客户案例
customercase-icon
客户案例
实在智能凭借流畅稳定的产品和落地有效的方案,已为电商、通信、金融、政府及公共服务等2000+企业提供数字化产品和服务
客户之声
实在生态
产品咨询热线400-139-9089市场合作contact@i-i.ai
百万开发者交流群
关于我们
产品咨询热线400-139-9089市场合作contact@i-i.ai
百万开发者交流群
行业百科
分享最新的RPA行业干货文章
行业百科>在大规模文本数据中提取有用信息和知识的过程
在大规模文本数据中提取有用信息和知识的过程
2024-02-18 18:18:20

文本挖掘是指从大规模文本数据中提取有用信息和知识的过程。这个过程涉及到使用自然语言处理、机器学习和数据挖掘等技术来分析和理解文本数据。以下是与文本挖掘相关的一些关键概念和技术:

 

自然语言处理(NLP):NLP 是一种处理人类语言的领域,包括文本分词、词性标注、句法分析、语义分析等技术,是文本挖掘的基础。

 

词袋模型(Bag of Words):将文本表示为一个词频向量,忽略文本的语法和语序,只考虑词汇的出现次数。

 

TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency):一种用于衡量词语在文档集合中重要程度的统计方法,结合词频和逆文档频率。

 

文本分类:将文本按照预定义的类别进行分类,通常使用机器学习算法如朴素贝叶斯、支持向量机等进行训练。

 

文本聚类:将文本数据进行分组,使得同一组内的文本相似度较高,不同组之间的文本相似度较低。

 

情感分析(Sentiment Analysis):识别文本中表达的情感倾向,通常分为正面、负面和中性情感。

 

命名实体识别(Named Entity Recognition,NER):识别文本中的实体,如人名、地名、组织机构等。

 

主题建模(Topic Modeling):从文本数据中自动发现潜在的话题结构,常用算法包括 Latent Dirichlet Allocation(LDA)等。

 

关键词提取:从文本中抽取出具有代表性的关键词或短语,通常用于文本摘要生成和信息检索。

 

文本挖掘应用:包括舆情分析、文本摘要、搜索引擎优化、智能客服、信息抽取等领域。

分享:
上一篇文章
文本挖掘可以做什么
下一篇文章
自动对话生成和人工智能有什么关系
相关新闻
银行的文本挖掘怎么实现的呢
2024-02-19 15:46:01
深入挖掘流程自动化
2024-02-19 15:52:30
自动对话生成是什么
2024-02-18 17:53:22
查看更多行业新闻>>
免费领取更多行业解决方案
立即咨询
大家都在用的智能软件机器人
获取专业的解决方案、智能的产品帮您实现业务爆发式的增长
免费试用
渠道合作
资料领取
预约演示
扫码咨询
领取行业自动化解决方案
1V1服务,社群答疑
扫码咨询,免费领取解决方案
热线电话:400-139-9089