浅析馆藏文献资源的文本挖掘及技术步骤
图书馆数字化馆藏的存储与检索技术分析
图书馆数字化馆藏的存储与检索技术分析近年来，随着信息技术的迅速发展，图书馆数字化馆藏成为图书馆服务的重要组成部分。
数字化馆藏不仅提高了图书馆的信息资源利用效率，还为用户提供了更加便捷的服务。
本文将对图书馆数字化馆藏的存储与检索技术进行分析。
一、数字化馆藏存储技术1. 数字化资源的采集与处理数字化馆藏的存储过程首先需要进行资源的采集与处理。
采集可以通过扫描图书或者利用OCR技术将纸质文献转换为数字化文件。
处理则包括对文献进行分析、目录化和标注等工作，以便于后续的存储和检索。
2. 数字化资源的存储与管理数字化馆藏的存储与管理是整个数字化馆藏系统的核心。
一般来说，会将数字化资源存储在云服务器等大容量存储设备上，并使用数据库进行管理。
数据库可以根据资源的特征进行分类，方便用户进行检索。
3. 数字化资源的保存与备份由于数字化资源具有易损性和易丢失性的特点，图书馆需要对数字化资源进行备份，以防止数据的丢失。
常见的备份方式有将数据复制至多个服务器或者使用磁带进行存储。
此外，还需要定期对存储介质进行检查，确保数据的完整性。
二、数字化馆藏检索技术1. 文本检索技术文本检索是图书馆数字化馆藏的核心功能之一。
传统的文本检索方法包括关键词检索和全文检索。
关键词检索通过用户输入的关键词在索引中进行匹配，将相关文献呈现给用户。
全文检索则将用户输入的关键词与文献全文进行匹配，更加准确地找到相关文献。
2. 元数据检索技术元数据检索是指通过对文献的描述信息进行检索。
传统的元数据检索方法包括作者检索、标题检索和主题检索等。
近年来，随着技术的发展，图书馆可以通过将元数据与知识图谱相结合，实现更加智能化的检索，提供更加准确的文献推荐服务。
3. 图像检索技术在数字化馆藏中，除了文本资料外，还存在大量图片等图像资源。
图像检索技术可以通过图像的特征进行匹配，找到相似的图像资源。
常见的图像检索技术包括基于颜色、形状和纹理等特征的检索方法。
结语数字化馆藏的存储与检索技术对于图书馆的信息化建设起着重要的推动作用。
公共图书馆地方文献搜集与开发利用分析
公共图书馆地方文献搜集与开发利用分析公共图书馆是我国文化事业的重要组成部分，也是社会终身教育的重要场所。
公共图书馆地方文献搜集与开发利用是公共图书馆工作的重要任务之一。
地方文献是指由地方生产、地方活动形成的与地方相关的各类文献资料。
搜集和利用地方文献不仅有助于保护和传承地方文化，还可以为当地居民提供丰富的文化资源，促进社会发展和人民精神文化生活的提高。
地方文献是地方发展的历史记录，记录了地方社会、经济、文化等各方面的发展变化。
搜集地方文献可以帮助了解地方的历史沿革、自然资源、产业发展等情况，为地方研究和决策提供依据。
地方文献还包括了地方文化、民俗习惯、艺术作品等内容，对于传承和发展地方文化具有重要意义。
公共图书馆在搜集地方文献的还可以将这些资源共享给社会大众，丰富居民的文化生活。
二、公共图书馆地方文献搜集的方式和途径1. 联系地方政府和社会组织：公共图书馆可以与地方政府和相关社会组织建立合作关系，获取地方文献的信息和资料。
2. 建立数字化资源库：公共图书馆可以利用数字化技术，将地方文献进行数字化处理，建立相应的数字资源库，方便读者随时获取和利用。
还可以通过互联网等平台与其他图书馆进行资源共享。
3. 进行田野调查和采集：公共图书馆可以组织专门的调查人员前往地方进行实地采集，记录地方文献的具体情况。
这样可以获取到更加真实、全面的地方文献信息。
1. 展览和展示：公共图书馆可以通过各种形式的展览和展示活动，将地方文献的内容和价值展示给公众。
这样不仅可以增加读者的阅读兴趣，还可以提高公众对地方文化的认知度。
2. 研究和学术交流：公共图书馆可以积极开展地方文献的研究工作，组织相关专家学者进行学术交流与研讨。
这样可以促进地方文献的深入挖掘和研究，为当地文化事业的发展提供有力的支持。
3. 教育和培训：公共图书馆可以通过开展各类教育和培训活动，提高读者对地方文献的利用水平。
举办地方文献研究方法的讲座，开设地方文献的利用技巧培训班等，提高读者对地方文献的利用效果。
图书馆文献与资料收集整理的技巧与方法
图书馆文献与资料收集整理的技巧与方法在信息爆炸的时代，图书馆作为一种重要的知识资源库，对于学生、研究人员以及广大读者来说是无可替代的。
如何高效地利用图书馆的文献与资料资源、如何科学整理这些资源，已成为我们必须面对的问题。
本文将介绍一些图书馆文献与资料收集整理的技巧与方法，帮助读者更好地利用这些宝贵的学习资料。
一、灵活运用图书馆资源1. 全面了解图书馆藏书情况：在使用图书馆资源前，应先全面了解图书馆的藏书情况。
可以通过图书馆网站或图书馆账号查询到相关信息，了解馆藏范围、新书推荐以及馆内的资源分布，这样能够更好地利用图书馆的资源。
2. 使用图书馆的检索系统：大多数图书馆都提供了专门的检索系统，通过关键词搜索可以方便地找到所需文献或资料。
在检索时，建议采用主题词、关键词和作者姓名等等进行组合查询，能够得到更精确的结果。
同时，注意检索结果的排序方式，选择相关度高的资源进行查阅。
3. 利用图书馆工作人员咨询：图书馆工作人员具备专业的知识和经验，他们能够帮助用户解答图书馆资源的相关问题，比如指导使用图书馆的搜索系统、推荐相应的参考书目等。
因此，在使用图书馆资源时，不妨多与工作人员交流，跟他们请教一些获取所需文献和资料的技巧。
二、文献与资料的筛选与整理1. 筛选出合适的文献与资料：从大量的图书馆资源中挑选出与自己研究课题或学习内容相关的文献与资料是非常重要的。
在选择时，可以参考作者的声誉、出版社的知名度以及文献的引用次数等指标，以保证所选文献的可信度和权威性。
2. 设计合理的阅读计划：在阅读前，制定一个合理的阅读计划能够帮助读者更好地把握阅读进度和方向。
可以按照时间顺序、主题先后或资料类型进行分类，制定明确的阅读目标和计划，提高阅读的效率。
3. 采用有效的读书方法：在阅读文献与资料时，可以采用一些有效的读书方法，如略读、精读、批注等。
略读可以帮助读者迅速了解文献的核心内容和结构，精读则可以深入理解文献的细节和观点。
图书馆文献检索与资源利用
图书馆文献检索与资源利用图书馆是一个汇集了大量的图书、期刊和其他学术资源的场所，对于学生和研究者来说，图书馆是他们获取资料、进行文献检索和进行学术研究的重要之地。
然而，对于一些初次进入图书馆的人来说，如何进行文献检索和资源利用可能是一项具有挑战性的任务。
本文将介绍图书馆文献检索的基本方法和资源的利用技巧，以帮助读者更好地利用图书馆资源。
一、文献检索的方法文献检索是指通过一定的方法和工具，从图书馆的资源中筛选出与研究主题相关的文献。
在进行文献检索时，有以下几个基本的方法和步骤可以参考：1.明确研究主题：首先需要明确自己的研究主题或者需要查找的信息。
这有助于我们更加有针对性地进行文献检索。
2.选择合适的检索工具：图书馆提供了多种文献检索工具，如OPAC（图书馆目录）、图书馆数据库（如万方、维普、知网等）、国际学术数据库（如PubMed、ScienceDirect、IEEE Xplore等）等。
根据自己的需要选择合适的检索工具。
3.构建检索策略：在搜索引擎或数据库的检索界面上，根据自己的研究主题构建检索策略。
可以使用关键词、主题词、作者等信息进行检索，也可以使用布尔运算符组合多个关键词进行检索。
4.筛选检索结果：根据检索结果的相关性、出版时间等因素进行筛选，选择与自己研究主题最相关的文献。
二、资源的利用技巧除了文献检索外，图书馆提供了丰富的资源供读者利用。
以下是一些资源的利用技巧，帮助读者更好地利用图书馆资源：1.图书借阅：图书馆的核心资源之一就是图书，读者可以通过借阅图书来获取所需的信息。
在借阅图书时，要注意图书的借阅期限和借阅规则，及时归还以免产生逾期费用。
2.期刊阅览：图书馆还提供了大量的期刊资源，读者可以前往期刊阅览区浏览最新的学术期刊。
对于一些需要获取最新研究成果的研究者来说，期刊阅览是非常重要的。
3.电子资源利用：随着科技的发展，图书馆也提供了丰富的电子资源，如电子书籍、电子期刊、学位论文数据库等。
高校图书馆“采、藏、用”科学流程浅析
ｌ 要做到“ 学” 科 的“ ” 采
索引， 用计 算机数 据库 来管 理 图书 ， 这个规 定 动作来 说很 多 图书馆 不难 做到 。但 如果 我们 要真正 为读 者着 就
想， 更好 的提供高 质量 的服 务 ， 可 以做得更 多 。①可 以制作 多 元化 、 还 人性 化 的图 书索 引 ， 就是可 以用多 种 那
途径找 到一 本书 ， 比如说 ， 书与 书之 间 的引用关 系做 成索 引 ， 行链 接查 找 ； 比如说可 以通过 图书 中关键 把 进 又
于因为保 管 而造成损 失 。
其 次来说分 类 。一般 来说 ， 具有 有效 服务 功能 的图 书馆 具有 合 理 又人 性 化 的 图书 布 局 与分 类 。图 书馆
的图书采 购来 就是 为 了阅读 的 ， 而让 读者 阅读最 重要 的就 是要 方便查 找 。对此 ， 要做 好对 ５０ ） １０９
摘
要： 高校 图 书馆 如 何 利 用 掌握 的 信 息 资 源 为 高等 教 育科 研 服 务 ， 广 大 师 生 拓 展 知 识 领 域 改 善 知 识 结 构 服 务 ， 为
这 是 摆 在 图 书 工作 者 面 前 一 个 重 大课 题 。本 文研 究 了重 组 调 整 “ 、 、 ” 大 图 书馆 工作 流程 ， 效 促 进 资 源 利 采 藏 用 三 有 用的 效 果 和 效 率 ， 学有 效 的 突破 传 ｇ － 的 瓶 颈 。 科 ＬＸ作
文献资料查找的一般方法和步骤
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主要概念
v主要概念，或称核心概念，是指课题研究的主 要对象。课题研究的主要对象包括课题归属的 专业学科名称，还包括课题涉及的具体原理、
研究方法、材料工艺、应用领域等。例如：
v综合数据库
§ EI、CA、INSPEC、BP…… § IEEE/IEE、ACM……
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查找学位论文
v本校纸本学位论文
图书馆主页－博硕士论文提交－已通过论文名 单查询－相关阅览室查询阅览
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查找工具书
v馆藏书目查询
索书号检索：R/ 西文工具书 G/ 中文工具书 A/ 中西文图册
v工具书数据库
§ 检索工具书（全国报刊索引、SCI、EI……) § 参考工具书(大英百科全书，人物传记资源中
v获取背景知识，可以通过询问专业人员，也可 以通过阅读一些入门的相关文献。
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分析提取课题概念
v分析课题就是分析出课题所涉及的主要概念 和辅助概念，并找出能代表这些概念的若干 个词或词组。
根据查找文献类型的不同选择不同的检索工具
v图书 v期刊论文 v工具书 v会议论文 v学位论文 v数据、事实信息 v……
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查找图书
v 馆藏书目查询 图书馆主页—馆藏书目检索—借或阅
利用文献检索获取信息的方法和步骤
利用文献检索获取信息的方法和步骤文献检索是指通过各种途径和方法，查找、获取、获取、整理、学术期刊、会议论文、学位论文、科研报告等文献信息，并据此开展学术研究或其他工作的一种方法。
正确的文献检索能帮助研究者获取相关的研究现状和最新进展，为研究做铺垫和指导，提高研究成果的质量和水平。
下面将介绍利用文献检索获取信息的方法和步骤。
方法：1.主题选择：根据研究目标和兴趣，明确要研究的主题内容，并进行适当的缩小和界定。
主题选择越明确具体，检索得到的结果越具针对性。
2.检索关键词的选择：根据主题内容，选择合适的关键词。
关键词应该涵盖主题的各个方面，包括主要概念、相关术语、关联词等，以便获得更全面和准确的检索结果。
可以根据自己的需求，选择合适的同义词、近义词和扩展词。
3. 选择检索工具：根据研究领域和需求，选择合适的文献检索工具。
常用的文献检索工具包括学术引擎（如Google Scholar、百度学术、万方数据等）、图书馆目录、在线数据库（如Web of Science、Scopus、PubMed等）以及各种电子期刊等。
4.检索策略的设计：设计合理的检索策略是获取有效信息的关键。
可以使用布尔运算符（如AND、OR、NOT）组合关键词进行检索，也可以使用通配符和括号等符号进行限定条件的设定。
合理的检索策略可以有效地限制检索结果的范围和数量，提高检索的准确性。
5.进行文献检索：根据设计好的检索策略，进入相应的文献检索工具进行检索。
在输入关键词时应注意大小写、空格和标点符号的使用。
通过逐步筛选和调整关键词，可以逐渐缩小、精确检索范围，获取符合研究需求的文献信息。
6.评估检索结果：获取文献检索结果后，需要对结果进行评估和筛选。
可以根据自身需求和研究目标，结合文献的标题、摘要、关键词等信息进行初步评估。
筛选出与研究主题最相关的文献，进一步阅读和分析。
步骤：1.明确研究主题和目标。
2.选择合适并包括主题内容的关键词。
3.选择合适的文献检索工具。
论文中的文本挖掘与分析
论文中的文本挖掘与分析文本挖掘与分析在论文中的应用文本挖掘与分析是一门利用计算机和自然语言处理技术挖掘和分析大规模文本数据的学科。
它能够帮助研究者从大量文本中提取有用信息，发现隐藏的模式和趋势，为决策制定提供支持。
在学术界和商业领域广泛应用的文本挖掘与分析技术在论文研究中也发挥着重要作用。
一、文本挖掘的概念与方法1.1 文本挖掘的定义文本挖掘是通过计算机技术和自然语言处理技术，从大规模的文本数据中发现、提取和推理有价值的信息的过程。
它可以帮助人们更高效地管理和使用海量文本信息。
1.2 文本挖掘的主要方法文本挖掘主要包括文本预处理、特征提取、文本分类和聚类、关系抽取等方法。
文本预处理包括对文本进行分词、去除停用词、词干化等操作，以便为后续的特征提取和分析做好准备。
特征提取是将文本转化为结构化的数值特征表示，常用的方法有词袋模型、TF-IDF模型等。
文本分类和聚类可以帮助我们对文本进行分类和分组，找出相似的文本。
关系抽取则是从文本中抽取出实体之间的关系，以便更好地理解文本中的信息。
二、文本挖掘在论文中的应用2.1 文献综述和知识发现在撰写论文的初期，研究者通常需要进行文献综述来了解已有研究的进展和发现。
文本挖掘技术可以帮助研究者从大量的文献中提取关键信息，并进行知识发现。
比如可以通过文本分类技术将文献按照主题进行分类，从而缩小研究范围；可以通过关键词提取技术找出与研究主题相关的关键词，为论文写作提供参考。
2.2 主题建模和趋势分析主题建模是文本挖掘中常用的方法之一，它可以帮助研究者从大量文本中发现隐藏的主题和话题，并了解不同主题的关联程度。
在论文研究中，主题建模可以帮助研究者挖掘潜在主题和研究热点，找到研究的切入点。
此外，通过对不同时间段的文本进行主题建模，还可以进行趋势分析，了解研究领域的发展方向。
2.3 情感分析和评论挖掘情感分析是文本挖掘中的一项重要任务，其主要目的是确定文本中表达的情感倾向。
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浅析馆藏文献资源的文本挖掘及技术步骤摘要：数字人文学科的迅猛发展，有力地冲击着图书馆的传统服务工作，迫使图书馆急需针对馆藏文献资源进行深度挖掘。
文章概述了馆藏文献和文本挖掘的基本含义，指明了开展馆藏文献资源文本挖掘的意义，对文本挖掘技术及步骤进行了简要地分析，进一步应用开源文本挖掘工具，使馆藏文献资源真正得到深度挖掘。
关键词：馆藏文献；文献资源；文本挖掘近年来，现代信息技术与人文研究融合而形成的新兴的数字人文学科的迅猛发展，有力地冲击着图书馆的传统服务工作，使常规的阅读和分析已经无法应对内容稀薄而数量庞大的馆藏文献，迫使图书馆急需针对海量的馆藏文献资源进行深度的挖掘。
由于数字人文研究的一个重要趋势，就是对海量文献的深度挖掘和深度处理；又由于在现阶段印刷型文献在整个馆藏文献资源中普遍占有80%的比重，因此，对印刷型文献的深度文本挖掘，显得更为十分的重要。
本文就馆藏文献资源的文本挖掘即技术步骤进行简要地浅析。
1馆藏文献及文本挖掘概述1.1馆藏文献概述馆藏文献是指图书馆收集、整理保存并为读者利用的各类文献资源的总和，是一个集合的概念，主要包括印刷型文献、数字文献及其它类型文献（光盘、磁带、缩微胶卷等），并有其形成发展的过程。
在现阶段，印刷型文献占主导地位，在整个馆藏文献资源中普遍占有80%的比重，而数字文献的比重逐年上升。
如今，现代图书馆集文献信息组织、传递、利用为一体，重视文献使用价值，要求我们以信息资源开发利用的程度及满足社会信息需求的能力作为深度挖掘馆藏文献资源的基本标准。
1.2文本挖掘概述20世纪80年代中期，最早出现劳工密集型的人工纯文字挖掘方法。
后来，随着现代信息技术与人文研究融合，数字人文学科的迅猛发展，已经使这一领域迅速取得进展。
随着网络时代的到来，用户可获得的信息包含了从技术资料、商业信息到新闻报道、娱乐资讯等多种类别和形式的文档，构成了一个异常庞大的具有异构性、开放性特点的分布式数据库，而这个数据库中存放的是非结构化的文本数据。
结合人工智能研究领域中的自然语言理解和计算机语言学，从数据挖掘中派生了两类新兴的数据挖掘研究领域：网络挖掘（Network Mining）和文本挖掘（Text Mining）。
传统的信息检索技术对于海量数据的处理并不尽如人意，文本挖掘便日益重要起来，文本挖掘技术是从信息抽取以及相关技术领域中慢慢演化而成的。
文本挖掘已经是信息检索、数据挖掘、机器学习、统计以及计算语言学等学科中的重要领域。
文本挖掘是近几年来数据挖掘领域的一个新兴分支，目前关于文本挖掘并没有一个统一的定义，有人认为，文本挖掘是指为了发现知识，从文本数据中抽取隐含的、以前未知的、潜在有用的模式的过程。
也有人认为，文本挖掘也称为文本数据库中的知识发现，总从大量文本的集合或讲料库中抽取事先未知的、可理解的、有潜在价值的模式和知识。
还有人认为，文本挖掘，是一个对具有丰富语义的文本进行分析从而理解其所包含的内容和意义的过程。
又还有人认为，文本挖掘是以计算语言学、统计数理分析为理论基础，结合机器学习和信息检索技术，从文本数据中发现和提取独立于用户信息需求的文档集中的隐含知识。
它是一个从文本信息描述到选取提取模式，最终形成用户可理解的信息知识的过程。
文本挖掘有时也被称为文字探勘、文本数据挖掘等，大致相当于文字分析，一般指文本处理过程中产生高质量的信息。
高质量的信息通常通过分类和预测来产生。
文本挖掘通常涉及输入文本的处理过程（如通常进行分析，同时加上一些衍生语言特征以及消除杂音，随后插入到数据库中），产生结构化数据，并最终评价和解释输出。
文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。
文本挖掘利用智能算法，如神经网络、基于案例的推理、可能性推理等，并结合文字处理技术，分析大量的非结构化文本源，抽取或标记关键字概念、文字间的关系，并按照内容对文档进行分类，获取有用的知识和信息。
也就是说，文本挖掘是一个分析文本数据，抽取文本信息，进而发现文本知识的过程。
文本挖掘通常具有某种组合的相关性，新颖性和趣味性。
1998年底，国家重点研究发展规划首批实施项目中明确指出，文本挖掘是“图像、语言、自然语言理解与知识挖掘”中的重要内容。
2 馆藏文献资源文本挖掘的意义近年来，人们在数字人文研究中，越来越多的论文探讨文本挖掘技术的应用，并产生了一大批重要的实践项目，研究热点包括作者归属与风格分析、作品情感分析、人物关系挖掘、模式发现与可视化、人文学科领域本体构建等。
从一大批重要的实践项目和这些研究热点表明，在数字人文中对馆藏文献资源进行文本挖掘，有着十分重要的意义。
一是有利于改变读者无法阅读、无法浏览或无法知晓一个学科或主题的全部文献，从而提高图书馆馆藏文献资源的利用率，提高图书馆读者服务工作的质量；二是有利于图书馆改变常规的阅读和分析，以应对内容稀薄而数量庞大的馆藏文献资源，从而拓宽图书馆对馆藏文献资源进行深度挖掘和深度处理的视野，开发馆藏文献资源文本挖掘的服务平台；三是有利于提升图书馆馆藏文献资源的资料价值和商业潜在价值；四是有利于图书馆在数字人文背景下所进行的人文学科研究，呈现出研究对象数字化，研究方法智能化，研究范式多样化，研究团队多学科化，从而促进图书馆事业的发展；五是有利于与国际数字人文研究的大好形势接轨。
3 馆藏文献资源的文本挖掘技术图书馆开展数字人文研究，其目的就是对馆藏文献资源进行深度的文本挖掘。
要进行深度的文本挖掘，在确定文本挖掘的工具和平台之后，面临的文本挖掘技术，则是最难的一项工程，它涉及到信息检索、数据挖掘、机器学习、统计学、自然语言处理、可视化技术、数据库技术等多个学科领域的知识和技术。
它有很大的技术难度，必须加大力度攻克它。
因此，我们要十分重视文本挖掘技术。
近年来，由于现代信息的猛烈剧增以及大量数字图书馆项目产生的海量数字资源，文本挖掘技术在人文和社科研究领域的应用得到了人们越来越多的关注。
目前，这一技术在多个领域取得了广泛的应用。
例如，在自然科学研究领域，尤其是生物学、医学等，这一技术在基因、蛋白质及其相互关系的研究中发挥了巨大的作用。
在商业领域中，这一技术被广泛应用于客户关系挖掘、用户使用偏好挖掘、竞争情报分析。
由此说明，文本挖掘技术在人文和社科研究领域中起到了很大的作用。
从近年来国内外对文本挖掘技术的研究所取得的一大批重要的实践项目表明，文本挖掘技术包括一系列广泛的文本处理与数据挖掘技术，其完整过程包括预处理、模式挖掘、模式评价等多个步骤。
最常见的文本挖掘技术包括文本结构分析、文本摘要、文本分类、文本聚类、关联规则、分布分析与趋势预测、可视化技术等。
此外还有概念∕实体挖掘、生产精确分类、观点分析、文档摘要和实体关系模型等。
在此必须明白，文本的特征表示是文本挖掘的基础，而文本分类和聚类是文本挖掘的最重要、最基本的挖掘功能，也是文本挖掘中应用的比较广泛的一个领域。
这些技术的综合运用，可使图书馆从海量的文本数据中发现相关的、新颖的、有趣的知识提供了重要的技术手段。
4 文本挖掘技术步骤分析4.1文本预处理文本挖掘是从数据挖掘发展而来，但并非意味着简单地将数据挖掘技术运用到大量文本的集合上就可以实现文本挖掘，还需要做很多准备工作。
这些工作就是文本预处理。
文本预处理是文本挖掘技术过程中至关重要的一步，它是从文本中提取关键词来表示文本的处理过程。
它直接影响到文本分类、文本聚类、关联规则、回归等后期工作的效果，它的主要任务是进行中文分词和去停用词。
文本预处理这一步骤包括噪音消除、文本分词、拼写检查、词性标注、去停用词、命名实体识别、词频分析、情感分析、社会网络和语义网络分析、相似性分析、支持自定义词库、语言辨别、特征表示、特征提取、奇异值分解（SVD）等。
其中文本分词、去停用词、词频分析、特征提取是较为常规的操作，也是文本预处理最核心的内容。
在了解这些步骤之后，就要选用好的文本预处理功能的工具。
有人认为，在选用文本预处理工具上，Rost CM和LingPipe的文本预处理功能都比较完善，但是前者的中文支持更好。
Weka不支持中文的分词和消噪，需要自己修改程序实现。
目前文本特征表示模型有向量空间模型、布尔模型、概率检索模型、语言模型等，其中向量空间模型处于主流地位。
Weka的过滤器能将ARFF 格式转换为向量空间模型。
LIBSVM的前期处理功能相对较弱，只针对数据进行特征表示和特征提取以实现降维。
4.2文本分类文本分类在目前还没有一个统一的定义。
按理说，文本分类是在经过文本预处理的数据上，选择分类器进行训练、评价和反馈结果的过程。
但也有其他几种说法，一是文本分类是指按照预先定义的主题类别,为文档集合中的每个文档确定一个类别。
文本分类是文本挖掘的一个重要内容。
二是文本分类是指对所给出的文本,给出预定义的一个或多个类别标号,对文本进行准确、高效的分类.它是许多数据管理任务的重要组成部分。
三是文本分类是指按预先指定的标准对文档进行归类这样用户不仅可以方便地浏览文档而且可以通过类别来查询所需的文档。
四是文本分类是指在给定的分类体系下,根据文语义元是统计语义方法中的原子,是不可分本的内容自动确定文本类别的过程。
当前的文本割的最小单位,在文本分类中语义元是词。
五是文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容自动确定文本类别的过程。
还有人认为，文本分类是一个有指导的学习过程，它根据一个已经被标注的训练文本集合，找到文本属性（特征）和文本类别之间的关系模型（分类器），然后利用这种学习得到的关系模型对新的文本进行类别判。
文本分类一般包括文本的表达、分类器的选择与训练、分类结果的评价与反馈等过程，其中文本的表达又可细分为文本预处理、索引和统计、特征抽取等步骤。
在四款开源工具中，Weka的分类算法最为完善，它的SMO分类器实现了SVM分类，同时也能够调用LIBSVM的Wrapper机制，以便于和其他算法进行同一配置下的比较。
ROST CM的强项在于前期的中文预处理，而后面的算法都十分简陋。
LIBSVM提供了c-SVC和v-SVC两种基于SVM的分类算法。
文本分类将样本数据成功转化为向量表示之后，计算机才算开始真正意义上的“学习”过程。
这时，需要用各种不同功能的分类算法进行分类。
常见的分类算法有TF-IDF（分类器）、Naive Bayes（朴素贝叶斯算法）、Rocchio算法、Knn（K 最近邻算法）、决策树Decision Tree、神经网络算法和支持向量分类机（SVM）等。
4.2.1 TF-IDF（分类器）。
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）分类方法是应用最为广泛的一种分类器权值法。
其中TF表示特征词在某文本中的出现频率，IDF表示特征词在整个文本集中的出现频率。