文本挖掘技术研究进展_袁军鹏
大规模文本挖掘技术研究与应用
大规模文本挖掘技术研究与应用随着信息时代的到来，互联网的普及，我们生活在的世界日益变得数字化、信息化。
互联网上每天涌现出的海量的信息，尤其是文本信息，已经超过了人类的处理能力。
而对于这些大量的文本信息，仅凭人类的手工处理是远远不够的。
所以，大规模文本挖掘技术的研究和应用已成为当下的一个热门领域。
一、什么是大规模文本挖掘技术大规模文本挖掘技术是一种基于机器学习、数据挖掘、自然语言处理等技术，对大规模文本数据的自动化分析和抽取的方法。
从文本数据中自动提取出信息，揭示出潜在的规律和趋势，对于很多领域具有至关重要的作用。
与传统的文本分析不同，大规模文本挖掘技术可以处理海量的文本数据，并能自动发现文本中隐藏的规律和模式，揭示真相、为业务决策提供支持。
二、大规模文本挖掘技术的应用示例1. 舆情监测大规模文本挖掘技术可以用于对网上舆情的全面监测与分析。
通过对互联网上各类文本的抓取和分析，可以及时发现并分析用户的观点和情感，从而得出舆情分析报告，为政府和企业决策提供支持。
2. 金融风险控制大规模文本挖掘技术可以用于对金融市场的全面监测和分析，对金融市场中各类文本数据进行抓取和分析，分析包括基本面分析、技术面分析、市场情绪分析，在风险控制方面提供决策支持。
3. 天气预报大规模文本挖掘技术可以用于对气象数据的分析。
通过对遥感、互联网天气预报等数据的综合分析，构建气象预测模型，为业内人士提供准确的天气预报。
三、大规模文本挖掘技术的研究方向1. 自然语言处理与文本处理技术在大规模文本挖掘技术研究中，自然语言处理技术是一项重要的技术。
在语音识别、机器翻译、情感分析、知识图谱等领域，自然语言处理技术都有广泛的应用。
2. 数据挖掘与机器学习技术数据挖掘与机器学习技术是大规模文本挖掘技术的核心技术之一。
对于海量文本数据的自动分类、关键词抽取、情感分析等任务，机器学习和数据挖掘能够提供有效的解决方案。
3. 分布式计算和存储技术大规模文本挖掘技术处理的数据量庞大，分布式计算和存储技术能够方便高效地完成海量数据的处理和存储，是大规模文本挖掘技术研究中必不可少的技术之一。
文本挖掘在教育领域的应用研究
文本挖掘在教育领域的应用研究随着信息技术的快速发展，文本挖掘技术在各个领域的应用也越来越广泛。
教育领域作为一个重要的社会领域，也开始逐渐应用文本挖掘技术来解决一系列教育问题。
本文将探讨文本挖掘在教育领域的应用研究，包括学生学习行为分析、教师评价和课程设计等方面。
首先，学生学习行为分析是文本挖掘在教育领域的一个重要应用方向。
通过分析学生在网络课程、在线讨论和作业提交等平台上产生的大量文本数据，可以了解到学生们的学习行为和习惯。
例如，可以通过分析学生们在在线讨论中发表的言论来了解他们对课程内容的理解程度和思考深度。
同时，还可以通过分析作业提交记录来了解到他们对作业要求和评价标准的理解情况。
这些信息对于教师进行个性化辅导和提供针对性反馈非常有价值。
其次，教师评价是另一个文本挖掘在教育领域的应用研究方向。
教师评价是教育领域中一个非常重要的环节，可以帮助教师了解学生的学习状况，及时调整教学策略。
通过分析学生在课堂上的表现和课后作业的文本反馈，可以帮助教师评估学生对课程的掌握程度和对教学内容的理解程度。
同时，还可以通过分析学生对不同教师在评价方面的反馈来了解到不同教师在评价上存在的差异和改进空间。
这些信息对于提高教师评价能力和提升课堂效果非常有益。
最后，文本挖掘还可以应用于课程设计方面。
通过分析大量课程资料、作业要求和考试题目等文本数据，可以了解到不同课程之间存在的差异和共性。
这些信息有助于设计出更加适合学生需求、能够提高学习效果的课程内容和形式。
同时，还可以通过分析不同年级、不同专业或不同地区学生对某一门课程或某一类题目反馈意见来调整课程设计，提高教学质量和学生满意度。
综上所述，文本挖掘在教育领域的应用研究具有重要的意义和价值。
通过分析学生学习行为、教师评价和课程设计等方面的文本数据，可以帮助教育工作者更好地了解学生需求、提高教学质量和效果。
未来，随着文本挖掘技术的进一步发展，相信在教育领域的应用研究将会取得更加深入和广泛的成果。
文本挖掘技术在用户评论分析中的应用研究
文本挖掘技术在用户评论分析中的应用研究近年来，随着互联网的迅猛发展，巨大的用户数据量使得挖掘和分析这些数据成为业界和学术界的研究热点。
文本挖掘技术应运而生，它可以对大量的文本信息进行自动分类、聚类、情感分析等处理，进而提取出有用的信息，为企业和研究者提供决策支持和研究方向。
用户评论作为互联网上一种重要的信息资源，在电子商务、社交网络、新闻媒体等领域都具有广泛的应用，同时也成为了文本挖掘技术的热点领域之一。
本文将从用户评论的特点、文本挖掘技术的应用等方面探讨文本挖掘技术在用户评论分析中的应用研究。
一、用户评论的特点用户评论是用户对某一商品、服务、事件等的评价或反馈，包括文字评论、评分、图片、视频等。
用户评论的特点主要有以下几个方面：1. 大量性。
随着互联网的普及，每天都有数以亿计的用户在不同的平台上进行评论，这使得用户评论形成了海量的数据集。
2. 多样性。
用户评论的形式、内容、主题、情感等方面都具有多样性，这使得对用户评论的分析处理成为一项具有挑战性的工作。
3. 时效性。
用户评论往往是在用户对某一事件或商品有一定了解之后立即进行的，所以具有一定的时效性，特别是在热点事件、商品上，时效性更为突出。
4. 情感性。
用户评论涉及到用户对某一事物的主观评价，具有明显的情感色彩，包括正面评价、中性评价和负面评价。
以上特点使得对用户评论的分析处理成为了一个复杂的过程，需要借助文本挖掘技术来进行有效的处理和分析。
二、文本挖掘技术的应用文本挖掘技术是从大量的文本数据中自动提取有用的信息的一种技术手段，包括信息检索、自然语言处理、机器学习、数据挖掘等技术。
在用户评论分析中，文本挖掘技术主要应用在以下几个方面：1. 关键词提取。
通过对用户评论中的词汇进行分析，提取出评论中的关键词，这些关键词可以反映出用户对某一商品或服务的主要评价点，这对于商家优化产品或服务很有帮助。
2. 情感分析。
对用户评论进行情感分析，可以判定用户评论是正面评价、中性评价还是负面评价，这对于企业改进产品或服务、人们研究用户行为等方面都有实际应用。
文本挖掘技术在舆情分析中的应用
文本挖掘技术在舆情分析中的应用近年来，随着互联网的普及和社交媒体的兴起，大量的信息被迅速传播和公开，给舆论的形成和传播带来了巨大的挑战。
舆情分析作为一种重要的社会调研手段，逐渐被广泛应用于各个领域。
而文本挖掘技术则成为舆情分析的重要工具之一。
本文将探讨文本挖掘技术在舆情分析中的应用。
首先，舆情分析是一种通过对海量的文字、图片、视频等信息进行收集、处理和分析，来了解社会公众的观点、态度和情绪的研究方法。
而文本挖掘技术作为舆情分析的核心技术之一，能够从大量的文本数据中提取有用的信息，帮助研究者更全面、准确地了解社会舆论的动态。
文本挖掘技术包括文本分类、情感分析、关键词提取等多种技术手段，下面将分别介绍这些技术在舆情分析中的应用。
文本分类是将大量的文本数据按照一定的分类标准进行分类的技术。
在舆情分析中，可以通过文本分类技术将各类舆情信息进行分类，比如将政治类、经济类、娱乐类等不同类型的舆情进行划分，从而更好地进行研究和分析。
文本分类技术通常采用机器学习的方法，通过对训练样本的学习和分类模型的建立，实现对大规模文本数据的自动分类。
情感分析又称为意见挖掘或观点挖掘，是文本挖掘技术的重要应用之一。
情感分析用于判断文本中的情感倾向，比如正面、负面或中性。
在舆情分析中，情感分析可以帮助研究者了解公众对某一事件、产品或机构的态度和情绪。
通过将文本数据进行情感分析，可以对舆论的发展趋势和热点问题有更深入的了解，为政府、企业和媒体等机构提供重要参考。
关键词提取技术是通过对文本中的词语进行分析和统计，提取出具有特定意义或代表某一主题的关键词的技术。
在舆情分析中，关键词提取技术可以帮助研究者挖掘出舆论关注的焦点和热点话题。
通过统计和分析文本数据中频率较高的关键词，可以对舆情的特点和趋势进行更详尽的描述和分析。
除了文本分类、情感分析和关键词提取等技术，文本挖掘技术还可以应用于舆情预测和舆情监测。
舆情预测是指根据历史数据和模型，通过分析当前的舆情信息，预测未来的舆情发展趋势。
文本挖掘技术在新闻热点跟踪中的应用研究
文本挖掘技术在新闻热点跟踪中的应用研究随着移动互联网和社交媒体的普及，人们的信息获取方式也发生了巨大变化。
新闻热点跟踪作为一种信息获取方式备受关注，其可以帮助我们快速、深入地了解某一事件的发展情况。
然而，随着新闻信息的海量化，如何高效地实现新闻热点跟踪成为了一个愈加复杂和具有挑战性的问题。
在这个背景下，文本挖掘技术作为一种重要的信息处理手段，其在新闻热点跟踪中的应用研究也呼之欲出。
文本挖掘技术是一种将自然语言处理、机器学习、数据挖掘和信息检索相结合的技术，用于自动化地分析和抽取大规模文本数据中蕴藏的知识和信息。
其在新闻热点跟踪中的应用主要包括以下三个方面：第一个方面是主题识别。
主题识别是指从大量文本数据中自动地发现和提取其中的主题或话题，用于帮助用户进行新闻热点跟踪和分析。
主题识别算法包括传统的基于统计模型和基于机器学习的方法。
其中，LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种典型的基于统计模型的主题识别算法，可以识别出文本数据中的主题及其分布情况。
而基于机器学习的主题识别算法则需要先进行语料的标注和训练，然后通过分类模型来识别文本数据中的主题。
第二个方面是情感分析。
情感分析是指从文本数据中自动地识别、提取和分析文本中的情感信息，以帮助用户了解社会舆情和民意动向。
情感分析算法主要包括基于情感词典和基于机器学习的方法。
其中，基于情感词典的情感分析算法需要将文本中的词汇与情感词典中的词汇进行匹配和统计，以确定文本的情感倾向。
而基于机器学习的情感分析算法则需要进行语料的标注和训练，然后通过分类模型来识别文本数据中的情感信息。
第三个方面是新闻事件追溯。
新闻事件追溯是指通过分析和挖掘多个时间段内的新闻文本数据，来了解某一事件的演变和发展情况。
新闻事件追溯算法主要包括基于跨时间段的主题演化分析和基于时间序列的事件检测和跟踪。
其中，基于跨时间段的主题演化分析主要是通过对多个时间段内的文本数据进行主题识别和演化分析，来了解事件的演化和发展情况。
文本挖掘技术研究进展_袁军鹏
1 引言
据数据挖掘著名 网站 K dnuggቤተ መጻሕፍቲ ባይዱts的调查 , 已有 60%左右的 人在利用软件 工具进 行文 本挖掘 , 另 有 12%的人计 划在 六个 月内进行文本挖掘 , 如图 1所示 。
的结构数据为研 究目标所不同的是 , 文本挖掘所研究的文本数 据库 , 由来自各种数据源的大量文档组成 , 包括新闻文章 、研究 论文 、书籍 、期刊 、报告 、专利说明书 、会议文献 、技术档案 、政府 出版物 、数字图书馆 、技术 标准 、产品样本 、电子 邮件消息 、W eb 页面等 。 这些文档可能包含标题 、作者 、出版 日期 、长度等结构 化数据 , 也可能包含摘要和内 容等非 结构化的 文本成 分 [ 1] , 而 且这些文档的内 容是人类所使用的自然语言 , 计算机很难处理 其语义 。 因此传统的信 息检索 技术已不 适应日 益增加 的大量 文本数据处理的 需要 , 人们提出文本挖掘的方法进行不同的文 档比较 , 以及文档重要性和 相关性 排列 , 或找出 多文档 的模式 或趋势等分析 [ 2] 。
预处理技术主要包括 S temm ing(英文 ) /分词 (中文 )、特征 表示和特征提取 。 与数据库中 的结构化数据相比 , 文本具有有 限的结构 , 或者根本就没 有结构 。 此外 , 文档的 内容是 人类所 使用的自然语言 , 计算机很难处理其语义 。 文本信息源的这些 特殊性使得数据预处 理技术在文本挖掘中更加重要 。 3. 1. 1 分词技术
3 文本挖掘技术分析
文本挖掘不但要 处理大量的 结构化 和非结 构化的 文档数 据 , 而且还要处理其中复杂的语义关系 , 因此 , 现有的数据挖掘 技术无法直接应用于 其上 。对 于非结构化问题 , 一条途径是发 展全新的数据挖掘算 法直接对非结构化数据进行挖掘 , 由于数 据非常复杂 , 导致这种算法 的复杂 性很高 ;另一 条途径 就是将 非结构化问题结构化 , 利用 现有的 数据挖 掘技术进 行挖掘 , 目 前的文本挖掘一般采 用该途径进行 。 对于语义关系 , 则需要集 成计算语言学和自然 语言处 理等成 果进行分 析 。 我们 按照文 本挖掘的过程介绍其 涉及的主要技术及其主要进展 。 3. 1 数据预处 理技术
文本挖掘技术的研究与应用
文本挖掘技术的研究与应用第一章：概述文本挖掘技术是信息技术领域的一项重要技术，它是利用自然语言处理、数据挖掘、机器学习等技术，从文本中抽取出有用信息的一类技术。
文本挖掘技术在互联网信息处理、社交媒体分析、舆情监测、电子商务等领域得到了广泛应用，同时，也在学术研究、科技创新等领域发挥了重要作用。
第二章：文本挖掘技术的基本过程文本挖掘技术的基本过程包括文本预处理、特征提取、模型建立、模型评价等步骤。
其中，文本预处理是文本挖掘技术的重要基础，主要包括文本清洗、分词、去除停用词、词干化等步骤。
特征提取是指将文本转化为特征向量的过程，主要包括词袋模型、TF-IDF权重等方法。
在模型建立过程中，常用的文本分类模型包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
最后，模型评价是需要通过训练集和测试集来评价模型的准确度、召回率、精确率等指标。
第三章：文本挖掘技术的应用3.1 互联网信息处理互联网上的信息量非常庞大，文本挖掘技术可以帮助人们更好地利用这些信息，提取出对他们有价值的信息。
例如，在电子商务领域中，文本挖掘技术可以发现商品的销售趋势、热门关键词等，从而帮助商家制定更好的营销策略。
在搜索引擎中，文本挖掘技术可以帮助人们更准确地搜索到他们想要的信息。
3.2 社交媒体分析随着社交媒体的飞速发展，人们在社交媒体上所发布的信息量越来越大，文本挖掘技术可以帮助人们更好地了解社交媒体中的情感倾向、热门话题等。
例如，在微博上，我们可以通过文本挖掘分析来了解某一话题的热度、人们对其的情感倾向等信息。
3.3 舆情监测对于政府和企事业单位来说，了解公众的情感倾向、热点话题等信息对于制定政策和营销策略非常重要。
文本挖掘技术可以帮助他们及时了解公众的反应，从而更好地回应公众关切，提高公众满意度。
3.4 学术研究文本挖掘技术也在学术研究中发挥了重要作用。
科学家们通过分析已有文献，探索尚未被发掘的知识点。
例如，在药物研发领域，通过文本挖掘技术可以挖掘出已有的药物研究成果，发现新的药物应用方向。
高职本科办学模式探析——以云南师大职教院为例
高教研究现代教育科学M O D E R N E D U C A T I O NS C I E N C E2014年第4期高职本科办学模式探析———以云南师大职教院为例张雅博 谢笑天[摘 要]高等职业教育作为高等教育发展中的一个类型,完整体系包括高职专科、高职本科、专业硕士、专业博士等。
而目前高职本科教育在我国还是一个新生事物,云南师大职教学院在实施高职本科试点学院五年多的实践探索中,初步形成了学历教育、职业技能培训与鉴定、社会服务相结合的“三位一体”办学模式。
[关键词]高等职业教育 高职本科 办学模式[中图分类号]G64 [文献标识码]A [文章编号]1005—5843(2014)04-0073-03[作者简介]张雅博,云南师范大学职业技术教育学院硕士生;谢笑天,云南师范大学职业技术教育学院院长、教授(云南昆明 650500)云南省从2009年开始率先在全国开展“高职本科试点院校”工作。
云南师大职教学院作为云南省三家试点单位之一,将学历教育、职业技能培训与鉴定、社会服务结合为“三位一体”,在相互支撑、相互促进中形成了有效的办学组织体系和运行机制,初步形成了职教特色鲜明的办学模式。
一、现状高职本科(高等职业本科)是全日制本科学历教育的一种,学位为专业学士。
高职本科与普通本科共同构成我国高等教育体系的全日制本科层次。
我国台湾省早已存在高职本科的办学类型,大陆部分省市也已经开始推行应用型高等职业本科层次教育。
高等职业教育作为高等教育中的一个类型,其完整体系包括高职专科、高职本科、专业硕士、专业博士等,肩负着培养面向生产、建设、服务和管理第一线需要的高素质的技术应用型和职业技能型高等专业人才的使命,在我国加快推进社会主义现代化建设进程中具有不可替代的作用。
随着我国城乡建设一体化进程、新型工业化道路的加快,建设社会主义新农村和创新型国家对高技能人才要求的不断提高,需要构建职业教育“立交桥”,以促进现代职业教育的发展。
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。
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。
文本挖掘技术研究进展
文本挖掘技术研究进展
袁军鹏;朱东华;李毅;李连宏;黄进
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2006(23)2
【摘要】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,已经成为数据挖掘中一个日益流行而重要的研究领域.首先给出了文本挖掘的定义和框架,对文本挖掘中预处理、文本摘要、文本分类、聚类、关联分析及可视化技术进行了详尽的分析,并归纳了最新的研究进展.最后指出了文本挖掘在知识发现中的重要意义,展望了文本挖掘在信息技术中的发展前景.
【总页数】4页(P1-4)
【作者】袁军鹏;朱东华;李毅;李连宏;黄进
【作者单位】清华大学,公共管理学院,北京,100084;北京理工大学,管理与经济学院,北京,100081;空军济南四站厂,山东,济南,250022;北京理工大学,管理与经济学院,北京,100081;北京理工大学,管理与经济学院,北京,100081
【正文语种】中文
【中图分类】TP311;TP18
【相关文献】
1.文本挖掘技术在农业知识服务中的应用述评 [J], 孙坦;丁培;黄永文;鲜国建
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4.基于文本挖掘技术的《易经》可视化初探 [J], 岑萧萍;高日阳;刘秀峰
5.基于网络短文本主题挖掘技术研究 [J], 冯鑫;汤鲲
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自然语言处理中的文本挖掘技术
自然语言处理中的文本挖掘技术随着互联网的普及，越来越多的数据以文本的形式存在，这些数据中蕴含着各种信息和价值。
然而，由于数据规模庞大，人们难以直接处理和分析这些数据，需要借助计算机技术，对文本进行深入的分析，提取其中的信息和知识。
这时，文本挖掘技术的应用便得到了广泛的关注和应用。
文本挖掘是指通过计算机技术对大规模文本数据进行深入的分析和处理，发现其中隐藏的知识和信息的过程。
文本挖掘技术主要包括三个方面：文本预处理、特征提取和信息挖掘。
其中，文本预处理是指对文本数据进行清洗、分词、去除停用词等操作，使得文本表示更加规整和易于计算机处理。
特征提取是指从文本数据中抽取出与分析任务相关的特征，如词频、文本主题等。
信息挖掘是指基于文本特征对数据进行分类、聚类、情感分析等操作，挖掘出其中的知识和信息。
文本挖掘技术在自然语言处理中有着广泛的应用。
例如，在搜索引擎中，文本挖掘技术可以通过对用户搜索词的分析和理解，提供更准确的搜索结果。
在情感分析中，文本挖掘技术可以对用户在社交媒体上的评论和讨论进行分析，了解公众对产品或事件的态度和看法。
在信息抽取和分类中，文本挖掘技术可以实现对新闻、邮件等文本数据的自动分类和抽取，提高信息分类和推荐的效率。
在文本摘要中，文本挖掘技术可以对大量文本数据进行概括和提炼，降低人工处理的成本。
文本挖掘技术的应用还有很多，如舆情监测、网络安全等领域，都可以通过文本挖掘技术实现自动化分析和处理。
而且，随着自然语言处理技术的不断发展和进步，文本挖掘技术的应用范围也会不断扩大和深化。
然而，文本挖掘技术也存在一些问题和挑战。
例如，在文本预处理过程中，如何识别和去除噪声和干扰词仍然是一个难点；在特征提取中，如何选取合适的特征和表示方法也是一个重要问题；在信息挖掘中，如何提高算法的准确性和可解释性也需要进一步研究和探索。
综上所述，文本挖掘技术在自然语言处理中具有广泛的应用前景和发展空间。
通过文本挖掘技术的应用，可以实现对文本数据的深入分析和理解，挖掘其中蕴含的知识和信息，为人们提供更准确、更有价值的数据和信息。
文本挖掘技术在信息科学研究中的应用
文本挖掘技术在信息科学研究中的应用近年来，随着信息技术的迅速发展，人们获取和生产信息的能力大大增强。
然而，这种信息量的爆炸式增长也带来了一个新的问题，即如何有效地从海量信息中提取有价值的知识和信息。
在这个背景下，文本挖掘技术成为了信息科学研究中的重要工具之一。
本文将通过介绍文本挖掘的基本概念、技术方法以及在信息科学研究中的应用案例，来探讨文本挖掘技术在信息科学研究中的重要性和应用前景。
首先，让我们来了解一下文本挖掘的基本概念。
文本挖掘，又称为文本数据挖掘，是指通过对大规模文本数据集的处理和分析，从中发现并提取出有用的信息和知识的一种技术。
它涉及到自然语言处理、机器学习以及数据挖掘等多个学科领域的知识。
文本挖掘的目标包括文档分类、情感分析、实体识别、关系抽取等。
通过对文本挖掘的研究和应用，人们能够更加高效地处理和利用大量的文本信息，从而实现对知识的深入挖掘和利用。
在信息科学研究中，文本挖掘技术有着广泛的应用。
其中一个重要应用领域是信息抽取。
信息抽取是指从非结构化文本中自动抽取出结构化的信息，并进行进一步的分析和利用。
例如，在医学领域，研究者们通过文本挖掘技术，可以从海量的医学文献中自动抽取出疾病的症状、治疗方法等关键信息，从而为医学研究和临床诊断提供帮助。
此外，文本挖掘技术还可以用于新闻事件的自动提取和整理，帮助人们更加快速和准确地了解和分析新闻事件的发展态势和舆论动态。
另一个重要的应用领域是情感分析。
情感分析是指通过对文本中的情感信息进行分析和判断，来了解文本作者的情感倾向和观点。
例如，在社交媒体上，人们经常会发表一些包含情感信息的评论和推文。
通过情感分析，我们可以了解公众对某个社会事件或产品的态度和看法，进而为决策者提供参考。
在营销领域，情感分析也可以帮助企业了解客户对产品或服务的满意度，从而优化产品设计和市场推广策略。
此外，文本挖掘技术还可以应用于知识图谱的构建和应用。
知识图谱是一种用于表示和组织知识的图结构，可以帮助人们更好地理解和利用知识。
文本挖掘技术在情感分析中的应用与改进研究综述
文本挖掘技术在情感分析中的应用与改进研究综述1. 引言情感分析是一种通过分析文本中的情感倾向、情感态度和情感强度等信息，来获取文本作者情感意图的技术。
文本挖掘技术的广泛应用使得情感分析研究变得更加重要和实用。
本文旨在综述文本挖掘技术在情感分析中的应用，并对目前研究中的改进方向进行概括。
2. 文本挖掘技术在情感分析中的应用2.1 情感词典方法情感词典是情感分析中常用的一种方法，它通过构建一个包含情感词汇和对应情感极性的词典，然后将文本中的词与词典进行匹配来判断情感倾向。
这种方法简单且可解释性强，但是对文本上下文的理解较弱。
2.2 机器学习方法机器学习方法在情感分析中的应用广泛，常见的方法包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习等。
这些方法通过训练一个情感分类模型，通过学习大量标注数据中的模式和规律来进行情感分析。
机器学习方法可以更好地处理文本的上下文和语义信息，但也存在数据需求较大和模型解释性较弱的问题。
2.3 混合方法混合方法将情感词典和机器学习方法相结合，以弥补各自的不足。
例如，可以先使用情感词典进行初始情感分类，然后结合机器学习方法对判断不准确的文本进行进一步分析。
这种方法可以兼顾简单性和准确性，提高情感分析的效果。
3. 情感分析改进研究方向3.1 多模态情感分析目前的情感分析主要关注文本信息，但是实际情况中还包括其他模态信息，如图片、视频和音频等。
研究人员可以将文本挖掘技术与计算机视觉和音频处理技术相结合，以开展多模态情感分析研究。
这样可以更全面地理解情感信息，并提高情感分析的准确性。
3.2 迁移学习迁移学习是一种将已学习到的知识和模型应用到新任务上的方法。
在情感分析领域，迁移学习可以用于跨领域情感分析，即利用一个领域中已标注的数据和模型来进行另一个领域的情感分析。
这样可以减少数据标注的工作量，提高情感分析模型的泛化能力。
3.3 少样本学习由于情感分析中标注数据的获取成本较高，研究人员可以探索少样本学习方法来利用少量标注数据进行情感分析。
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。
生物医学文本挖掘技术的研究与进展
第22卷 第3期2008年5月中文信息学报J OU RNAL OF CH IN ESE IN FORMA TION PROCESSIN GVol.22,No.3May ,2008文章编号:100320077(2008)0320089210生物医学文本挖掘技术的研究与进展王浩畅,赵铁军(哈尔滨工业大学教育部—微软语言语音重点实验室,黑龙江哈尔滨,150001)摘 要:生物医学研究是二十一世纪最受关注的研究领域之一,该领域发表了巨量的研究论文,已经达到年平均60万篇以上。
如何在规模巨大的研究文献中有效地获取相关知识,是该领域研究者所面临的挑战。
作为生物信息学分支之一的生物医学文本挖掘技术就是一项高效自动地获取相关知识的新探索,近年来取得了较大进展。
这篇综述介绍了生物医学文本挖掘的主要研究方法和成果,即基于机器学习方法的生物医学命名实体识别、缩写词和同义词的识别、命名实体关系抽取,以及相关资源建设、相关评测会议和学术会议等。
此外还简要介绍了国内研究现状,最后对该领域近期发展作了展望。
关键词:计算机应用;中文信息处理;生物信息学;文本挖掘;信息抽取;机器学习中图分类号:TP391 文献标识码:AR esearch and Development of Biomedical T ext MiningWAN G Hao 2chang ,ZHAO Tie 2jun(MO E 2MS Key Laboratory of Natural Language Processing and Speech ,Harbin Institute ofTechnology ,Harbin ,Heilongjiang 150001,China )Abstract :21st century is the era of biology and there are more than 6hundred thousand academic papers published annually in this field.The challenge to researchers is how to automatically and effectively acquire relevant knowledge from huge size of biomedical literature.To address this issue ,the biomedical text mining has become a new branch of bioinformatics and made great progress..This survey introduces main approaches and relevant achievements in this research ,including machine learning methods to named entity recognition ,abbreviation and synonym recogni 2tion ,relation extraction ,as well as relevant resource constructions ,international evaluations and academic gather 2ings..Some domestic researches are briefly described and ,finally ,prospective developments in the near future are anticipated.K eyw ord :computer application ;Chinese information processing ;bioinformatics ;text mining ;information extrac 2tion ;machine learning收稿日期:2007205228 定稿日期:2007212203基金项目:国家863计划项目(2006AA010108,2006AA01Z150)作者简介:王浩畅(1974—),女,博士生,研究方向为生物信息智能计算,自然语言处理,信息抽取;赵铁军(1962—),男,教授、博导,主要研究领域为自然语言处理和人工智能。
生物医学文本挖掘技术的研究与进展
６ ｏ万 篇 以上 。如 何 在 规 模 巨大 的 研 究 文献 中有 效 地 获 取 相 关 知 识 ， 该 领 域 研 究 者 所 面 临 的挑 战 。作 为 生物 信 息 是
学 分 支 之 一 的 生 物 医 学 文 本挖 掘技 术 就 是 一 项 高 效 自动 地 获 取 相 关知 识 的 新探 索 ， 年 来 取 得 了较 大进 展 。 这篇 近 综 述 介 绍 了 生物 医 学 文本 挖 掘 的 主 要 研 究方 法和 成 果 ， 基 于 机 器 学 习 方 法 的 生 物 医 学 命 名 实体 识 别 、 写 词 和 即 缩
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第 ２ ２卷 第 ３期 ２０ ０ ８年 ５月
中文信 息学 报
Ｊ Ｏｕ ＲＮＡ Ｌ ＯＦ ＣＨ Ｉ ＮＥＳ Ｉ ＯＲＭ Ａ ＴＩ Ｅ ＮＦ ＯＮ ＰＲＯＣＥＳ Ｉ Ｓ ＮＧ
Ｖｏ ． ２ １ ２，ＮＯ ．３
Ｍａ ｙ．２ ８ ００
同 义 词 的 识 别 、 名 实 体 关 系抽 取 ， 及 相 关 资 源 建 设 、 关评 测 会 议 和 学 术 会 议 等 。 此 外 还 简 要 介 绍 了 国 内研 究 命 以 相
现状 ， 最后 对该 领 域 近 期 发 展 作 了展 望 。
关 键 词 ：计 算机 应 用 ； 文信 息 处 理 ； 中 生物 信 息 学 ； 本挖 掘 ； 息抽 取 ； 器 学 习 文 信 机 中图分类号 ： ３ １ ＴＰ ９ 文献标识码 ： Ａ
Ｔｅｈ ｏｏ ｙ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｈ ａｂｎ，Ｈｅｌｎ ｊａ ｇ １ ０ ０ ， ｉａ ｒｉ ｉ ｇｉｎ ５ ０ １ Ｃｈｎ ） ｏ
Ａｂｓｒ ｃ ： ２１ ｃ ｎ ｕ ｙ ｉ ｈ ｒ ｆ ｂｏｌ ｎｄ ｔ ｒ ｅ ｔａ ｔ ｅ ｔ ｒ ｓ ｔ ｅ ｅ ａ ｏ ｉ ｏｇｙ ａ ｈｅ ｅ ａｒ ｍｏｒ ｈａ ｈｕ ｒ ｄ ｔ ｏｕｓ ｎ ｃ ｄｅ ｉ ｐｅ ｓ ｐｕ ｉｈｅ ｅｔ ｎ６ ｎｄ ｅ ｈ ａ ｄ ａ ａ ｍ ｃ ｐａ ｒ ｂｌｓ ｄ ａ ｎｎｕ ｌ ｎ ｔ ｓ ｆｅｄ． Ｔｈｅｃ ｌｅ ｇｅ ｔ ｅ ｅ ｒ ｈｅ ｓ ｉ ｏｗ Ｏ ａ ｏ ａ ｉａｌ ｎｄ ｅ ｆｃ ｉ ｅ ｙ ａ ｑｕ ｒ ｅ ｅ ｎｔｋｎｏ ｌｄ ａｌｙ ｉ ｈｉ ｉ ｌ ｈａ ｌｎ Ｏ ｒ ｓ ａ ｃ ｒ ｓ ｈ ｔ ｕｔ ｍ ｔｃ ｌｙ ａ ｆｅ ｔｖ ｌ ｃ ｉｅ ｒ ｌｖａ ｗ ｅ ｇｅ ｆ ｏ ｇｅ ｓｚ ｆｂｉ ｅ ｉａｌｌｔ ｒ ｕ ｅ Ｔｏ ａ ｒ ｓ ｈ ｓｉ ｓ ｅ， ｔ ｉ ｅ ｉａ ｅ ｉ ｎｇ ｈ ｓ ｂｅ ｏｍ ｅ ａ ｎ ｗ ｒ ｎ ｈ ｒ ｍ ｈｕ ｉｅ ｏ ｏｍ ｄｃ ｉｅ ａｔ ｒ ． ｄｄ ｅ ｓ ｔ ｉ ｓ ｕ ｈｅ ｂｏｍ ｄ ｃ ｌｔ ｘｔｍ ｎｉ ａ ｃ ｅ ｂ ａ ｃ ｏｆｂ ｏｎｆ ｒ ａ ｉｓ ａ ｉ ｉ ｏ ｍ ｔｃ ｎｄ ｍａｄ ｇ ｅ ｏｇ ｅ ｓ ． Ｔｈｉ ｕ ｖ ｙ ｉ ｔ ｏ ｅ ｒ ａｔｐｒ ｒ ｓ ． ｓ ｓ ｒ ｅ ｎ ｒ ｄｕｃ ｓ ａｎ ａ ｒ ａ ｈｅ ｎｄ ｒ ｌｖ ｎｔ ｃ ｅ ｅ ｅ ｓ ｉ ｅ ｍ ｉ ｐｐ ｏ ｃ ｓ ａ ｅｅ ａ ａ ｈｉｖ ｍ ｎｔ ｎ ｔ ｉ ｅ ｅ ｒ ｈ，ｉ ｃ ｕ ｎｇ ｍ ａ ｈｉ ｅ ｎｉ ｅ ｈｏ Ｏ ｎ ｈｓｒｓａ ｃ ｎ ｌ ｄｉ ｃ ｎｅ ｌａｒ ｎｇ ｍ ｔ ｄｓ ｔ ａｍ ｅ ｔｔ ｅ ｏ ｄ ｅｎ ｉｙ ｒ ｃ ｇｎｉｉ ｔｏｎ，ａ ｂｂｒ ｖｉｔｏｎ ａ ｙｎ ｅ ａ ｉ ｎｄ ｓ ｏｎｙ ｒ ｅ ｎｉ ｍ ｅ ｏｇ — ｔｏｎ，ｒ ｌｔｏｎ ｅ ｔ ａ ｔｏ ｉ ｅａ ｉ ｘ ｒ ｃ ｉｎ， ａ ｌ ａ ｅ ｅ ｎｔｒ ｓ ｒ ｅ ｃ ｎｓ ｒ ｃ ｉ ｓ， ｉ ｔ ｒ ａｔｏ ｌｅ ａ ｕ ｉ ｎｓ ａ ｃ ｄ ｍ ｉ ｔ ｒ ｓ ｗｅ ｌ ｓ ｒ ｌｖａ ｅ ｏｕ ｃ ｏ ｔ ｕ ｔｏｎ ｎ ｅ ｎ ｉ ｎａ ｖ ｌ ａｔｏ ｎｄ ａ ａ ｅ ｃ ｇａ ｈｅ ～ ｉ 、、 ｎｇｓ Ｓｏｍ ｅ ｄｏ ｅ ｔｃ ｒ ｓ ａ ｃ ｓ ａ ｅ ｂｒｅ ｌ ｓ ｉ ｄ ａ ｍ ｓ ｉ ｅ ｅ ｒ ｈｅ ｒ ｉｆｙ ｄｅ ｃｒｂｅ ｎｄ， ｆｎａ ｌ ｐ ｏ ｐｅ ｔｖ ｖ ｌ ｐｍ ｅ ｓｉ ｈｅ ｎｅ ｒ ｆ ｔ ｅ ａ ｅ ｉ ｌｙ， ｒ ｓ ｃ ｉｅ ｄｅ ｅ ｏ ｎｔ ｎ ｔ ａ ｕ ｕｒ ｒ ａ ｉｉ ａｔｄ． ｎｔｃ ｐ ｅ Ｋ ｅ ｗｏ ｄ：ｃ ｍ ｐｕｔ ｒａｐ ｉ ａ ｉｎ； Ｃｈｉ ｓ ｎｆ ｒ ａ ｉ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｙ ｒ ｏ ｅ ｐｌｃ ｔｏ ｎｅ ｅ ｉ ｏ ｍ ｔｏｎ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ； ｂｉ ｎｆ ｒ ａ ｉｓ； ｔ ｘｔ ｉ ｎ ｏｉ ｏ ｍ ｔｃ ｅ ｍ ｎｉｇ； ｉ ｏｒ ａ ｉｎ ｅ ｒ ｃ ｎｆ ｍ ｔｏ ｘｔ ａ ～
文本挖掘与情感分析技术的应用及其分析方法
文本挖掘与情感分析技术的应用及其分析方法随着互联网的不断发展，人们在享受网络带来的便利同时也面临着信息过载问题，各种文本信息的产生、传播和分析都成为了互联网时代的焦点。
而文本挖掘和情感分析技术作为人工智能技术的重要领域，能够帮助我们更好地理解和利用这些文本信息。
本文将深入探讨文本挖掘和情感分析技术的应用及其分析方法，旨在带领读者深入了解这一领域。
一、文本挖掘技术的应用文本挖掘技术，顾名思义，就是从大量文本数据中挖掘出有意义的信息。
它涵盖了自然语言处理、信息检索、机器学习等多个领域，常常被用于以下几个方面：1.智能问答自然语言问答（QA）系统是一种将人类自然语言转换为机器可理解语言的技术。
它可以通过分析用户输入的问题，从海量文本中挖掘出答案并输出结果。
日常生活中，我们常常用到问答系统来寻找特定信息。
比如，"范冰冰生日是几月几号？"，机器就会在文本数据中寻找与范冰冰生日相关的信息，并将结果返回给用户。
2.情报收集政府、企业等机构通常需要收集、分析海量文本信息，以便做出正确的决策。
文本挖掘技术可以用于实时监测新闻、论坛、博客等多个渠道的信息，挖掘出关键字、主题等有价值的信息，并帮助决策者及时作出反应。
3.网络安全文本挖掘技术也可以用来检测网络攻击，识别威胁利用的漏洞或恶意软件，并防止未来可能发生的勒索或数据破坏等事件。
二、情感分析技术的应用情感分析技术是一种通过自然语言处理技术对文本中蕴含的情感进行识别、判断和分析的方法。
它主要被应用于以下领域：1.社交媒体分析社交媒体成为了人们日常生活中交流的主要渠道，数以亿计的用户在其中发表文章、评论和动态。
情感分析技术可以帮助企业或个人了解他们在社交媒体上的形象，分析用户的喜好和反应，更好地了解市场动态，提高推销效率。
2.品牌管理情感分析技术也能够帮助企业分析品牌在消费者中的声誉，其对品牌管理及未来商业机会的影响。
它可以分析与指定品牌相关的文本、社交媒体言论及公共评论，以判断品牌在公众和消费者中的声誉，提高品牌经验。
生物医学文本挖掘研究热点分析
生物医学文本挖掘研究热点分析史航;高雯珺;崔雷【期刊名称】《中华医学图书情报杂志》【年(卷),期】2016(000)002【摘要】The high frequency subject terms were extracted from the PubMed-covered papers published from January 2000 to March 2015 on text mining of biomedical field to generate the matrix of high frequency subject terms and their source papers.The co-occurrence of high frequency subject terms in a same paper was analyzed by clustering analysis.The hotspots in text mining of biomedical field were analyzed according to the clustering analysis of high frequency subject terms and their corresponding class labels, which showed that the hotspots in text mining of bio-medical field were the basic technologies of text mining, application of text mining in biomedical informatics and in extraction of drugs-related facts.%为了解生物医学文本挖掘的研究现状和评估未来的发展方向，以美国国立图书馆 PubMed中收录的2000年1月－2015年3月发表的生物医学文本挖掘研究文献记录为样本来源，提取文献记录的主要主题词进行频次统计后截取高频主题词，形成高频主题词－论文矩阵，根据高频主题词在同一篇论文中的共现情况对其进行聚类分析，根据高频主题词聚类分析结果和对应的类标签文献，分析当前生物医学文本挖掘研究的热点。
基于人工免疫的Web文本挖掘方法研究
基于人工免疫的Web文本挖掘方法研究
李士勇;朱艳丽
【期刊名称】《河南科技学院学报：自然科学版》
【年(卷),期】2011(039)003
【摘要】如何在数量巨大的Internet中快速准确的搜索到符合要求的Web页是一个值得探讨的重要课题.构造了一种能够准确区分Web文本之间亲和力的挖掘模型,运用人工免疫算法使该模型具有较高的聚类精度和自发现能力.实验结果表明,该模型不仅能够有效的进行文本内容挖掘,保持较低的错误肯定率和错误否定率,还具有很强的自适应性和更新能力,进行适当的参数设置后检测周期也随之大幅缩短,提高了挖掘模型的效率.该模型的提出为Web挖掘领域提供了一种新的研究思路.【总页数】5页(P81-85)
【作者】李士勇;朱艳丽
【作者单位】河南科技学院,河南新乡453003
【正文语种】中文
【中图分类】TP138
【相关文献】
1.基于Web文本挖掘的企业竞争情报获取方法研究 [J], 张玉峰;朱莹
2.一种基于人工免疫的Web文本分类方法研究——以Web信息分类为例 [J], 何晓庆;贾钊
3.基于人工免疫模式识别的故障诊断方法研究 [J], 于宗艳;韩连涛
4.基于人工免疫的Web文本自动摘要方法研究 [J], 李士勇
5.基于人工免疫的Web文本挖掘方法研究 [J], 李士勇;朱艳丽
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袁军鹏等 :文本挖掘技术研究进展
1
文本挖掘技术研究进展 *
袁军鹏1 , 朱东华2 , 李 毅3 , 李连宏 2, 黄 进 2
(1. 清华大学 公共管理学院 , 北京 100084;2. 北京理工大学 管理与经济学院 , 北京 100081;3. 空军济南四站 厂 , 山东 济南 250022)
3 文本挖掘技术分析
文本挖掘不但要 处理大量的 结构化 和非结 构化的 文档数 据 , 而且还要处理其中复杂的语义关系 , 因此 , 现有的数据挖掘 技术无法直接应用于 其上 。对 于非结构化问题 , 一条途径是发 展全新的数据挖掘算 法直接对非结构化数据进行挖掘 , 由于数 据非常复杂 , 导致这种算法 的复杂 性很高 ;另一 条途径 就是将 非结构化问题结构化 , 利用 现有的 数据挖 掘技术进 行挖掘 , 目 前的文本挖掘一般采 用该途径进行 。 对于语义关系 , 则需要集 成计算语言学和自然 语言处 理等成 果进行分 析 。 我们 按照文 本挖掘的过程介绍其 涉及的主要技术及其主要进展 。 3. 1 数据预处 理技术
用向量空间 模型得到的特 征向量的 维数往 往会达 到数十 万维 , 如此高维的特征对即 将进行 的分类 学习未 必全是 重要 、 有益的 (一般只选择 2% ～ 5%的最 佳特征 作为 分类依 据 ), 而 且高维的特征会 大大增加机器的学习时间 , 这便是特征提取所 要完成的工作 。
特征提取算 法一般是构造一个评价函数 , 对每个特征进行 评估 , 然后把特征按分值高 低排队 , 预定 数目分 数最高 的特征 被选取 。 在文本处理中 , 常用的评估函数有信息增 益 ( Info rm ation G ain)、期望交叉熵 (Expec ted C ro ss Entropy)、互信息 (M utua l In fo rm ation)、文本证据权 (The W e ight o f Ev idence fo r T ex t) 和词频 [ 17, 18] 。
1 引言
据数据挖掘著名 网站 K dnuggets的调查 , 已有 60%左右的 人在利用软件 工具进 行文 本挖掘 , 另 有 12%的人计 划在 六个 月内进行文本挖掘 , 如图 1所示 。
的结构数据为研 究目标所不同的是 , 文本挖掘所研究的文本数 据库 , 由来自各种数据源的大量文档组成 , 包括新闻文章 、研究 论文 、书籍 、期刊 、报告 、专利说明书 、会议文献 、技术档案 、政府 出版物 、数字图书馆 、技术 标准 、产品样本 、电子 邮件消息 、W eb 页面等 。 这些文档可能包含标题 、作者 、出版 日期 、长度等结构 化数据 , 也可能包含摘要和内 容等非 结构化的 文本成 分 [ 1] , 而 且这些文档的内 容是人类所使用的自然语言 , 计算机很难处理 其语义 。 因此传统的信 息检索 技术已不 适应日 益增加 的大量 文本数据处理的 需要 , 人们提出文本挖掘的方法进行不同的文 档比较 , 以及文档重要性和 相关性 排列 , 或找出 多文档 的模式 或趋势等分析 [ 2] 。
摘 要 :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 , 已经成为数 据挖掘中一个日益流行而重要的研究领域 。首先给出了文本挖掘的定义和框架 , 对文本挖掘中预处理 、文本摘 要 、文本分类 、聚类 、关联分析及可视化技术进行了详尽的分析 , 并归纳了最新的研究进展 。最后指出了文本挖 掘在知识发现中的重要意义 , 展望了文本挖掘在信息技术中的发展前景 。 关键词 :文本挖掘 ;中文分词 ;特征选取 ;文本摘要 ;文本分类 ;文本聚类 ;关联分析 ;数据可视化 中图法分类号 :TP311;TP18 文献标识码 :A 文章编号 :1001-3695(2006)02-0001-04
Survey of TextM ining Techno logy
YUAN Jun-peng1 , ZHU D ong-hua2, L I Y i3, L I L ian-hong2, HUANG Jin2 (1. S chool of Pub lic Po licy ＆Managemen t, Tsinghua Un iversity, B eijing 100084, C hina;2. S chool of Managemen t ＆E conom ics, B eijing In-
预处理技术主要包括 S temm ing(英文 ) /分词 (中文 )、特征 表示和特征提取 。 与数据库中 的结构化数据相比 , 文本具有有 限的结构 , 或者根本就没 有结构 。 此外 , 文档的 内容是 人类所 使用的自然语言 , 计算机很难处理其语义 。 文本信息源的这些 特殊性使得数据预处 理技术在文本挖掘中更加重要 。 3. 1. 1 分词技术
3. 2 挖掘 分析技术
基于词库的分词 算法包括 正向最 大匹配 、正向 最小匹 配 、 逆向匹配及逐词遍历 匹配法等 [ 4] 。 这类 算法的 特点是 易于实 现 , 设 计简 单 ;但 分词 的 正确 性 很大 程度 上 取决 于所 建 的词 库 [ 5] 。 因此基于词库的分词技术 对于歧 义和未 登录词 的切分 具有很大的困难 。 文献 [ 6] 在 分析了最大 匹配法 的特点后 , 提 出了一种改进的算法 。 该算法在 允许一 定的分 词错误 率的情 况 下 , 能 显著 提高 分词效 率 , 其速 度优于 传统 的最大 匹配 法 。 文献 [ 7] 中采用了基 于词典的正向逐词 遍历匹配 法 , 取 得了较 好的效果 。
stitu te of Technology, B eijing 100081, Ch ina;3. M anu fa ctory o f S izhan, J inan A ir Force, Jinan S handong 250022, Ch ina)
Ab stract:Tex tM ining, also known as inte lligent tex t ana ly sis, tex t data m ining or K now ledge-D iscovery in Tex t (KDT ), is a rapidly em erg ing field concerned w ith the ex traction o f concepts, re la tions, and imp licit know ledg e from tex ts. A sm ost info rm ation (over 80%) is stored as text, tex tm ining is believed to have a high comm ercia l po tentia l va lue. F irstly, th is rev iew paper discusses the resea rch status o f tex tm ining, then it lays ou t the framewo rk o f tex tm in ing and ana ly ses techniques of tex t m ining, such as fea ture se lec tion, au tom atic abstrac ting, tex t ca tego riza tion, tex t clustering, tex t association, da ta v isua lization. In the end, it show s the importance of tex tm ining in know ledge d iscove ry and highlights the upcom ing cha llenges of tex t m ining and the oppo rtunities it offers. K ey words:T extM ining;Cu tting Ch inese W ord;Fea ture Se lection;T ext A utom a tic A bstracting;Tex t Ca tego rization;Tex t C luste ring;Tex tA ssocia tion;D a ta V isualization
2 文本挖掘概述
图 1 文本挖掘使用经验调查 由此可见 , 文本挖掘已经成为数据挖掘中一个日益流行而 重要的研究领域 。 与一般数据 挖掘以关系 、事务和数据仓库中
收稿日期 : 2005-06-22;修返日期 : 2005-09-21 基金项目 :国家自然科学基金 资助项目 (70031010);北京 理工 大学学校基金项目 ;北京理工大学育苗基金项目
基于无词典的分 词技术的 基本思 想是 :基于词 频的统 计 , 将原文中任意前后紧 邻的两个字 作为一 个词进 行出现 频率的 统计 , 出现的次数越高 , 成为一 个词的可能性也就越大 , 在频率 超过某个预先设定的 阈值时 , 就将其作为一个词进行索引 。 这 种方法能够有效 地提取 出未 登录词 [ 8, 9] 。 文献 [ 10] 设计 了一
2. 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便进行精确的 定义 。
借鉴 Choon Y ang Q uek对 W eb挖掘的定义 [ 3] , 我们给出文 本挖掘的定义 :
个基于无词典 分词 的算 法 , 能比 较准 确地 切分 出文 本中 的新 词 。 文献 [ 11] 基于层次隐马模型 , 设计开发了 “汉语 词法分析 系统 ” , 将分词 、词语排歧 、未登 录词的识 别三个 过程融 合到一 个相对统一的理 论模型中 。 3. 1. 2 特征表示
文本特征指的是关于 文本的元数 据 , 分为描 述性特征 (如 文本的名称 、日期 、大 小 、类型等 )和 语义 性特征 (如 文本 的作 者 、机构 、标题 、内容 等 )。 特征表 示是 指以 一定 特征 项 (如词 条或描述 )来代表文档 , 在文本 挖掘时只 需对这 些特征 项进行 处理 , 从而实现对非结构化的文本处理 。 这是一个非结构化向 结构化转换的处 理步骤 [ 12, 13] 。 特征表示的构 造过程就 是挖掘 模型的构造 过程 。 特征 表示 模型 有多 种 , 常用 的有 布尔 逻辑 型 、向量空间模 型 (V ector Space M odel, VSM )[ 14] 、概 率型 以及 混合型等 。 W 3C近来 制定的 XM L[ 15] , RDF[ 16] 等规范提供了 对 W eb文档资源进行描述的语言和框架 。 3. 1. 3 特征提取