文本挖掘综述课件
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文本挖掘综述课件PPT课件
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1、文本挖掘概述
传统的自然语言理解是对文本进行较低层次的理解， 主要进行基于词、语法和语义信息的分析，并通过词 在句子中出现的次序发现有意义的信息。
文本高层次理解的对象可以是仅包含简单句子的单个 文本也可以是多个文本组成的文本集，但是现有的技 术手段虽然基本上解决了单个句子的分析问题，但是 还很难覆盖所有的语言现象，特别是对整个段落或篇 章的理解还无从下手。
在完整的向量空间模型中，将TF和IDF组合在一起，形成 TF-IDF度量：TF-IDF（d,t）= TF(d,t)*IDF(t)
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基于相似性的检索
余弦计算法（cosine measure）
sim(v1, v2 )
v1 v2 v1 v2
根据一个文档集合d和一个项集合t，可以将每个文档表示
一种索引结构，包含两个哈希表索引表或两个B+
树索引表
文档表（document_table）
词表(term_table)
doc_ID
posting_list
term_ID
posting_list
Doc_1 Doc_2
┇
t1_1, ... ,t1_n
t2_1, ... ,t2_n ┇
Term_1 Term_2
将数据挖掘的成果用于分析以自然语言描述的文本， 这种方法被称为文本挖掘(Text Mining)或文本知识 发现(Knowledge Discovery in Text).
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文本检索应用实例
Page 5
文本检索过程
Page 6
文档检索基本步骤
Page 7
文本挖掘与数据挖掘的区别：
Page 17
2.2 文档检索方法
1、文本挖掘概述
传统的自然语言理解是对文本进行较低层次的理解， 主要进行基于词、语法和语义信息的分析，并通过词 在句子中出现的次序发现有意义的信息。
文本高层次理解的对象可以是仅包含简单句子的单个 文本也可以是多个文本组成的文本集，但是现有的技 术手段虽然基本上解决了单个句子的分析问题，但是 还很难覆盖所有的语言现象，特别是对整个段落或篇 章的理解还无从下手。
在完整的向量空间模型中，将TF和IDF组合在一起，形成 TF-IDF度量：TF-IDF（d,t）= TF(d,t)*IDF(t)
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基于相似性的检索
余弦计算法（cosine measure）
sim(v1, v2 )
v1 v2 v1 v2
根据一个文档集合d和一个项集合t，可以将每个文档表示
一种索引结构，包含两个哈希表索引表或两个B+
树索引表
文档表（document_table）
词表(term_table)
doc_ID
posting_list
term_ID
posting_list
Doc_1 Doc_2
┇
t1_1, ... ,t1_n
t2_1, ... ,t2_n ┇
Term_1 Term_2
将数据挖掘的成果用于分析以自然语言描述的文本， 这种方法被称为文本挖掘(Text Mining)或文本知识 发现(Knowledge Discovery in Text).
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文本检索应用实例
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文本检索过程
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文档检索基本步骤
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文本挖掘与数据挖掘的区别：
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2.2 文档检索方法
第1讲 文本挖掘概述
ห้องสมุดไป่ตู้
原理 1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似 度，从而把最相似的排在最前返回给用户。 2、主要使用的算法是tf-idf tf：term frequency词频 idf：inverse document frequency倒文档频率 主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高，并且在其 他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适 合用来分类。 第一步：把每个网页文本分词，成为词包（bag of words）。 第三步：统计网页（文档）总数M。 第三步：统计第一个网页词数N，计算第一个网页第一个词在该网页中 出现的次数n，再找出该词在所有文档中出现的次数m。则该词的tf-idf 为：n/N * 1/(m/M) （还有其它的归一化公式，这里是最基本最直观的 公式）
2 文本挖掘的基本思想
首先利用文本切分技术，抽取文本特征，将文本数 据转化为能描述文本内容的结构化数据，然后利用 聚类、分类技术和关联分析等数据挖掘技术，形成 结构化文本，并根据该结构发现新的概念和获取相 应的关系。
换个说法：把从文本中抽取出的特征词进行量化来表 示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为 结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行 科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文 本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实 现对文本的识别。
1)获取训练文本集:训练文本集由一组经过预处理的文本特征向 量组成，每个训练文本(或称训练样本)有一个类别标号;
2)选择分类方法并训练分类模型:文本分类方法有统计方法、机 器学习方 法、神经网络方法等等。在对待分类样本进行分类前， 要根据所选择的分类方法，利用训练集进行训练并得出分类模 型; 3)用训练好的分类模型对其它待分类文本进行分类; 4)根据分类结果评估分类模型。
原理 1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似 度，从而把最相似的排在最前返回给用户。 2、主要使用的算法是tf-idf tf：term frequency词频 idf：inverse document frequency倒文档频率 主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高，并且在其 他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适 合用来分类。 第一步：把每个网页文本分词，成为词包（bag of words）。 第三步：统计网页（文档）总数M。 第三步：统计第一个网页词数N，计算第一个网页第一个词在该网页中 出现的次数n，再找出该词在所有文档中出现的次数m。则该词的tf-idf 为：n/N * 1/(m/M) （还有其它的归一化公式，这里是最基本最直观的 公式）
2 文本挖掘的基本思想
首先利用文本切分技术，抽取文本特征，将文本数 据转化为能描述文本内容的结构化数据，然后利用 聚类、分类技术和关联分析等数据挖掘技术，形成 结构化文本，并根据该结构发现新的概念和获取相 应的关系。
换个说法：把从文本中抽取出的特征词进行量化来表 示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为 结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行 科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文 本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实 现对文本的识别。
1)获取训练文本集:训练文本集由一组经过预处理的文本特征向 量组成，每个训练文本(或称训练样本)有一个类别标号;
2)选择分类方法并训练分类模型:文本分类方法有统计方法、机 器学习方 法、神经网络方法等等。在对待分类样本进行分类前， 要根据所选择的分类方法，利用训练集进行训练并得出分类模 型; 3)用训练好的分类模型对其它待分类文本进行分类; 4)根据分类结果评估分类模型。
数据挖掘_11_文本挖掘
2015/6/3
11
关键词抽取环节
读取 标引源 数据库
一条待标引记录 遇空分词
停用词表 关键词
英语单词
非用词 剔除
数据源为全文或文摘
存储
数据源为标题 去除重复关键词
分析处理环节
词频统计，保留高频词
标引环节
利用词表确定标引词或直接选择关键词
西 文 自 动 标 引 实 现 流 程 图
标引
2015/6/3
文本挖掘的功能主要包括：
文本总结（自动摘要） 文本分类 文本聚类
信息抽取
关联分析 分布分析 趋势预测
4
2015/6/3
11.1 文本挖掘概述
文本挖掘面临的研究课题
文本的特征表示
空间降维问题
文本相似性度量问题 模式的理解和可视化显示
一词多义和多词一义问题
12
汉语信息自动标引技术 - 难点
词与词之间无分隔标记
字与字之间组词灵活
从标引角度分析，存在交集型字符串
虚词繁多
新词频繁出现
2015/6/3
13
汉语信息的切分标引
词典法切分标引 前后缀标记切分标引 单汉字标引 无词典标引 语义、语法分词标引
2015/6/3
14
词典法切分标引
2015/6/3
34
4 信息抽取研究
IE的内涵
信息抽取 (Information Extraction) 是指从一段文本 中抽取指定的一类信息（例如命名实体、事件、事
实）、并将其形成结构化的数据填入一个数据库中
(完整版)第5章-文本挖掘PPT课件
5.4 文本聚类
1 步骤 Document representation Dimensionality reduction Applying a clustering algorithm Evaluating the effectiveness of the
process
2 评价指标
总体评价
（11）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去 掉，得到W="是三" （12）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉 ，得到W=“是”，这时W是单字，将W加入到S2中，
S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ ”， 并将W从S1中去掉，此时S1="三个课时"；
（21） S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ 三/ 个/ 课时/ ”，此时 S1=""。
文本频数
词的DF小于某个阈值去掉(太少，没有代 表性)。
词的DF大于某个阈值也去掉(太多，没有 区分度)。
信息增益
信息增益是一种基于熵的评估方法，定义为 某特征项为整个分类系统所能提供的信息量。 是不考虑任何特征的熵与考虑该特征之后熵 的差值。它根据训练数据计算出各个特征项 的信息增益，删除信息增益很小的特征项， 其余的按照信息增益的大小进行排序，获得 指定数目的特征项。
Gain(t) Entropy (S) Expected Entropy( St)
{
M i1
P
(
ci
)
log
P(ci
)}
[ P (t ){
M i1
i
|
t)}
P(t ){
M i1
P(ci
|
t
)
log
P(ci
|
文本挖掘概述ppt课件
文本分ຫໍສະໝຸດ 等。为什么要进行文本分析？
把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本 信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结 构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进 行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和 代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算 和操作来实现对文本的识别。
三、文本挖掘的关键技术 文本预处理
提高了海量非结构化信息源的利用价值； 使得人们能够更加方便地从海量文本中发现隐含
的知识； 为企业的战略决策提供竞争情报的支持
文本挖掘的过程
相对于数据挖掘而言，文本挖掘技术还不成熟。 文本数量巨大，结构不统一，处于动态变化中； 自然语言理解理论在语言的深层理解方面没有根
本性的突破，致使文本处理的准确度不高，文本 挖掘的效果不够理想。
计算机理解语言的能力非常有限！
三、文本挖掘的关键技术
文本预处理 文本分类
文本的向量空间表示 文本特征提取 文本相似度
文本聚类 文本自动摘要
为什么要进行文本分析？
文本是以文字串形式表示的数据文件。 文本分析过程即通过文本分析，从中找出一些特
征以便将来使用。
文本分析包括语种识别、特征提取、文本聚类和
四、文本挖掘的关键技术特征提取
用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。 在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征
项。 特征提取主要是使用自动的提取过程，识别文本中词项的
意义。
特征提取对掌握该文本的内容很重要，是一种强有力的 文本挖掘工具。
在一篇文本中，标题是该文本的高度概括，文本中的特 征，如人命、地名、组织名等是文本中的主体信息。
标引源 数据库
停用词表
一条待标引的记录 英语单词
把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本 信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结 构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进 行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和 代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算 和操作来实现对文本的识别。
三、文本挖掘的关键技术 文本预处理
提高了海量非结构化信息源的利用价值； 使得人们能够更加方便地从海量文本中发现隐含
的知识； 为企业的战略决策提供竞争情报的支持
文本挖掘的过程
相对于数据挖掘而言，文本挖掘技术还不成熟。 文本数量巨大，结构不统一，处于动态变化中； 自然语言理解理论在语言的深层理解方面没有根
本性的突破，致使文本处理的准确度不高，文本 挖掘的效果不够理想。
计算机理解语言的能力非常有限！
三、文本挖掘的关键技术
文本预处理 文本分类
文本的向量空间表示 文本特征提取 文本相似度
文本聚类 文本自动摘要
为什么要进行文本分析？
文本是以文字串形式表示的数据文件。 文本分析过程即通过文本分析，从中找出一些特
征以便将来使用。
文本分析包括语种识别、特征提取、文本聚类和
四、文本挖掘的关键技术特征提取
用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。 在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征
项。 特征提取主要是使用自动的提取过程，识别文本中词项的
意义。
特征提取对掌握该文本的内容很重要，是一种强有力的 文本挖掘工具。
在一篇文本中，标题是该文本的高度概括，文本中的特 征，如人命、地名、组织名等是文本中的主体信息。
标引源 数据库
停用词表
一条待标引的记录 英语单词
大数据与数据挖掘之文本挖掘(PPT 56张)
文档的向量空间模型
W权值计算方法TF-IDF
目前广泛采用TF-IDF权值计算方法来计算权重， TF-IDF的主 要思想是，如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF 高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具 有很好的类别区分能力，适合用来分类。 TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件 中出现的次数。 IDF逆文档频率(Inverse Document Frequency)是全体文档数与 包含词条文档数的比值。如果包含词条的文档越少，IDF越 大，则说明词条具有很好的类别区分能力。 在完整的向量空间模型中，将TF和IDF组合在一起，形成TFIDF度量：TF-IDF（d,t）= TF(d,t)*IDF(t)
• （11）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉， 得到W="是三" • （12）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉， 得到W=“是”，这时W是单字，将W加入到S2中，S2=“计 算语言学/ 课程/ 是/ ”， • 并将W从S1中去掉，此时S1="三个课时"； • ������ ������ • （21）S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ 三/ 个/ 课时/ ”，此时 S1=""。 • （22）S1为空，输出S2作为分词结果，分词过程结束。
停用词
• • • • 指文档中出现的连词，介词，冠词等并无太大意义的词。 英文中常用的停用词有the，a, it等 中文中常见的有“是”，“的”，“地”等。 停用词消除可以减少term的个数，降低存储空间。停用词 的消除方法： • （1）查表法：建立一个停用词表，通过查表的方式去掉 停用词。 • （2）基于DF的方法：统计每个词的DF，如果超过总文档 数目的某个百分比(如80%)，则作为停用词去掉。
文本挖掘方法概述
机器学习方法主要是通过已经标注好的语料分为训练集和测试集， 采用支持向量机（SVM）、最大熵、KNN等分类器使用训练预料进行 训练并用测试预料测试分类器的准确度。机器学习包很多，比如 python的NLTK + scikit-learn就很好。
数据存取
对于数据量不是很大的话可以用json和csv格式来存 储，比较好处理，对于数据量很大的话就直接存入数据 库（如sqlserver）中。对于有些数据结构，存入非关系 型数据库比较好，常见的非关系型数据有MongoDB等 ，具体可以参考/。
示例——爬取中国房地产信息网的数据
分词后
词性标注
01 数据准备 02 分词及词性标注 03 文本相似度计算和主题模型 04 情感计算
文本相似性计算
计算文本的相似度在工程中有着重要的应用，比如文本去重，搜索 引擎网页判重，论文的反抄袭，ACM竞赛中反作弊，个性化推荐、社交 网络、广告预测等等。
计算文本相似性的主要算法
计算文本相似度的算法有IF-IDF、基于向量空间的余弦算法、隐 形语义标引（LSI/LSA）、主题模型—LDA。
Beautiful Soup ①提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、
修改分析树等功能。②它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的 数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。
使用selenium模拟用户点击网页，打开页面后使用beautiful soup将其 网页内容解析，获取我们想要的数据，将两者结合，就能够将各个机构 提供的数据从其网页上抓取下来。
使用python的scrapy框架爬取了中国房地产信息网的 政策动向中的土地政策、金融政策、财税政策、保障政策 和中介政策。并以csv格式存取。
数据存取
对于数据量不是很大的话可以用json和csv格式来存 储，比较好处理，对于数据量很大的话就直接存入数据 库（如sqlserver）中。对于有些数据结构，存入非关系 型数据库比较好，常见的非关系型数据有MongoDB等 ，具体可以参考/。
示例——爬取中国房地产信息网的数据
分词后
词性标注
01 数据准备 02 分词及词性标注 03 文本相似度计算和主题模型 04 情感计算
文本相似性计算
计算文本的相似度在工程中有着重要的应用，比如文本去重，搜索 引擎网页判重，论文的反抄袭，ACM竞赛中反作弊，个性化推荐、社交 网络、广告预测等等。
计算文本相似性的主要算法
计算文本相似度的算法有IF-IDF、基于向量空间的余弦算法、隐 形语义标引（LSI/LSA）、主题模型—LDA。
Beautiful Soup ①提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、
修改分析树等功能。②它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的 数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。
使用selenium模拟用户点击网页，打开页面后使用beautiful soup将其 网页内容解析，获取我们想要的数据，将两者结合，就能够将各个机构 提供的数据从其网页上抓取下来。
使用python的scrapy框架爬取了中国房地产信息网的 政策动向中的土地政策、金融政策、财税政策、保障政策 和中介政策。并以csv格式存取。
《文本挖掘》课件
层次聚类算法
探讨层次聚类算法如何将文本数 据进行分层聚类。
基于密度的聚类算法
了解基于密度的聚类算法以及其 在文本聚类中的应用。
文本关系挖掘
1
基于规则的关系挖掘
介绍基于规则的关系挖掘方法，用于发现文本中的关联规则。
2
基于隐式表达的关系挖掘
学习如何从文本中挖掘隐含的关系和情感。
3
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ基于知识图谱的关系挖掘
《文本挖掘》PPT课件
本PPT课件旨在介绍文本挖掘的基本概念、应用场景和相关技术。通过本课件， 您将了解文本预处理、文本分类、文本聚类、文本关系挖掘、文本生成与摘 要等方面的知识。
简介
文本挖掘定义及应用场景
探索文本挖掘的定义，以及在商业、社交媒体、 医疗和其他领域的应用场景。
文本挖掘的相关技术介绍
了解如何从文本中抽取实体和关系，并构建知识图谱。
文本生成与摘要
1 自然语言生成
探索如何使用文本挖掘技术生成自然语言文本，如自动摘要、机器翻译等。
2 文本摘要
学习如何使用文本挖掘技术自动生成文本摘要，以提取文本的关键信息。
结语
文本挖掘的展望
展望文本挖掘的未来发展，并探讨可能的应用领域。
相关领域的交叉学科
朴素贝叶斯分类器
介绍基于统计的朴素贝叶斯分 类器在文本分类中的应用和原 理。
支持向量机分类器
探讨支持向量机分类器在处理 文本分类问题上的优势和应用。
卷积神经网络分类器
了解卷积神经网络如何用于文 本分类，并讨论其在自然语言 处理中的潜力。
文本聚类
K-means聚类算法
介绍K-means聚类算法及其在文 本聚类中的应用。
介绍与文本挖掘相关的领域，如自然语言处理、机器学习等。 注：本PPT课件仅供参考，部分内容仍需进一步探讨和补充。
生物医学文本挖掘目前研究工作综述讲学课件
模糊匹配（召回率81%、准确率74%、F值 77%）的系统性能好于精确匹配（召回率50%、
准确率59%、F值54%）。
NER
Hanisch等人利用基因与蛋白质名称的大型词典 语义分类可能在蛋白质名称附近出现的词
特异度为95%，敏感度为90% Zhou等人使用基于丰富特征集合的方法训练了
隐马尔可夫模型，【构词特征（大写）、形态 特征（前缀、后缀）、词性特征、语义触发 （核心名词和动词）、别名特征】
在GENIA语料库上获得了66.5%的准确率， 66.6%的召回率。
其他的系统包括Narayanaswamy等人的、 Settles的以及Mika和Rost的
NER
Chen和Friedman采用MEDLEE系统识别与生物医学文 本中表现型信息对应的短语
利用自然语言方法识别期刊论文摘要中的表现型短 语以及在文本中由分散的词组成的表现型短语。பைடு நூலகம்
命名实体识别具有挑战性
不存在一个完整的包含各种类型的生物医学命 名实体的字典
相同的词或短语由于上下文不同表达的是不同 的事物
许多生物学实体有多个名称 PTEN和MMAC1 需要解决候选名称重复的问题
可能是由多个词构成的词组 例如：颈动脉 carotid artery 因此需要判断实体名称的边界
曾被多个研究者作为命名实体识别组件用于关 系抽取研究当中。
AbGene系统把Brill的词性标注扩展到包括基因 和蛋白质名称作为标记类型
使用生物医学文本的7000个手工标注的句子作 为训练语料
之后AbGene使用手工生成的基于语言统计特性 的后处理规则进一步识别基因名称的上下文以 及消除假阳性假阴性
William Hersh, MD is Professor and Chair of the Department of Medical Informatics & Clinical Epidemiology in the School of Medicine at Oregon Health &Science University (OHSU) in Portland, Oregon. Dr Hersh’s research focuses on the development and evaluation of information retrieval systems for biomedical practitioners and researchers.
准确率59%、F值54%）。
NER
Hanisch等人利用基因与蛋白质名称的大型词典 语义分类可能在蛋白质名称附近出现的词
特异度为95%，敏感度为90% Zhou等人使用基于丰富特征集合的方法训练了
隐马尔可夫模型，【构词特征（大写）、形态 特征（前缀、后缀）、词性特征、语义触发 （核心名词和动词）、别名特征】
在GENIA语料库上获得了66.5%的准确率， 66.6%的召回率。
其他的系统包括Narayanaswamy等人的、 Settles的以及Mika和Rost的
NER
Chen和Friedman采用MEDLEE系统识别与生物医学文 本中表现型信息对应的短语
利用自然语言方法识别期刊论文摘要中的表现型短 语以及在文本中由分散的词组成的表现型短语。பைடு நூலகம்
命名实体识别具有挑战性
不存在一个完整的包含各种类型的生物医学命 名实体的字典
相同的词或短语由于上下文不同表达的是不同 的事物
许多生物学实体有多个名称 PTEN和MMAC1 需要解决候选名称重复的问题
可能是由多个词构成的词组 例如：颈动脉 carotid artery 因此需要判断实体名称的边界
曾被多个研究者作为命名实体识别组件用于关 系抽取研究当中。
AbGene系统把Brill的词性标注扩展到包括基因 和蛋白质名称作为标记类型
使用生物医学文本的7000个手工标注的句子作 为训练语料
之后AbGene使用手工生成的基于语言统计特性 的后处理规则进一步识别基因名称的上下文以 及消除假阳性假阴性
William Hersh, MD is Professor and Chair of the Department of Medical Informatics & Clinical Epidemiology in the School of Medicine at Oregon Health &Science University (OHSU) in Portland, Oregon. Dr Hersh’s research focuses on the development and evaluation of information retrieval systems for biomedical practitioners and researchers.
文本挖掘核心技术及其应用ppt
关键需求
分析商品之间的内在关联 发现有价值客户 对用户行为进行预测
28
应用
——电子商务网站
网站产品评论挖掘：IT168网站是中国指导IT产品采购的知名媒体品牌，是国内最大、最
权威的导购咨询网站之一。从IT168网站下载三种产品的评论，分别是：诺基亚5320XM的 206篇评论、诺基亚5800XM的205篇评论和富士S5205EXR的72篇评论。如，以下是诺基亚 5320XM的一篇评论：
23
应用
——网络舆情监控
通过对网络信息中的犯罪信息量的 分析计算来反映网民的安全感， 并进行分级； 通过对政府工作相关语料的褒贬分 析计算来描述公众对政府工作的满 意程度，并进行分级。
24
应用
——企业竞争情报系统
面临的问题
企业情报采集效率低和实时性差 信息孤岛，缺少跨部门情报资源共享 情报内容存在重复性，资源没有得到有效整合
类别2： 关键词：旅游、黄金、游客、记者、旅行社、 中国、国家、假日、北京、线路
类别3： 关键词：公司、企业、招聘、面试、求职、专业、 职业、学生、大学、人才
……
9
信息抽取
信息抽取是从文本中抽取指定的一类信息（事件、事实）并将其形成结构化的数据， 填入一个数据库中以供用户查询使用。
10
信息抽取
11
步骤： 文本源 原始数据
预处理 分词
词性标注 去除停用词
特征识别 特征词提取
特征标注
如功能、价格、 屏幕等
分：褒、中、贬 强度：良好、优秀
语义极性分析 分类和结果评价
极性词识别
分类
和强度确定 句子极性
结果评价
分析
程度副词和极性词
应用
《文本挖掘》PPT课件
层次聚类法：层次聚类法对给定的样本集进行层次分解。 根据层次分解方向的不同可分为凝聚层次聚类和分裂层次 聚类
基于密度的方法：根据样本点临近区域的密度进行聚类， 使在给定区域内至少包含一定数据的样本点
基于网格的方法：采用多分辨率的网格数据结构，将样本 空间量化为数量有限的网格单元，所有聚类操作都在网格 上进行
21
1、自动摘要的分类
主题摘要 信息摘要 纲目摘要 摘录型摘要 评论型摘要
2021/4/26
22
2、自动摘要的步骤
对文档的预处理 过滤 分词 统计分析 提取摘要 输出摘要 对摘要的评估
2021/4/26
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2021/4/26
11
1.什是传统机械按键设计？
传统的机械按键设计是需要手动按压按键触动PCBA上的开关按键来实现功 能的一种设计方式。
传统机械按键结构层图：
按键
PCBA
开关键
传统机械按键设计要点：
1.合理的选择按键的类型，尽量选择 平头类的按键，以防按键下陷。
2.开关按键和塑胶按键设计间隙建议 留0.05~0.1mm，以防按键死键。 3.要考虑成型工艺，合理计算累积公 差，以防按键手感不良。
关联分析对文本数据库进行预处理，生成关键字向 量，根据关键字查询向量与文档向量之间的相关度 比较结果输出文本结果，然后调用关联挖掘算法
与关系数据库中关联规则的挖掘方法相似。
2021/4/26
15
12.2.3 文档自动聚类
1、什么是文档自动聚类 2、文档自动聚类的步骤 3、文档自动聚类的类型
2021/4/26
6
12.2.1 文本信息检索概述
基本概念： 1. 信息检索的度量方式 2. 基于模型的检索 3. 基于相似性的检索 4. 文档间相似性计算举例
基于密度的方法：根据样本点临近区域的密度进行聚类， 使在给定区域内至少包含一定数据的样本点
基于网格的方法：采用多分辨率的网格数据结构，将样本 空间量化为数量有限的网格单元，所有聚类操作都在网格 上进行
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1、自动摘要的分类
主题摘要 信息摘要 纲目摘要 摘录型摘要 评论型摘要
2021/4/26
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2、自动摘要的步骤
对文档的预处理 过滤 分词 统计分析 提取摘要 输出摘要 对摘要的评估
2021/4/26
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2021/4/26
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1.什是传统机械按键设计？
传统的机械按键设计是需要手动按压按键触动PCBA上的开关按键来实现功 能的一种设计方式。
传统机械按键结构层图：
按键
PCBA
开关键
传统机械按键设计要点：
1.合理的选择按键的类型，尽量选择 平头类的按键，以防按键下陷。
2.开关按键和塑胶按键设计间隙建议 留0.05~0.1mm，以防按键死键。 3.要考虑成型工艺，合理计算累积公 差，以防按键手感不良。
关联分析对文本数据库进行预处理，生成关键字向 量，根据关键字查询向量与文档向量之间的相关度 比较结果输出文本结果，然后调用关联挖掘算法
与关系数据库中关联规则的挖掘方法相似。
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12.2.3 文档自动聚类
1、什么是文档自动聚类 2、文档自动聚类的步骤 3、文档自动聚类的类型
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12.2.1 文本信息检索概述
基本概念： 1. 信息检索的度量方式 2. 基于模型的检索 3. 基于相似性的检索 4. 文档间相似性计算举例
7 文本挖掘
细化） 用训练获得出的分类模型对其它文档加以分类
4.2文档分类分析
文本分类基本步骤
4.2文档分类分析
文本分类过程
特征提取(Feature Selection)
在文本分类问题中遇到的一个主要困难就是高维 的特征空间
通常一份普通的文本在经过文本表示后，如果以 词为特征，它的特征空间维数将达到几千，甚至 几万
文档间相似性计算举例
文档向量化
查询：相关度
文档间相似度（余弦定理）
关键词检索存在的问题
同义词问题：具有相同或相近含义的两个词具有很不相同 的外在形式。例如：用户的查询使用词“automobile”， 而相关文档用的不是“automobile”，而是“vehicle”。
多义词问题：相同的关键词，如“mining”或“java”在 不同的上下文中可能意味着不同的事物。
文本挖掘
主要内容
1 文本挖掘概述 2 文本数据分析和信息检索 3 LDA主题模型 4 文本挖掘方法
1、文本挖掘概述
文本挖掘的背景
数据挖掘大部分研究主要针对结构化数据，如关系的、事 务的和数据仓库数据。
现实中大部分数据存储在文本数据库中，如新闻文章、研 究论文、书籍、WEB页面等。
存放在文本数据库中的数据是半结构化数据，文档中可能 包含结构化字段，如标题、作者、出版社、出版日期 等， 也包含大量非结构化数据，如摘要和内容等。
关联分析对文本数据库进行预处理，生成关键字向 量，根据关键字查询向量与文档向量之间的相关度 比较结果输出文本结果，然后调用关联挖掘算法
4.2文档分类分析
4.2文档分类分析
自动文档分类是指利用计算机将一篇文章 自动地分派到一个或多个预定义的类别中
4.2文档分类分析
文本分类基本步骤
4.2文档分类分析
文本分类过程
特征提取(Feature Selection)
在文本分类问题中遇到的一个主要困难就是高维 的特征空间
通常一份普通的文本在经过文本表示后，如果以 词为特征，它的特征空间维数将达到几千，甚至 几万
文档间相似性计算举例
文档向量化
查询：相关度
文档间相似度（余弦定理）
关键词检索存在的问题
同义词问题：具有相同或相近含义的两个词具有很不相同 的外在形式。例如：用户的查询使用词“automobile”， 而相关文档用的不是“automobile”，而是“vehicle”。
多义词问题：相同的关键词，如“mining”或“java”在 不同的上下文中可能意味着不同的事物。
文本挖掘
主要内容
1 文本挖掘概述 2 文本数据分析和信息检索 3 LDA主题模型 4 文本挖掘方法
1、文本挖掘概述
文本挖掘的背景
数据挖掘大部分研究主要针对结构化数据，如关系的、事 务的和数据仓库数据。
现实中大部分数据存储在文本数据库中，如新闻文章、研 究论文、书籍、WEB页面等。
存放在文本数据库中的数据是半结构化数据，文档中可能 包含结构化字段，如标题、作者、出版社、出版日期 等， 也包含大量非结构化数据，如摘要和内容等。
关联分析对文本数据库进行预处理，生成关键字向 量，根据关键字查询向量与文档向量之间的相关度 比较结果输出文本结果，然后调用关联挖掘算法
4.2文档分类分析
4.2文档分类分析
自动文档分类是指利用计算机将一篇文章 自动地分派到一个或多个预定义的类别中
数据挖掘与知识发现(讲稿12---文本挖掘)
┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊第12章文本数据挖掘与Web挖掘技术第1节文本挖掘概述1.1 文本挖掘的出现在现实世界中，我们面对的数据大都是文本数据，这些数据是由各种数据源（如新闻文章、研究论文、书籍、数字图书馆、电子邮件和Web页面等）的大量文档组成。
所以，随着文档信息量的飞速增长，文本数据的数据量也急剧地增长。
文本数据是所谓的半结构化数据（Semi-Structure Data），它既不是完全无结构的也不是完全结构化的。
如，文档可能包含结构字段，比如：标题、作者、出版日期、长度、分类等，也可能包含大量的非结构化的文本，如摘要和内容。
文本挖掘（Text Mining），国外有人称之为文本数据挖掘（Text Data Mining）和文本分析（Text Analysis）。
文本挖掘一词大约出现于1998年4月在欧洲举行的第十届机器学习会议上，组织者Kodratoff明确地定义了文本挖掘的概念，并分清它与“信息检索”的不同点和共同点。
Kodratoff认为，文本挖掘的目的是从文档集合中搜寻知识，并不试图改进自然语言理解，并不要求对自然语言的理解达到多高水平，而只是想利用该领域的成果，试图在一定的理解水平上尽可能多地提取知识。
因此，文本挖掘需要数据挖掘、语言学、数据库以及文本标引和理解方面的专家参与。
我国于1998年在国家重点基础研究发展规划（“973计划”）首批实施项目中，包括了文本挖掘的内容。
1.2 文本挖掘的基本概念1、概念文本挖掘是一个从大量文本数据中提取以前未知的、可理解的、可操作的知识的过程。
文本数据包括：技术报告、文档集、新闻、电子邮件、网页、用户手册等。
文本挖掘对单个文档或文档集（如，Web搜索中返回的结果集）进行分析，从中提取概念，并按照指定的方案组织、概括文档，发现文档集中重要的主题。
它除了从文本中提取关键词外，还要提取事实、作者的意图、期望和主张等。
第12章文本挖掘-PPT文档资料
数据仓库与数据挖掘 11
2019/3/20
3. 基于相似性的检索
v 1 v 2 sim (v , v ) 1 2 v 1v 2
根据一个文档集合 d 和一个项集合 t ，可以 将每个文档表示为在 t 维空间 R 中的一个文 档特征向量v。 向量 v 中第 j 个数值就是相应文档中第 j 个项 的量度。 计算两个文档相似性可以使用上面的公式
2019/3/20
数据仓库与数据挖掘
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2、文档自动聚类的步骤
（1）获取结构化的文本集
（ 2 ）执行聚类算法，获得聚类谱系图。聚类算法 的目的是获取能够反映特征空间样本点之间的 “抱团”性质 （ 3 ）选取合适的聚类阈值。在得到聚类谱系图后， 领域专家凭借经验，并结合具体的应用场合确 定阈值
2019/3/20
数据仓库与数据挖掘
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检索模型包含的三个要素：
文本集 用户提问 文本与用户提问相匹配
2019/3/20
数据仓库与数据挖掘
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布尔模型：将用户提问表示成布尔表达式，查询式是由 用户提问和操作符 and、 or、 not组成的表达式，运用几 何运算来检索。 向量空间模型：有一特征表示集，特征通常为字或词。 用户提问与文本表示成高维空间向量，其中每一维为一 特征。每个特征用权值表示。用户提问向量的权值由用 户制定，通过对代数的向量运算进行检索。 概率模型。富有代表性的模型是二值独立检索模型 (BIR) 。 BIR 模型根据用户的查询 Q ，可以将所有文档 d 分为两类， 一类与查询相关 ( 集合 R) ，另一类与查询不相关 ( 集合 N, 是R 的补集)，建立在概率运算的基础上。
2019/3/20 数据Байду номын сангаас库与数据挖掘 13
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3. 基于相似性的检索
v 1 v 2 sim (v , v ) 1 2 v 1v 2
根据一个文档集合 d 和一个项集合 t ，可以 将每个文档表示为在 t 维空间 R 中的一个文 档特征向量v。 向量 v 中第 j 个数值就是相应文档中第 j 个项 的量度。 计算两个文档相似性可以使用上面的公式
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2、文档自动聚类的步骤
（1）获取结构化的文本集
（ 2 ）执行聚类算法，获得聚类谱系图。聚类算法 的目的是获取能够反映特征空间样本点之间的 “抱团”性质 （ 3 ）选取合适的聚类阈值。在得到聚类谱系图后， 领域专家凭借经验，并结合具体的应用场合确 定阈值
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检索模型包含的三个要素：
文本集 用户提问 文本与用户提问相匹配
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布尔模型：将用户提问表示成布尔表达式，查询式是由 用户提问和操作符 and、 or、 not组成的表达式，运用几 何运算来检索。 向量空间模型：有一特征表示集，特征通常为字或词。 用户提问与文本表示成高维空间向量，其中每一维为一 特征。每个特征用权值表示。用户提问向量的权值由用 户制定，通过对代数的向量运算进行检索。 概率模型。富有代表性的模型是二值独立检索模型 (BIR) 。 BIR 模型根据用户的查询 Q ，可以将所有文档 d 分为两类， 一类与查询相关 ( 集合 R) ，另一类与查询不相关 ( 集合 N, 是R 的补集)，建立在概率运算的基础上。
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