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行业百科>文本挖掘涵盖了哪些领域
文本挖掘涵盖了哪些领域
2023-12-18 14:51:35

文本挖掘领域涵盖多个方面,主要包括:

搜索和信息检索(IR):这涉及到文档的存储和检索,包括搜索引擎和关键字搜索等技术。

文本聚类:使用聚类方法,对词汇、片段、段落或文件进行分组和归类。

文本分类:对片段、段落或文件进行分组和归类,这通常在使用数据挖掘分类方法的基础上,经过训练的标记示例模型来实现。

Web挖掘:在互联网上进行数据和文本挖掘,特别关注网络的规模和相互联系。

信息抽取(IE):从非结构化文本中识别与提取有关的事实和关系;从非结构化或半结构化文本中抽取结构化数据的过程。

自然语言处理(NLP):将语言作为一种有意义、有规则的符号系统,在底层解析和理解语言的任务(例如,词性标注);目前的技术主要从语法、语义的角度发现语言最本质的结构和所表达的意义。

概念提取:把单词和短语按语义分成意义相似的组。

 

文本挖掘是从文本数据中获取有价值的信息和知识的过程,它是数据挖掘中的一种方法。文本挖掘中最重要最基本的应用是实现文本的分类和聚类,前者是有监督的挖掘算法,后者是无监督的挖掘算法。文本挖掘的主要用途是从原本未经处理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。

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