文本挖掘
文本数据挖掘
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Contents
1 文本数据挖掘的概述
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文本数据挖掘技术
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1.1 文本挖掘的产生背景
? 数字化的文本数量不断增长 Web中99%的可分析信息是以文本形式存在的。截止2008年 年底，中国网页总数超过160亿个。一些机构内90%的信息 以文本形式存在，如数字化的图书馆、档案馆和数字化办 公等。 ? 数据由结构化转向为半结构化或非结构化 ? 新一代搜索引擎的需要 ? 互联网内容的安全
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1.2 文本挖掘的概念
文本挖掘（Text Mining）是指从大量文本数据中抽取事 先未知的可理解的最终可用的信息和知识的过程。它从数据 挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同，文本挖掘 的对象是海量、异构、分布的文档；文档内容是人类所使用 的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。它由机器学习、数理 统计、自然语言处理等多种学科交叉形成。 文本挖掘在信息检索、生物信息处理、商业智能等方面 有着广泛的应用，如搜索引擎、自动邮件回复、垃圾邮件过 滤、客户关系管理、自动简历评审等。
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1.3 文本挖掘处理过程
图1 文本挖掘的一般处理过程
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1.3.1 文本表示模型
? 向量空间模型： 它的基本思想是把文本表示成向量空间中的向量，向量元素对 应特征在文本集中的权值。为了将文本向量化，首先把文本d 用特征项集表示为 d ? ? t1 , t2 ,? , tn ? ，其中，tk（1 ? k ? n）是特征 项。然后根据各个特征项对文本分类中的贡献程度给其赋予一 定的权重 ?k ，那么文本d就可以被记为 ? t1 , ?1 , t2 , ?2 ,? , tn , ?n ?， 简记为 ??1 , ?2 ,? , ?n ? 。
? 布尔模型 ? 概率模型 ? 概念模型
1.3.2 特征选择方法
特征选择的基本思路就是按照一定的评价函数来度量原始特征集中 特征的重要性，保留对文本分类贡献大的特征。特征选择所得到的 的是原始特征集的一个真子集，并没有改变原始特征的性质。 文本分类中，常用的特征选择方法主要有： ? 文档频率（Document Frequency，DF） ? 信息增益(Information Gain, IG)、 2 ? ? 统计(CHI Squared Statistic)、 ? 互信息(Mutual Information, MI) ? 期望交叉熵（Expected Cross Entropy, ECE)
1.3.3 特征权重计算方法
特征权重计算得是否合适直接影响着特征向量的质量，特征权重的 大小反映了该特征项对标识文本之间的区分能力和文本内容的贡献 度。 文本分类中，常用的特征权重计算方法主要有： ? 布尔权重 ? 词频权重、 lg ? tfij ? 1? ? lg ? N n j ? ?ij ? n ? TF-IDF权重、 lg ? tfik ? 1? ? lg ? N nk ? ? ? TFC权重 k ?1 ? LTC权重 ? 熵权重
2 文本挖掘技术
文本数据预处理技术 ? 分词技术 ? 特征表示 ? 特征抽取 文本挖掘分析技术 ? 文本自动摘要 ? 文本分类 ? 文本聚类 ? 关联分析 ? 倾向性分析 ? 可视化技术
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2.1 文本预处理技术——中文分词
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2.1 文本预处理技术——中文分词
中文分词所要解决的关键问题是通用词表和切分规范、 切分歧义和登录词识别（人名、地名等）。中文分词 方法大致分为三类： ? 机械分词方法：基于分词此表，按照字符串匹配的原 理进行； ? 基于统计分词方法：先切分出与词表匹配的所有可能 的词，然后运用统计语言模型和决策算法决定最优的 切分结果。 ? 基于规则和基于统计相结合的方法
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2 .2 文本预处理技术——文本表示
目前文本表示的模型主要有布尔模型、概率模型和向量空 间模型。最常用的是向量空间模型。文本表示是指以一定 的特征项来代表文档，在文本挖掘时只需对这些特征项进 行处理，从而实现对非结构文本的处理。其构造过程如下 图：
特征建立 特征选择 特征抽取 向量空间模型
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2.3 文本挖掘分析技术——文本摘要
自动文本摘要技术对文档信息进行压缩表示，有效地降低用户的信息负载，帮助 用户更好地从万维网获取各类科技情报信息，提高工作效率。
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2.4 文本挖掘分析技术——文本分类
文本分类的目的是让机器学会一个分类函数或分类模型，该模型能把文本映射到已 存在的多个类别中的某一类，是检索或查询的速度更快，准确率更高。
时政
社会
国际
评论
军事
文化
历史
莫言对话杨振宁： 来生学物理，当下 梦飞天
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2.4 文本挖掘分析技术——文本分类
原始文本 预处理 文本表示 特征选择 学习算法 训练样 本集 文本表示过程 新文本分类过程 待分类文本
分类器训练过程 文本表示 分 类 器
分类结果
测试结果评价 结果评价过程
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测试样本分类结果统计
图2 文本分类过程
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2.5 文本挖掘分析技术——文本聚类
自动对大量无类别的文档进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为该类 生成主题词，为用户确定类目名称提供方便。 类别1： 关键词： 比赛、赛季、联赛、球队、比分、 太阳、NBA、球员队员、领先 类别2： 关键词：旅游、黄金、游客、记者、旅行社、 中国、国家、假日、北京、线路
文本1 文本2 文本3 文本4 文本5 ……
算法： Kmeans、 EM、层次聚 类别3： 类、dbscan、 关键词：公司、企业、招聘、面试、求职、专业、 视觉聚类等。 职业、学生、大学、人才 ……
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2.5 文本挖掘分析技术——文本聚类
词表 分词、实体 识别 目标文 档集 聚类输出 文档预处理 建立信息 特征 文档向量 特征集的 缩减 构造特征 空间
聚类处理
目标文 档集
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图3 文本聚类流程
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3.6 文本挖掘分析技术——关联分析
关联分析是指从文档集合中找出不同词语之间的关系。
Feldman和Hirsh研究了文本数据库中关联规则的挖掘，提出 了一种从大量文档中发现数千本在Amazon网站上找不到的新 书籍； Wang Ke等以Web上的电影介绍作为测试文档，通过使用 OEM模型从这些半结构化的页面中抽取词语项，进而得到一 些关于电影名称、导演、演员、编剧的出现模式。
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3.6 文本挖掘分析技术——倾向性分析
自动聚合网络新闻并自动进行褒贬倾向性的分析。 对文章的观点进行倾向性分析 和统计，识别正负面信息。
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3.6文本挖掘分析技术——倾向性分析
客户评论中产品特征挖掘和情感倾向分析
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大数据环境下的文本信息挖掘方法
龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/b411123450.html, 大数据环境下的文本信息挖掘方法 作者：彭梅 来源：《现代电子技术》2017年第23期 摘要：文本信息挖掘有利于提高文本信息的查找和利用效率，针对传统方法存在的问题，提出文本信息挖掘方法。首先提取文本信息术语，估计信息内容与文本类别间的余弦距离，结合模糊规则推理和余弦距离得到隶属度，然后根据均值密度的中心估计方法得到文本数据集合的平均密度，确定文本信息聚类中心，删除远离文本信息聚类中心的奇异数据点，实现大数据环境下文本信息挖掘。实验结果表明，该方法能够有效提高文本信息挖掘的查准率，而且具有较强的可扩展性。 关键词：大数据；文本信息；信息挖掘；查准率 中图分类号： TN911.1?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017） 23?0123?04 Abstract： The text information mining is helpful to improve the efficiency of text information retrieval and utilization. Aiming at the problems existing in the traditional methods， a text information mining method is proposed. The term of text information is extracted to estimate the information content and the cosine distance between test categories. The fuzzy rules reasoning and cosine distance are combined to obtain the membership. And then the central estimation method based on mean value density is used to get the average density of the text dataset， determine the clustering center of text information， delete the singularity data point far away from the clustering center of text information， and realize the text information mining in big data environment. The experimental results show this method can improve the precision ratio of text information mining effectively， and has strong scalability. Keywords： big data； text information； information mining； precision ratio 0 引言 在当今社会中人们获取外界信息的渠道更加丰富且获取方式更加简单，使得人们每天需要浏览以及面对大量的各色信息[1?2]。因此，需要对用户进行文本信息的筛选，挖掘出用户真正感兴趣的文本信息。 现阶段的文本信息挖掘技术不能根据用户查询目的有效地对查询内容进行扩展，且没有考虑用户的兴趣爱好以及用户的技术层次等差别，不能为用户提供具有个性化需求的动态服务。导致文本信息挖掘对知识理解能力和处理能力较差的问题，致使文本信息挖掘的精度不高以及文本信息过载和淹没[3?4]。在这种情况下，如何有效、快速地从海量信息中挖掘出用户真正需要的信息，成为业内人士亟需解决的重要技术难题，受到许多有关专家学者的高度关注
文本挖掘基础
文本挖掘（Text mining）基础- Presentation Transcript 1.文本挖掘（Text Mining ）技术基础出家如初, 成佛有余https://www.sodocs.net/doc/b411123450.html, 20 10 年10 月 2.议题 o搜索引擎文本挖掘基础 o文本挖掘基础 3.搜索引擎技术不单纯只是搜索 o搜索引擎技术除了实现Web 搜索、图片搜索外，还能够干什么？ o搜索引擎核心技术有哪些？ ?网络爬虫 ?中英文分词 ?排序算法 ?Text Mining 相关 ?海量数据存储 ?分布式计算 ?等等 4.Google 的十大核心技术 o Google 的十大核心技术： ?分布式基础设施： ?GFS 、Chubby 、Protocol Buffer ?分布式大规模数据处理 ?MapReduce、Sawzall ?分布式数据库技术： ?BigTable、Sharding ?数据中心优化技术 ?数据中心高温化、12V 电池、服务器整合 ?参考：探索Google App Engine 背后的奥秘 5.搜索引擎技术使用场景：内容相似度 o新闻站点的“您可能也喜欢” ?本质为：两篇文档/ 图书/ 商品内容的相似度 6.搜索引擎技术使用场景：内容分类、聚类 7.通用搜索引擎系统流程 8.Lucene系统架构 9.Lucene系统架构 10.搜索引擎中文本挖掘典型问题 o在搜索引擎中关于文本挖掘的典型问题 ?怎样得到一篇文章的关键词、主题？ ?怎样用计算机可识别的数学公式来表征一篇文档 ?怎样处理查询关键词与文档的相似度 ?怎样度量两篇文档的相似度？ 11.信息检索模型 o信息检索模型（Information Retrieval Model ）是指如何对查询和文档进行表示，然后对它们进行相似度计算的框架和方法。
学习资料：文本数据挖掘
学习资料：文本数据挖掘（Test Mining） 在当今世界，一个人或一个组织所获得的文本信息集合十分巨大，而且文本信息集合还在不断地更新和增加，信息检索等技术已不能适应当今文本信息处理的需要，因而，人们开始使用文本挖掘技术来解决这一难题。 1、定义 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义，文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲，文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支，由机器学习、数理统计、自然语言处理等多种学科交叉形成。 2、功能 文本挖掘可以对大量文档集合的内容进行总结、分类、聚类、关联分析等。 （1）文本总结 文本总结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或解释。用户不需要浏览全文就可以了解文档或文档集合的总体内容。文本总结在有些场合十分有用，例如，搜索引擎在向用户返回查询结果时，通常需要给出文档的摘要。目前，绝大部分搜索引擎采用的方法是简单地截取文档的前几行。 （2）文本分类与聚类 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，用户不但能够方便地浏览文档，而且可以通过限制搜索范围来使文档的查找更为容易。利用文本分类技术可以对大量文档进行快速、有效的自动分类。 文本聚类与文本分类的不同之处在于，聚类没有预先定义好主题类别，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地大，而不同簇间的相似度尽可能地小。 （3）关联分析 关联分析是指从文档集合中找出不同词语之间的关系。 3、典型应用方法——共词分析 共词分析法主要是对一对词两两统计其在同一篇文献中出现的次数, 以此为基础对这些词进行分层聚类, 揭示出这些词之间的亲疏关系, 进而分析它们所代表的学科和主题的结构变化。 其思想来源于文献计量学的引文耦合与共被引概念, 其中, 共被引指当两篇文献同时被后来的其他文献引用时, 则这两篇文献被称作共被引, 表明它们在研究主题的概念、理论或方法上是相关的。两篇文献共被引的次数越多, 它们的关系就越密切, 由此揭示文献之中的亲疏关系。 同理, 当一对能够表征某一学科领域研究主题或研究方向的专业术语( 一般为主题词或关键词) 在一篇文献中同时出现, 表明这两个词之间存在一定的关系, 同时出现的次数越多, 表明它们的关系越密切、距离越近。 共词分析通常可以分为3个步骤。
中文文本挖掘预处理流程总结
中文文本挖掘预处理流程总结 2017-09-22 12:14 编程派 0 0 阅读 15 作者：刘建平 来源：https://www.sodocs.net/doc/b411123450.html,/pinard/p/6744056.html 在对文本做数据分析时，我们一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文就对中文文本挖掘的预处理流程做一个总结。 1. 中文文本挖掘预处理特点 首先我们看看中文文本挖掘预处理和英文文本挖掘预处理相比的一些特殊点。 首先，中文文本是没有像英文的单词空格那样隔开的，因此不能直接像英文一样可以直接用最简单的空格和标点符号完成分词。所以一般我们需要用分词算法来完成分词，在文本挖掘的分词原理中，我们已经讲到了中文的分词原理，这里就不多说。 第二，中文的编码不是utf8，而是unicode。这样会导致在分词的时候，和英文相比，我们要处理编码的问题。 这两点构成了中文分词相比英文分词的一些不同点，后面我们也会重点讲述这部分的处理。当然，英文分词也有自己的烦恼，这个我们在以后再讲。了解了中文预处理的一些特点后，我们就言归正传，通过实践总结下中文文本挖掘预处理流程。 2. 中文文本挖掘预处理一：数据收集 在文本挖掘之前，我们需要得到文本数据，文本数据的获取方法一般有两种：使用别人做好的语料库和自己用爬虫去在网上去爬自己的语料数据。 对于第一种方法，常用的文本语料库在网上有很多，如果大家只是学习，则可以直接下载下来使用，但如果是某些特殊主题的语料库，比如"机器学习"相关的语料库，则这种方法行不通，需要我们自己用第
对于第二种使用爬虫的方法，开源工具有很多，通用的爬虫我一般使用beautifulsoup。但是我们我们需要某些特殊的语料数据，比如上面提到的"机器学习"相关的语料库，则需要用主题爬虫（也叫聚焦爬虫）来完成。这个我一般使用ache。 ache允许我们用关键字或者一个分类算法来过滤出我们需要的主题语料，比较强大。 3. 中文文本挖掘预处理二：除去数据中非文本部分 这一步主要是针对我们用爬虫收集的语料数据，由于爬下来的内容中有很多html的一些标签，需要去掉。少量的非文本内容的可以直接用Python的正则表达式(re)删除, 复杂的则可以用beautifulsoup来去除。去除掉这些非文本的内容后，我们就可以进行真正的文本预处理了。 4. 中文文本挖掘预处理三：处理中文编码问题 由于Python2不支持unicode的处理，因此我们使用Python2做中文文本预处理时需要遵循的原则是，存储数据都用utf8，读出来进行中文相关处理时，使用GBK之类的中文编码，在下面一节的分词时，我们再用例子说明这个问题。 5. 中文文本挖掘预处理四：中文分词 常用的中文分词软件有很多，个人比较推荐结巴分词。安装也很简单，比如基于Python的，用"pip install jieba"就可以完成。下面我们就用例子来看看如何中文分词。 首先我们准备了两段文本，这两段文本在两个文件中。两段文本的内容分别是nlp test0.txt和 nlp test2.txt： 1. 沙瑞金赞叹易学习的胸怀，是金山的百姓有福，可是这件事对李达康的触动很大。易学习又回忆起他们三人分开的前一晚，大家一起喝酒话别，易 学习被降职到道口县当县长，王大路下海经商，李达康连连赔礼道歉，觉得对不起大家，他最对不起的是王大路，就和易学习一起给王大路凑了5万块钱，王大路自己东挪西撮了5万块，开始下海经商。没想到后来王大路竟然做得风生水起。沙瑞金觉得他们三人，在困难时期还能以沫相助，很不容易。 沙瑞金向毛娅打听他们家在京州的别墅，毛娅笑着说，王大路事业有成之后，要给欧阳菁和她公司的股权，她们没有要，王大路就在京州帝豪园买了三套别墅，可是李达康和易学习都不要，这些房子都在王
文本挖掘论文：WEB文本信息的提取
文本挖掘论文：WEB文本信息的提取 【摘要】随着网络信息的迅速发展，网络信息量日益增加，怎样从海量的网络上提取有用的信息是web文本挖掘技术的重要应用方向。本文提出一种web文本挖掘系统的设计模型，为实现更深层次的信息处理做准备。 【关键词】文本挖掘 web 信息处理 一引言 web挖掘从数据挖掘发展而来，因此，其定义与我们熟知的数据挖掘定义相类似。但是，web挖掘与传统的数据挖掘相比有许多独特之处，web挖掘的对象是大量、异质、分布的web文档。由于web文档本身是半结构化或无结构的，且缺乏机器可理解的语义，因此，有些数据挖掘技术并不适用于web挖掘，即使可用也需要建立在对web文档进行预处理的基础之上。 二 web文本挖掘系统的设计 web文本挖掘系统能自由漫游web站点，在web上能按照某种策略进行远程数据的搜索与获取，并将挖掘文本集合在系统的本地数据库中。系统原型图，见图1。 1．文档采集器 利用信息访问技术将分布在多个web服务器上的待挖掘文档集成在web挖掘系统的本地数据库中。
2．文本预处理器 利用启发式规则和自然语言处理技术从文本中抽取出代表其特征的元数据，并存放在文本特征库中，作为文本挖掘的基础。 3．文本分类器 利用其内部知识库，按照预定义的类别层次，对文档集合或者其中的部分子集合内容进行分类。 4．文本聚类器 利用其内部知识库对文档集合或其中的部分子集的内容进行聚类。 5．多维文本分析引擎 web文本挖掘系统以引进文本超立方体模型和多维文本分析技术，为用户提供关于文档的多维视图。多维文本分析引擎还具有统计、分析功能，从而能够揭示文档集合的特征分布和趋势。此外，多维文本分析引擎还可以对大量文档的集合进行特征修剪，包括横向文档选择和纵向特征投影两种方式。 6．用户接口模块 在用户与多维文本分析引擎之间起桥梁作用。它为用户提供可视化的接口，将用户的请求转化为专用语言传递给多维文本分析引擎，并将多维文本分析引擎返回的多维文本视
文本数据挖掘及其应用
文本数据挖掘及其应用
文本数据挖掘及其应用 摘要：随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对文本挖掘进行了概述包括文本挖掘的研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点进行了探讨，然后通过两个例子简单地说明了文本挖掘的应用问题。 关键词：文本挖掘研究现状相关技术应用 1 引言 随着科技的发展和网络的普及，人们可获得的数据量越来越多，这些数据多数是以文本形式存在的。而这些文本数据大多是比较繁杂的，这就导致了数据量大但信息却比较匮乏的状况。如何从这些繁杂的文本数据中获得有用的信息越来越受到人们的关注。“在文本文档中发现有意义或有用的模式的过程"n1的文本挖掘技术为解决这一问题提供了一个有效的途径。而文本分类
技术是文本挖掘技术的一个重要分支，是有效处理和组织错综复杂的文本数据的关键技术，能够有效的帮助人们组织和分流信息。 2 文本挖掘概述 2.1文本挖掘介绍 数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域，文本挖掘则发展历史更短。传统的信息检索技术对于海量数据的处理并不尽如人意，文本挖掘便日益重要起来，可见文本挖掘技术是从信息抽取以及相关技术领域中慢慢演化而成的。 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进行精确的定义，类似于我们熟知的数据挖掘定义。我们对文本挖掘作如下定义。 定义 2.1.1 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的可理解的最终可用的信息或知识的过程。直观地说，当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文
文本挖掘
文本挖掘简述 摘要:文本挖掘是数据挖掘的一个重要分支, 其应用前景十分广泛。本文对文本挖掘的 基本概念和主要内容进行介绍, 并且说明了挖掘的过程以及它的应用领域和它与其他相关 领域的关系。 关键词: 文本挖掘; 数据挖掘; 文本分类 目前随着信息技术的快速发展, 特别是网络的普及, 以文本形式表示的信息越来越多, 如何 在纷繁芜杂的信息海洋中找到自己需要的有用信息, 具有广泛的应用背景和实用价值。文本挖掘作为从浩瀚的文本数据中发现潜在的有价值知识的一种有效技术, 已经成为近年来的 研究热点, 研究人员对文本挖掘技术进行了大量的研究, 但这些研究大部分是在英文环境 下进行的, 对中文的研究却很少。以下介绍了文本挖掘的主要内容, 挖掘过程以及与其它领域关系。 1. 文本挖掘概述 ( 1) 定义 文本挖掘的定义: 文本挖掘是指从大量文本的集合C 中发现隐含的模式P。如果将C 看作输入, 将P 看作输出, 那么文本挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射N: Cy P。 ( 2) 包括的内容 1. 文本分类：文本分类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。这样用户不但能够方便地浏览文档, 而且可以通过限制搜索范围来使查询文档更容易、快捷。目前, 用于英文文本分类的分类方法较多, 用于中文文本分类的方法较少, 主要有朴素贝叶 斯分类, 向量空间模型以及线性最小二乘LLSF。 2.文本聚类文本分类是将文档归入到己经存在的类中, 文本聚类的目标和文本分类是一 样的, 只是实现的方法不同。文本聚类是无教师的机器学习, 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。Hearst 等人的研究已经证明了/ 聚类假设0 , 即与用户查询相 关的文档通常会聚类得比较靠近, 而远离与用户查询不相关的文档。目前, 有多种文本聚类算法, 大致可以分为两种类型: 以G) HAC 等算法为代表的层次凝聚法和以K. means 等算 法为代表的平面划分法。 3. 文本结构分析：为文本结构进行分析是为了更好地理解文本的主题思想, 了解文本所 表达的内容以及采用的方式。最终结果是建立文本的逻辑结构, 即文本结构树, 根结点是文本主题, 依次为层次和段落。 4.Web 文本数据挖掘：在Web 迅猛发展的同时, 不能忽视“信息爆炸”的问题, 即信息极大丰富而知识相对匮乏。据估计,web 已经发展成为拥有3 亿个页面的分布式信息空间。在这些大量、异质的Web 信息资源中, 蕴含着具有巨大潜在价值的知识。这样就需要一种 工具使人们能够从Web 上快速、有效的发现资源和知识。 2. 文本挖掘过程 ( 1) 特征表示及预处理
玩玩文本挖掘
玩玩文本挖掘-wordcloud、主题模型与文本分类 Askyer(QQ:642874367) 序 本文主要介绍文本挖掘的常见方法，主要包括词频分析及wordcloud展现、主题模型、文本分类、分类评价等。分类主要包括无监督分类（系统聚类、KMeans、string kernals），有监督分类（knn、SVM）。 文本挖掘概念 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)。 文本挖掘主要过程：特征抽取、特征选择、文本分类、文本聚类、模型评价。 主题模型（Topic Mode）介绍 主题模型是专门抽象一组文档所表达“主题”的统计技术。 最早的模型是probabilistic latent semantic indexing (PLSI)，后来Latent Dirichlet allocation (LDA，潜在狄利克雷分配模型) 模型成为了最常见的主题模型，它可以认为是PLSI 的泛化形式。LDA 主题模型涉及到贝叶斯理论、Dirichlet 分布、多项分布、图模型、变分推断、EM 算法、Gibbs 抽样等知识。
实例分析 0.数据预处理 数据来源于sougou实验室数据。 数据网址：https://www.sodocs.net/doc/b411123450.html,/dl/sogoulabdown/SogouC.mini.20061102.tar.gz 文件结构 └─Sample ├─C000007 汽车 ├─C000008 财经 ├─C000010 IT ├─C000013 健康 ├─C000014 体育 ├─C000016 旅游 ├─C000020 教育 ├─C000022 招聘 ├─C000023 文化 └─C000024 军事 采用Python对数据进行预处理为train.csv文件，并把每个文件文本数据处理为1行。 1.读取资料库 setwd("d:\\Testing\\R\\w12") csv <- read.csv("train.csv",header=T, stringsAsFactors=F) mystopwords<- unlist (read.table("StopWords.txt",stringsAsFactors=F)) 2.数据预处理（中文分词、stopword处理） library(tm) #移除数字 removeNumbers = function(x) { ret = gsub("[0-9０１２３４５６７８９]","",x) } #中文分词，也可以考虑使用rmmseg4j、rsmartcn wordsegment<- function(x) { library(Rwordseg) segmentCN(x) }
【原创附代码】R语言用之进行文本挖掘与分析
论文题目：R语言用之进行文本挖掘与分析 摘要：要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本中出现的次数就会越多。词语提取后，还可以做成词云，让词语的频率属性可视化，更加直观清晰。本文利用R语言对2016年政府工作报告进行文本挖掘与分析并使用词云是该报告可视化，统计词频，用图片方式短时间看透文章的重点。 关键词：文本挖掘；R语言；2016政府工作报告；词云；可视化 Abstract：To analyze text content, the most common method of analysis is to extract the words in the text and to count the frequency. After extraction, can also be made word cloud, so that the frequency of the word attribute visualization, more intuitive and clear. This paper uses the R language to carry on the text mining and analysis to the government work report in 2016 and use the word cloud to visualize the report, to count word frequency, and to see the focus of the article in a short time. Key words：Text mining; R language; 2016 government work report; word cloud; visualization
一个文本挖掘过程及案例_光环大数据培训
https://www.sodocs.net/doc/b411123450.html, 一个文本挖掘过程及案例_光环大数据培训 一、文本挖掘概念 在现实世界中，可获取的大部信息是以文本形式存储在文本数据库中的，由来自各种数据源的大量文档组成，如新闻文档、研究论文、书籍、数字图书馆、电子邮件和Web页面。由于电子形式的文本信息飞速增涨，文本挖掘已经成为信息领域的研究热点。 文本数据库中存储的数据可能是高度非结构化的，如WWW上的网页;也可能是半结构化的，如e-mail消息和一些XML网页:而其它的则可能是良结构化的。良结构化文本数据的典型代表是图书馆数据库中的文档，这些文档可能包含结构字段，如标题、作者、出版日期、长度、分类等等，也可能包含大量非结构化文本成分，如摘要和内容。通常，具有较好结构的文本数据库可以使用关系数据库系统实现，而对非结构化的文本成分需要采用特殊的处理方法对其进行转化。 文本挖掘(Text Mining)是一个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。其中被普遍认可的文本挖掘定义如下: 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程，同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考。 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。文本挖掘是从数据挖掘发展而来，因此其定义与我们熟知的数据挖掘定义相类似。但与传统的数据挖掘相比，文本挖掘有其独特之处，主要表现在:文档本身是半结构化或非结构化的，无确定形式并且缺乏机器可理解的语义;而数据挖掘的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，有些数据挖掘技术并不适用于文本挖掘，即使可用，也需要建立在对文本集预处理的基础之上。
文本挖掘主要技术研究
文本挖掘主要技术研究 摘要：Web技术的发展日新月异，与此同时，因特网上的文本信息愈积愈多，浩如烟海。如何从这些海量文本数据挖掘出潜在的、有价值的信息，已经成为越来越多人的研究重点。本文主要介绍了文本挖掘的基本方法，包括文本特征提取、特征子集选取、文本分类、文本聚类等，并对这些方法的改进进行了分析。在此基础上，介绍了文本挖掘在当今一些领域的应用。 关键词：文本挖掘特征提取特征子集选取文本分类文本聚类应用 Research of Major Technologies in Text Mining 【Abstract】With the rapid development of Web technology, text information on the Internet has a tremendous growth. How to dig out the potential and valuable information from the text information on the Internet has become the focus of many people's research. This paper describes the basic methods of text mining, including text feature extraction, feature subset selection, text categorization, text clustering, etc., it makes some analysis on how to improve some of these methods. In addition, it introduces the application in some fields with text mining technology. 【Key words】text mining, feature extraction, feature subset selection, text categorization, text clustering, application
(完整版)R语言文本挖掘
中文及英文的文本挖掘——R语言 所需要的包tm(text mining) rJava,Snowball,zoo,XML,slam,Rz, RWeka,matlab 1文本挖掘概要 文本挖掘是从大量的文本数据中抽取隐含的，求和的，可能有用的信息。 通过文本挖掘实现 ?Associate：关联分析，根据同时出现的频率找出关联规则 ?Cluster：将相似的文档（词条）进行聚类 ?Categorize：将文本划分到预先定义的类别里 ?文档自动摘要：利用计算机自动地从原始文档中提取全面准确地反映该文档中心内容的简单连贯描述性短文。 文本挖掘的运用主要有如下几方面 ●智能信息检索 同义词，简称词，异形词，同音字、赘字移除 ●网络内容安全 内容监控 内容过滤 ●内容管理 自动分类 检测和追踪 ●市场监测 口碑监测 竞争情报系统 市场分析 2英文文本挖掘实例 实现多个英文文档的聚类分析 2.1文本预处理 2.1.1读取文本内容 #取得tm内部文件texts/crude/下的文件目录。 >library("tm",lib.loc="d:/ProgramFiles/R/R-3.0.3/library") > vignette("tm")#获取相关帮助文档的内容，pdf格式
reut<-system.file("texts","crude",package='tm') #用Corpus命令读取文本并生成语料库文件由于要读取的是xml文件，所以需要xml包reuters <- Corpus(DirSource(reut), readerControl = list(reader = readReut21578XML)) # DirSource指示的是文件夹路径，如果是单个向量要设为语料库则VectorSource(向量名) readerControl不用设置 查看前两个语料变量内容 另外可以从本地文件中读取用户txt文件 > inputtest<-read.csv(file.choose()) 2.1.2文本清理 对于xml格式的文档用tm_map命令对语料库文件进行预处理，将其转为纯文本并去除多余空格，转换小写，去除常用词汇、合并异形同意词汇，如此才能得到类似txt文件的效果需要用到的包SnowballC reuters <- tm_map(reuters, PlainTextDocument)#去除标签 reuters <- tm_map(reuters, stripWhitespace)#去多余空白 reuters <- tm_map(reuters, tolower)#转换小写 reuters <- tm_map(reuters, removeWords, stopwords("english")) tm_map(reuters, stemDocument) 2.1.3查找含有特定语句的文档 例如找出文档编号为237而且包含句子INDONESIA SEEN AT CROSSROADS OVER ECONOMIC CHANGE 的文档。 > query <- "id == '237' & heading == 'INDONESIA SEEN AT CROSSROADS OVER ECONOMIC CHANGE'"
文本挖掘算法总结汇编
文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类 2、ID3 决策树分类 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘 4、基于k-means聚类 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering 6、SOM神经元网络聚类 7、基于Meaning的文本相似度计算 8、文本模糊聚类计算 9、文本k-means聚类 10、文本分类 11、关联模式发现 12、序列模式发现 13、PCA主成分分析 1、基于概率统计的贝叶斯分类 算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则： P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出 贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di一定发生。 解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。 2、ID3 决策树分类 算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概念。该算法以信息论为基础，以信息熵和信息增益度来确定分枝生成决策树D-Tree。ID3算法以决策树D-Tree构建分类知识模型，D-Tree中最上面的节点为根节点Root，每个分支是一个新的决策节点，或者是树的叶子。每个决策节点代表一个问题或决策，每一个叶子节点代表一种可能的分类结果，沿决策树在每个节点都会遇到一个测试，对每个节点上问题的不同取值导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点为确定所属分类。
正确解读文本,挖掘文本内涵
正确解读文本，挖掘文本内涵 ——“以学定教，少教多学”之“教什么” 任何一堂语文课我们首先要解决的是什么问题？我想首先不应该是方法的问题，核心问题应该是“教什么”的问题。现在，语文教学“教什么”的问题已经不是个别教师存在的问题，不是个别课堂存在的问题，而是广大语文教师关注和期待解决的问题。这个问题长期困扰着我们，以至大家都有一种感觉，那就是越来越不会教书了。如果我们不解决语文“教什么”的问题，就无法真正提高语文的质量问题。怎么解决这个问题呢？我认为：“教什么”决定于文本内涵，决定于学生状况，决定于教师自身，但正确的文本解读是其重要前提。 时下教师的文本解读，一般有两种解决途径：一是直接享用他人的阅读成果，二是自己深入阅读与思考。在信息技术极为发达的今天，各种文本解读与教学设计，甚至课件应有尽有。许多教师面对这种快捷、省力的信息渠道，往往采用了“拿来主义”的态度。但在用的过程中，普遍有一种感觉——“得心”不“应手”。因为，“拿来主义”的课堂往往缺乏流畅性，缺少有质量的生成，往往有水到“渠”不成的堵塞感。究其原因，首先是，任何现成的资料都代替不了自己的阅读、体验与思考，我们只有自己去阅读文本、沉浸文本，才能正确解读文本，才能引领学生深入文本；其次，当用惯了“现成”的时候，往往会养成一种依赖心理，这种依赖心理将导致教师的思想缺失。可见，别人的阅读不能替代我的阅读，他人的思考不能代替我的思考。 因此，如何戒去浮躁，沉浸文本，学会思考，提升自己发掘文本内涵的能力，既是解决课堂上“教什么”的问题，也是我们每一位语文教师迫切需要练就的最为基本的专业功力，这成为我们“合作研修，群体成长”的第一个目标追求。 人们常说：“这法那法，读不懂教材，没法。”作为语文教师，深感这话说到了语文教学的“痛处”。我们要真正过好“解读文本”这一关，首先必须静下心来沉浸文本，与文本“亲密接触”，可以是静悄悄地默读，也可以是声情并茂地诵读，由着自己的心与文本字里行间传达出的情愫激荡一番，“共鸣”也好，“碰撞”也罢，让自己的心尽可能地与作者同呼吸，此时的思想会更纯粹些；在自己的困惑处深究一番，只要有了慢慢走、慢慢欣赏思量的心态，自然能够“柳暗花明”。不能放过自己不解的地方，因为你的不解很有可能也是学生的阅读障碍。老师得走在前面，字里行间揣摩一下，甚至走出文本穷究一番，只有老师解开了心结，突破了“障碍点”，才能更好地帮助学生走进文本。这些是教每一篇课文的前提。但是，我们也会困惑地感觉到：当真的这么去做时，还是会碰到好像没读透文本的感觉，深感功力匮乏。所以，作为语文教师，一定要静下心来多读一点书，积淀自己的文学素养，不断开阔自己文化视野，让自己的知识结构不断更新，为更智慧地“亲近文本”、“解读文本”打好扎实的基础，这些别人都无法替
补充数据分析和文本挖掘方法
补充数据分析和文本挖掘方法，分析了先前呈现的内容开展了，通过阅读的60冠军手段以及涉及到三个最引摘要描述符和物质，以及有关的14个与公共区域的最高频率的机构阳离子。这允许23个药品的识别和/或药物组合对乳腺癌的治疗癌症。这些列于表4。 咨询索引ABIQUIU（2003）展示在南方共同市场所产生的单一物质 区，其中包括那些呈现于表4，是卡铂（CAS-RN?41575-94-49; NCM=2843.90.00 10 ），在巴西生产的Quiral QUIMICA公司，在阿根廷通过生物SIDUS，Prosint和Desynth。这说明在何种程度上生产这种类型的药物是欠发达的南方共同市场区域。 第一五种药物的长处和短处和/或其组合中的效用表4顷到在生产中的fol链中不同角色仰角调整器的方法：（一）医生都能够按照新的发展，以便找到改进的新的可能性病人的生活质量，（二）研究人员能够更容易地识别和药物的研究路线在潜在的合作机构; （三）政府能够优先投资于科技密集型尊者馅饼，以及（d）企业能够追求的不仅仅是一部分面向新的稀释剂，而且还制定战略治疗（专栏1）。 与乳腺癌和生物技术在2001-2002年期间的330项专利中，74是诊断和治疗，60在预防，诊断和治疗的区域的面积。这两个亚组总使用更多的专利，超过一半（154）分析数据和文本挖掘方法，展示了对趋势的专利范围广泛，增值活动典型的知识社会。倾向这些专利是有价值的治疗多于一个的疾病，如表5所示，也应注意到，因为这增加了现有市场和利基竞争力。 专利注册的名称并不总是包含一个参照癌症或应用在预防，诊断，治疗或药物的专利组合。在这情况下，与以确定该专利的相关性，它是必要的，除了数据和文本挖掘，分析的内容，看标题和专利抽象的适应症使用的药物和/或组合的，如表5所示。当中的专利注册，
数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述
数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述 摘要 随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对数据挖掘进行了概述包括数据挖掘的常用方法、功能以及存在的主要问题；其次对数据挖掘领域较为活跃的文本挖掘的历史演化、研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点问题进行了探讨；在第三章先分析了文本分类的现状和相关问题，随后详细介绍了常用的文本分类算法，包括KNN 文本分类算法、特征选择方法、支持向量机文本分类算法和朴素贝叶斯文本分类算法；；第四章对KNN文本分类算法进行深入的研究，包括基于统计和LSA降维的KNN文本分类算法；第五章对数据挖掘、文本挖掘和文本分类的在信息领域以及商业领域的应用做了详细的预测分析；最后对全文工作进行了总结和展望。 关键词：数据挖掘，文本挖掘，文本分类算法 ABSTRACT With the development of Web 2.0, the number of documents on the Internet increases exponentially. One important research focus on how to deal with these great capacity of online documents. Text classification is one crucial part of information management. In this paper we first introduce the basic information of data mining, including the methods, contents and the main existing problems in data mining fields; then we discussed the text mining, one active field of data mining, to provide a basic foundation for text classification. And several common algorithms are analyzed in Chapter 3. In chapter 4 thorough research of KNN text classification algorithms are illustrated including the statistical and dimension reduction based on LSA and in chapter 5 we make some predictions for data mining, text mining and text classification and finally we conclude our work. KEYWORDS： data mining, text mining, text classification algorithms，KNN 目录 摘要 (1) ABSTRACT (1) 目录 (1)
文本挖掘
文本挖掘算法总结
文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类 2、ID3 决策树分类 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘 4、基于k-means聚类 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering 6、SOM神经元网络聚类 7、基于Meaning的文本相似度计算 8、文本模糊聚类计算 9、文本k-means聚类 10、文本分类 11、关联模式发现 12、序列模式发现 13、PCA主成分分析 1、基于概率统计的贝叶斯分类 算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则： P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出
贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S 的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di 一定发生。 解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。 2、ID3 决策树分类 算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概