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Le tecniche di Text Mining (TM) sono praticamente utilizzate nelle applicazioni web, nel mondo accademico,e nell'industria di Internet e anche in altri campi. Nel campo della ricerca, esse supportano l'identificazione e la categorizzazione dei lavori di ricerca e delle note correlate di molti domini . Se un gruppo di proposte appartiene a una particolare area di ricerca e può contenere un gran numero di proposte, queste vengono raggruppate e fornite al revisore. Il metodo dell'ontologia è una possibile tecnica in questo ambito. Imetodi di text-mining sono utilizzati per risolvere il problema della classificazione automatica dei documenti di testo. In questo lavoro, le proposte di ricerca sono classificate in base alle aree disciplinari e le proposte di ciascuna disciplina sono raggruppate utilizzando la tecnica del text-mining. Nella fase 1, vengono utilizzate tecniche di pre-elaborazione come l'estrazione delle parole, le stop words, lo stemming e la frequenza dei termini nell'inverso del documento (TF/IDF) per tokenizzare, stemmare le parole e contare la frequenza delle parole presenti nella proposta di ricerca. Nella fase 2, viene proposto un approccio per organizzare l'elenco di MWT estratti automaticamente da un corpus di documenti di testo specifici per il dominio in una gerarchia basata sullaloro somiglianza semantica.