数据挖掘中的文本挖掘讲义.
文本挖掘
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8．1．4文本挖掘与信息检索
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信息检索领域一般用查全率和查准率，对检索的效果进行 量化评价。信息检索主要解决文本的标引问题，使用倒排 文本数据结构来表示文本信息。为了提高信息检索的效率， 信息检索系统在不断添加新的功能，如文本分类、文本聚 类、自动摘要和主题词自动抽取等方法，使用户能够更加 方便地从不同途径准确地查找到所需信息。自动摘要能够 减轻用户测览相关文本所需的时间，使用户能够快速地掌 握相关文本中的内容。文本的自动分类和自动聚类能够根 据文本的内容信息将文本集合划分为不同的类或者簇，方 便用户查找所需信息。
8．2．2 Web的特点
Web是一个非常成功的基于超文本的分布式信息系统。Web 的特点如下：
1．庞大性。Web 为全球范围发布和传播信息提供了机会， 它允许任何人在任何地方任何时间传播和获取信息。由于 Web的开放性，使得WCb上的信息与日俱增，呈爆炸性增 长。
2．动态性。Web不仅以极快的速度增长，而且其信息还 在不断地发生更新。新闻、公司广告、股票市场、Web服 务中心等都在不断地更新着各自的页面。链接信息和访问 记录也在频繁更新之中。
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8．1．1文本挖掘概述
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文本挖掘涵盖多种技术 , 包括信息抽取 , 信息检索 , 自然语 言处理和数据挖掘技术。它的主要用途是从原本未经使用 的文本中提取出未知的知识，但是文本挖掘也是一项非常 困难的工作 , 因为它必须处理那些本来就模糊而且非结构 化的文本数据,所以它是一个多学科混杂的领域,涵盖了信 息技术、文本分析、模式识别、统计学、数据可视化、数 据库技术、机器学习以及数据挖掘等技术。文本挖掘在商 业智能、信息检索、生物信息处理等方面都有广泛的应用。 例如，客户关系管理，自动邮件回复，垃圾邮件过滤，自 动简历评审，搜索引擎等等。
基于文本挖掘的数据分析方法
基于文本挖掘的数据分析方法第一章：引言在当今的信息爆炸时代，数据量日益增大，数据挖掘和分析的需求也日益迫切。
文本挖掘作为数据挖掘的一种重要手段，在自然语言处理、情感分析、舆情监测等领域具有广泛的应用。
本文将介绍基于文本挖掘的数据分析方法，以探索大数据背景下的数据分析途径。
第二章：文本挖掘技术2.1 文本预处理技术文本预处理是文本挖掘过程中的一项必要步骤，包括文本采集、清洗、分词、词性标注等操作。
文本采集获取需要分析的数据，清洗是指对数据中的噪声、无用信息进行清除，使得所得到的文本更具有可读性和可分析性。
2.2 文本聚类技术文本聚类是指通过无监督学习算法将具有相似主题或内容的文本归为同一类别。
聚类算法包括基于距离的聚类算法（如K-means、层次聚类等）和基于概率模型的聚类算法（如LDA等）。
2.3 文本分类技术文本分类是在给定的分类体系下，通过监督学习算法将文本进行归类。
常用的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
2.4 文本挖掘工具在文本挖掘过程中，常用的工具包括Python相关库（如nltk、gensim等）以及商业化软件（如SPSS、SAS等）。
第三章：文本挖掘在数据分析中的应用3.1 舆情分析文本挖掘在舆情分析中有着广泛的应用。
通过对社交媒体、论坛等大量文本数据的采集、聚类、分类等分析手段，可以有效获取与企业、品牌相关的信息，为企业决策提供有价值的参考。
3.2 金融预测文本挖掘可以通过对新闻、公告等文本数据的分析，预测股票、期货等市场的变化趋势，提供交易决策的参考。
3.3 自然语言处理文本挖掘可以通过提取文本中的实体、关系等信息，实现自然语言处理。
例如，通过对文本中的疾病、症状等信息进行抽取和匹配，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
第四章：文本挖掘在数据分析中的前景未来，随着数据的不断增大和多样化，文本挖掘也将有着更广泛的应用。
同时，随着机器学习、深度学习等技术的发展，文本挖掘将更加强大和精细。
《文本数据挖掘》教学大纲
文本数据挖掘教学大纲课程名称：文本数据挖掘学分：2总学时：32 理论学时：24 实验学时：8先修课程：数据库原理与应用、Python高级语言编程、数据结构适用专业: 数据工程专业开课学期：第六学期01课程性质、定位和教学目标课程性质：文本数据挖掘是数据工程专业的必修课程，本课程以文本数据挖掘为主要内容，讲述实现文本数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的文本数据挖掘模型。
课程定位：“文本数据挖掘技术导论”是针对数据工程专业的专业技术课程，同时也是该专业的核心课程，也是本专业创业创新教育课程。
在学生专业培养中起到至关重要的作用。
教学目标：通过“文本数据挖掘技术导论”课程的教学，使学生理解文本数据挖掘的基本概念和方法，学习和掌握中的文本数据挖掘的经典方法。
使学生能够借助Python高级语言编程工具进行具体文本数据的挖掘分析。
02教学内容与要求第一章绪论【教学目的与要求】了解文本挖掘研究背景、意义及国内外研究现状，掌握文本挖掘的概念，了解文本挖掘主要研究领域，了解文本挖掘在制药企业应用案例。
【教学内容】1.1 文本挖掘研究背景及意义1.2 文本挖掘的国内外研究现状1.3 文本挖掘概述1.4 文本挖掘的过程1.5 文本挖掘在制药企业应用案例【教学重点与难点】重点：文本挖掘研究背景、意义国内外研究现状、文本挖掘概念难点：文本挖掘的过程【教学手段】利用网络环境、多媒体课件，案例教学、实理一体化教学方法等【课后作业】1. 文本挖掘与数据挖掘有何联系和区别？2. 目前文本挖掘的领域主要涉及到哪些？第二章文本切分及特征词选择【教学目的与要求】掌握文本数据采集的常用方法、了解中文语料库与词典，熟练掌握文本切分和文本特征词选择的方法，熟练掌握Python Jieba分词模块及其用法。
【教学内容】2.1 文本数据采集2.2 语料库与词典简介2.3 文本切分2.4 文本特征词选择2.5 Python Jieba分词模块及其用法【教学重点与难点】重点：文本切分、文本特征词选择、Python Jieba分词模块及其用法难点：Python Jieba分词模块及其用法【教学手段】利用网络环境、多媒体课件，案例教学、实理一体化教学方法等【课后作业】1 利用现代汉语语料库进行一段中文文本的汉语分词、词性自动标注、字频统计和词频统计。
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。
文本挖掘的基本概念
文本挖掘的基本概念
文本挖掘，也称为文本数据挖掘或文本分析，是从文本中获取高质量信息的过程。
这个过程旨在将非结构化文本转换为结构化格式，以发现有意义的模式和全新洞察。
它是从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式的过程。
文本挖掘的主要目的是从非结构化文本文档中提取有趣的、重要的模式和知识。
这个过程可以通过应用高级分析方法，例如朴素贝叶斯、支持向量机(SVM) 和其他深度学习算法，企业能够探索和发现非结构化数据中隐藏的关系。
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。
文本挖掘理论概述
基金项目： 河南省科技攻关项目（０３２４２２００２４）
２２
福建电脑
２００８ 年第 ９ 期
词 。 虚 词 例 如 英 文 中 的 ＂ａ， ｔｈｅ， ｏｆ， ｆｏｒ， ｗｉｔｈ， ｉｎ， ａｔ， ……＂， 中 文 中 的＂的， 得， 地， ……＂； 实词例如数据库会议上的论文中的＂数据 库＂一词， 视为非用词。
知 识 领 域 有 深 入 的 了 解 ［４］。
３） 文本挖掘可以对大量文档集合的内容进行总结、分类、聚
类 ．、关 联 分 析 以 及 利 用 文 档 进 行 趋 势 预 测 等 。
４） 解释与评估： 将挖掘得到的知识或者模式进行评价， 将符
合一定标准的知识或者模式呈现给用户。
３、Ｗｅｂ 文本挖掘的一般处理过程 无 论 是 在 数 据 结 构 还 是 分 析 处 理 方 面 ， Ｗｅｂ 文 本 挖 掘 和 数
在机器学习中常 用 的 模 型 质 量 评 估 指 标 有 分 正 确 率 （ Ｃｌａｓ－ ｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ａｃｃｕｒａｃｙ） ， 查 准 率 （ Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ） 与 查 全 率 （ Ｒｅｃａｌｌ） ， 查 准 率 与 查 全 率 的 几 何 平 均 数 ， 信 息 估 值 （ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｏｒｅ） 兴 趣 性 （ Ｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇｎｅｓｓ） 。其中兴趣性是一个主客观结合的评价指标。 ４、结 论 和 展 望
对 Ｉｎｔｅｒｎｅｔ 上 的 文 本 数 据 进 行 文 本 挖 掘 可 以 看 作 是 一 种 机 器学习的过程。在机器学习中学习的结果是某种知识模型 Ｍ， 机 器学习的一个重要组成部分便是对产生的模型 Ｍ 进行评估。对 所获取的知识模式进行质量评价， 若评价的结果满足一定的要 求， 则存储知识模式， 否则返回到以前的某个环节分析改进后进 行 新 一 轮 的 挖 掘 工 作 ［７］。
第12章文本挖掘-PPT文档资料
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
16
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
9
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
10
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
数据挖掘ppt课件(2024)
医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
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数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
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金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
Text Mining 文本挖掘
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一、文本挖掘的定义
文本挖掘（text mining）：是指抽取有效、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。
Text data mining 、knowledge discovery from textual databases
2015/11/6
表示文档词频的词频矩阵
t1 t2 t3 t4
2015/11/6
d1
322 361 25 30
d2
85 90 33 140
d3
35 76 160 70
d4
69 57 48 201
d5
15 13 221 16
d6
320 370 e of Business Intelligence, HFUT
2015/11/6
© The Institute of Business Intelligence, HFUT
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中文分词方法
最大匹配法（Maximum Matching method, MM法）：
选取包含6-8个汉字的符号串作为最大符号串，把最大
符号串与词典中的单词条目相匹配，如果不能匹配，就 削掉一个汉字继续匹配，直到在词典中找到相应的单词 为止。匹配的方向是从右向左。
停用词表
英语单词
存储
剔除
去除重复关键词
词频统计，保留高频词
利用词表确定标引词或直接选择关键词
标引
2015/11/6
© The Institute of Business Intelligence, HFUT
25/86
抽取关键词的方法与过程
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
2.2.1 网络安全.................................................................................................................................... 5 2.2.2 Web 信息搜索............................................................................................................................ 5 2.2.3 垃圾邮件过滤 ............................................................................................................................ 6 2.2.4 生物信息学................................................................................................................................ 7
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。
大数据分析平台中的文本挖掘技术使用教程
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。
文本数据挖掘技术导论-第5章 文本聚类
5.1 文本聚类概述
国内外研究现状与发展趋势 经过半个多世纪的研究，目前已经有了许多关于聚类分析的著作，聚类分析也
逐渐有了成熟的体系，并在数据挖掘方法中占据了重要的地位，现有的聚类分析方 法有以下五种，分别是划分式聚类算法、层次聚类算法、基于密度的聚类算法、基 于网格的聚类算法和基于模型的聚类算法。
5.2 文本聚类原理与方法
基于划分的方法 基于划分的方法就是给定一组未知的文档，然后通过某种方法将这些文档划分
成多个不同的分区，具体要求就是每个分区内文档尽可能的相似，而在不同分区的 文档差异性较大。给定一个含有n个文档的文本集，以及要生成的簇的数目k。每一 个分组就代表一个聚类，k<n。这k个分组满足下列条件：每一个分组至少包含一个 文档，每一个文档属于且仅属一个分组。对于给定的k，算法首先的任务就是将文 本集建成k个划分，以后通过反复迭代从而改变分组的重定位，使得毎一次改进之 后的分组方案都较前一次好。将文档在不同的划分间移动，直至满足一定的准则。 一个好的划分的一般准则是：在同一个簇中的文档尽可能“相似”，不同簇中的文 档则尽可能“相异”。
5.1 文本聚类概述
研究热点： （1）对于一些需要事先确定聚类数以及初始聚类中心的算法，如何优化这些超 参数的选取，从而提高算法的稳定性以及模型质量？ （2）目前的许多聚类算法只适用于结构化数据，如何通过对现有算法进行改进 使其同样适用于非结构化数据？ （3）随着大数据时代的来临，数据的体量变得越来越大，如何对现有算法进行 改进从而使得算法更加高效稳定？ （4）现有的某些算法对于凸形球状的文档集有良好的聚类效果，但是对于非凸 文档集的聚类效果较差，如何改进现有算法从而提高算法对不同文档集的普适性？
由于中文文档没有词的边界，所以一般先由分词软件对中文文档进行分词，然 后再把文档转换成向量，通过特征抽取后形成样本矩阵，最后再进行聚类，文本聚 类的输出一般为文档集合的一个划分。
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文本检索
文本检索主要研究对整个文档文本信息的表示 、存诸、组织和访问 ，即根据用户 的检索要求， 从数据库中检索出相关的信息资料。
主要检索方法有三种 ：布尔模型是简单常用的严格匹配模型；概率模型利用 词条间和词条与文档间的概率相关性进行信息检索；向量空间模型在于将文 档信息的匹配问题转化为向量空间中的矢量匹配问题处理。
文本分类
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 。这样用户不仅可以方便地阅读文档， 而且可以通过限制搜索范围来使文档查找 更容易 。 近年来涌现出了大量的适合于不同应用的分类算法，如：基于归纳学习的决 策树、基于向量空间模型的 K-最近邻、基于概率模型的 Bayes 分类器 、神 经网络 、基于统计学习理论的支持向量机方法等
四
结语
Summary
文本挖掘和数据挖掘在目的上是一致的，都 是试图从大量的信息中抽取知识。数据挖掘是从 原始数据中抽取，而文本挖掘则是从文本材料中 抽取。文本挖掘也就可以看成一种数据挖掘，但 是数据挖掘倾向于非常精确和结构化，多数研究
三
文本挖掘过程
Process of Text Mining
文本挖掘过程图示
文本预处理
文本预处理是文本挖掘的第一个步骤， 对文本挖掘效果的影响至关重要， 文本的 预处理过程可能占据整个系统的 80 %的工作量。
与传统的数据库中的结构化数据相比，文档具有有限的结构，或者根本就没 有结构即使具有一些结构，也还是着重于格式，而非文档的内容，且没有统 一的结构，因此需要对这些文本数据进行数据挖掘中相应的标准化预处理；
网络浏览
1
文本检索
4
文本 挖掘
3 5
2
文本分类 文本聚类 文档总结
网络浏览
文本挖掘技术可以通过分析用户的网络行为等 ，帮助用户更好地寻找有用信息
一个典型的例子是 CMU的WebWatcher 。这是一个在线用户向导， 可以根 据用户的实际点击行为分析用户的兴趣 ， 预测用户将要选择的链接 ， 从而 为用户进行导航 。
类、关联分析等操作。高质量的信息通常
通过分类和预测来产生，如模式识别。
文本挖掘的分类
基于单文档的文本挖掘
文本摘要
信息提取
文本分类 文本聚类 基于文档集的文本挖掘 个性化文本过滤 文档作者归属 因素分析
文本挖掘
二
文本挖掘的主要研究方向
Main Research Direction of Text Mi1）为了提高程序效率，提高运行速度；2）数万维的 特征对文本分类的意义是不同的，一些通用的、各个类别都普遍存在的特征对分 类的贡献小，在某个特定的类中出现的比重大而在其他类中出现比重小的特征对 文本的贡献大 。3）防止过拟合（Overfit）。对每一类，去除对分类贡献小的特 征，筛选出针对反映该类的特征集合。 一个有效的特征集直观上说必须具备以下两个特点： 1）完全性：确实体现目标文档的内容； 2）区分性：能将目标文档同其他文档区分开来。 通常，特征子集的提取是通过构造一个特征评估函数，对特征集中的每个特征进 行评估，每个特征获得一个评估分数，然后对所有的特征按照评估分大小进行排 序，选取预定数目的最佳特征作为特征子集。
此外文档的内容是使用自然语言描述，计算机难以直接处理其语义，所以还 需要进行文本数据的信息预处理。信息预处理的主要目的是抽取代表文本特 征的元数据（特征项），这些特征可以用结构化的形式保存，作为文档的中 间表示形式。
文本的表示
基于自然语言处理和统计数据分析的文本挖掘中的文本特征表示指的是对从文本 中抽取出的元数据（特征项）进行量化，以结构化形式描述文档信息。这些特征 项作为文档的中间表示形式，在信息挖掘时用以评价未知文档与用户目标的吻合 程度，这一步又叫做目标表示。 文本表示的模型常用的有：布尔逻辑模型， 向量空间模型潜在语义索引和概 率模型。其中VSM是使用最多的方法也是效率最好的方法。VSM的基本思想 是使用词袋法表示文本，这种表示法的一个关键假设，就是文章中词条出现 的先后次序是无关紧要的，每个特征词对应特征空间的一维，将文本表示成 欧氏空间的一个向量。
数据挖掘中的文本挖掘
张聪
一
关于数据挖掘和文本挖掘
二
文本挖掘的主要研究方向
目录
Contents
三
文本挖掘过程
四
结语
一
数据挖掘与文本挖掘
Data Mining and Text Mining
数据挖掘一般是指从大量的数据中 自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性 （属于Association rule learning）的信
文本挖掘方法
常用的文本分类方法有基于概率模型的方法，如朴素Bayes方法，隐马尔可夫模型 等；基于关系学习的决策树方法等；基于统计学习的支持向量机方法等；基于向 量空间模型的K-近邻分类法和神经网络方法等。 常用的聚类划分方法有K-平均算法和K-中心算法。K-平均算法是划分方法中 基于质心技术的一种算法，以K为参数，把n个对象分为K个簇，以使簇内具 有较高的相似度，而簇间的相似度较低，相似度的计算根据一个簇内对象的 平均值（质心）来计算。K-平均算法对于孤立点敏感，为消除这种敏感性不 采用簇中对象平均值作为参考点，而选用簇中位置最中心的对象为参考点， 这就是K-中心算法。
文本聚类
与文本分类相对应的是文本自动聚类 。文本聚类是一种典型的无监督机器学习问 题。
它与文本分类的不同之处在于， 聚类没有预先定义好的主题类别， 它的目标 是将文档集合分成若干个簇 ，要求同一簇内文档内容的相似度尽可能大， 而 不同簇间的相似度尽可能小 。
文档总结
文档总结也是 Web 文本挖掘的一个重要内容 。它是指从文档中抽取关键信息 ， 用简洁的形式 ，对文档内容进行摘要和解释， 这样用户不需阅读全文就可了解文 档或文档集合的总体内容 。 搜索引擎向用户返回查询结果时， 通常需要给出文档摘要 ，这就是文档总结 的一个实例 。
息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有
关，并通过统计、在线分析处理、情报检 索、机器学习、专家系统（依靠过去的经 验法则）和模式识别等诸多方法来实现上 述目标。 文本挖掘一般指文本处理过程中产 生高质量的信息，其主要处理过程是对大 量文档集合的内容进行预处理、特征提取、 结构分析、文本摘要、文本分类、文本聚