文本数据挖掘
文本数据挖掘一般过程
文本数据挖掘一般过程一、引言随着信息时代的到来，海量的文本数据成为了我们生活中不可或缺的一部分。
然而，如何从这些海量的文本数据中获取有价值的信息成为了一个挑战。
在这个背景下，文本数据挖掘应运而生。
本文将介绍文本数据挖掘的一般过程，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。
二、数据收集文本数据挖掘的第一步是收集数据。
数据可以来自各种渠道，如互联网、社交媒体、新闻报道等。
在收集数据时，需要注意保护个人隐私和版权等法律问题。
三、数据预处理在进行文本数据挖掘之前，需要对数据进行预处理。
预处理包括以下几个步骤：1. 去除噪声：文本数据中常常包含一些无关紧要的信息，如标点符号、特殊字符等。
可以使用正则表达式等方法去除这些噪声。
2. 分词：将文本数据按照一定的规则进行分词，将句子分解为单词或短语。
分词是文本数据挖掘的基础，可以使用现有的分词工具或自行开发分词算法。
3. 去除停用词：停用词是指在文本中频繁出现但没有实际意义的词，如“的”、“是”等。
需要将这些停用词从文本中去除，以减小数据的维度。
4. 词干提取：将单词转化为其原始形式，如将“running”转化为“run”。
词干提取可以减少数据的维度，提高后续处理的效果。
四、特征提取特征提取是文本数据挖掘的关键步骤之一。
通过将文本数据转化为数值特征，可以方便地应用机器学习算法进行模型训练和预测。
常用的特征提取方法有：1. 词袋模型：将文本数据表示为一个词汇表和一个词频矩阵。
词袋模型忽略了词序和上下文信息，只关注词的出现频率。
2. TF-IDF：TF-IDF是一种用于评估词在文本中重要程度的方法，它考虑了词语在文本中的频率和在整个语料库中的频率。
3. Word2Vec：Word2Vec是一种将单词映射到低维向量空间的方法，它可以保留词语之间的语义关系。
五、模型训练与评估在特征提取之后，可以使用机器学习算法进行模型训练和预测。
常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
大规模文本数据挖掘的方法与工具选择指南
大规模文本数据挖掘的方法与工具选择指南随着信息时代的到来，大规模文本数据的产生和积累已成为了一种普遍现象。
这些数据蕴藏着许多有价值的信息，但如何挖掘并利用这些海量文本数据成为了一个新的挑战。
本文将为您介绍大规模文本数据挖掘的方法与工具选择指南，帮助您在处理和分析大规模文本数据时做出明智的决策。
一、文本数据挖掘方法1. 文本分类文本分类是文本数据挖掘的基本任务之一。
其目标是将文本划分为不同的类别或标签。
常用的文本分类方法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
这些算法可以根据文本的关键词、统计特征、上下文信息等进行分类预测。
在选择文本分类方法时，要考虑模型的准确性、效率和可扩展性。
2. 文本聚类文本聚类是将相似的文本分组的任务，其目标是发现文本数据中的群组结构。
常用的文本聚类方法包括基于k-均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
这些方法根据文本的相似性度量进行聚类，可以帮助我们发现文本数据中的潜在主题和模式。
在选择文本聚类方法时，要考虑聚类的准确性、稳定性和可解释性。
3. 文本情感分析文本情感分析是对文本情感或观点进行分类和分析的任务。
它可以帮助我们了解用户对产品、服务或事件的情感倾向。
常用的文本情感分析方法包括基于情感词典、机器学习和深度学习等。
这些方法可以将文本分为正面、负面或中性情感，并提供情感极性得分。
在选择文本情感分析方法时，要考虑情感分类的准确性、多样性和泛化能力。
二、文本数据挖掘工具选择指南1. OpenNLPOpenNLP是一个开源的自然语言处理工具包，提供了各种文本数据挖掘方法的实现。
它包含了词性标注、命名实体识别、文本分类等功能，并提供了易于使用的API接口。
OpenNLP具有较高的准确性和效率，适用于处理大规模文本数据。
2. NLTKNLTK（Natural Language Toolkit）是Python中常用的自然语言处理工具包。
它提供了丰富的文本数据挖掘方法和算法，包括文本预处理、文本分类、情感分析等。
文本数据挖掘技术综述
文本数据挖掘技术综述随着互联网的发展，文本数据呈指数级别地增长。
如何从海量的文本数据中获取有价值的信息，是文本数据挖掘的核心问题。
本文概述了文本数据挖掘的相关理论、方法和应用。
一、文本数据挖掘的相关理论1. 信息检索信息检索是文本数据挖掘的前提，其目的是通过关键词检索，从大量的文本库中找到相关文献。
与传统的数据库查询不同，信息检索需要对文本进行语义分析，并根据相关性对结果进行排名。
2. 自然语言处理自然语言处理是对人类语言进行计算机处理的领域，其目的在于识别和理解自然语言的含义。
自然语言处理为文本数据挖掘提供了丰富的语义分析工具。
二、文本数据挖掘的相关方法1. 文本分类文本分类是对大量文本进行分类的过程，其目的是为文本自动打标签，并可以将文本按照主题、情感或其他属性进行分类。
文本分类的应用包括新闻分类、情感分析等。
2. 文本聚类文本聚类是将相似的文本聚集在一起形成簇的过程，并将不相似的文本分到不同的簇中。
文本聚类的应用包括搜索引擎结果聚类、信息推荐等。
三、文本数据挖掘的相关应用1. 新闻分类新闻分类将本文按照新闻的主题分类，并自动推荐给用户相应领域的新闻内容。
文本分类技术已被应用于现有的新闻app中。
2. 情感分析情感分析是通过对文本中情感词汇和情感语境的分析，确定文本的情感倾向。
情感分析技术已被应用于舆情监测、社交媒体分析等领域。
四、结论文本数据挖掘技术在信息检索、自然语言处理、文本分类、文本聚类、情感分析等方面都有广泛的应用。
文本数据挖掘技术的发展将进一步推动文本数据的挖掘和应用，以满足人们日益增长的信息需求。
数据挖掘技术在文本挖掘中的使用教程
数据挖掘技术在文本挖掘中的使用教程随着互联网的迅猛发展，大量的文本数据涌现在各个领域。
如何从这些海量的文本数据中提取有用的信息，成为了一项具有挑战性的任务。
为解决这个问题，数据挖掘技术在文本挖掘中逐渐得到了广泛应用。
本文将介绍数据挖掘技术在文本挖掘中的基本概念和常用方法，帮助读者了解如何利用数据挖掘技术进行文本挖掘。
一、文本挖掘概述文本挖掘是指从大量的文本数据中自动地提取出有用的知识和信息。
它结合了信息检索、自然语言处理和数据挖掘等多个技术领域。
对于文本挖掘任务，常见的包括文本分类、文本聚类、情感分析等。
二、数据预处理在进行文本挖掘之前，需要对文本数据进行预处理。
主要包括以下几个步骤。
1. 文本清洗：去除文本中的HTML标签、特殊符号、停用词等，只保留有意义的内容。
2. 分词：将文本切分成一个个独立的词语，便于后续处理。
3. 去除低频词：去除在整个文本数据中出现频率较低的词语，可以减少噪音带来的影响。
4. 词性标注：为每个词语标注词性，可以方便后续的特征提取和分析。
三、特征提取对于文本数据，需要将其转化为机器学习算法能够处理的特征向量。
常见的特征提取方法有以下几种。
1. 词袋模型：将文本表示为一个词语的集合，忽略了词语的顺序和语法，只关注词语的出现与否。
2. TF-IDF：考虑了词语的出现频率和在整个文本数据中的重要程度，能够更好地表示词语的信息。
3. Word2Vec：利用神经网络方法将词语映射到一个连续的向量空间中，能够更好地表示词语的语义信息。
4. 主题模型：通过对文本进行聚类分析，将文本数据归纳为若干个主题，可以更好地求解文本分类和聚类问题。
四、文本分类文本分类是将文本归类到不同的类别中的过程。
常见的文本分类算法有以下几种。
1. 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，能够快速进行文本分类，但对特征之间的关联性要求较低。
2. 支持向量机：通过在特征空间中找到一个超平面，将不同的类别分开，能够处理高维空间的文本分类问题。
文本数据挖掘与情感分析
文本数据挖掘与情感分析随着信息时代的到来，大数据成为了当今社会的热门话题。
在庞大的数据海洋中，文本数据占据了重要的一部分。
文本数据挖掘作为一种技术手段，被广泛应用于舆情分析、情感分析、市场研究等领域。
本文将重点探讨文本数据挖掘与情感分析的相关内容。
一、文本数据挖掘的定义与方法文本数据挖掘（Text Data Mining，TDM）是一种通过利用自然语言处理、计算机语言学等技术，从大规模文本数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
文本数据挖掘的方法包括词频统计、关键词提取、文本分类、主题模型等。
词频统计是最基本的文本数据挖掘方法，通过统计不同词语在文本中出现的频率来了解文本的特点。
关键词提取则是通过算法提取文本中具有重要意义的词语。
文本分类是将文本数据按照一定的类别进行划分，以便进行进一步的分析与应用。
主题模型则是通过对文本的内容进行建模，挖掘文本的隐含主题和关联关系。
二、情感分析的背景与意义情感分析（Sentiment Analysis），也被称为意见挖掘（Opinion Mining），是文本数据挖掘的一个重要应用领域。
随着社交媒体的普及和用户评论的大量产生，人们需要挖掘其中的用户情感倾向，以了解公众对特定话题或产品的态度和意见。
情感分析的研究不仅有助于企业了解市场需求，还可以作为政府决策的参考依据，以及新闻媒体的舆情分析。
三、情感分析的方法与挑战情感分析的方法主要分为基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法。
基于词典的方法是最早被使用的情感分析方法。
该方法通过构建情感词典，将文本中的词语与情感进行匹配，进而判断文本的情感极性。
然而，这种方法的准确性受到情感词典的质量和覆盖率的限制。
机器学习方法则需要先进行特征提取，将文本数据转化为能够被机器学习算法处理的数值型特征。
常用的特征提取方法有词袋模型、tf-idf模型等。
通过训练和调优分类器，可以将文本进行情感分类。
深度学习方法是近年来兴起的方法。
文本数据挖掘技术研究
文本数据挖掘技术研究一、绪论文本数据挖掘技术是数据挖掘领域的一个分支，其主要目标是从文本数据中挖掘有用的信息和知识。
文本是人类信息交流的一种主要形式，随着互联网的发展，大量的文本数据产生并存储在各种数据源中，这些文本数据包含了大量的信息和知识，但是由于文本数据的复杂性和海量性质，人们难以快速地获取和利用这些信息和知识。
因此，文本数据挖掘技术的研究和应用具有重要的意义。
二、文本数据挖掘技术的分类文本数据挖掘技术可以分为三大类：文本预处理技术、特征提取和选择技术和模型构建和评估技术。
1. 文本预处理技术文本预处理技术是文本数据挖掘技术中最基础和最重要的一个环节，文本的质量和处理方法直接决定了后续挖掘过程的效果和精度。
文本预处理的主要任务包括文本清洗、分词、去除停用词、词干提取、词向量化等。
其中，文本清洗的目的是去除无效信息和噪声，提高文本质量；分词是将文本分解为独立的词语，为后续处理提供基础；去除停用词是去除与文本主题无关的词语，减小文本规模和提高处理效率；词干提取是将词语还原为词干，减少语义冗余；词向量化是将词语转换为向量表示，便于后续的特征提取和选择。
2. 特征提取和选择技术特征提取和选择技术是文本数据挖掘技术中的核心环节，特征提取是将文本转化为数值特征向量表示，每个特征表示一个文本中的某种特定的语言、语法、语义或主题属性；而特征选择是从原始的文本特征中选择出与目标任务相关的、具有区分性的特征。
特征提取和选择的目的是降低复杂性，提高处理效率和准确率，同时保持一定的语言、语义、主题信息。
3. 模型构建和评估技术模型构建和评估技术是文本数据挖掘技术中的最核心、最重要的一环，其目的是从文本中挖掘出潜在的规律、知识和信息。
模型构建包括分类、聚类和关联规则挖掘等。
文本分类是基于文本中的特征和类别标注信息来构建分类模型，将未知文本归类为已知类别；文本聚类是将文本数据进行分组、归类的过程，具有自动化的特点；关联规则挖掘是发现排列在一起频繁出现的项集，也称为频繁项集挖掘。
文本挖掘的方法与应用技巧研究
文本挖掘的方法与应用技巧研究文本挖掘是一种从大规模的文本数据中获取有用信息的技术，通过用计算机自动化方式对文本数据进行处理和分析，可以帮助人们发现隐藏在海量文本中的规律、模式和关联。
随着互联网的快速发展和信息爆炸的到来，文本挖掘的重要性和应用价值也日益凸显。
一、文本挖掘的方法1. 数据清洗：文本挖掘的第一步是对原始的文本数据进行清洗和预处理。
包括去除噪声数据、标记化、分词、过滤停用词和词干提取等。
清洗后的数据能够更好地应用于后续的文本挖掘任务。
2. 文本分类：文本分类是文本挖掘中最常见和基础的任务之一。
它利用机器学习和自然语言处理技术，将文本数据划分到预先定义的类别中。
常用的分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习等。
3. 文本聚类：与文本分类相似，文本聚类是将文本数据划分为不同的组别。
不同之处在于，文本聚类是通过计算文本数据之间的相似度来实现的，不需要预定义的类别。
常用的聚类算法包括K-means、层次聚类和谱聚类等。
4. 情感分析：情感分析是一种对文本中所表达的情感倾向进行评估和分析的技术。
它可以帮助企业了解用户的情感需求和情绪变化，用于产品改进、舆情监测等应用场景。
情感分析常用的方法包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。
5. 关键词抽取：关键词抽取是从文本中自动识别和提取出能够表达该文本主题的关键词的过程。
常用的关键词抽取算法包括TF-IDF、TextRank 和基于深度学习的方法等。
二、文本挖掘的应用技巧1. 建立领域词表：在文本挖掘的过程中，建立一个专业领域的词表对于提高挖掘效果非常重要。
通过收集相关领域的专业术语和关键词，并根据其在文本中的频率和重要性进行权重计算，可以建立一个较为完整和准确的领域词表。
2. 特征选择：为了提高文本挖掘的准确性和效率，选择合适的特征是非常重要的。
可以通过使用统计学方法，如卡方检验和互信息等，来选择与目标挖掘任务相关的特征。
3. 多模态数据挖掘：在文本挖掘中，除了利用文本数据，还可以结合其他多模态的数据进行分析和挖掘，如图像、音频、视频等。
数据分析中的文本挖掘方法
数据分析中的文本挖掘方法在当今数字化时代，海量的文本数据不断涌现，这给企业决策、市场研究、舆情分析等领域提供了宝贵的信息资源。
然而，面对如此庞大的数据量，如何从中快速准确地提取有价值的信息成为了一项具有挑战性的任务。
这就需要借助文本挖掘技术，利用计算机科学、机器学习和自然语言处理等方法来从文本数据中自动抽取、识别和理解有用的信息。
文本挖掘，又称为文本数据挖掘或知识发现于文本，指的是从无结构文本中提取出结构化的、可用于进一步分析的信息。
它包括了一系列的技术和算法，能够自动地从文本中抽取关键词、实体名称、情感倾向、主题分类等信息。
下面将介绍几种常用的文本挖掘方法及其应用领域。
1. 分词与词频统计分词是将连续的文本切分成一个个有意义的词语单元的过程。
通过分词，可以将长长的文本序列转化为一系列离散的词语，方便后续的统计和分析。
分词方法有很多种，常见的有基于规则的方法、基于统计的方法和基于机器学习的方法。
在分词之后，可以通过词频统计的方法获得每个词语在文本中出现的频率，从而发现文本中的热门关键词。
分词与词频统计常被应用于搜索引擎的关键词提取、舆情分析中的关键词识别等任务。
2. 文本分类与朴素贝叶斯算法文本分类是将文本分成若干个预定义的类别的过程，常用于垃圾邮件过滤、情感分析、主题分类等应用场景。
而朴素贝叶斯算法是一种常用的文本分类算法。
该算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，能够通过统计分析训练数据集中的特征和类别之间的关系，从而进行分类。
朴素贝叶斯算法在新闻分类、情感分析等领域都有广泛的应用，可以帮助企业快速准确地判断用户对某一产品或事件的态度。
3. 实体识别与命名实体识别算法实体识别是从文本中自动识别出具有特定意义的词语，例如人名、地名、机构名等。
命名实体识别算法是一种常见的实体识别方法，它通过构建规则和模型，识别出文本中的命名实体，并进行分类，如人名、地名、组织名等。
实体识别和命名实体识别广泛应用于信息抽取、搜索引擎、智能问答系统等领域。
文本挖掘知识点总结高中
文本挖掘知识点总结高中一、概述文本挖掘是指从大量的文本数据中，通过使用自然语言处理、机器学习和数据挖掘等技术，从中发掘出有价值的信息和知识。
它主要包括文本分类、文本聚类、文本信息抽取、情感分析、主题模型等内容。
文本挖掘技术的应用相当广泛，包括搜索引擎、舆情分析、情感分析、自然语言处理等方面。
二、文本挖掘的基本任务1. 文本分类文本分类是将文本数据按照一定的标准进行分类，常见的方法有朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
常见的应用包括垃圾邮件过滤、新闻分类、情感分类等。
2. 文本聚类文本聚类是将文本数据按照相似性进行分组归类，常见的方法有K-means、层次聚类等。
常见的应用包括信息检索、查重比对等。
3. 文本信息抽取文本信息抽取是从文本中抽取出结构化的信息，包括实体识别、关系抽取等。
常见的应用包括知识图谱构建、问答系统等。
4. 情感分析情感分析是通过文本内容分析用户情感倾向的技术，包括情感分类、情感强度分析等。
常见的应用包括舆情监控、产品评论分析等。
5. 主题模型主题模型是用来发现文本数据中的主题结构的技术，包括LDA、PLSI等。
常见的应用包括文档主题分析、文本摘要生成等。
三、文本挖掘的关键技术1. 自然语言处理（NLP）自然语言处理是文本挖掘的基础技术，包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等。
它主要用来解决文本数据的预处理问题。
2. 信息检索信息检索是用来从大规模文本数据中高效地检索出相关文档的技术，包括倒排索引、BM25算法、TF-IDF算法等。
3. 机器学习机器学习是文本挖掘的核心技术，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。
常见的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络、K-means、LDA等。
4. 数据挖掘数据挖掘是用来从大规模数据中挖掘出有价值的信息和知识的技术，包括关联规则挖掘、异常检测、聚类分析等。
5. 文本表示文本表示是将文本数据转换成计算机可处理的形式的技术，包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入模型等。
文本数据挖掘的方法与技巧
文本数据挖掘的方法与技巧随着互联网的快速发展和智能设备的普及，海量的文本数据不断涌现。
这些数据中蕴含着丰富的信息和知识，但是如何从这些海量的文本数据中提取有价值的信息成为了一个挑战。
文本数据挖掘作为一种有效的技术手段，可以帮助我们从文本数据中发现隐藏的模式、规律和知识。
本文将介绍一些常用的文本数据挖掘方法与技巧。
首先，文本预处理是文本数据挖掘的第一步。
由于文本数据的特殊性，需要对文本进行清洗和标准化，以便后续的分析。
文本预处理包括去除噪声数据、去除停用词、词干提取等。
去除噪声数据可以通过正则表达式、过滤器等方法进行，这样可以保证后续分析的准确性。
停用词是指在文本中频繁出现但没有实际意义的词语，如“的”、“是”等。
去除停用词可以减少文本数据的维度，提高挖掘的效果。
词干提取是将不同形式的词汇转化为其原始形式，如将“running”和“runs”都转化为“run”，这样可以减少词汇的冗余。
其次，关键词提取是文本数据挖掘的重要环节。
关键词提取可以帮助我们快速了解文本的主题和重点。
常用的关键词提取方法有基于频率的方法和基于统计的方法。
基于频率的方法通过统计词语在文本中出现的频率来确定关键词，频率越高的词语越可能是关键词。
而基于统计的方法则通过计算词语在文本集合中的权重来确定关键词，权重越高的词语越可能是关键词。
关键词提取可以帮助我们快速筛选出重要的信息，提高文本数据挖掘的效率。
另外，文本分类是文本数据挖掘的常用任务之一。
文本分类可以将大量的文本数据按照一定的标准进行分类，从而实现对文本的自动分类和归类。
文本分类的方法有很多，常用的方法包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、神经网络等。
朴素贝叶斯分类器是一种基于概率统计的分类方法，它通过计算文本中每个词语出现的概率来进行分类。
支持向量机是一种常用的机器学习算法，它通过构建一个最优的超平面来实现分类。
神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的算法，它通过训练神经网络来实现文本分类。
文本挖掘技术综述
文本挖掘技术综述一、本文概述随着信息技术的快速发展，大量的文本数据在各个领域产生并积累，如何从海量的文本数据中提取出有用的信息成为了亟待解决的问题。
文本挖掘技术应运而生，它通过对文本数据进行处理、分析和挖掘，以揭示隐藏在其中的知识和模式。
本文旨在对文本挖掘技术进行全面的综述，从基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势等方面进行深入探讨，以期对文本挖掘技术的研究与应用提供有益的参考和启示。
本文将对文本挖掘技术的定义、特点、发展历程等基本概念进行阐述，帮助读者对文本挖掘技术有一个整体的认识。
接着，将重点介绍文本挖掘的主要方法，包括文本预处理、特征提取、文本分类、聚类分析、情感分析、实体识别等，并对各种方法的原理、优缺点进行详细的分析和比较。
本文还将探讨文本挖掘技术在不同领域的应用，如新闻推荐、舆情监控、电子商务、生物医学等，通过具体案例展示文本挖掘技术的实际应用效果。
同时，也将分析文本挖掘技术所面临的挑战和问题，如数据稀疏性、语义鸿沟、计算效率等，并探讨相应的解决方案和发展方向。
本文将对文本挖掘技术的未来发展趋势进行展望，随着、自然语言处理、深度学习等技术的不断发展，文本挖掘技术将在更多领域发挥重要作用，为实现智能化、个性化的信息服务提供有力支持。
本文将对文本挖掘技术进行全面而深入的综述，旨在为读者提供一个清晰、系统的文本挖掘技术知识框架，推动文本挖掘技术的进一步研究和应用。
二、文本挖掘的基本流程文本挖掘，作为数据挖掘的一个分支，专注于从非结构化的文本数据中提取有用的信息和知识。
其基本流程可以分为以下几个关键步骤：数据收集：需要收集并整理相关的文本数据。
这些数据可能来源于网络、数据库、文档、社交媒体等，涵盖了各种语言、格式和领域。
数据预处理：在得到原始文本数据后，需要进行一系列预处理操作，包括去除无关字符、标点符号，进行分词、词干提取、词性标注等。
这些操作的目的是将文本数据转化为适合后续处理的结构化形式。
基于人工智能的文本数据挖掘和分类技术研究
基于人工智能的文本数据挖掘和分类技术研究一、引言随着信息化时代的到来，人们能够获取的信息量越来越大，如何高效地对这些海量信息进行处理和利用已成为至关重要的课题。
基于人工智能的文本数据挖掘和分类技术就是一项能够帮助我们有效处理文本信息的技术。
本文将从以下几个方面对其进行探讨：二、文本数据挖掘的概念和原理文本数据挖掘(Text Mining)是指探索文本中隐藏的知识、信息或规律的过程。
它是从大量的未标记数据中提取有意义的信息或进行概括性统计的过程。
其主要原理是采用自然语言处理、信息检索、机器学习等方法对文本信息进行分析和挖掘，从而识别并提取其中的模式和规律。
三、文本数据分类的基本步骤文本数据分类是指将文本信息归为指定的类别中的一个或多个的过程。
它是基于人工智能的文本数据挖掘技术的一种应用，可以帮助我们高效地对海量文本信息进行分类和识别。
其基本步骤包括：1. 收集文本数据：收集有关某一领域或主题的文本数据，如新闻、科技、经济等；2. 预处理文本数据：对收集到的文本数据进行格式转换、去除噪声、词干化和停用词过滤等预处理操作，以提高分类准确率；3. 特征提取：从文本中提取出具有代表性的特征，如词频、词汇、主题等；4. 选择分类器：选择合适的分类算法进行文本分类，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等；5. 训练分类器：使用已标注的文本数据训练分类器；6. 对新文本进行分类：对未标注的新文本数据进行分类操作。
四、文本分类技术的应用场景基于人工智能的文本数据挖掘和分类技术可以广泛应用于各个领域，如以下几个方面：1. 新闻分类：可以将新闻按照相关性、类型、主题等特征进行分类，便于用户查找和获取信息；2. 文本过滤：可以通过将恶意软件、垃圾短信等信息进行分类过滤，提高用户的网络安全性；3. 视频标签：可以根据视频内容对其进行分类标签，帮助用户更快地找到感兴趣的内容；4. 电子商务：可以将商品信息进行分类，提高商品的展示效果和销售量；5. 社交媒体分析：可以分析社交媒体中用户的情绪、兴趣等信息，用于推荐系统和广告投放等。
大数据分析中的文本数据挖掘方法介绍
大数据分析中的文本数据挖掘方法介绍随着互联网的飞速发展，数据量呈现爆炸式增长，其中包括大量的文本数据。
这些文本数据蕴含着丰富的信息，如何从海量的文本数据中挖掘出有用的信息成为了当前大数据分析的热点之一。
在这篇文章中，我们将介绍大数据分析中的文本数据挖掘方法。
一、文本数据的预处理在进行文本数据挖掘之前，首先需要对文本数据进行预处理。
预处理包括去除文本中的特殊字符、停用词、标点符号等，同时进行分词、词干提取等操作，以便后续的分析。
预处理的目的是将原始的文本数据转化为可供分析的结构化数据，为后续的数据挖掘方法提供基础。
二、词频统计词频统计是文本数据挖掘中最基本的方法之一。
通过对文本数据中各个词语的频率进行统计分析，可以了解到文本数据中的关键词和热点词汇。
词频统计可以帮助我们快速了解文本数据的主题和重点内容，为后续的分析提供方向。
三、关键词提取关键词提取是文本数据挖掘中的重要方法之一。
通过对文本数据进行关键词提取，可以从海量的文本数据中筛选出与分析主题相关的关键词。
关键词提取可以帮助我们快速了解文本数据的核心内容，为后续的主题分析和情感分析提供支持。
四、主题分析主题分析是文本数据挖掘中的高级方法之一。
通过对文本数据进行主题分析，可以从大量的文本数据中挖掘出隐藏的主题和话题。
主题分析可以帮助我们深入理解文本数据中的内在含义，为后续的内容推荐和情感分析提供支持。
五、情感分析情感分析是文本数据挖掘中的前沿方法之一。
通过对文本数据进行情感分析，可以了解到文本数据中蕴含的情感倾向和情感极性。
情感分析可以帮助我们快速了解文本数据中的情感走向，为后续的舆情监控和用户评论分析提供支持。
六、文本分类文本分类是文本数据挖掘中的重要方法之一。
通过对文本数据进行分类分析，可以将海量的文本数据按照不同的类别进行划分和整理。
文本分类可以帮助我们快速了解文本数据的结构和组织，为后续的信息检索和知识发现提供支持。
总结文本数据挖掘是大数据分析中的重要领域之一，通过对海量的文本数据进行挖掘和分析，可以发现其中隐藏的有价值的信息。
学术研究中的文本挖掘技术
学术研究中的文本挖掘技术摘要：文本挖掘是一种新兴的技术，它通过对大量文本数据进行深度分析，为学术研究提供了新的视角和方法。
本文介绍了文本挖掘的基本概念、技术方法、应用领域以及未来发展趋势，旨在为学术研究提供有益的参考。
一、引言随着互联网和社交媒体的普及，大量的文本数据不断涌现。
这些数据不仅包括传统的论文、书籍、报告等文献，还包括社交媒体、论坛、博客等新兴媒体形式。
这些数据中蕴含着丰富的信息，但如何有效地提取和利用这些信息，一直是学术研究中的一大挑战。
文本挖掘技术的出现，为这一挑战提供了有效的解决方案。
二、文本挖掘的基本概念和技术方法文本挖掘是指通过一系列技术方法，对大量文本数据进行深度分析，提取出其中有价值的信息，并将其转化为可用的知识。
这些技术方法包括文本预处理、特征提取、分类、聚类、情感分析等。
通过这些方法，可以实现对文本数据的自动化处理和挖掘，从而为学术研究提供新的视角和方法。
三、文本挖掘的应用领域1.自然语言处理和信息抽取：文本挖掘技术可以应用于自然语言处理和信息抽取领域，如自动摘要、关键词提取、实体识别等。
这些技术可以帮助研究者更好地理解文本数据，提取出更有价值的信息。
2.社交媒体分析：社交媒体是文本数据的重要来源之一。
通过文本挖掘技术，可以对社交媒体数据进行深度分析，了解公众舆论、社会热点、用户行为等，为政策制定、市场研究等提供依据。
3.文本挖掘在学科领域的应用：文本挖掘技术在学科领域的应用也非常广泛，如医学、心理学、经济学、文学等。
通过对相关领域的文本数据进行挖掘，可以发现新的研究趋势、揭示潜在规律、推动学科发展。
四、未来发展趋势1.跨领域融合：随着文本挖掘技术的不断发展，它与自然语言处理、机器学习、数据挖掘等领域的融合将更加紧密。
这将为学术研究提供更多新的方法和视角。
2.智能化和自动化：随着人工智能技术的发展，文本挖掘技术将更加智能化和自动化。
例如，通过自动化的算法和模型，可以更快速地处理大量的文本数据，提高挖掘效率和质量。
大数据分析中的文本挖掘方法与工具介绍
大数据分析中的文本挖掘方法与工具介绍随着大数据时代的到来，文本数据的规模和复杂性不断增加，如何从海量的文本数据中提取有用的信息成为了一个关键的挑战。
文本挖掘作为一种重要的大数据分析技术，可以帮助企业和机构从文本数据中发现隐藏的模式、知识和趋势。
本文将介绍大数据分析中常用的文本挖掘方法与工具，帮助读者更好地理解和应用这一领域的技术。
一、文本挖掘方法1. 文本预处理：在进行文本挖掘之前，需要对文本数据进行预处理，以提高文本挖掘的效果。
常见的文本预处理技术包括去除停用词（如“的”、“是”等常用词）、词干提取（将单词还原为其词干形式）和词袋模型（将文本转换为基于词频的向量表示），以及对文本进行分词等操作。
2. 文本分类：文本分类是指将文本数据分为不同的类别或主题，常用于情感分析、垃圾邮件过滤等任务。
常见的文本分类算法包括朴素贝叶斯算法、支持向量机（SVM）算法和深度学习算法（如卷积神经网络、循环神经网络等）。
3. 文本聚类：文本聚类是指将文本数据分为不同的群组，每个群组包含相似的文本。
聚类可以帮助发现文本数据中的潜在模式和关系。
常用的文本聚类算法包括k-means聚类算法、层次聚类算法和谱聚类算法等。
4. 文本关系抽取：文本关系抽取是指从文本数据中提取出实体之间的关系，例如人物之间的合作关系、产品和用户之间的关联等。
常见的文本关系抽取方法包括基于规则的方法和基于机器学习的方法，如条件随机场（CRF）等。
5. 文本情感分析：文本情感分析是指识别文本中蕴含的情感和情绪倾向，可以应用于舆情分析、用户评论分析等任务。
情感分析可以基于规则、机器学习和深度学习等方法实现。
二、文本挖掘工具1. NLTK（Natural Language Toolkit）：NLTK是一个基于Python的自然语言处理工具包，提供了丰富的文本挖掘和自然语言处理功能。
NLTK包括了文本预处理、词袋模型、情感分析等常用模块，同时还提供了一些实验性的文本挖掘算法和语料库。
自然语言处理与文本挖掘
自然语言处理与文本挖掘自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它主要研究如何使计算机能够理解和处理自然语言。
而文本挖掘（Text Mining），也被称为文本数据挖掘，是通过自动化技术从大量文本数据中提取有用信息的方法。
本文将探讨自然语言处理与文本挖掘的关系、应用以及未来发展趋势。
一、自然语言处理与文本挖掘的关系自然语言处理和文本挖掘在技术上有一定的重叠，但又存在一些不同之处。
自然语言处理主要研究如何实现计算机对自然语言的理解与生成，包括自动语音识别、机器翻译、信息检索、问答系统等。
而文本挖掘则更加注重从大规模文本数据中提取有用的信息，包括文本分类、情感分析、关键词提取、主题模型等。
可以说，自然语言处理是文本挖掘的一部分，而文本挖掘则是自然语言处理的一种应用。
二、自然语言处理与文本挖掘的应用1. 信息检索与推荐系统自然语言处理与文本挖掘技术在搜索引擎和推荐系统中发挥着重要作用。
通过对用户的查询语句、网页内容等进行分析和理解，可以提供更准确的搜索结果和个性化的推荐。
2. 情感分析与舆情监测自然语言处理与文本挖掘可以用于对大量的文本数据进行情感分析和舆情监测。
通过分析用户在社交媒体、新闻网站等平台上的言论，可以判断用户对某一事件、产品或品牌的情感倾向，并及时发现并回应潜在的危机。
3. 自动摘要与机器翻译自然语言处理和文本挖掘技术可以应用于自动摘要和机器翻译领域。
通过分析和理解原文的语义和结构，可以自动生成简洁准确的摘要或实现多语言之间的翻译。
4. 文本分类与主题模型自然语言处理和文本挖掘技术在文本分类和主题模型方面也有广泛的应用。
通过对大量文本进行分类和主题挖掘，可以实现对文本的自动分类、主题识别和知识发现。
三、自然语言处理与文本挖掘的发展趋势1. 深度学习的应用随着深度学习技术的飞速发展，自然语言处理和文本挖掘也逐渐引入了深度学习的方法和模型。
数据挖掘和文本挖掘的关系
数据挖掘和文本挖掘的关系数据挖掘和文本挖掘是两种常用的挖掘技术，在商业分析、社交媒体监测和自然语言处理等领域都有广泛应用。
本文将从概念、方法和应用等方面，分步骤阐述数据挖掘和文本挖掘之间的关系。
一、概念的差异数据挖掘是从大量数据中自动发现有价值的信息和知识的过程。
它通过使用一系列算法和技术，分析数据的模式、趋势和其他特征，以识别隐藏在数据中的结构和关系。
数据挖掘通常包括分类、聚类、关联规则挖掘等技术。
文本挖掘是对大量的、非结构化的文本进行数据挖掘的过程。
文本挖掘通常涉及到的技术包括自然语言处理、文本分类、情感分析、实体抽取、主题模型等，它可以发现文本数据中的模式、特征和关系，并提取有价值的信息和知识。
从概念上看，数据挖掘和文本挖掘可以看作是同一过程的两个不同方面。
数据挖掘是从结构化和半结构化数据中挖掘出有价值的信息，而文本挖掘则是从非结构化数据中挖掘出有价值的信息。
二、方法的相通数据挖掘和文本挖掘的方法都包括预处理、特征提取和模型训练等步骤。
预处理阶段通常包括数据清理、数据转换和数据集成等操作。
在文本挖掘中，预处理阶段还包括分词、词性标注、停用词过滤和词干提取等操作。
特征提取是挖掘过程中最重要的步骤之一，它提取数据中的有用信息和特征，并将其表示为一组向量。
在文本挖掘中，特征通常是统计信息和语义信息的组合。
模型训练是挖掘过程的最后一步。
在数据挖掘中，模型通常是分类器、聚类器、关联规则挖掘器等，而在文本挖掘中，模型通常是文本分类器、主题模型等。
三、应用的结合数据挖掘和文本挖掘在商业分析、社交媒体监测和自然语言处理等领域都有广泛应用。
在商业分析中，数据挖掘可以用来预测未来的趋势、识别市场机会和优化产品，而文本挖掘则可以用来分析竞争对手的战略、监测市场反应和改善客户服务。
在社交媒体监测中，文本挖掘可以用来分析用户评论、识别品牌声誉和发现潜在的社区意见领袖。
数据挖掘则可以用来推荐和个性化广告投放。
在自然语言处理中，文本挖掘可以用来自动摘要、问答系统和信息检索。
文本数据挖掘综述
文本数据挖掘综述文本数据挖掘综述摘要：文本挖掘作为一种有效技术，能够从海量信息中发现有价值的知识，目前正处于发展阶段，需要学者们在理论上进行更多的讨论。
本文首先介绍了文本挖掘的缘由，接着详细阐述了文本挖掘的概念、组成和实现过程，并重点分析了预处理、工作流程和关键技术。
关键词：文本挖掘、数据挖掘、信息抽取、机器研究、自然语言处理、统计数据分析、线性几何、概率理论、图论1 引言随着信息技术的快速发展，人们面对着海量的文本信息，如何从中快速、有效地获取所需信息，已成为热点问题。
据数据显示，80%的信息以文本形式存储，因此需要一种能够从大量文本中抽取有价值知识的工具。
在这种需求的推动下，文本挖掘应运而生。
2 文本挖掘的概述2.1 文本挖掘的定义文本挖掘是一种基于文本信息的知识发现技术，能够从文本文件中抽取有效、新颖、有用、可理解的知识，并利用这些知识更好地组织信息。
文本挖掘是数据挖掘的一个分支，利用智能算法和文字处理技术，分析大量非结构化文本源，抽取或标记关键字概念、文字间的关系，并对文档进行分类，获取有用的信息。
2.2 文本挖掘的组成和实现过程文本挖掘的组成包括预处理、特征选择、模型建立和模型评估四个步骤。
预处理包括文本清洗、分词、词性标注、去停用词等，特征选择则是从文本中选择最具代表性的特征，模型建立则是根据特征构建分类模型，模型评估则是对模型进行评估和优化。
2.3 文本挖掘的关键技术文本挖掘的关键技术包括信息抽取、信息检索、机器研究、自然语言处理、计算语言学、统计数据分析、线性几何、概率理论和图论等。
这些技术相互交叉，共同构成了文本挖掘的理论基础和实现手段。
综上所述，文本挖掘是一种多学科交叉的技术，具有广泛的应用前景。
未来，随着技术的不断发展，文本挖掘将在各个领域发挥更加重要的作用。
在信息系统中，分类体系表通常反映了某个领域的准确、科学的划分情况。
因此，使用分类方法可以让用户手动遍历等级分类体系，以找到所需的信息，从而达到发现知识的目的。
文本数据挖掘挑战综述
文本数据挖掘挑战综述
数据挖掘是从大量数据中寻找有用信息的过程，而文本数据挖
掘则是指从文本数据中提取有用信息的过程。
随着网络应用的普及，文本数据的数量也在不断增加，人们需要更加高效地处理这些数据
以提取出有用的信息来。
然而，文本数据挖掘也面临着许多挑战。
首先，文本数据具有不确定性和模糊性。
文本数据往往具有多
义性和歧义性，同样的词在不同的语境下可能有不同的含义，而且
一些词语甚至没有明确的定义。
这使得对文本数据进行分析和处理
变得很困难。
其次，文本数据的规模非常庞大。
如何高效地处理文本数据是
当前的一个热点问题。
大数据时代下，传统的文本挖掘算法已无法
处理如此规模的数据量，需要设计出更加高效的算法来处理数据。
再者，随着人工智能技术的不断发展，文本数据也面临着新的
挑战。
特别是在自然语言处理技术的应用中，如何让机器准确地理
解自然语言，仍然是一个严峻的挑战。
针对上述挑战，学术界和工业界都在积极探索新的算法和技术来解决处理文本数据的问题。
例如，基于深度研究的模型在文本分类、情感分析和知识图谱构建等方面已取得了很好的效果。
此外，基于机器研究算法的词向量表示方法也在大幅提高文本数据处理效率的同时，克服了传统算法中不能很好处理词义相似度和复现问题的不足。
综上所述，文本数据挖掘面临着多重挑战。
但是，随着技术的不断进步和创新，相信这些挑战会逐渐被克服，我们会拥有更加高效、准确的文本数据挖掘技术。
数据挖掘和文本挖掘的关系
数据挖掘和文本挖掘的关系
数据挖掘和文本挖掘是两个密切相关的领域，它们都是从大量数据中提取有用信息的过程。
数据挖掘主要关注于从结构化数据中提取信息，而文本挖掘则关注于从非结构化数据中提取信息。
数据挖掘是一种自动化的过程，它使用计算机算法和技术来发现数据中的模式和关系。
数据挖掘可以应用于各种领域，如金融、医疗、营销等。
数据挖掘的目的是发现数据中的隐藏模式和关系，以便做出更好的决策。
文本挖掘是一种从非结构化文本数据中提取信息的过程。
文本挖掘可以应用于各种领域，如社交媒体、新闻、评论等。
文本挖掘的目的是发现文本中的主题、情感和关系，以便做出更好的决策。
数据挖掘和文本挖掘之间存在许多相似之处。
它们都需要使用机器学习算法和技术来发现数据中的模式和关系。
它们都需要对数据进行预处理和清洗，以便提高数据质量和准确性。
它们都需要使用可视化工具来展示数据和结果。
然而，数据挖掘和文本挖掘之间也存在一些不同之处。
数据挖掘主要关注于从结构化数据中提取信息，而文本挖掘则关注于从非结构化数据中提取信息。
数据挖掘通常使用数学和统计学方法来分析数据，而文本挖掘则使用自然语言处理技术来分析文本。
在实际应用中，数据挖掘和文本挖掘通常是相互结合的。
例如，在
社交媒体分析中，可以使用文本挖掘技术来分析用户的评论和反馈，以了解用户的情感和需求。
然后，可以使用数据挖掘技术来分析这些数据，以了解用户的行为和趋势。
数据挖掘和文本挖掘是两个密切相关的领域，它们都是从大量数据中提取有用信息的过程。
在实际应用中，它们通常是相互结合的，以实现更好的结果。
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Matrix67: The Aha Moments
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互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘
今年上半年，我在人人网实习了一段时间，期间得到了很多宝贵的数据，并做了一些还算有 意义的事情，在这里和大家一块儿分享。感谢人人网提供的数据与工作环境，感谢赵继承博 士、詹卫东老师的支持和建议。在这项工作中，我得到了很多与众人交流的机会，特别感谢 OpenParty 、 TEDxBeijing 提供的平台。本文已发表在了《程序员》杂志，分上下两部分刊于 2012 年 7 月刊和 8 月刊，在此感谢卢鸫翔编辑的辛勤工作。由于众所周知的原因，《程序 员》刊出的文章被和谐过（看到后面大家就自动地知道被和谐的内容是什么了），因而我决定 把完整版发在 Blog 上，同时与更多的人一同分享。对此感兴趣的朋友可以给我发邮件继续交 流。好了，开始说正文吧。
作为中文系应用语言学专业的学生以及一名数学 Geek ，我非常热衷于用计算的方法去分析 汉语资料。汉语是一种独特而神奇的语言。对汉语资料进行自然语言处理时，我们会遇到很多 其他语言不会有的困难，比如分词——汉语的词与词之间没有空格，那计算机怎么才知道， “已结婚的和尚未结婚的青年都要实行计划生育”究竟说的是“已／结婚／的／和／尚未／结婚／ 的／青年”，还是“已／结婚／的／和尚／未／结婚／的／青年”呢？这就是所谓的分词歧义难 题。不过，现在很多语言模型已经能比较漂亮地解决这一问题了。但在中文分词领域里，还有 一个比分词歧义更令人头疼的东西——未登录词。中文没有首字母大写，专名号也被取消了， 这叫计算机如何辨认人名地名之类的东西？更惨的则是机构名、品牌名、专业名词、缩略语、 网络新词等等，它们的产生机制似乎完全无规律可寻。最近十年来，中文分词领域都在集中攻 克这一难关。自动发现新词成为了关键的环节。
我们把文本中出现过的所有长度不超过 d 的子串都当作潜在的词（即候选词，其中 d 为自 己设定的候选词长度上限，我设定的值为 5 ），再为出现频数、凝固程度和自由程度各设定一 个阈值，然后只需要提取出所有满足阈值要求的候选词即可。为了提高效率，我们可以把语料 全文视作一整个字符串，并对该字符串的所有后缀按字典序排序。下表就是对“四是四十是十 十四是十四四十是四十”的所有后缀进行排序后的结果。实际上我们只需要在内存中存储这些 后缀的前 d + 1 个字，或者更好地，只储存它们在语料中的起始位置。
挖掘新词的传统方法是，先对文本进行分词，然后猜测未能成功匹配的剩余片段就是新词。 这似乎陷入了一个怪圈：分词的准确性本身就依赖于词库的完整性，如果词库中根本没有新 词，我们又怎么能信任分词结果呢？此时，一种大胆的想法是，首先不依赖于任何已有的词 库，仅仅根据词的共同特征，将一段大规模语料中可能成词的文本片段全部提取出来，不管它 是新词还是旧词。然后，再把所有抽出来的词和已有词库进行比较，不就能找出新词了吗？有 了抽词算法后，我们还能以词为单位做更多有趣的数据挖掘工作。这里，我所选用的语料是人 人网 2011 年 12 月前半个月部分用户的状态。非常感谢人人网提供这份极具价值的网络语 料。
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“信息熵”是一个非常神奇的概念，它能够反映知道一个事件的结果后平均会给你带来多大的 信息量。如果某个结果的发生概率为 p ，当你知道它确实发生了，你得到的信息量就被定义为 – log(p) 。 p 越小，你得到的信息量就越大。如果一颗骰子的六个面分别是 1 、 1 、 1 、 2 、 2 、 3 ，那么你知道了投掷的结果是 1 时可能并不会那么吃惊，它给你带来的信息量是 – log(1/2) ，约为 0.693 。知道投掷结果是 2 ，给你带来的信息量则是 – log(1/3) ≈ 1.0986 。知 道投掷结果是 3 ，给你带来的信息量则有 – log(1/6) ≈ 1.79 。但是，你只有 1/2 的机会得到 0.693 的信息量，只有 1/3 的机会得到 1.0986 的信息量，只有 1/6 的机会得到 1.79 的信息 量，因而平均情况下你会得到 0.693/2 + 1.0986/3 + 1.79/6 ≈ 1.0114 的信息量。这个 1.0114 就是那颗骰子的信息熵。现在，假如某颗骰子有 100 个面，其中 99 个面都是 1 ，只有一个面 上写的 2 。知道骰子的抛掷结果是 2 会给你带来一个巨大无比的信息量，它等于 – log(1/100) ，约为 4.605 ；但你只有百分之一的概率获取到这么大的信息量，其他情况下你只能得到 – log(99/100) ≈ 0.01005 的信息量。平均情况下，你只能获得 0.056 的信息量，这就是这颗骰子 的信息熵。再考虑一个最极端的情况：如果一颗骰子的六个面都是 1 ，投掷它不会给你带来任 何信息，它的信息熵为 – log(1) = 0 。什么时候信息熵会更大呢？换句话说，发生了怎样的事 件之后，你最想问一下它的结果如何？直觉上看，当然就是那些结果最不确定的事件。没错， 信息熵直观地反映了一个事件的结果有多么的随机。
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要想从一段文本中抽出词来，我们的第一个问题就是，怎样的文本片段才算一个词？大家想 到的第一个标准或许是，看这个文本片段出现的次数是否足够多。我们可以把所有出现频数超 过某个阈值的片段提取出来，作为该语料中的词汇输出。不过，光是出现频数高还不够，一个 经常出现的文本片段有可能不是一个词，而是多个词构成的词组。在人人网用户状态中，“的 电影”出现了 389 次，“电影院”只出现了 175 次，然而我们却更倾向于把“电影院”当作一个词， 因为直觉上看，“电影”和“院”凝固得更紧一些。
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在实际运用中你会发现，文本片段的凝固程度和自由程度，两种判断标准缺一不可。只看凝
固程度的话，程序会找出“巧克”、“俄罗”、“颜六色”、“柴可夫”等实际上是“半个词”的片段；只 看自由程度的话，程序则会把“吃了一顿”、“看了一遍”、“睡了一晚”、“去了一趟”中的“了一”提 取出来，因为它的左右邻字都太丰富了。
可以想到，凝合程度最高的文本片段就是诸如“蝙蝠”、“蜘蛛”、“彷徨”、“忐忑”、“玫瑰”之类 的词了，这些词里的每一个字几乎总是会和另一个字同时出现，从不在其他场合中使用。
光看文本片段内部的凝合程度还不够，我们还需要从整体可以说“买被子”、“盖被子”、“进被子”、“好被子”、“这被子”等等，在 “被子”前面加各种字；但“辈子”的用法却非常固定，除了“一辈子”、“这辈子”、“上辈子”、“下辈 子”，基本上“辈子”前面不能加别的字了。“辈子”这个文本片段左边可以出现的字太有限，以至 于直觉上我们可能会认为，“辈子”并不单独成词，真正成词的其实是“一辈子”、“这辈子”之类的 整体。可见，文本片段的自由运用程度也是判断它是否成词的重要标准。如果一个文本片段能 够算作一个词的话，它应该能够灵活地出现在各种不同的环境中，具有非常丰富的左邻字集合 和右邻字集合。
我们用信息熵来衡量一个文本片段的左邻字集合和右邻字集合有多随机。考虑这么一句话 “吃葡萄不吐葡萄皮不吃葡萄倒吐葡萄皮”，“葡萄”一词出现了四次，其中左邻字分别为 {吃, 吐, 吃, 吐} ，右邻字分别为 {不, 皮, 倒, 皮} 。根据公式，“葡萄”一词的左邻字的信息熵为 – (1/2) · log(1/2) – (1/2) · log(1/2) ≈ 0.693 ，它的右邻字的信息熵则为 – (1/2) · log(1/2) – (1/4) · log(1/4) – (1/4) · log(1/4) ≈ 1.04 。可见，在这个句子中，“葡萄”一词的右邻字更加丰富一些。
在人人网用户状态中，“被子”一词一共出现了 956 次，“辈子”一词一共出现了 2330 次，两 者的右邻字集合的信息熵分别为 3.87404 和 4.11644 ，数值上非常接近。但“被子”的左邻字用 例非常丰富：用得最多的是“晒被子”，它一共出现了 162 次；其次是“的被子”，出现了 85 次； 接下来分别是“条被子”、“在被子”、“床被子”，分别出现了 69 次、 64 次和 52 次；当然，还有 “叠被子”、“盖被子”、“加被子”、“新被子”、“掀被子”、“收被子”、“薄被子”、“踢被子”、“抢被子” 等 100 多种不同的用法构成的长尾⋯⋯所有左邻字的信息熵为 3.67453 。但“辈子”的左邻字就 很可怜了， 2330 个“辈子”中有 1276 个是“一辈子”，有 596 个“这辈子”，有 235 个“下辈子”， 有 149 个“上辈子”，有 32 个“半辈子”，有 10 个“八辈子”，有 7 个“几辈子”，有 6 个“哪辈子”， 以及“n 辈子”、“两辈子”等 13 种更罕见的用法。所有左邻字的信息熵仅为 1.25963 。因而， “辈子”能否成词，明显就有争议了。“下子”则是更典型的例子， 310 个“下子”的用例中有 294 个出自“一下子”， 5 个出自“两下子”， 5 个出自“这下子”，其余的都是只出现过一次的罕见用 法。事实上，“下子”的左邻字信息熵仅为 0.294421 ，我们不应该把它看作一个能灵活运用的 词。当然，一些文本片段的左邻字没啥问题，右邻字用例却非常贫乏，例如“交响”、“后遗”、 “鹅卵”等，把它们看作单独的词似乎也不太合适。我们不妨就把一个文本片段的自由运用程度 定义为它的左邻字信息熵和右邻字信息熵中的较小值。