云计算与大数据:文本挖掘
大数据技术与数据分析管理技术考试 选择题 59题
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1. 大数据的“4V”特征不包括以下哪一项?A. 大量化B. 多样化C. 高速化D. 价值化答案:D2. 下列哪个工具不是用于大数据处理的?A. HadoopB. SparkC. ExcelD. Hive答案:C3. 数据仓库的主要用途是?A. 实时数据处理B. 数据分析和报告C. 数据存储D. 数据清洗答案:B4. 下列哪项技术是用于数据挖掘的?A. SQLB. RC. HTMLD. CSS答案:B5. 在数据分析中,“聚类分析”属于哪一类分析方法?A. 描述性分析B. 预测性分析C. 规范性分析D. 探索性分析答案:D6. 下列哪个不是NoSQL数据库的类型?A. 键值存储B. 文档存储C. 关系型数据库D. 图形数据库答案:C7. 数据湖和数据仓库的主要区别在于?A. 数据湖存储原始数据,数据仓库存储结构化数据B. 数据湖用于实时分析,数据仓库用于批处理C. 数据湖不需要数据清洗,数据仓库需要D. 数据湖只能存储文本数据,数据仓库可以存储多种格式答案:A8. 下列哪个是Apache Hadoop的组件?A. HBaseB. MySQLC. MongoDBD. Oracle答案:A9. 在数据分析中,“回归分析”主要用于?A. 分类问题B. 预测问题C. 聚类问题D. 关联问题答案:B10. 下列哪个编程语言最适合用于数据科学?A. JavaB. PythonC. C++D. PHP答案:B11. 数据治理的核心目的是?A. 确保数据质量B. 提高数据存储效率C. 增加数据量D. 减少数据成本答案:A12. 下列哪个工具是用于数据可视化的?A. TableauB. TensorFlowC. KubernetesD. Docker答案:A13. 在数据分析中,“决策树”属于哪一类算法?A. 监督学习B. 非监督学习C. 强化学习D. 深度学习答案:A14. 下列哪个是Apache Spark的主要优势?A. 高吞吐量B. 低延迟C. 易于扩展D. 所有上述选项答案:D15. 数据清洗的主要步骤不包括?A. 数据去重B. 数据转换C. 数据加密D. 数据填充答案:C16. 下列哪个不是数据分析的生命周期阶段?A. 数据收集B. 数据存储C. 数据销售D. 数据报告答案:C17. 在数据分析中,“关联规则学习”主要用于?A. 分类问题B. 预测问题C. 聚类问题D. 发现数据间的关联关系答案:D18. 下列哪个是用于大数据分析的云计算平台?A. AWSB. AzureC. Google CloudD. 所有上述选项答案:D19. 数据分析师在分析数据时最常用的工具是?A. PowerPointB. ExcelC. PhotoshopD. Word答案:B20. 下列哪个不是数据分析的常用方法?A. 描述性分析B. 预测性分析C. 规范性分析D. 装饰性分析答案:D21. 在数据分析中,“时间序列分析”主要用于?A. 分类问题B. 预测问题C. 聚类问题D. 关联问题答案:B22. 下列哪个是用于数据分析的统计软件?A. SPSSB. AutoCADC. SolidWorksD. Blender答案:A23. 数据分析中的“A/B测试”主要用于?A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据验证D. 数据优化答案:D24. 下列哪个不是数据分析的常用数据源?A. 数据库B. 文件系统C. 社交媒体D. 游戏机答案:D25. 在数据分析中,“主成分分析”属于哪一类分析方法?A. 描述性分析B. 预测性分析C. 规范性分析D. 探索性分析答案:D26. 下列哪个是用于大数据分析的编程语言?A. RubyB. SwiftC. GoD. R答案:D27. 数据分析中的“异常检测”主要用于?A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据验证D. 数据安全答案:D28. 下列哪个不是数据分析的常用工具?A. SASB. MATLABC. UnityD. R答案:C29. 在数据分析中,“文本挖掘”主要用于?A. 分类问题B. 预测问题C. 聚类问题D. 关联问题答案:A30. 下列哪个是用于数据分析的机器学习框架?A. Scikit-learnB. DjangoC. ReactD. Vue.js答案:A31. 数据分析中的“生存分析”主要用于?A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据验证D. 数据预测答案:D32. 下列哪个不是数据分析的常用技术?A. 数据可视化B. 数据建模C. 数据烹饪D. 数据挖掘答案:C33. 在数据分析中,“神经网络”属于哪一类算法?A. 监督学习B. 非监督学习C. 强化学习D. 深度学习答案:D34. 下列哪个是用于大数据分析的数据库系统?A. PostgreSQLB. RedisC. CassandraD. 所有上述选项答案:D35. 数据分析中的“因子分析”主要用于?A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据验证D. 数据简化答案:D36. 下列哪个不是数据分析的常用平台?A. Jupyter NotebookB. Google ColabC. Microsoft TeamsD. RStudio答案:C37. 在数据分析中,“逻辑回归”主要用于?A. 分类问题B. 预测问题C. 聚类问题D. 关联问题答案:A38. 下列哪个是用于数据分析的编程语言?A. PerlB. KotlinC. HaskellD. Julia答案:D39. 数据分析中的“协同过滤”主要用于?A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据验证D. 数据推荐答案:D40. 下列哪个不是数据分析的常用方法?A. 描述性分析B. 预测性分析C. 规范性分析D. 装饰性分析答案:D41. 在数据分析中,“随机森林”属于哪一类算法?A. 监督学习B. 非监督学习C. 强化学习D. 深度学习答案:A42. 下列哪个是用于数据分析的云计算服务?A. AWS LambdaB. Azure FunctionsC. Google Cloud FunctionsD. 所有上述选项答案:D43. 数据分析中的“时间序列预测”主要用于?A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据验证D. 数据预测答案:D44. 下列哪个不是数据分析的常用工具?A. Power BIB. QlikViewC. MayaD. Looker答案:C45. 在数据分析中,“支持向量机”属于哪一类算法?A. 监督学习B. 非监督学习C. 强化学习D. 深度学习答案:A46. 下列哪个是用于数据分析的编程语言?A. ErlangB. ElixirC. F#D. Scala答案:D47. 数据分析中的“关联规则挖掘”主要用于?A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据验证D. 数据关联答案:D48. 下列哪个不是数据分析的常用技术?A. 数据可视化B. 数据建模C. 数据烹饪D. 数据挖掘答案:C49. 在数据分析中,“贝叶斯网络”属于哪一类算法?A. 监督学习B. 非监督学习C. 强化学习D. 概率图模型答案:D50. 下列哪个是用于大数据分析的数据库系统?A. MySQLB. OracleC. MongoDBD. 所有上述选项答案:D51. 数据分析中的“生存分析”主要用于?A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据验证D. 数据预测答案:D52. 下列哪个不是数据分析的常用方法?A. 描述性分析B. 预测性分析C. 规范性分析D. 装饰性分析答案:D53. 在数据分析中,“神经网络”属于哪一类算法?A. 监督学习B. 非监督学习C. 强化学习D. 深度学习答案:D54. 下列哪个是用于大数据分析的数据库系统?A. PostgreSQLB. RedisC. CassandraD. 所有上述选项答案:D55. 数据分析中的“因子分析”主要用于?A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据验证D. 数据简化答案:D56. 下列哪个不是数据分析的常用平台?A. Jupyter NotebookB. Google ColabC. Microsoft TeamsD. RStudio答案:C57. 在数据分析中,“逻辑回归”主要用于?A. 分类问题B. 预测问题C. 聚类问题D. 关联问题答案:A58. 下列哪个是用于数据分析的编程语言?A. PerlB. KotlinC. HaskellD. Julia答案:D59. 数据分析中的“协同过滤”主要用于?A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据验证D. 数据推荐答案:D答案列表1. D2. C3. B4. B5. D6. C7. A8. A9. B10. B11. A12. A13. A14. D15. C16. C17. D18. D19. B20. D21. B22. A23. D24. D25. D26. D27. D28. C29. A30. A31. D32. C33. D34. D35. D36. C37. A38. D39. D40. D41. A42. D43. D44. C45. A46. D47. D48. C49. D50. D51. D52. D53. D54. D55. D56. C57. A58. D59. D。
券商大数据面试题目(3篇)
![券商大数据面试题目(3篇)](https://img.taocdn.com/s3/m/e71a035a0812a21614791711cc7931b765ce7bb3.png)
第1篇一、基本概念与原理1. 请简要介绍大数据的基本概念。
2. 大数据有哪些特点?3. 请解释一下Hadoop生态系统中的主要组件及其作用。
4. 什么是MapReduce?请简述其工作原理。
5. 什么是Hive?它与SQL有何区别?6. 什么是Spark?它与Hadoop相比有哪些优势?7. 请简述大数据在金融行业的应用场景。
8. 请解释一下数据仓库和数据湖的区别。
9. 什么是数据挖掘?请举例说明。
10. 什么是机器学习?请简述其基本原理。
二、数据采集与存储1. 请简要介绍数据采集的常见方法。
2. 什么是ETL?请简述其工作流程。
3. 请解释一下HDFS的工作原理。
4. 什么是数据湖?请举例说明。
5. 什么是分布式文件系统?请简述其特点。
6. 请介绍几种常见的数据存储技术。
7. 什么是NoSQL?请举例说明。
8. 请解释一下分布式数据库的特点。
9. 什么是数据湖?请简述其优缺点。
10. 请简述HBase与HDFS的区别。
三、数据处理与分析1. 请介绍几种常见的数据处理工具。
2. 什么是数据清洗?请举例说明。
3. 什么是数据集成?请举例说明。
4. 请简述数据挖掘的常见算法。
5. 什么是机器学习中的分类算法?请举例说明。
6. 什么是机器学习中的聚类算法?请举例说明。
7. 请解释一下关联规则挖掘的基本原理。
8. 什么是文本挖掘?请举例说明。
9. 请简述大数据在风险管理中的应用。
10. 请介绍几种常见的数据可视化工具。
四、大数据平台与架构1. 请简述大数据平台的主要组件。
2. 什么是云计算?请简述其与大数据的关系。
3. 请介绍几种常见的大数据架构模式。
4. 什么是微服务架构?请简述其与大数据的关系。
5. 请解释一下大数据在金融风控中的应用。
6. 什么是实时数据处理?请简述其工作原理。
7. 请介绍几种常见的数据流处理技术。
8. 什么是分布式计算?请简述其特点。
9. 请简述大数据在金融支付领域的应用。
10. 请介绍几种常见的大数据安全解决方案。
大数据行业就业需要掌握的技能
![大数据行业就业需要掌握的技能](https://img.taocdn.com/s3/m/a1d6d49748649b6648d7c1c708a1284ac85005cb.png)
一、数据分析能力在大数据行业,数据分析能力是非常重要的技能之一。
对于大量的数据进行分析并提取有价值的信息,需要有扎实的统计和数学知识。
熟练运用各种数据分析工具和编程语言如Python、R、SQL等也是必不可少的。
二、数据清洗与处理技能大数据的特点在于数据量大、数据多样化,因此对数据的清洗和处理能力至关重要。
需要掌握各种数据清洗工具和技术,能够有效地对原始数据进行清洗和预处理,以保证数据的质量和准确性。
三、数据挖掘和建模能力在大数据行业中,数据挖掘和建模能力是非常重要的技能。
需要熟练使用各种数据挖掘算法和技术,能够从海量的数据中发现隐藏的规律和趋势,并能够建立相应的预测模型。
四、机器学习和人工智能技能随着人工智能技术的发展,对于大数据行业来说,机器学习和人工智能技能也是非常重要的。
需要熟悉各种机器学习算法和技术,能够应用于大数据分析和处理中,提高数据分析的效率和准确性。
五、数据可视化能力大数据分析的结果往往需要通过数据可视化的方式来展现,因此数据可视化能力也是大数据行业就业所需的重要技能之一。
需要熟练掌握各种数据可视化工具和技术,能够将数据分析的结果清晰直观地展现出来。
六、项目管理和交流能力在大数据行业,项目管理和交流能力同样是非常重要的技能。
需要具备良好的团队合作能力和交流能力,能够有效地与团队成员合作,推动项目的进展,确保项目任务的顺利完成。
七、跨学科知识在大数据行业中,需要具备跨学科的知识背景,能够将统计学、数学、计算机科学等多学科知识结合起来,有利于更好地应对大数据分析和处理中的复杂问题。
大数据行业的就业需要掌握多方面的技能,包括数据分析能力、数据清洗与处理技能、数据挖掘和建模能力、机器学习和人工智能技能、数据可视化能力、项目管理和交流能力,以及跨学科知识等。
只有掌握了这些技能,才能更好地应对大数据行业中的各种挑战,实现个人职业发展的目标。
八、数据安全和隐私保护技能随着大数据的应用范围不断扩大,数据安全和隐私保护问题也日益受到关注。
文本挖掘 代码-概述说明以及解释
![文本挖掘 代码-概述说明以及解释](https://img.taocdn.com/s3/m/2f0a0463cec789eb172ded630b1c59eef8c79a05.png)
文本挖掘代码-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分:文本挖掘是一项涉及自然语言处理、数据挖掘和机器学习的跨学科领域,它的主要任务是从文本数据中发现有用的信息并提取出有意义的知识。
随着信息爆炸和数字化时代的到来,文本数据呈指数级增长,文本挖掘的重要性和应用价值也日益凸显。
本文将介绍文本挖掘的基本概念、应用领域和技术原理,探讨其在各个领域的作用和意义。
同时,我们还将展望文本挖掘未来的发展趋势,探讨其在数据分析、商业决策、舆情监控等方面的潜在应用,为读者提供对文本挖掘技术的全面了解和深入思考。
通过本文的阐述,读者将更加深入地认识到文本挖掘在信息处理和知识发现中的重要性,以及其对人类社会发展的积极作用。
希望本文能为大家提供启发和思考,引发对文本挖掘领域的兴趣和探索。
1.2文章结构1.2 文章结构本文主要分为三个部分:引言、正文和结论。
在引言部分,将对文本挖掘的概述进行介绍,包括定义、发展历程和应用范围。
同时,将介绍本文的结构和目的,为读者提供整体的框架。
在正文部分,将深入探讨文本挖掘的概念和技术原理,包括文本挖掘的定义、方法、工具和算法等内容。
同时将介绍文本挖掘在不同领域的应用案例,以便读者更好地了解其实际价值和意义。
在结论部分,将对文本挖掘的重要性进行总结,强调其在信息处理和决策支持方面的重要作用。
同时,将展望文本挖掘的未来发展,指出其潜在的发展方向和挑战。
最后,通过简洁的结语,对全文进行总结和回顾,为读者留下深刻印象。
1.3 目的文本挖掘作为一种重要的数据分析技术,在当前信息爆炸的时代扮演着越来越重要的角色。
其有助于从海量的文本数据中提取出有价值的信息和知识,帮助人们更好地理解和利用这些数据。
本文的目的在于深入探讨文本挖掘的概念、应用领域和技术原理,从而更好地了解这一领域的相关知识,并为读者提供有关文本挖掘的综合性介绍。
希望通过本文的阐述,读者能够对文本挖掘有一个全面的认识,进而更好地应用这一技术解决实际问题,推动文本挖掘在各个领域的发展和应用。
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](https://img.taocdn.com/s3/m/140815540640be1e650e52ea551810a6f524c80e.png)
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。
大数据分析与应用考核试卷
![大数据分析与应用考核试卷](https://img.taocdn.com/s3/m/ec3b1304814d2b160b4e767f5acfa1c7aa00823e.png)
B. GlusterFS
C. Ceph
D. Alluxio
17.以下哪些是大数据分析中用于文本分析的NLP技术?()
A.分词
B.词性标注
C.命名实体识别
D.依存关系分析
18.以下哪些是大数据分析中的时间序列分析方法?()
A.移动平均
B.指数平滑
C. ARIMA
D. LSTM
19.以下哪些是大数据分析在智能交通中的应用?()
C.价值密度低
D.数据量小
2.大数据分析的五个V中不包括以下哪个?()
A.数据体量(Volume)
B.数据速度(Velocity)
C.数据价值(Value)
D.数据安全(Safety)
3.以下哪种技术不属于大数据处理技术?()
A. Hadoop
B. Spark
C. MySQL
D. NoSQL
4.以下哪项不是大数据分析的主要应用领域?()
4.挑战:数据量大、多样性导致隐私泄露风险增加;解决方案:数据脱敏、差分隐私技术等。
B.关联规则
C.预测
D.描述性分析
14.以下哪些技术可用于大数据分析中的深度学习?()
A. TensorFlow
B. PyTorch
C. Keras
D. Spark MLlib
15.以下哪些是大数据分析在医疗健康领域的应用?()
A.疾病预测
B.病理分析
C.基因组学
D.电子健康记录
16.以下哪些是大数据分析中的分布式文件系统?()
C. Google Cloud Platform
D. Apple iCloud
17.以下哪个不是大数据分析中的文本挖掘方法?()
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](https://img.taocdn.com/s3/m/84b05eb56429647d27284b73f242336c1eb930aa.png)
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。
大数据分析中的文本挖掘技术的使用技巧
![大数据分析中的文本挖掘技术的使用技巧](https://img.taocdn.com/s3/m/6011b4bdaff8941ea76e58fafab069dc5022470a.png)
大数据分析中的文本挖掘技术的使用技巧随着互联网和社交媒体的发展,大量的文本数据被生成并存储在网络上。
这些数据可以是社交媒体上的用户评论、新闻文章、医疗记录、客户反馈等等。
然而,如何从这些大量的文本数据中提取有价值的信息成为了一个挑战。
为了解决这个问题,大数据分析中的文本挖掘技术应运而生。
本文将分享一些在大数据分析中使用文本挖掘技术的实际技巧。
首先,为了使用文本挖掘技术,一个重要的步骤是文本预处理。
文本预处理包括去除文本中的噪声、对文本进行分词和对文本进行词性标注等。
去除文本中的噪声可以通过去除非字母字符、停用词和一些常见的无意义词语来实现。
分词是将一段文本切分成一个个有意义的词语。
词性标注是为每个词语添加一个词性标签,如名词、动词等。
通过对文本进行预处理,可以使文本数据更加干净和易于处理。
其次,一个重要的文本挖掘技术是情感分析。
情感分析是对文本进行情感判断的过程。
在商业领域中,情感分析可以用于评估顾客对某个产品或服务的态度。
例如,在社交媒体上的用户评论可以用于评估用户对某个产品的满意度。
为了进行情感分析,可以使用一些机器学习算法,如朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些算法可以根据训练数据集中的情感标签分类新的文本数据。
另一个重要的文本挖掘技术是主题建模。
主题建模是对文本进行主题提取的过程。
主题提取可以帮助我们理解文本数据中的隐藏主题和潜在结构。
在新闻文章和社交媒体数据中,主题建模可以帮助我们了解人们对特定话题的讨论和观点。
常用的主题建模算法包括Latent Dirichlet Allocation (LDA)和Latent Semantic Analysis (LSA)等。
这些算法可以自动从大量的文本数据中识别出主题。
此外,关键词提取也是文本挖掘中常用的技术。
关键词提取可以帮助我们从文本中提取出最具代表性的词语和短语。
这些关键词可以帮助我们快速了解文本的主题和内容。
关键词提取可以基于词频、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)等算法。
大数据与数据挖掘之文本挖掘(PPT 56张)
![大数据与数据挖掘之文本挖掘(PPT 56张)](https://img.taocdn.com/s3/m/940f157b77232f60ddcca194.png)
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。
大数据常见术语解释(全文)
![大数据常见术语解释(全文)](https://img.taocdn.com/s3/m/0db7a00e30126edb6f1aff00bed5b9f3f90f72aa.png)
大数据常见术语解释(全文)大数据常见术语解释在当今数字化时代,大数据已经成为了人们生活和工作的重要组成部分。
然而,对于大数据领域的新手来说,理解其中的常见术语可能并不容易。
因此,本文将详细解释和介绍一些大数据常见术语,帮助读者更好地理解和运用大数据。
1. 数据挖掘(Data Mining)数据挖掘是指通过使用各种统计和机器学习技术来发现和提取隐藏在大量数据中的有用信息和模式。
它是大数据分析中的重要工具,可以帮助企业发现数据背后的规律,辅助决策和预测未来趋势。
2. 云计算(Cloud Computing)云计算是利用互联网来共享计算资源和存储空间的一种计算模式。
通过将数据存储在云端服务器上,用户可以方便地随时随地访问和处理大数据。
云计算提供了高效的计算和存储解决方案,为大数据分析提供了有力支持。
3. 数据仓库(Data Warehouse)数据仓库是一个用于存储、管理和分析大规模数据的集中式数据库。
它将来自不同数据源的数据进行整合和清洗,以便进行更深入的数据分析和决策支持。
数据仓库可以提供快速的数据查询和报表生成功能,帮助企业更好地理解和利用数据。
4. 数据集成(Data Integration)数据集成是将来自不同数据源的数据整合为一个统一的数据集合。
由于大数据往往来源于不同的系统和平台,数据集成变得十分必要。
通过数据集成,企业可以将分散的数据整合在一起,为后续的数据分析和决策提供便利。
5. 数据清洗(Data Cleansing)数据清洗是指在进行数据分析之前,对数据进行检查、去除重复项、填充缺失值等操作。
数据清洗一般涉及到数据去重、异常值处理、缺失值填充等步骤,以确保数据的质量和准确性。
6. 预测分析(Predictive Analytics)预测分析是利用统计学和机器学习方法对历史和现有数据进行分析,以预测未来趋势和结果。
预测分析在销售预测、市场趋势预测、风险评估等方面有着广泛的应用,帮助企业做出相应的决策和规划。
出版行业数字化内容编辑与发行平台建设
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出版行业数字化内容编辑与发行平台建设第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 研究目标与内容 (4)第2章出版行业数字化发展趋势 (4)2.1 数字出版概述 (4)2.2 数字出版产业链分析 (4)2.3 我国数字出版行业现状与发展趋势 (5)第3章数字内容编辑 (5)3.1 内容策划与组织 (5)3.1.1 确定编辑目标 (6)3.1.2 选题策划 (6)3.1.3 内容框架搭建 (6)3.1.4 资源整合 (6)3.2 内容加工与审核 (6)3.2.1 内容撰写与编辑 (6)3.2.2 事实核查 (6)3.2.3 语法与格式审核 (6)3.2.4 侵权审查 (6)3.3 版式设计与排版 (6)3.3.1 版式设计原则 (6)3.3.2 排版规范 (7)3.3.3 图文排版 (7)3.3.4 多媒体元素融合 (7)3.3.5 适应性调整 (7)第4章数字内容发行平台建设 (7)4.1 发行平台架构设计 (7)4.1.1 总体架构 (7)4.1.2 技术选型 (7)4.2 内容分发与渠道拓展 (8)4.2.1 内容分发策略 (8)4.2.2 渠道拓展 (8)4.3 用户服务与运营管理 (8)4.3.1 用户服务 (8)4.3.2 运营管理 (8)第5章云计算与大数据技术在出版行业的应用 (9)5.1 云计算在数字出版中的应用 (9)5.1.1 云计算在内容编辑中的应用 (9)5.1.2 云计算在数字发行中的应用 (9)5.2 大数据在数字出版中的应用 (9)5.2.1 用户行为分析 (9)5.2.2 市场趋势预测 (9)5.2.3 内容推荐 (10)5.3 数据挖掘与分析 (10)第6章版权管理与保护 (10)6.1 数字版权管理技术 (10)6.1.1 DRM技术原理与分类 (10)6.1.2 DRM技术在出版行业的应用 (10)6.1.3 我国DRM技术发展现状与挑战 (10)6.2 版权授权与交易 (11)6.2.1 版权授权模式 (11)6.2.2 版权交易机制 (11)6.2.3 版权费用定价策略 (11)6.3 知识产权保护策略 (11)6.3.1 法律法规保护 (11)6.3.2 技术保护措施 (11)6.3.3 行业自律与协同治理 (11)6.3.4 公众版权意识培养 (11)第7章用户体验与交互设计 (11)7.1 用户需求分析 (11)7.1.1 用户群体定位 (12)7.1.2 需求调研方法 (12)7.2 界面设计原则与方法 (12)7.2.1 设计原则 (12)7.2.2 设计方法 (12)7.3 交互功能实现与优化 (12)7.3.1 交互功能实现 (12)7.3.2 交互功能优化 (13)第8章移动互联网时代的出版创新 (13)8.1 移动阅读市场分析 (13)8.1.1 市场规模与增长趋势 (13)8.1.2 用户需求与行为特征 (13)8.1.3 竞争态势与市场机遇 (13)8.2 电子书与APP开发 (13)8.2.1 电子书制作与格式规范 (13)8.2.2 阅读APP功能设计与用户体验 (13)8.2.3 电子书与APP的商业模式摸索 (13)8.3 跨平台内容整合与推广 (14)8.3.1 多元化内容布局 (14)8.3.2 跨平台推广策略 (14)8.3.3 社交媒体与粉丝经济 (14)8.3.4 大数据分析与个性化推荐 (14)第9章数字出版产业协同发展 (14)9.1 产业链上下游企业合作模式 (14)9.1.1 上游内容创作与编辑合作 (14)9.1.2 中游平台运营与发行合作 (14)9.1.3 下游渠道拓展与用户服务合作 (15)9.2 协同创新与产业升级 (15)9.2.1 技术创新推动产业升级 (15)9.2.2 业务模式创新促进产业发展 (15)9.3 国际合作与竞争策略 (15)9.3.1 国际合作 (15)9.3.2 竞争策略 (15)第10章案例分析与发展展望 (16)10.1 国内外数字出版案例分析 (16)10.1.1 国际数字出版案例 (16)10.1.2 国内数字出版案例 (16)10.2 我国数字出版行业挑战与机遇 (16)10.2.1 挑战 (16)10.2.2 机遇 (17)10.3 发展趋势与建议 (17)10.3.1 发展趋势 (17)10.3.2 建议 (17)第1章引言1.1 背景与意义信息技术的飞速发展,数字化浪潮席卷全球,传统出版行业面临着深刻的变革。
医疗行业医疗大数据应用开发方案
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医疗行业医疗大数据应用开发方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 医疗大数据应用背景 (3)1.2 项目目标与意义 (4)1.3 医疗大数据应用领域概述 (4)第2章医疗大数据资源整合 (5)2.1 数据来源与采集 (5)2.1.1 数据来源 (5)2.1.2 数据采集 (5)2.2 数据存储与管理 (5)2.2.1 数据存储 (6)2.2.2 数据管理 (6)2.3 数据质量保障与清洗 (6)2.3.1 数据质量保障 (6)2.3.2 数据清洗 (6)2.4 数据安全与隐私保护 (7)2.4.1 数据安全 (7)2.4.2 隐私保护 (7)第3章医疗大数据预处理技术 (7)3.1 数据预处理方法 (7)3.1.1 数据清洗 (7)3.1.2 数据整合 (7)3.2 特征工程与选择 (8)3.2.1 特征提取 (8)3.2.2 特征选择 (8)3.3 异常值处理与缺失值填充 (8)3.3.1 异常值处理 (8)3.3.2 缺失值填充 (8)3.4 数据降维与压缩 (9)3.4.1 数据降维 (9)3.4.2 数据压缩 (9)第4章医疗大数据分析方法 (9)4.1 机器学习与数据挖掘 (9)4.1.1 分类与预测 (9)4.1.2 聚类分析 (9)4.1.3 关联规则挖掘 (10)4.2 深度学习与神经网络 (10)4.2.1 卷积神经网络(CNN) (10)4.2.2 循环神经网络(RNN) (10)4.2.3 对抗网络(GAN) (10)4.3 统计分析方法 (10)4.3.1 描述性统计分析 (10)4.3.3 回归分析 (10)4.4 数据可视化与展现 (10)4.4.1 散点图与线图 (10)4.4.2 热力图与矩阵图 (11)4.4.3 三维可视化与虚拟现实 (11)4.4.4 交互式数据可视化 (11)第5章医疗大数据应用场景 (11)5.1 疾病预测与风险评估 (11)5.2 临床决策支持 (11)5.3 药物研发与个性化治疗 (11)5.4 医疗资源优化与调度 (11)第6章医疗大数据平台架构设计 (12)6.1 总体架构设计 (12)6.2 数据层设计 (12)6.3 计算层设计 (12)6.4 应用层设计 (13)第7章医疗大数据应用开发关键技术 (13)7.1 分布式计算与存储技术 (13)7.1.1 Hadoop生态系统 (13)7.1.2 Spark分布式计算框架 (13)7.1.3 分布式文件存储系统(如HDFS、Ceph等) (13)7.1.4 分布式数据库技术(如NoSQL、NewSQL等) (13)7.2 云计算与大数据处理技术 (13)7.2.1 公共云、私有云和混合云架构 (13)7.2.2 云计算服务模式(IaaS、PaaS、SaaS) (13)7.2.3 大数据处理平台(如云MaxCompute、云GaussDB等) (14)7.2.4 实时数据处理技术(如Apache Kafka、Apache Flink等) (14)7.3 医疗人工智能技术 (14)7.3.1 机器学习与深度学习算法 (14)7.3.2 计算机视觉技术在医疗领域的应用(如影像诊断、病理分析等) (14)7.3.3 自然语言处理技术在医疗领域的应用(如电子病历解析、智能问答等) (14)7.3.4 人工智能辅助决策系统 (14)7.4 数据安全与隐私保护技术 (14)7.4.1 数据加密技术(如对称加密、非对称加密等) (14)7.4.2 访问控制与身份认证技术(如RBAC、ABAC等) (14)7.4.3 数据脱敏与隐私保护技术(如差分隐私、同态加密等) (14)7.4.4 安全审计与合规性检查 (14)第8章医疗大数据应用评估与优化 (14)8.1 应用功能评估方法 (14)8.1.1 功能指标体系构建 (14)8.1.2 数据采集与处理 (14)8.1.3 功能评估模型 (15)8.1.4 评估结果分析 (15)8.2.1 参数调优 (15)8.2.2 特征工程 (15)8.2.3 模型结构优化 (15)8.2.4 模型融合 (15)8.3 用户反馈与需求分析 (15)8.3.1 用户满意度调查 (15)8.3.2 用户行为分析 (15)8.3.3 竞品分析 (15)8.3.4 需求优先级排序 (16)8.4 持续迭代与升级 (16)8.4.1 版本规划 (16)8.4.2 快速迭代 (16)8.4.3 质量保证 (16)8.4.4 用户培训与支持 (16)8.4.5 市场反馈监测 (16)第9章医疗大数据应用案例解析 (16)9.1 疾病预测案例 (16)9.1.1 基于机器学习的糖尿病预测 (16)9.1.2 基于深度学习的脑卒中预测 (16)9.2 临床决策支持案例 (17)9.2.1 基于大数据的抗生素合理使用决策支持 (17)9.2.2 基于医疗大数据的临床路径优化 (17)9.3 药物研发与个性化治疗案例 (17)9.3.1 基于大数据的药物靶点发觉 (17)9.3.2 基于基因大数据的个性化治疗方案 (17)9.4 医疗资源优化案例 (17)9.4.1 基于大数据的医疗资源调度 (17)9.4.2 基于大数据的远程医疗服务 (17)第10章项目实施与推广策略 (17)10.1 项目实施步骤与计划 (17)10.2 团队建设与人才培养 (18)10.3 市场推广与合作伙伴 (18)10.4 风险评估与应对措施 (19)第1章项目背景与目标1.1 医疗大数据应用背景信息技术的飞速发展,医疗行业积累了海量的数据资源。
大数据分析中的文本挖掘技术介绍
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大数据分析中的文本挖掘技术介绍随着互联网和移动设备的普及,每天产生的数据数量呈指数级增长。
这使得大数据分析成为了从商业到科学研究等众多领域中不可或缺的工具。
而文本作为人们日常沟通和信息传递的主要形式之一,蕴含了大量的有价值信息,因此回答诸如情感分析、舆情监测、信息提取等问题就成为了大数据分析中的重要任务。
文本挖掘技术的出现填补了这一领域的空白,为大数据分析提供了强大的支持。
文本挖掘(Text Mining)是一门融合了信息检索、数据挖掘和自然语言处理等多个学科的交叉学科。
它的目标是从海量文本数据中提取有用的信息和知识。
文本挖掘技术包括了文本预处理、特征提取和建模三个主要步骤。
首先,文本预处理是文本挖掘的基础。
它包括了文本的清洗、分词、去除停用词、词干化等步骤。
文本清洗是为了去除文本中的噪声和无用信息,如HTML标签、链接等,以提高后续处理的效果。
分词是将连续的文本字符串划分为词的序列,使得后续处理可以以词为单位进行。
去除停用词是指去除文本中那些频率较高但对于内容分析没有贡献的常见词语,如“的”、“是”等。
词干化是将词语还原为其原始形式,例如,“running”和“ran”都还原为“run”。
文本预处理在文本挖掘中起到了保证数据质量和提高模型性能的重要作用。
其次,特征提取是文本挖掘中的关键步骤。
在海量的文本数据中,如何将文本表示为可计算的特征向量是文本挖掘的核心问题。
最常用的方法是基于词频的文本表示方法,即将文本中的每个词语作为一个特征,计算其在文本中出现的频率。
然而,这种方法存在着一个问题,即在海量的文本数据中,常见词语的频率过高,而对于重要信息贡献度较低。
因此,一种常见的解决方案是使用TF-IDF(词频-逆文档频率)方法,将词频与文本的逆文档频率相乘,以突出那些在特定文本中频率高但在整个文集中出现较少的词语。
除了基于词频的特征表示方法外,还有基于词向量和主题模型等方法。
最后,建模是文本挖掘技术的核心任务之一。
大数据分析利用文本挖掘的技术方法
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大数据分析利用文本挖掘的技术方法随着信息技术的快速发展,大数据分析已经成为了解决现实问题和挖掘商业价值的重要手段。
而在大数据分析中,文本挖掘作为一种重要的技术方法,能够从大量文本数据中提取出有用的信息并进行有针对性的分析。
本文将介绍大数据分析中利用文本挖掘的技术方法,并探讨其在不同领域的应用。
一、文本挖掘的概述文本挖掘(Text Mining)是指从大规模的文本中自动地提取有用信息和知识的过程。
它涉及到文本预处理、文本特征表示、文本分类与聚类、信息抽取、关系提取等多个步骤。
文本挖掘可以有效地处理大量的非结构化文本数据,并从中发现隐藏在其中的规律和关联。
在大数据分析中,文本挖掘的应用能够帮助企业发现市场需求、进行情感分析、预测用户行为等。
二、文本挖掘的技术方法1. 文本预处理文本预处理是文本挖掘的第一步,它主要包括文本分词、去除停用词、词干提取、去除噪声等操作。
分词是将文本切分成独立的词语,便于后续的特征表示和分析。
去除停用词是指去除一些常用词汇,如“的”、“是”等,因为它们对文本分析没有价值。
词干提取是将单词还原为其原始形式,以减少词汇的变化形式对文本分析造成的干扰。
去除噪声能够排除一些标点符号、数字、特殊字符等对文本分析无用的信息。
2. 文本特征表示文本特征表示是将文本数据转化为机器学习算法能够处理的向量形式。
常用的文本特征表示方法有词袋模型(Bag of Words)、TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)和Word2Vec等。
词袋模型将每个文本表示为一个固定长度的向量,每个维度表示该词在文本中出现的频率。
TF-IDF则将每个词的重要性进行加权,考虑到该词在整个语料库中的频率和在当前文本中的频率。
Word2Vec是一种基于神经网络的方法,能够将每个词表示为一个向量,并考虑到其上下文语境。
3. 文本分类与聚类文本分类是将文本按照一定的标准划分到不同的类别中,常见的文本分类算法有朴素贝叶斯分类器、支持向量机、神经网络等。
云计算与大数据应用考核试卷
![云计算与大数据应用考核试卷](https://img.taocdn.com/s3/m/a1216e5b0640be1e650e52ea551810a6f524c82b.png)
C.数据隐私
D.数据存储
11.云计算中的SLA指的是什么?()
A.服务级别协议
B.安全级别协议
C.性能级别协议
D.成本级别协议
12.以下哪些是大数据分析中常用的数据挖掘技术?()
A.分类
B.聚类
C.关联规则
D.数据清洗
13.以下哪些是云服务提供商必须考虑的运维问题?()
A.容量规划
B.性能监控
9.大数据项目通常不需要考虑数据的安全性和隐私保护问题。(×)
10.云计算服务的价格通常固定不变,不考虑资源的实际使用情况。(×)
五、主观题(本题共4小题,每题10分,共40分)
1.请描述云计算的三个主要服务模型(IaaS、PaaS、SaaS),并分别列举至少一个代表产品。
2.大数据时代给企业带来了哪些挑战?请至少列举三个,并简要说明每个挑战对企业的影响。
云计算与大数据应用考核试卷
考生姓名:__________答题日期:______/______/______得分:_________判卷人:_________
一、单项选择题(本题共20小题,每小题1分,共20分,在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的)
1.云计算的定义不包括以下哪一项?()
D. IBM Cloud
4.大数据指的是什么?()
A.数据量巨大
B.数据类型复杂
C.处理速度快
D.所有以上
5.以下哪个不是大数据的五个V特性?()
A.数据量(Volume)
B.数据速度(Velocity)
C.数据多样性(Variety)
D.数据价值(Value)
6.以下哪种技术不是处理大数据的工具?()
2.大数据的五个V特性是______、______、______、______和______。
大数据、云计算
![大数据、云计算](https://img.taocdn.com/s3/m/124d92243868011ca300a6c30c2259010202f3c2.png)
大数据、云计算概念从技术上看,大数据[1]与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。
它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。
(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代[4]》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法)大数据的4V特点:V olume(大量)、V elocity(高速)、V ariety(多样)、V alue(价值)。
早在1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
不过,大约从2009年开始,“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。
美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
此外,数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息,全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器,随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化,也产生了海量的数据信息。
[3]大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的,受到相关部门、企业采集的,蕴含数据生产者真实意图、喜好的,非传统结构和意义的数据。
2013年5月10日,阿里巴巴集团董事局主席马云在淘宝十周年晚会上,将卸任阿里集团CEO的职位,并在晚会上做卸任前的演讲,马云说,大家还没搞清PC时代的时候,移动互联网来了,还没搞清移动互联网的时候,大数据时代来了。
借着大数据时代的热潮,微软公司生产了一款数据驱动的软件,主要是为工程建设节约资源提高效率。
在这个过程里可以为世界节约40%的能源。
抛开这个软件的前景不看,从微软团队致力于研究开始,可以看他们的目标不仅是为了节约了能源,更加关注智能化运营。
大数据分析平台中的文本挖掘技术使用教程
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大数据分析平台中的文本挖掘技术使用教程随着大数据时代的到来,文本数据成为了一种非常重要的数据形式。
在大数据分析平台中,文本挖掘技术的使用变得越来越普遍。
本篇文章将为您提供一份文本挖掘技术在大数据分析平台中的使用教程。
一、什么是文本挖掘技术文本挖掘技术,也称为文本数据挖掘技术,是指从非结构化或半结构化的文本数据中,提取有价值的信息、模式或知识的过程。
它结合了自然语言处理、机器学习和统计分析等技术,可以帮助我们从海量的文本数据中发现隐藏的模式、关系和趋势。
在大数据分析平台中,文本挖掘技术可以应用于舆情分析、情感分析、主题建模、智能问答等场景。
二、文本挖掘技术的基本步骤1. 数据准备在使用文本挖掘技术之前,首先需要进行数据准备工作。
这包括数据清洗、去除噪声、标准化等步骤。
清洗数据是为了去除无效或重复的文本,以及处理一些特殊字符或格式。
而标准化数据可以将文本转换为特定的格式,便于后续的处理和分析。
2. 文本预处理文本预处理是文本挖掘中的重要步骤,其目的是将原始文本转换为可用于分析的结构化形式。
预处理包括分词、去除停用词、词干化和词向量化等步骤。
分词是将文本划分为词汇单位的过程,可以使用自然语言处理工具或开源的分词库来实现。
去除停用词是指去除对分析无意义的常见词汇,例如“的”、“是”等。
词干化可以将词语的变化形式转换为词干形式,以减少词汇的冗余。
而词向量化则是将文本转换为数值化的向量表示,常见的方法有词袋模型和词嵌入模型等。
3. 特征提取与选择在文本挖掘中,特征提取是指从文本中提取有用的特征,以便于后续的建模和分析。
常见的特征提取方法包括词频、TF-IDF、N-gram等。
词频是指统计每个词在文本中出现的频率,通过计算词频可以得到每个词的重要程度。
TF-IDF是一种用于评估词语在文本中重要程度的方法,它考虑了词频和逆文档频率的权衡。
N-gram是指连续N个词的组合,它可以捕捉到词语之间的语义关系。
4. 模型构建与训练在特征提取之后,可以选择适合的机器学习模型对文本进行分类、聚类、关联分析等任务。
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词典与基于规则分词
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区
党
党
员
社
会
主
义
团
福
利
Start State Temp State
End State
树型结构的词典构成举例
18
基于词网格的最少分词
19
基于词网格的分词技术
框架构成
20
专业词典抽取问题
专业词往往在某一个领域或几个领域内经 常出现。
领域的划分可根据行业或参照“中图分类 法”进行
文本分类
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文本分类任务
文本分类是将文本按照一定的分类体系或 标准进行自动分类标记,可能分到一个类 或者几个类中。
应用于搜索引擎、信息抽取、信息过滤、 问答系统等 Vector Space Model, VSM)由Salton等人于20世纪70年代提出 ,并成功地应用于著名的SMART文本检 索系统。
方法 归纳学习、决策树、神经网络、提取短语、形成概念、关联
粗糙集、遗传算法等
分析、聚类、分类
成熟度 从1994年开始得到广泛应用 从2000年开始得到广泛应用
9
文本挖掘概念
文本挖掘旨在通过识别和检索令人感兴趣的模式 ,进而从数据源中抽取有用的信息。
文本挖掘的数据源是文本集合,令人感兴趣的模 式不是从形式化的数据库记录里发现,而是从非 结构化的数据中发现。
金融,计算机,网络,电子工程,生物化学 ,医学等。
这里的领域还可以是用户自定义的范围。
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专业词典抽取框架
平衡语料 词抽取算法
候选词列表
通用词典
手工核查
专业语料
候选词列表
通用词典
过滤出通用词
专业词候选
专业词典
相关软件
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分词精度超过98%
庖丁解牛分词器:基于Lucene的中文分词器开 源软件系统。
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举例:有5个文本
D1:在高校学习文本分析与文本挖掘。 D2:高校学习真有趣。 D3:文本分析与文本挖掘是一门重要课程。 D4:数据处理是重要的。 D5:数据处理是数据挖掘的重要基础。
27
停用词去除:
英语中这些词一般是介词和冠词,比如“a” 、“the”或“on”,et al.
中文:的 地 得 了 阿 吗,等
30
词频向量
高学文分挖有重课数处基 校习本析掘趣要程据理础 D1 1 1 2 1 1 0 0 0 0 0 0 D2 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 D3 0 0 2 1 1 0 1 1 0 0 0 D4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 D5 0 0 0 0 1 0 1 0 2 1 1
最多次数
TF(i,
d
)
freq(i,
freq(
d) j, d
)
j
将文档中词出现的实际次数除 以所有词出现的总次数
IDF的计算方法
两种方法:
IDF(i) log N n(i) 1
N为所有文档的数量,n(i)为N中出现 过关键词i的文档 数量。
33
旨在降低所有文档中几乎 都会出现的关键词的权重 。 思想:常见的词语对于区 分文档没有用,应该给出 仅出现在某些文档中的词 更高的权重。 描述关键词的类别区分能 力。
TF的计算方法
32
文档归一化?
TF(i, d) freq(i, d) max freq(d)
将文档中词出现的实际次数除 以该文档中各关键词出现的最 多次数
TF(i, d )
freq(i, d )
将文档中词出现的实际次数除 , j i 以该文档中其他关键词出现的
max Others( j, d)
例如将“军事类”中每篇文章进行向量化:
将军事类所有文章进 行各个维度的平均
军事类原型向量
(‘坦克,0.010’,‘侵略,0.003’,‘战机,0.003’ ……)
39
当有一篇新的文章要进行分类时,同样进 行分词和向量化,也标记成向量和词频的 形式,然后和原型项量进行比较,计算余 弦相似性。
cos( )
12
(2)词性标注 我/要/好好/学习/文本/分析/与/文本/挖掘/
我/r 要/v 好好/d 学习/v 文本/n 分析/vn 与/c 文本/n 挖掘/vn 。/w。
r v d n vn c w 。。。
代词 动词 副词 名词 动名词 连词 标点
13
14
(3)命名实体识别 命名实体是指人名、地名、机构名等。
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).
5
文本检索应用实例
6
文本检索过程
7
文本挖掘与数据挖掘的区别:
文本挖掘:文档本身是半结构化的或非 结构化的,无确定形式并且缺乏机器可 理解的语义;
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TF-IDF
Salton在1975提出。 TF代表词频(Term frequency)
词在文档中出现的频次
IDF反文档频率(Inverse document frequency)
衡量一个词对于区分文档类别的重要程度
TF-IDF的总体思想:词的描述能力受两个要素影响,一是词 的频次,词在文档中出现的频次越高(TF高)则描述该文档的 代表性越强;二是词本身的描述能力,用反文档频率来度量 ,即若一个词出现在较少的文档类别中,则其描述能力较强 (IDF高)。
数据挖掘:其对象以数据库中的结构化 数据为主,并利用关系表等存储结构来 发现知识
因此,数据挖掘的技术不适用于文本挖 掘,或至少需要预处理。
数据挖掘
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文本挖掘
研究对象 用数字表示的、结构化的数据 无结构或者半结构化的文本
对象结构
关系数据库
自由开放的文本
目标 获取知识,预测以后的状态
提取概念和知识
人名举例如王岩、孙桂平、王二小; 北京、哈尔滨、北京市东城区王府井 清华大学、哈尔滨工业大学
商品、武器
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词法分析研究面临困难
中文各词之间不存在显式的分界符; 缺少ing,ed信息 歧义、未知词识别
和英文分词相比, 中文分词更加困难 ,为什么?
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一体化中文词法分析框架 姜维.《文本分析与文本挖掘》.科学出版社.2018
将剩余词汇可以看做术语
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利用术语描述文档的布尔向量
高学文分挖有重课数处基 校习本析掘趣要程据理础 D1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 D2 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 D3 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 D4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 D5 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1
IDF(i)
m k 1
P(i,
ck
)
log
2
P(i,
ck
)
术语i在类别c中出
现的文档的个数
P(i, c) Count(i, c) Count(c)
术语i在类别c中出现的概率 类别c中总的文档个
数
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TF-IDF(i, d) TF(i, d) IDF(i)
例:假如一篇文章的总词数是100个,词 语“汽车”出现了5次,“汽车”在该文 档中的词频是5/100=0.05; 如果“汽车”一词在100份文档中出现过 ,文档总份数是10000份,反文档频率为
核心思路:给每个文档的类别都做一个标 准向量——原型向量(中心向量)
用待分类文档的向量和这个标准向量比一 下余弦相似度,相似度越高越可能属于该 分类,反之则不然
例:某新闻网站中,希望构造一个自动的文章分类系统3,8 首先收集10000个样本,然后给每篇文章划分类别。
例如有“军事类”,“体育类”,“经济类”,“娱乐类 ”,“科技类”等,每篇文章都有至少一个所属的类别。
log(10000 /100)
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术语的挑选
通过专业词典挑取具有基本语义的词 通过IDF值和术语出现的频次来衡量, 通过模型评价 通过相关度 混合方法
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文本分类算法
Rocchio算法 K-近邻算法 朴素贝叶斯算法 决策树算法 神经网络算法 支持向量机算法
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Rocchio算法
4
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。
词干还原:
“stemming”替换成“stem”,“went”替 换成“go”
university和universal的词干都是univers,可 能出现语义问题
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文本向量
文档 词汇1 词汇2 词汇3 词汇4 词汇5 词汇6 D1 高校 学习 文本 分析 文本 挖掘 D2 高校 学习 有趣 D3 文本 分析 文本 挖掘 重要 课程 D4 数据 处理 重要 D5 数据 处理 数据 挖掘 重要 基础
s1c1 s2c2 sncn
s12 s22 sn2 c12 c22 cn2
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Rocchio算法的缺点
1. 一个类别的文档只有一个质心; 2. 训练数据是绝对正确的。
程
41
序
示
例
42
43
小结
1. 理解什么是文本挖掘; 2. 理解分词; 3. 理解文档分类; 4. 试查找和学习其他文本挖掘知识。
文本挖掘领域:
搜索额信息检索 文本聚类 文本分类 Web挖掘 信息抽取 自然语言处理 概念提取