文本挖掘领域研究现状与趋势分析
文本挖掘技术在新闻媒体中的应用
文本挖掘技术在新闻媒体中的应用近年来，随着大数据时代的来临，文本挖掘技术越来越受到广泛的关注和应用。
在新闻媒体领域，文本挖掘技术的应用已经成为了一种趋势，对于新闻媒体的管理、分析和传播起到了至关重要的作用。
一、文本挖掘技术的概述文本挖掘技术，是指对于大量的文本数据进行预处理、文本特征提取、文本分类、文本聚类等数据挖掘技术的应用。
其核心思想是利用计算机自动分析文本数据中的关键信息和规律，通过对文本数据的各种操作和处理，从中提取出有用的信息和知识，以便更好地支持决策和研究工作。
文本挖掘技术的应用主要包括三个方面：信息提取、情感分析和关键词提取。
其中，信息提取是指通过自然语言处理技术对文本数据进行解析，提取出其中的实体和关系，并对这些实体和关系进行分类和统计分析；情感分析是通过对文本中表达情感的词汇和语句进行分析，判断文本作者在表达情感方面的意图和态度；关键词提取是通过算法和统计模型来寻找文本数据中最具代表性和概括性的词汇，以便更好地展示文本的主题和内容。
二、文本挖掘技术在新闻媒体中的应用在新闻报道和编辑工作中，文本挖掘技术的应用已经成为了一种趋势。
这主要体现在如下几个方面。
1. 新闻文本分类利用文本挖掘技术对新闻稿件进行分类和标注。
通过对不同的文本数据进行分类和标注，可以更好地实现新闻数据的归类和管理。
例如，可以将新闻稿件分为不同的主题（如政治、经济、娱乐等），以实现对不同类型新闻的分层管理和传播。
2. 新闻内容分析利用文本挖掘技术对新闻稿件的内容进行分析和统计。
通过对新闻稿件中的信息、事件、人物和主题等内容进行分析和统计，可以更好地了解新闻报道的趋势和引导方向，为新闻传播提供有力的支撑和服务。
3. 新闻事件关系挖掘利用文本挖掘技术对新闻报道中出现的事件和人物关系进行挖掘。
通过建立新闻事件之间的关系图，可以更好地掌握新闻事件的脉络和演变过程，既方便编辑和报道，也方便公众了解相关事件。
4. 新闻模板生成利用文本挖掘技术对新闻稿件和报道进行分析和挖掘，生成新闻稿件模板，通过对不同类型的新闻报道的统计和分析，得出新闻模板，并进行自动生成，以提高新闻报道的效率和质量。
知识图谱技术在文本挖掘中的应用与发展
知识图谱技术在文本挖掘中的应用与发展概述随着互联网的迅猛发展和大数据时代的到来，文本挖掘作为一种有效的信息处理技术，越来越受到人们的关注和重视。
知识图谱作为知识表示和推理的有效工具，已经在文本挖掘领域展现出巨大的潜力和应用前景。
本文将会探讨知识图谱技术在文本挖掘中的应用，并展望其未来的发展。
一、知识图谱在文本挖掘中的应用1. 实体识别与链接知识图谱技术能够通过实体识别和链接的方法，将文本中的实体词语与知识图谱中的实体进行关联。
通过实体识别，可以将文本中的实体标注出来，然后利用知识图谱来获取实体的更多相关信息和语义关系。
例如，在新闻报道中，通过实体识别和链接技术，可以将报道中提及的人物、地点、机构等实体与知识图谱中的人物、地点、机构进行关联，从而为后续的分析和推理提供更加丰富和准确的数据基础。
2. 关系抽取和推理知识图谱技术可以通过关系抽取和推理的方法，从文本中提取出实体之间的关系，并构建起一个丰富的知识图谱。
通过关系抽取，可以从文本中自动发现实体之间的语义关系，例如人物之间的合作关系、地点之间的位置关系等。
而通过推理，可以根据已有的知识图谱和新的文本，进行逻辑推理和关系推理，从而挖掘出更多的隐藏知识和新的关联关系。
这些关系和推理结果对于理解文本中的隐含信息，发现新的语义关联等都起到了重要作用。
3. 事件检测与事件关联知识图谱技术在事件检测和事件关联中也发挥着重要的作用。
通过对文本进行事件检测，可以从海量文本中发现重要的事件，例如自然灾害、恐怖袭击等。
而通过知识图谱，可以将这些事件与已有的知识进行关联，例如将自然灾害事件与地理位置进行关联，将恐怖袭击事件与相关组织进行关联等，从而帮助决策者更好地了解事件的背景和影响，采取相应的措施。
二、知识图谱在文本挖掘中的发展趋势1. 多模态数据的融合未来的文本挖掘中，不仅仅是文字信息的处理，还包括图片、音频、视频等多模态数据的处理。
知识图谱技术将会面临如何更好地融合和利用这些多模态数据的挑战。
文本挖掘技术在大数据分析中的应用
文本挖掘技术在大数据分析中的应用随着大数据时代的到来，数据量呈现出爆炸式增长的趋势。
而在这些庞大的数据中，大量的文字信息蕴含着宝贵的知识和洞察力。
因此，文本挖掘技术的应用也愈发重要。
本文将探讨文本挖掘技术在大数据分析中的应用，并介绍其在各个领域的具体实践。
一、文本挖掘技术简介文本挖掘技术，即利用自然语言处理、数据挖掘等相关技术对大量的文本数据进行分析、抽取和挖掘知识。
它可以帮助人们从复杂庞大的文本数据中提取有用的信息和模式，发现隐藏的关联关系，为决策提供支持。
二、文本挖掘在商业智能领域的应用在商业智能领域，文本挖掘技术被广泛应用于市场调研、舆情监测和竞争情报等方面。
通过分析用户评论、社交媒体数据等大量文本信息，企业可以了解用户对产品的反馈和需求，从而优化产品设计和市场策略。
此外，文本挖掘还可以帮助企业发现竞争对手的战略意图，及时调整自己的策略以保持竞争优势。
三、文本挖掘在金融风控领域的应用在金融风控领域，文本挖掘技术可以帮助银行和金融机构解决大规模客户信息的处理问题。
通过对客户申请表、信用评级报告等文本数据的挖掘，可以快速准确地评估客户的信用风险，并及时采取相应措施。
此外，文本挖掘还可以帮助发现潜在的金融欺诈行为，提高金融系统的安全性。
四、文本挖掘在医疗领域的应用在医疗领域，文本挖掘技术可以帮助医疗机构分析电子病历、科学文献等海量的医学文本，发现疾病的诊断标志、研究疾病的发展趋势等。
此外，文本挖掘还可以预测药物的副作用，提高药物的研发效率和安全性。
同时，在疫情爆发时，文本挖掘可以帮助快速发现病毒的变异和传播方式，为疫情控制提供科学决策支持。
五、文本挖掘在社交网络分析中的应用在社交网络分析中，文本挖掘技术可以帮助揭示网络中个体之间的关系和社群结构。
通过对社交媒体文本数据的挖掘，可以发现用户之间的兴趣相似性，进而推荐类似内容和用户。
此外，文本挖掘还可以帮助检测网络中的虚假信息和恶意行为，提高网络安全性和用户体验。
数据分析中的文本挖掘技术
数据分析中的文本挖掘技术在当前信息化时代，数据分析已经成为了各个领域中十分重要的一个环节。
而文本挖掘技术则是其中不可或缺的一部分。
文本挖掘是一种将非结构化或半结构化的文本转化为有用信息的技术，被广泛应用于商业、政府、医疗、社交等领域。
本文将从介绍文本挖掘技术的基本概念开始，逐步深入探讨在数据分析中如何应用文本挖掘技术，为读者提供一些有益的指导意见。
一、什么是文本挖掘文本挖掘是对文本进行自动化处理的一种技术。
文本挖掘可以帮助人们从大量文本中提取有用信息，如情感分析、主题分类、实体抽取、关键词提取等，对于大规模的数据处理非常有帮助。
这些信息之间可以形成一个完整、有层次的观点，从而帮助人们更好地理解文本和文本背后的信息。
二、文本挖掘技术流程文本挖掘技术的流程通常包括以下几个步骤：1.数据采集：获取需要分析的数据，可以是从互联网、社交网络、数据库或其他数据源中获得。
2.数据预处理：去除数据中的无关信息，如停用词、标点符号、数字等。
根据需求进行分词、词性标注、去重等处理。
3.特征提取：将文本数据转化为可量化表示形式的特征，通常是利用词频和文本属性来表示文本。
4.建模：选择合适的模型，如聚类、分类、回归等对提取的特征进行分析和建模。
5.模型评估：对建模结果进行评估，查看其预测准确性和性能。
6.结果可视化：对分析结果进行可视化呈现，使得结果更加清晰明了。
上述流程大大简化了数据分析中的文本挖掘过程，实际上还有很多细节问题要注意。
在实际应用中，数据量庞大，各种情况复杂，可能会出现缺失数据、噪声数据、数据之间相关度弱的情况，这些问题都需要科学合理的解决方案。
三、文本挖掘的应用1.情感分析情感分析是文本挖掘技术中重要的应用之一，可以通过对文本中语言的情感极性分析来辨别数据中蕴含的情感倾向。
基于这些情感指标，可以通过机器学习等统计模型来预测客户满意度，以及产品或服务的反馈效果。
这种方法常用于社交媒体数据分析，如推特上的产品或品牌讨论，从而对话题或品牌关注度进行分析。
文本数据挖掘及其应用
文本数据挖掘及其应用文本数据挖掘及其应用摘要：随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。
本文首先对文本挖掘进行了概述包括文本挖掘的研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点进行了探讨，然后通过两个例子简单地说明了文本挖掘的应用问题。
关键词：文本挖掘研究现状相关技术应用1 引言随着科技的发展和网络的普及，人们可获得的数据量越来越多，这些数据多数是以文本形式存在的。
而这些文本数据大多是比较繁杂的，这就导致了数据量大但信息却比较匮乏的状况。
如何从这些繁杂的文本数据中获得有用的信息越来越受到人们的关注。
“在文本文档中发现有意义或有用的模式的过程"n1的文本挖掘技术为解决这一问题提供了一个有效的途径。
而文本分类技术是文本挖掘技术的一个重要分支，是有效处理和组织错综复杂的文本数据的关键技术，能够有效的帮助人们组织和分流信息。
2 文本挖掘概述2.1文本挖掘介绍数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域，文本挖掘则发展历史更短。
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，可见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。
1）文本挖掘的定义文本挖掘作为数据挖掘的一个新主题引起了人们的极大兴趣，同时它也是一个富于争议的研究方向。
目前其定义尚无统一的结论，需要国内外学者开展更多的研究以进行精确的定义，类似于我们熟知的数据挖掘定义。
我们对文本挖掘作如下定义。
定义 2.1.1 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的可理解的最终可用的信息或知识的过程。
直观地说，当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文本挖掘。
2 )文本挖掘的研究现状国外对于文本挖掘的研究开展较早，50年代末，H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，提出了词频统计思想于自动分类。
1960年，Maron发表了关于自动分类的第一篇论文，随后，众多学者在这一领域进行了卓有成效的研究工作。
文本挖掘在企业社会责任报告研究中的应用探析
文本挖掘在企业社会责任报告研究中的应用探析摘要：本文主要探讨了文本挖掘在企业社会责任报告研究中的应用情况及其优势。
通过对相关文献的梳理和分析，发现文本挖掘技术能够帮助研究者快速、准确地了解企业社会责任的表述情况，挖掘其背后的意义和影响因素。
同时，该技术还可以为企业和政府等相关利益相关者提供有价值的决策支持，促进社会责任的履行和落实。
因此，文本挖掘在企业社会责任报告研究中应用具有广阔的应用前景和重要的实践意义。
关键词：文本挖掘；企业社会责任；报告；研究；应用正文：一、引言近年来，企业在承担社会职责方面已经成为了重要的经营理念和实践之一。
企业社会责任的内涵具有多层次、广泛、复杂的特点。
尤其在全球化、市场化等经济背景下，企业社会责任不仅关乎企业自身的可持续发展，而且与整个社会的发展和进步息息相关。
企业社会责任报告作为企业传递和沟通社会责任信息的主要途径之一，已经在各行业产生了广泛的影响和重要的作用。
企业社会责任报告的内容和质量水平对于企业自身的形象塑造和品牌价值提升具有重要的影响。
同时，对于政府、投资者、媒体和公众等相关利益相关者而言，企业社会责任报告也是了解企业社会责任表现、权衡企业利益与社会福祉、形成社会共识的重要资料来源。
然而，由于企业社会责任报告的内容范围广泛、层次复杂，不同企业在撰写和发表过程中存在着诸多方式、标准和偏差等方面的差异，因此研究者需要使用一定的科学方法和工具进行研究和分析。
文本挖掘，是一种利用计算机和自然语言处理技术对文本信息进行自动化处理和分析的方法，可以对海量的文本数据进行快速的处理和挖掘，帮助用户在数据中发现潜在的模式、关系和趋势，是一种强大的文本信息提取和数据分析技术。
随着科技的不断发展和进步，文本挖掘技术的应用已经广泛地渗透到各个领域，其中包括企业社会责任报告领域的研究。
文本挖掘技术可以大大提高研究者的效率和准确性，帮助他们更好地理解企业社会责任的表述情况，深入挖掘报告背后的本质含义，揭示影响企业社会责任表现的多种因素，以及分析企业社会责任报告与其他因素之间的相互关系。
基于人工智能的自然语言处理与文本挖掘研究
基于人工智能的自然语言处理与文本挖掘研究自然语言处理（NLP）和文本挖掘是人工智能领域中非常重要的研究方向。
随着人工智能技术的快速发展，NLP和文本挖掘正逐渐成为了解决信息处理、智能交互和知识管理的核心技术。
本文将探讨基于人工智能的自然语言处理和文本挖掘的研究现状、应用领域和未来发展趋势。
一、自然语言处理的研究现状在自然语言处理领域，研究人员致力于将自然语言转化为计算机能够理解和处理的形式。
随着深度学习和神经网络的发展，NLP取得了重要突破，如机器翻译、文本分类、情感分析等任务的性能质的提升。
同时，NLP的研究也面临着挑战，如语义理解、指代消解、实体识别等问题仍然存在着困难。
二、文本挖掘的研究现状文本挖掘是从大量的非结构化文本中自动发现知识、信息和情感的过程。
文本挖掘技术在新闻分析、社交媒体监测以及情报分析等领域得到了广泛应用。
目前，文本挖掘主要包括文本分类、情感分析、关键词抽取、主题建模等任务，研究者们提出了多种算法和模型，进一步提升了文本挖掘的性能。
三、自然语言处理和文本挖掘的应用领域基于人工智能的自然语言处理和文本挖掘广泛应用于许多领域。
在金融领域，NLP和文本挖掘技术被用于分析新闻和社交媒体数据，预测股票市场走势；在医疗领域，NLP和文本挖掘技术可以帮助医生诊断疾病、挖掘医学文献中的知识；在智能客服领域，NLP和文本挖掘技术被用于自动回答用户的问题。
四、自然语言处理和文本挖掘的未来发展趋势未来，随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理和文本挖掘将迎来更广阔的发展空间。
首先，更加深入的理解自然语言将成为未来的研究方向，如情感推理、逻辑推理等。
其次，在多语言处理、跨媒体挖掘等领域，NLP和文本挖掘技术也将取得更多突破和应用。
此外，融合图像和文本的研究也将成为未来的重点。
总结：基于人工智能的自然语言处理和文本挖掘研究是当前人工智能领域中的热点方向。
通过深度学习、神经网络等技术手段，NLP和文本挖掘在理解和处理自然语言方面取得了重要进展。
文本挖掘用于社会科学研究：现状、问题与展望
文本挖掘 用于 社会科学研 究 ： 现状 、 问题 与 展望 ＊
徐德金 张 伦
（ 中国科学 院大 学人 文学 院新 闻传播 学 系 ）
摘要 ： 作 为一 种利 用计 算机 从 文本 数 据 中发 掘 知 识 的 技 术 ， 文 本挖 掘 近年 来在 社会科 学领 域 受到 广泛 重视 。本 文首 先 简要 介 绍 了文本挖 掘及 其
＊项 目资 助 ： 国家社会科学基金青年项 目（ １ ４ Ｃ Ｘ Ｗ０ １ ５ ） ； 中国科 学 院大 学校部教 师与研究 所科研
合作专项基金（ Ｙ５ ５ ２ ０ ２ Ｅ Ｙ０ ０ ） 。
①
非 结 构化 文 本集 合 指 的是 不 方 便 存 储 在 数 据 库 二 维 表 中 或 无 法 用 统 一 结 构 表 示 的 文 档
二、 文本 挖掘 概 述
文本 挖 掘是从 大量 的文本 数据 集 中发掘 隐含 的 、 以前 未知 的 、 有潜 在价
值 的模式 和知 识 （ 如 规则 、 趋势等） 的过 程 。该 方 法 主要 利 用计 算 机及 其
各种 程序 对 自然语 言进行 自动 处 理 ， 目前 主要用 于 网络上 产 生 的大 量 半结
法 在 当前 海量 文本 内容分 析 中已不再 适 用 。文 本 挖掘 可 以利 用 机器 学 习、
自然 语言 处理 等计算 机技 术从 大量 文 本 数据 中发 现模 式 、 规律、 趋势等 ， 为 学 者 以定 量手段 进行 社 会科 学研 究 提 供新 的方 法 。社 会计 算 （ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｌ ｃ ｏ ｎ— ｒ
ｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ） 的 目的便 在 于架起 自然科 学与 社会 科学 之 间的桥 梁 ， 借助计 算 机技
大数据时代下的文本挖掘研究
大数据时代下的文本挖掘研究随着互联网技术的发展，我们正逐渐步入一个大数据时代。
面对如此海量的数据，如何更好地从中获取有效信息成为了研究的热点。
其中，文本挖掘技术就成为了一种应对大数据时代的有效手段。
一、什么是文本挖掘文本挖掘（Text Mining）是一种通过处理和分析文本数据来获取有效信息的技术。
它主要基于自然语言处理技术，通过识别、提取、归纳和分析有关知识的方法来发现或提取文本中隐藏的规律、趋势和模式。
在大数据时代，文本挖掘技术已经广泛应用于各个领域，比如金融领域中的信用风险评估、舆情监测与预警等。
二、文本挖掘的关键技术1. 分词分词是将整段文本划分成词语序列的过程。
对于一段文本，将其划分成一个一个离散的词语，是文本挖掘技术的重要前提，同时也是所有自然语言处理任务的基础。
2. 词性标注词性标注是将每个分词标注上其词性（如动词、名词、形容词等）的过程。
通过对词语的词性进行标注，使得文本挖掘算法能更好地理解文本中每个词语的含义和作用。
3. 关键词提取关键词提取是从文本中自动识别出重要词汇的过程。
通过对大量文本进行关键词提取，可以发现文本中的主题、热点、趋势等信息，为后续的分析提供基础。
4. 文本分类文本分类是将大量文本数据根据其内容进行自动分类的过程。
通过对文本数据进行分类，可以快速发现其中存在的规律和差异，为之后的决策和应用提供参考。
5. 实体识别实体识别是指在文本中抽取出具有特定意义的名词、地名、人名等实体信息的过程。
通过实体识别技术，可以快速找到文本中涉及的具体实体信息，并进行进一步处理和分析。
三、文本挖掘在工业界的应用近年来，随着互联网、移动互联网、物联网等技术的不断发展，人们产生的数据呈现爆发式增长，因此，文本挖掘技术在工业界得到了广泛的运用。
1. 社交媒体社交媒体平台，在信息传播、舆情分析等方面的作用越来越大。
比如微博、微信、知乎等平台，用户资源丰富，而这些用户产生了大量的信息和评论。
人工智能技术中的文本挖掘
人工智能技术中的文本挖掘在当今社会中，人工智能技术已经逐渐渗透到了各行各业，并且发挥着越来越重要的作用。
其中，文本挖掘是人工智能技术中的一个重要应用领域。
通过应用文本挖掘技术，可以对文本数据进行自动分析和处理，从而实现自动化的信息抽取、内容分类和关系挖掘等功能。
本文将从技术原理、应用场景和未来发展等三个方面，来探讨人工智能技术中的文本挖掘。
一、技术原理文本挖掘的技术原理主要包括自然语言处理、信息抽取和文本分类等方面。
自然语言处理是指将自然语言文本转换成计算机可以理解的形式的一系列技术。
包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等技术。
信息抽取是指从非结构化的文本中自动寻找有用的信息的技术。
包括实体关系抽取、事件抽取、文本聚类等技术。
文本分类是将文本数据自动分类到一个或多个目录或组中的过程。
可以是有监督的分类，也可以是无监督的分类。
同时还涉及到机器学习、神经网络和数据挖掘等一系列相关技术。
二、应用场景文本挖掘技术在很多领域都有着广泛的应用。
比如，在商业领域中，通过挖掘用户的评论、留言和反馈等信息，可以进一步推荐更符合用户喜好的产品和服务。
在金融领域中，则可以通过挖掘新闻、评论和社交媒体等信息，来帮助判断市场趋势和交易风险等方面。
在医疗领域中，通过挖掘临床数据、文献和社交媒体等信息，可以帮助医生更好地预测疾病发展和制定治疗方案。
在政府和公共管理领域，也可以通过挖掘新闻、社交媒体和政策文本等信息，来预测社会趋势和公共事件的影响等方面。
三、未来发展伴随着人工智能技术快速发展，文本挖掘技术也在不断地发展和创新。
未来，文本挖掘技术将会呈现出以下几个方向。
一是更加多元化的应用场景，将不仅包括商业和金融领域，也将涵盖医疗、政府和教育等领域。
二是更加智能化的文本分析技术，将会让计算机更加“懂”人类语言。
三是更加全面化的数据整合能力，将把多维度、跨领域的数据进行整合和处理。
四是更加开放化的平台生态圈，将有更多的AI企业和开发者涌入到这个领域，推动整个互联网生态圈产生更多更好的变化。
基于聚类算法的文本挖掘方法研究
基于聚类算法的文本挖掘方法研究随着互联网技术的日新月异，数据量的飞速增长，文本挖掘技术也愈发成为科学研究、商业决策的必备工具。
聚类算法作为文本挖掘技术的一种，可以将大量未被标记的数据分成若干不同的簇或类别，形成有意义的信息。
本文将从聚类算法与文本挖掘的介绍、应用现状和发展趋势等方面，对基于聚类算法的文本挖掘方法进行综述。
一、聚类算法与文本挖掘在将聚类算法应用于文本挖掘前，有必要先了解聚类算法的基本原理。
聚类算法是一种无监督学习方法，其目标是将未被标记的数据点分成不同的组别，使得同一组别内的数据点间相似度高，组间相似度低。
聚类算法常见的有层次聚类、k-means聚类、DBSCAN聚类等，可以根据数据特征和实际需求选择不同的聚类算法。
文本挖掘是将文本数据转换为有意义的信息的过程。
文本挖掘可以分为三个步骤：文本预处理、特征提取和分类/聚类。
文本预处理包括分词、去除停用词、词性标注等一系列操作；特征提取则是将文本转换为有用的数字特征，如词频、TF-IDF等；分类/聚类则是将相似的文本数据分为同一类别或簇。
其中，聚类算法是文本挖掘中常用的方法之一。
二、聚类算法在文本挖掘中的应用现状在文本挖掘领域，聚类算法应用广泛，涉及范围包括但不限于文本分类、信息检索、情感分析等。
聚类算法的应用主要包括以下几个方面：1.文本分类文本分类旨在将文本数据根据其含义划分到不同的预设类别中。
聚类算法对于无法确定先验类别的文本数据非常有用。
通过对文本数据进行聚类，能够发现潜在的类别信息，从而辅助文本分类。
早期的文本分类采用k近邻算法(k-NN)，但该算法随着数据量的增加存在计算效率低下的问题。
相比之下，聚类算法在计算效率上有明显优势，因此得到越来越多的应用。
2.信息检索信息检索是指从大量的文本数据中寻找满足用户需求的文本数据。
聚类算法对于信息检索的应用主要是降维和过滤。
对于大规模的文本数据，聚类算法可以将其划分为多个簇，从而降低计算复杂度。
文本挖掘技术在舆情分析中的应用现状和发展趋势
文本挖掘技术在舆情分析中的应用现状和发展趋势摘要:随着社交媒体和网络的迅猛发展，舆情分析变得越来越重要。
文本挖掘技术作为一种重要的工具，可以帮助人们从大量的文本数据中提取有用的信息，并用于舆情分析。
本文将探讨文本挖掘技术在舆情分析中的应用现状和发展趋势。
引言:舆情分析是指对社会舆论和公众情绪进行调查研究和分析的过程。
其目的是提供给决策者有关当前和未来问题的信息，以便制定相应的决策和应对措施。
随着互联网和社交媒体的普及，大量的舆情数据产生并传播到网络上。
这些数据包含了人们对某个事件、话题或组织的态度和观点。
传统手工分析方法已经无法满足海量数据的需求，因此文本挖掘技术成为了舆情分析的重要组成部分。
一、文本挖掘技术的应用现状:1. 文本预处理:文本预处理是文本挖掘的第一步，主要包括文本清洗、分词和词性标注等过程。
这些准备工作可以将原始文本数据转换为机器可处理的格式。
同时，预处理过程还可以排除停用词和无关信息，提高挖掘结果的质量。
2. 情感分析:情感分析是文本挖掘技术的核心应用之一，其目的是从文本中提取情感信息，包括正面情感、负面情感和中性情感。
情感分析的结果可以帮助分析人员了解公众对某个事件或组织的态度和观点，为决策提供支持。
3. 主题分析:主题分析是文本挖掘的另一个重要应用。
它可以帮助人们识别并提取文本中的主题和话题。
通过主题分析，分析人员可以了解公众对某个话题的关注度和观点分布，为舆情分析提供更多的维度和信息。
4. 基于模型的数据挖掘:近年来，基于模型的数据挖掘方法在舆情分析中得到了广泛应用。
这些方法使用机器学习和深度学习等技术来构建预测模型，从而实现对舆情的自动分析和预测。
这些模型可以帮助分析人员更快、更准确地获取舆情信息，提高分析效率和质量。
二、文本挖掘技术的发展趋势:1. 多模态分析:随着多种媒体形式的发展，如图像、视频和音频等，舆情分析逐渐向多模态分析方向发展。
通过将图像、视频和文本等不同形式的数据进行联合分析，可以更全面地了解舆情的规模和内容，提供更精准的舆情分析结果。
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。
文本数据挖掘及其应用
文本数据挖掘及其应用摘要：随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。
本文首先对文本挖掘进行了概述包括文本挖掘的研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点进行了探讨，然后通过两个例子简单地说明了文本挖掘的应用问题。
关键词：文本挖掘研究现状相关技术应用1 引言随着科技的发展和网络的普及，人们可获得的数据量越来越多，这些数据多数是以文本形式存在的。
而这些文本数据大多是比较繁杂的，这就导致了数据量大但信息却比较匮乏的状况。
如何从这些繁杂的文本数据中获得有用的信息越来越受到人们的关注。
“在文本文档中发现有意义或有用的模式的过程"n1的文本挖掘技术为解决这一问题提供了一个有效的途径。
而文本分类技术是文本挖掘技术的一个重要分支，是有效处理和组织错综复杂的文本数据的关键技术，能够有效的帮助人们组织和分流信息。
2 文本挖掘概述2.1文本挖掘介绍数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域，文本挖掘则发展历史更短。
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，可见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。
1）文本挖掘的定义文本挖掘作为数据挖掘的一个新主题引起了人们的极大兴趣，同时它也是一个富于争议的研究方向。
目前其定义尚无统一的结论，需要国内外学者开展更多的研究以进行精确的定义，类似于我们熟知的数据挖掘定义。
我们对文本挖掘作如下定义。
定义 2.1.1 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的可理解的最终可用的信息或知识的过程。
直观地说，当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文本挖掘。
2 )文本挖掘的研究现状国外对于文本挖掘的研究开展较早，50年代末，H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，提出了词频统计思想于自动分类。
1960年，Maron发表了关于自动分类的第一篇论文，随后，众多学者在这一领域进行了卓有成效的研究工作。
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。
2024年文本分析情感分析和社交分析的10大趋势
2024年，文本分析、情感分析和社交分析领域将出现以下10个大趋势。
1.大数据挖掘：随着大数据时代的到来，文本、情感和社交分析的数据量也呈现爆发式增长。
分析人员将利用更多的数据来获取更准确的结论和洞察力。
2.情感分析的应用扩展：情感分析不再局限于社交媒体和评论等公共领域，还将应用于更多领域，如企业市场研究、品牌管理和消费者洞察等。
3.自然语言处理的进一步发展：自然语言处理技术将进一步完善，以更好地理解和解释文本中的含义和语境。
例如，将改进的语义分析和推理技术应用于文本分析中。
4.多模态分析：文本、图像、音频和视频数据的多模态分析将成为研究的重点。
这将为更全面地了解用户行为和情感提供更多的信息。
5.实时分析：随着社交媒体和在线平台的普及，实时分析将成为重要的趋势。
分析人员将开发能够实时监测和分析大规模数据的工具和算法。
6.智能智能化：智能化的研究方法和技术将被应用于文本、情感和社交分析中。
例如，使用机器学习和深度学习来自动化和优化分析流程。
7.社交网络分析：社交网络分析将在研究中发挥越来越重要的作用。
分析人员将利用社交网络中的连接和关系来研究社会网络结构和用户行为。
8.高级可视化：高级可视化工具和技术将被广泛用于文本、情感和社交分析中，以更直观地展示和传达分析结果。
9.增强现实分析：随着增强现实技术的发展，文本、情感和社交分析领域也将逐渐引入增强现实分析技术，以更好地理解和预测用户行为。
10.隐私和伦理问题：随着个人数据收集和分析的不断增加，隐私和伦理问题将成为文本、情感和社交分析领域的关键问题。
分析人员将面临更多对数据使用和隐私保护的挑战。
综上所述，2024年的文本分析、情感分析和社交分析领域将面临大数据挖掘、情感分析应用扩展、自然语言处理的发展、多模态分析、实时分析、智能智能化、社交网络分析、高级可视化、增强现实分析以及隐私和伦理问题等10个重要趋势。
这些趋势将推动分析技术的发展和应用的扩展，为研究者和从业人员提供更准确和全面的分析工具和方法。
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。
基于机器学习的文本挖掘和分析技术研究
基于机器学习的文本挖掘和分析技术研究近年来，随着互联网的不断发展，大量数据的产生和积累，如何从海量的文本数据中快速、准确地提取有价值的信息已成为一个研究热点。
基于机器学习的文本挖掘和分析技术应运而生，并被广泛应用于商业领域、社交网络、政府机构等各个领域。
本文将详细探讨基于机器学习的文本挖掘和分析技术的研究进展、应用实践和未来发展趋势。
一、文本挖掘和分析技术的研究进展文本挖掘和分析技术是一种从文本数据中提取有效信息的技术手段，常用于分类、聚类、情感分析、实体提取等方面。
目前，文本挖掘和分析技术的研究进展主要集中在以下几个方面：1. 语言模型语言模型是自然语言处理的重要基础，它可以通过学习语言的规则和模式，对文本进行理解和分析。
目前，较为流行的语言模型有TF-IDF、LDA、Word2vec等。
其中，TF-IDF模型可以计算单词在文本中的重要程度，LDA模型可以进行主题分析，而Word2vec模型可以实现词向量的计算和单词的相似度计算。
2. 文本分类文本分类是一种将文本数据归类到预定义类别中的技术，它可以应用于垃圾邮件过滤、情感分析等方面。
目前，较为流行的文本分类算法有朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
其中，朴素贝叶斯算法简单有效，适用于处理大规模文本数据，而支持向量机算法可以通过核函数实现非线性分类，精度较高。
3. 实体提取实体提取是从文本中提取实体（如人名、公司名、地名等）的过程，可以应用于信息抽取、关键词提取等方面。
目前，较为流行的实体提取算法有CRF、LSTM等。
其中，CRF算法可以将标签和特征信息进行联合建模，优化输出结果，而LSTM算法可以通过长短时记忆网络实现序列模式识别，精度较高。
二、应用实践基于机器学习的文本挖掘和分析技术已经被广泛应用于商业领域、社交网络、政府机构等各个领域。
以下分别介绍其具体应用实践：1. 商业领域在商业领域，文本挖掘和分析技术可以应用于市场调研、竞争情报、用户画像等方面。
基于文本挖掘的情感分析技术研究
基于文本挖掘的情感分析技术研究一、引言情感分析是自然语言处理领域中的重要研究方向，旨在识别并提取出文本中的情感信息。
情感分析技术可以应用于广泛的领域，如社交媒体监测、产品评论分析、舆情监测等。
本文将探讨基于文本挖掘的情感分析技术，并分析其在实际应用中的挑战和发展趋势。
二、文本挖掘技术概述文本挖掘是一种利用自然语言处理、机器学习和统计学等技术从大规模文本数据中提取有用信息的方法。
文本挖掘技术主要包括文本表示、特征选择、分类算法等。
在情感分析中，文本挖掘技术起着至关重要的作用，能够帮助识别文本中的情感色彩。
三、情感分析方法情感分析方法可以分为基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法使用预定义的规则和词典来判断文本情感。
这种方法简单直观，但依赖于规则和词典的质量，往往无法有效应对新情感词汇和语境。
基于机器学习的方法通过训练大量标注好的情感文本数据，利用机器学习算法自动学习情感分类模型。
这种方法能够适应不同领域和语境的情感分析任务。
四、文本预处理文本预处理是情感分析的重要环节。
它包括去除噪声数据、分词、词性标注、去除停用词等步骤。
分词是将连续的文本切分为离散的词汇，词性标注是确定每个词的语法类别，去除停用词是去除无意义的高频词汇。
五、特征提取特征提取是情感分析的核心任务，它将文本数据转化为机器学习算法可以处理的形式。
常用的特征提取方法包括词袋模型、tf-idf模型和词嵌入模型等。
词袋模型将文本看作是词汇的集合，忽略了词序信息；tf-idf模型考虑了词的重要性，根据词频和逆文档频率进行加权；词嵌入模型通过将词映射为实数向量表示，融入了词义和语义信息。
六、情感分类算法情感分类算法是基于特征提取得到的数据，通过训练和测试过程实现对文本情感的判断。
常用的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和深度学习算法等。
朴素贝叶斯是一种简单但高效的分类算法，适用于小规模数据；支持向量机通过寻找最优的超平面实现分类，适用于高维数据；决策树通过一系列决策节点进行分类，可解释性强；深度学习算法通过多层神经网络实现对复杂特征的学习，准确率较高。
金融学文本大数据挖掘方法与研究进展
金融学文本大数据挖掘方法与研究进展金融学文本大数据挖掘方法与研究进展摘要：随着信息技术和互联网的快速发展，金融市场中产生的信息数据呈现爆发式增长的趋势。
如何从这些大量的金融文本数据中挖掘出有价值的信息和知识，成为金融学研究的重要课题之一。
本文将从大数据挖掘方法的概述、金融学文本数据的特点、金融领域中的应用以及研究进展等方面进行综述和分析。
一、大数据挖掘方法的概述大数据挖掘是指从海量的数据中通过各种算法和模型提取出有价值的信息和知识。
在金融学领域，大数据挖掘可以帮助研究人员发现潜在的市场趋势、预测金融市场走势以及评估投资风险等。
大数据挖掘方法主要包括数据预处理、特征提取、模型构建和结果评估等过程。
二、金融学文本数据的特点金融学文本数据具有以下几个特点：复杂性、非结构化、动态性和多样化。
复杂性表现在金融学文本中包含很多专业术语和复杂的句式结构，需要针对性地进行处理。
非结构化表现在文本中包含大量的自然语言文本，而不同于结构化数据的表格或数据库形式。
动态性表现在金融市场和经济领域的变化速度非常快，需要及时更新和处理。
多样化表现在金融学文本数据来源广泛，包括新闻报道、公司报告、社交媒体等多个渠道。
三、金融学文本大数据挖掘的应用金融学文本大数据挖掘在金融领域中有广泛的应用。
首先，可以通过分析金融新闻报道和舆论情绪来预测金融市场的走势。
其次，可以通过挖掘公司报告和财务数据来评估企业的经营状况和风险。
此外，还可以通过分析社交媒体平台上的金融相关信息来发现投资机会和市场趋势。
大数据挖掘方法可以帮助投资者、金融机构和政府部门更好地理解金融市场，做出准确的决策。
四、金融学文本大数据挖掘研究进展金融学文本大数据挖掘的研究已经取得了一系列的成果。
首先，研究者已开发出一系列的文本预处理方法，如文本清洗、分词、词性标注等，用于消除噪音和提取有用信息。
然后，研究者通过构建各种模型，如情感分析、主题模型、关系抽取等，对金融学文本进行分析和挖掘。
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文本 挖 掘研究 的人 越 来越 多 ，文 本 挖掘 的影 响 力 在 逐 步 攀 升 。文 本 挖 ∞ ０ ０ 掘０ ∞ 技０ ∞术 Ｏ 绚的 ０ ∞作 用 加 Ｏ 也０ 加 越Ｏ 来 越 不 能 被 忽 视 。
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工 程技 术
武 汉船 舶 职业技 术 学院学 报 ２０１８年第 ２期
文 本 挖 掘 领 域 研 究 现 状 与 趋 势 分 析
陶 洁 （武汉 船舶 职 业技 术 学院 ，湖北 武汉 ４３００５０）
摘 要 为 了 解 文 本 挖 掘 领 域 的研 究 现 状 ，探 测 文 本 挖 掘 领 域 研 究 前 沿 的 发 展 趋 势 。 以 Ｗ ｅｂ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ数 据 库 为 数 据 源 ，利 用 ＣｉｔｅＳｐａｃｅ软 件 对 ２００７～２０１ ６年 问 文 本 挖 掘 主 题 有 关 的 文 献 进 行 可 视 化 分 析 ，结 合 多 视 角 共 被 引 分 析 ，绘 制 文 本 挖 掘 领 域 研 究 的 知 识 图 谱 。文 本 挖 掘 的研 究 主 要 有 情 感 分 析 与 主题 分 析 、文 本 挖 掘 理 论 及 主要 算 法 模 型 、生 物 医 学 研 究 、概 念 与 语 义 关 系 发 现 、其 它 领 域 应 用 ５大类 ，而 未 来 文 本 挖 掘 应 用 主 要 集 中 在 ４个 方 面 ：学 术 科 研 领 域 、生 命 科 学 领 域 、社 交 媒 体 、商 务 智 能 。 关 键 词 文本 挖 掘 ；ＣｉｔｅＳｐａｃｅ；可 视 化 ；ｗｅｂ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ 中 图分 类 号 Ｇ３５３ 文 献 标 志 码 Ａ 文 章 编 号 １６７１— ８１００（２０１８）０２—００４２一Ｏ５
１ 数 据 来 源
本 文选 取 ＷＯＳ数据 库 为 数 据 源 ，以 ２００７— ２Ｏ１６年 共 １Ｏ年 为 时 间 跨 度 ，以 “ｔｅｘｔ ｍｉｎｉｎｇ”或 “ｔｅｘｔ ａｎａｌｙｓｉｓ”为 检索 词进 行 主题检 索 ，将 文 献类 型设 定 为 “Ａｒｔｉｃｌｅ ＯＲ Ｒｅｖｉｅｗ”，共 得 到 ４Ｏ１５条 文献 记 录 。统 计 得 到 ２００７— ２０１６年 文本 挖 掘 领 域每 年 出版 文献量 情 况分 布 图 （见 图 １）。从 图 中 可 以看 出 ，文 本 挖 掘 相 关 的 论 文 持 续 增 加 ，到 ２０１５年有 明显 上涨 ，当年 出版 文 献 超 过 ６００篇 ， 这 说明 随着技 术 的 进 步 和研 究 工 具 的发 展 ，进 行
２ 各 图谱 的 生 成 与 分 析
ＣｉｔｅＳｐａｃｅ是 Ｃｉｔａｔｉｏｎ Ｓｐａｃｅ的 简 称 ，可 译 为 “引文 空 间 ”。ＣｉｔｅＳｐａｃｅ软 件是 一 款 着 眼 于分 析 科 学分 析 中蕴 含 的潜 在 知识 ，并在 科学 计量 学 、数 据 和信 息 可视化 背景 下逐 渐发 展起 来 的一款 引 文 分 析 软件 ，可 以通 过 可视 化 的手 段 来 呈 现科 学 知
文本挖 掘 是近 些 年来 一 个 新 兴 研 究 领 域 ，主 要 是从 大量 的 、无结 构 的文本 信 息 中发 现潜 在 的 、 可 能 的数据 模式 、内在联 系 、规律 、发 展趋 势 等 ，抽 取 有效 、新 颖 、有 用 、可理 解 的 、散 布在 文 本文 件 中 的有价 值 知识 ，并 且 利 用 这 些 知识 更好 地 组 织 信 息 的过 程［ 。文 本 挖 掘 的 研 究 领 域 范 围较 广 ，主 要 涉 及 自然 语 言 处 理 、机 器学 习 、数 据挖 掘 、信 息 检 索 等多 个 内容 ，而 不 同领域 的研 究 者 对 文本 挖 掘 的 应 用 目 的也 不 同 。
￡
图 １ ２００７— ２０１６年 文 本 挖 掘 相 关 论 文 数 量 的 年 度 分 布
使 用 当 前 国 际 信 息 可 视 化 分 析 工 具 ＣｉｔｅＳｐａｃｅ『２ ］软件 ，运 用文 献共 被 引分析 方法 ，对 文献数 据进 行计 量 和可 视 化 分 析 ，探 测 文 本挖 掘 领 域 的发展 趋 势 、前 沿 主题及 其演 化规 律 。
收稿 日期 ：２０１７— １２—２６ 作 者 简 介 ：陶 洁 ，女 ，副 教授 ，主 要 从 事计 算 机技 术方 面 的 教 学 和 科 研 工 作 。
４２
文本 挖掘 领域 研究 现状 与趋 势 分析 陶 洁
识 的结 构 、规 律 和分 布 情 况 ］。软件 基 于 引 文 分 析 的原 理 ，通 过 对 文献 数 据 信 息 的计 量 和 可 视 化 处 理 ，探 测学 科 研 究前 沿 随着 时 间 的 变 化 趋 势 以 及 研究 前沿 与其 知识 基 础 之 间 的 关 系 ，发 现 不 同 研 究前 沿之 间 的 内在 联 系 ，使 研 究 者 能 够 直 观地 辨识 学科 知 识结 构与 知识 基础 的演 进 。 ２．１ 机 构 合 作 图 谱 分 析
本 文 以 ｗｅｂ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ数 据 库 为 数据 源 ，利 用 ＣｉｔｅＳｐａｃｅ软 件 对 ２００７～ ２０１６年 间 文 本 挖 掘 主题有 关 的文 献进 行 可 视化 分 析 ，以 了 解 文本 挖 掘 领域 的研 究 现状 ，探 测 文 本 挖 掘 领 域 研 究前 沿 的 发 展 趋 势 。