронных библиотек и корпусов текстов медико-биологической тематики), основываясь на применении эффективных в практическом плане методов машинного обучения и обработки естественного языка. Ключевыми группами задач интеллектуального анализа текстов медико-биологической тематики являются: аннотирование, кластеризация и классификация текстовых документов медико-биологической тематики, информационный поиск и извлечение информации из текстов медико-биологической тематики, обработка изменений в собраниях текстов медико-биологической тематики, а также разработка средств представления информации для пользователя Alex_Odeychuk) |
| dat.proc. | data mining, text mining, visual mining, OLAP | технологии анализа данных (из кн.: Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Технологии анализа данных Alex_Odeychuk) |
| AI. | text and data mining | интеллектуальный анализ текстов и данных (Alex_Odeychuk) |
| AI. | text data mining | интеллектуальный анализ текстов (Alex_Odeychuk) |
| AI. | text data mining | интеллектуальный анализ текстовых данных (Alex_Odeychuk) |
| ling. | text data mining | анализ текстовых данных (ssn) |
| AI. | text mining | ИАТ (сокр. от "интеллектуальный анализ текстов" Alex_Odeychuk) |
| AI. | text mining | интеллектуальный анализ текстовых данных (извлечение основных понятий из текста, аннотирование, кластеризация и классификация текстовых документов Alex_Odeychuk) |
| ling. | text mining | интеллектуальный анализ текста (kopeika) |
| AI. | text mining | интеллектуальный анализ текстовой информации (извлечение основных понятий из текста, аннотирование, кластеризация и классификация текстовых документов Alex_Odeychuk) |
| AI. | text mining | интеллектуальный анализ текстов (направление в искусственном интеллекте, целью которого является получение информации из собраний текстовых документов (электронных библиотек и корпусов текстов), основываясь на применении эффективных в практическом плане методов машинного обучения и обработки естественного языка. Ключевыми группами задач интеллектуального анализа текстов являются: категоризация текстов, извлечение информации и информационный поиск, обработка изменений в собраниях текстов, а также разработка средств представления информации для пользователя Alex_Odeychuk) |
| AI. | text mining | глубокий анализ текста (Alex_Odeychuk) |
| dat.proc. | text mining | анализ текстовой информации (извлечение основных понятий из текста, аннотирование, кластеризация и классификация текстовых документов; из кн.: Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Технологии анализа данных Alex_Odeychuk) |
| mol.biol. | text mining | встречаемость в абстрактах и текстах статей (Параметр в базе данных STRING Wolfskin14) |
| dat.proc. | text mining | анализ текстовых данных (Alex_Odeychuk) |
| progr. | text mining | анализ текста (ssn) |
| AI. | text mining application | приложение для интеллектуального анализа текстов (Alex_Odeychuk) |
| softw. | text mining software | программное обеспечение интеллектуального анализа текстов (Alex_Odeychuk) |
| comp. | text mining technology | технология конвертации PDF, DOC, RTF, CHM, HTML в текст (Smartie) |
