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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代簡(jiǎn)單理解文本挖掘的定義與過(guò)程
簡(jiǎn)單理解文本挖掘的定義與過(guò)程
2020-07-02
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文本挖掘是抽取有效、新穎、有用、可理解的、散布在文本文件中的有價(jià)值知識(shí)，并且利用這些知識(shí)更好地組織信息的過(guò)程。

文本挖掘指的是從文本數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息和知識(shí)，它是數(shù)據(jù)挖掘中的一種方法，主要用途是從原本未經(jīng)處理的文本中提取出未知的知識(shí)。文本挖掘中最重要最基本的應(yīng)用是實(shí)現(xiàn)文本的分類和聚類，前者是有監(jiān)督的挖掘算法，后者是無(wú)監(jiān)督的挖掘算法。

但是文本挖掘也是一項(xiàng)非常困難的工作,因?yàn)樗仨毺幚砟切┍緛?lái)就模糊而且非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù),所以它是一個(gè)多學(xué)科混雜領(lǐng)域,涵蓋了信息技術(shù)、文本分析、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。

文本挖掘的獨(dú)特表現(xiàn)：文檔本身是半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的，無(wú)確定形式并且缺乏機(jī)器可理解的語(yǔ)義。對(duì)比數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘以數(shù)據(jù)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主要對(duì)象，并利用關(guān)系表等存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)來(lái)發(fā)現(xiàn)知識(shí)。這就需要特殊注意了，有些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)并不適用于文本挖掘，即使能夠使用，也需要在對(duì)文本集預(yù)處理的基礎(chǔ)上進(jìn)行。

文本挖掘過(guò)程：

第一步：一般確定的大量文本數(shù)據(jù)才是適合應(yīng)用的文檔。文檔聚類方法經(jīng)常用語(yǔ)解決“大量”這個(gè)問(wèn)題。這些方法是非監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法，最受歡迎的文檔聚類方法是K-means聚類和凝聚層次聚類。

第二步：文本是被清洗過(guò)的——1.將數(shù)據(jù)從網(wǎng)頁(yè)上的廣告中拆離出來(lái);標(biāo)準(zhǔn)化文本從二進(jìn)制格式轉(zhuǎn)換而來(lái);表、數(shù)字等式都是經(jīng)過(guò)處理的;還有其它的等等。然后，將文本中的詞語(yǔ)與對(duì)應(yīng)的詞類標(biāo)記的步驟開始進(jìn)行。之后，一個(gè)詞語(yǔ)在依據(jù)給定的話句子中所含有的擁有的許多不同的含義確定了。最后，明確語(yǔ)義結(jié)構(gòu)。

第三步：這些詞語(yǔ)(特征)決定了文本表示。最基本的文檔表示方法有詞袋法和向量空間。這些方法的目標(biāo)在于確定哪些特征可以最好的描述一個(gè)文檔。

第四步：特征的維度被降低。為此，無(wú)關(guān)的屬性將被移除。

第五步：文本挖掘過(guò)程與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程結(jié)合。經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)如聚類，分類，決策樹，回歸分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和近鄰取樣將被用在之前的階段所得到的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)上。

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