第六讲：文本挖掘方法概述
文本挖掘
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8．1．4文本挖掘与信息检索
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信息检索领域一般用查全率和查准率，对检索的效果进行 量化评价。信息检索主要解决文本的标引问题，使用倒排 文本数据结构来表示文本信息。为了提高信息检索的效率， 信息检索系统在不断添加新的功能，如文本分类、文本聚 类、自动摘要和主题词自动抽取等方法，使用户能够更加 方便地从不同途径准确地查找到所需信息。自动摘要能够 减轻用户测览相关文本所需的时间，使用户能够快速地掌 握相关文本中的内容。文本的自动分类和自动聚类能够根 据文本的内容信息将文本集合划分为不同的类或者簇，方 便用户查找所需信息。
8．2．2 Web的特点
Web是一个非常成功的基于超文本的分布式信息系统。Web 的特点如下：
1．庞大性。Web 为全球范围发布和传播信息提供了机会， 它允许任何人在任何地方任何时间传播和获取信息。由于 Web的开放性，使得WCb上的信息与日俱增，呈爆炸性增 长。
2．动态性。Web不仅以极快的速度增长，而且其信息还 在不断地发生更新。新闻、公司广告、股票市场、Web服 务中心等都在不断地更新着各自的页面。链接信息和访问 记录也在频繁更新之中。
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8．1．1文本挖掘概述
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文本挖掘涵盖多种技术 , 包括信息抽取 , 信息检索 , 自然语 言处理和数据挖掘技术。它的主要用途是从原本未经使用 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。文本挖掘在商 业智能、信息检索、生物信息处理等方面都有广泛的应用。 例如，客户关系管理，自动邮件回复，垃圾邮件过滤，自 动简历评审，搜索引擎等等。
文本挖掘基本算法
文本挖掘基本算法
文本挖掘是一种从文本数据中提取有用信息的技术。
它涉及到大量的文本数据处理和分析，因此需要使用一些基本的算法来实现任务。
以下是文本挖掘中常用的基本算法：
1. 分词：将一段文本切分成单个的词语，是文本处理的基本步骤。
分词算法包括基于规则的方法和基于统计的方法。
2. 去除停用词：停用词是一些常见的无意义词语，如“的”“和”“是”等。
在文本处理中，需要去除这些停用词，以便更好地提取有用信息。
3. 词频统计：词频是指某个词语在文本中出现的次数。
词频统
计是文本挖掘中常用的方法之一，用来计算每个词语在文本中的重要性。
4. TF-IDF：TF-IDF是一种统计方法，用来评估一段文本中词语的重要性。
它的核心思想是，一个词语在文本中出现的次数越多，同时在整个文本集合中出现的次数越少，则该词语的重要性越高。
5. 词向量模型：词向量模型是一种将词语转换为向量的方法。
通过将每个词语表示为一个向量，可以实现对文本的语义分析和相似度计算，是文本挖掘中的重要工具之一。
6. 主题模型：主题模型是一种对文本进行主题分析的方法。
通
过对文本中的词语进行聚类，可以提取文本中的主题信息，用于文本分类、情感分析等任务。
7. 文本分类：文本分类是一种将文本分为不同类别的方法。
它
可以应用于垃圾邮件过滤、新闻分类、情感分析等领域。
在文本分类中，常用的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机等。
以上是文本挖掘中常用的基本算法，它们为实现文本挖掘任务提供了重要的基础。
文本挖掘综述课件PPT课件
1、文本挖掘概述
传统的自然语言理解是对文本进行较低层次的理解， 主要进行基于词、语法和语义信息的分析，并通过词 在句子中出现的次序发现有意义的信息。
文本高层次理解的对象可以是仅包含简单句子的单个 文本也可以是多个文本组成的文本集，但是现有的技 术手段虽然基本上解决了单个句子的分析问题，但是 还很难覆盖所有的语言现象，特别是对整个段落或篇 章的理解还无从下手。
在完整的向量空间模型中，将TF和IDF组合在一起，形成 TF-IDF度量：TF-IDF（d,t）= TF(d,t)*IDF(t)
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基于相似性的检索
余弦计算法（cosine measure）
sim(v1, v2 )
v1 v2 v1 v2
根据一个文档集合d和一个项集合t，可以将每个文档表示
一种索引结构，包含两个哈希表索引表或两个B+
树索引表
文档表（document_table）
词表(term_table)
doc_ID
posting_list
term_ID
posting_list
Doc_1 Doc_2
┇
t1_1, ... ,t1_n
t2_1, ... ,t2_n ┇
Term_1 Term_2
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).
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文本检索应用实例
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文本检索过程
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文档检索基本步骤
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文本挖掘与数据挖掘的区别：
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2.2 文档检索方法
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。
文本挖掘的基本概念
文本挖掘的基本概念
文本挖掘，也称为文本数据挖掘或文本分析，是从文本中获取高质量信息的过程。
这个过程旨在将非结构化文本转换为结构化格式，以发现有意义的模式和全新洞察。
它是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。
文本挖掘的主要目的是从非结构化文本文档中提取有趣的、重要的模式和知识。
这个过程可以通过应用高级分析方法，例如朴素贝叶斯、支持向量机(SVM) 和其他深度学习算法，企业能够探索和发现非结构化数据中隐藏的关系。
文本挖掘方法python
文本挖掘方法python（最新版4篇）目录（篇1）一、文本挖掘方法概述1.文本挖掘的定义2.文本挖掘的应用领域3.文本挖掘的方法和工具二、文本挖掘方法的应用1.情感分析2.主题提取3.实体识别和关系抽取4.文本分类和聚类三、文本挖掘方法的优缺点1.优点2.缺点3.应用限制正文（篇1）文本挖掘是一种从大量文本数据中提取有用信息的过程。
它广泛应用于自然语言处理、信息检索、数据挖掘等领域，可以用于情感分析、主题提取、实体识别和关系抽取、文本分类和聚类等多种应用。
以下是文本挖掘方法的应用和优缺点。
一、文本挖掘方法概述1.文本挖掘的定义：文本挖掘是指从大量文本数据中提取有用的信息和知识的过程。
它包括文本预处理、特征提取、模型训练、结果解释等步骤。
2.文本挖掘的应用领域：文本挖掘可以应用于各种领域，如社交媒体、新闻媒体、互联网搜索、金融、医疗等。
它可以用于情感分析、主题提取、实体识别和关系抽取、文本分类和聚类等多种应用。
3.文本挖掘的方法和工具：常用的文本挖掘方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于机器学习的方法。
常用的工具包括Python、R语言、NLP库如NLTK、spaCy等。
二、文本挖掘方法的应用1.情感分析：情感分析是一种通过分析文本的情感倾向性来了解用户对某个话题或产品的态度的方法。
它可以用于社交媒体监测、产品评论分析等。
2.主题提取：主题提取是一种从大量文本数据中提取主题或主题模型的方法。
它可以用于舆情分析、新闻报道分析等。
3.实体识别和关系抽取：实体识别和关系抽取是一种从大量文本数据中提取实体及其之间的关系的方法。
它可以用于社交网络分析、生物信息学等。
4.文本分类和聚类：文本分类和聚类是一种将大量文本数据分为不同类别或簇的方法。
它可以用于信息检索、数据可视化等。
目录（篇2）一、文本挖掘方法概述1.文本挖掘的定义2.文本挖掘的应用领域3.文本挖掘的基本步骤二、文本挖掘的主要方法1.词频统计方法2.主题模型方法3.深度学习模型方法三、文本挖掘的应用案例1.舆情分析2.广告推荐3.知识图谱构建正文（篇2）文本挖掘方法是一种通过对文本进行分析、处理和挖掘，从中提取有用信息的方法。
文本挖掘
倒排索引 文本索引 技术 特征文件
是一种索引结构（维持两个散列索引表， 是一种索引结构（维持两个散列索引表，文档表 和词表） 和词表）
是一个存储数据库中每个文档的特征记录的文件
查询处理技术：创建倒排索引，查找包含关键词的文档， 查询处理技术：创建倒排索引，查找包含关键词的文档， 检索系统可以迅速回答关键词查询
paper.xlsx文档 去除文本中常用标点 text_delete_biaodian.xlsx文档 text_delete_biaodian.xlsx文档导入导入 Rost软件统计词频 删除text_delete_biaodian.xlsx中只出现一次的词 text_delete_unic_terms.xlsx文档 text_delete_unic_terms.xlsx文档导入导入 Rost软件统计词频 删除text_delete_unic_terms.xlsx文档中所有停词 text_delete_stoplists.xlsx文档 text_delete_stoplists.xlsx文档导入导入 Rost软件统计词频 PorterStemmer包导入vc++，编译运行PorterStemmer.exe 程序，去除text_delete_stoplists文档中的时态和后缀 text_delete_PorterStemmer.xlsx文档 text_delete_PorterStemmer.xlsx文档导入导入 Rost软件统计词频
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21
aopt = arg min ∑ (aT xi − aT xj ) 2 Sij = arg min aT XLX T a
约束为 a T XLX T a = 1
a
a
9
文本挖掘研究概况——文本维度归约 文本维度归约 文本挖掘研究概况
第六讲：文本挖掘方法概述
分词后
词性标注
01 数据准备 02 分词及词性标注 03 文本相似度计算和主题模型 04 情感计算
文本相似性计算
计算文本的相似度在工程中有着重要的应用，比如文本去重，搜索 引擎网页判重，论文的反抄袭，ACM竞赛中反作弊，个性化推荐、社交 网络、广告预测等等。
计算文本相似性的主要算法
计算文本相似度的算法有IF-IDF、基于向量空间的余弦算法、隐 形语义标引（LSI/LSA）、主题模型—LDA。
机器学习方法主要是通过已经标注好的语料分为训练集和测试集， 采用支持向量机（SVM）、最大熵、KNN等分类器使用训练预料进行 训练并用测试预料测试分类器的准确度。机器学习包很多，比如 python的NLTK + scikit-learn就很好。
情感分析
情感计算旨在赋予计算机观察、理解和生成各种情感的能力，情感表 达方式主要是文字、语音以及多模态数据。目前文本情感计算局限于褒贬二 义的倾向性分析，方法以统计学习为主，缺乏情感语义资源的支撑和认知语 言学的指导。我们研究目的旨在以多情感的语义资源为基础，以认知语言学 为指导，进行文本的情感识别和情感迁移的研究。并将其应用在意见挖掘、 产品评论和舆情监控等方面。
用于实现LSI、LDA模型的python软件包——gensim
Gensim是用来计算文档相似性的python软件包， 使用非常简单。
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用于实现LSI、LDA模型的python软件包——gensim
Gensim是用来计算文档相似性的python软件包， 使用非常简单。
LDA模型的计算举例
针对从中国房地产信息网爬取的数据进行主题提取，一共有8301 篇文档，提取10个主题，由于分词后对于停用词没有去除，所以结果 中有的词不是很好，但进行相似性分析（取第8篇文章与其余的进行相 似性分析，并按相似性排序）时还是比较准的。
使用python的scrapy框架爬取了中国房地产信息网的 政策动向中的土地政策、金融政策、财税政策、保障政策 和中介政策。并以csv格式存取。
01 数据准备 02 分词及词性标注 03 文本相似度计算和主题提取 04 情感计算
中文分词及词性标注
如果以每条评论为单位来进行产品特征评论语句来分类容易产生 混淆分词之前需要对文本进行分句，可以用Python程序按照标点（或 空格）分句。
应用——观点挖掘和舆情分析
利用情感分析技术和情感语义资源，①面向互联网海量的在线评论 ，主要针对产品、音乐、电影和博客等，分析产品的属性评价，生成产品 的评价摘要；②利用主观评价，结合用户的行为，进行信息推荐；③统计 博客的支持率和反对率，进而计算博主的个人声誉度。④也可以结合话题 跟踪和检测技术，发现感兴趣的话题，建立话题的传播模型，计算话题的 网络各个方面的倾向“网络神采”等工 具。也可以使用java、python等的开源的爬虫框架。自 己编写爬虫的话，对于网页解析可以用“正则表达式” 或 Beautiful soup。
数据获取——常用两个类库
Selenium①一个用于Web应用程序测试的工具。②直接运行在浏览器中的一
款测试工具，和真正的用户打开浏览网页一样。③用selenium打开网页后，使 用beautiful soup解析加载页面的内容，其主要的功能特点能让我们非常精确地 获取网页数据。
分词后
词性标注
01 数据准备 02 分词及词性标注 03 文本相似度计算和主题模型 04 情感计算
文本相似性计算
计算文本的相似度在工程中有着重要的应用，比如文本去重，搜索 引擎网页判重，论文的反抄袭，ACM竞赛中反作弊，个性化推荐、社交 网络、广告预测等等。
计算文本相似性的主要算法
计算文本相似度的算法有IF-IDF、基于向量空间的余弦算法、隐 形语义标引（LSI/LSA）、主题模型—LDA。
行业PPT模板：/hangye/ PPT素材下载：/sucai/ PPT图表下载：/tubiao/ PPT教程： /powerpoint/ Excel教程：/excel/ PPT课件下载：/kejian/ 试卷下载：/shiti/
数据存取
对于数据量不是很大的话可以用json和csv格式来存 储，比较好处理，对于数据量很大的话就直接存入数据 库（如sqlserver）中。对于有些数据结构，存入非关系 型数据库比较好，常见的非关系型数据有MongoDB等 ，具体可以参考/。
示例——爬取中国房地产信息网的数据
中文分词 (Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列 切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范 重新组合成词序列的过程。
中文分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段中文，成功的进行 中文分词，可以达到电脑自动识别语句含义的效果。
所谓词性标注就是根据句子的上下文信息给句中的每个词确定一 个最为合适的词性标记。
Beautiful Soup ①提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、
修改分析树等功能。②它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的 数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。
使用selenium模拟用户点击网页，打开页面后使用beautiful soup将其 网页内容解析，获取我们想要的数据，将两者结合，就能够将各个机构 提供的数据从其网页上抓取下来。
01 数据准备 02 分词及词性标注 03 文本相似度计算和主题模型 04 情感计算
情感极性判断
情感极性的判断主要分为两类：第一类是利用情感词典的方法，第 二类是采用机器学习的方法。
情感词典方法是通过建立情感词典也叫情感语料库，进行文本的情 感计算。常用的情感语料库有知网语料库，大连理工大学的情感本体库 等
机器学习方法主要是通过已经标注好的语料分为训练集和测试集， 采用支持向量机（SVM）、最大熵、KNN等分类器使用训练预料进行 训练并用测试预料测试分类器的准确度。机器学习包很多，比如 python的NLTK + scikit-learn就很好。
情感分析
情感计算旨在赋予计算机观察、理解和生成各种情感的能力，情感表 达方式主要是文字、语音以及多模态数据。目前文本情感计算局限于褒贬二 义的倾向性分析，方法以统计学习为主，缺乏情感语义资源的支撑和认知语 言学的指导。我们研究目的旨在以多情感的语义资源为基础，以认知语言学 为指导，进行文本的情感识别和情感迁移的研究。并将其应用在意见挖掘、 产品评论和舆情监控等方面。
中文分词工具
中文分词工具主要有MSRSeg、 Hylanda 、HIT、ICTCLAS等。 其中ICTCLAS是中国科学院计算机研究所研制的。主要功能包括中 文分词、词性标注、命名实体识别、新词识别同时支持用户词典。是当 前世界上最好的汉语词法分析器。 另外，Python的jieba扩展包用于分词也是非常好的工具。
去除停用词
在进行了分词和词性标注之后，得到的数据对我们来说还是冗余的 ，一些介词、量词、助词、标点符号等对文本研究无意义的词，需要剔 除，所以我们还需要对这些评论语料进行停用词过滤和标点符号过滤。 停用词和标点符号的过滤我们采用根据停用词表取出停用词，再使用 python编写过滤程序。
分词示例
原始文本
PPT模板下载：/moban/ 节日PPT模板：/jieri/ PPT背景图片：/beijing/ 优秀PPT下载：/xiazai/ Word教程： /word/ 资料下载：/ziliao/ 范文下载：/fanwen/ 教案下载：/jiaoan/
大数据分析技术
文本挖掘的一般方法
文档
物征提 取/文本
表示
特征选 择
挖掘方 法获取 知识模
式
用户评 价
知识
01 数据准备 02 分词及词性标注 03 文本相似度计算和主题模型 04 情感计算
01 数据准备 02 分词及词性标注 03 文本相似度计算和主题模型 04 情感计算
数据获取
网络文本数据包括各大门户网站的新闻、论坛的帖子 、微博、博客等等。