一个文本挖掘过程及案例_光环大数据培训
文本分析平台TextMiner_光环大数据培训
文本分析平台TextMiner_光环大数据培训互联网上充斥着大规模、多样化、非结构化的自然语言描述的文本，如何较好的理解这些文本，服务于实际业务系统，如搜索引擎、在线广告、推荐系统、问答系统等，给我们提出了挑战。
例如在效果广告系统中，需要将Query(User or Page) 和广告 Ad 投影到相同的特征语义空间做精准匹配，如果Query 是用户，需要基于用户历史数据离线做用户行为分析，如果 Query 是网页，则需要离线或实时做网页语义分析。
文本语义分析（又称文本理解、文本挖掘）技术研究基于词法、语法、语义等信息分析文本，挖掘有价值的信息，帮助人们更好的理解文本的意思，是典型的自然语言处理工作，关键子任务主要有分词、词性标注、命名实体识别、Collection 挖掘、Chunking、句法分析、语义角色标注、文本分类、文本聚类、自动文摘、情感分析、信息抽取等。
（摘自https:///nlp/，稍作修改）在解决文本处理需求过程中，我们发现保证文本分析相关的概念、数据和代码的一致性，避免重复开发是非常关键的，所以设计并搭建一套灵活、可扩展、通用的文本分析底层处理平台，供上层应用模块使用，是非常必要的。
既然是文本分析，我们很自然的想到是否可以使用已有的自然语言处理开源代码呢？为此，我们不妨一起了解下常见的相关开源项目：Natural Language Toolkit（NLTK），/，In Python，主要支持英文Stanford CoreNLP，/software/index.shtml，In Java，主要支持英文，阿拉伯语，中文，法语，德语哈工大-语言技术平台（Language Technolgy Platform，LTP），/，In C/C++，支持中文ICTLAS 汉语分词系统，/，In C/C++，支持中文遗憾的是，我们发现尽管这些项目都极具学习和参考价值，和学术界研究结合紧密，但并不容易直接用于实际系统。
文本挖掘流程
文本挖掘流程1. 数据收集在进行文本挖掘之前，首先需要收集大量的文本数据。
这些数据可以来自于互联网、社交媒体、新闻报道、论文文献等各种渠道。
收集到的数据可以是以文本形式存在的文章、评论、推文等。
2. 数据预处理在进行文本挖掘之前，需要对收集到的文本数据进行预处理。
预处理的目的是将原始数据转化为计算机可以处理的形式。
预处理的步骤包括去除噪声数据、去除停用词、进行词干化或词形还原等操作。
3. 特征提取特征提取是文本挖掘的关键步骤之一。
在这一步骤中，需要将文本数据转化为计算机可以理解的特征向量。
常用的特征提取方法包括词袋模型和TF-IDF方法。
词袋模型将文本表示为一个向量，向量的每个维度对应一个词，向量的值表示该词在文本中出现的次数。
TF-IDF方法则将文本表示为一个向量，向量的每个维度对应一个词，向量的值表示该词在文本中的重要程度。
4. 数据建模在进行数据建模之前，需要对数据进行训练集和测试集的划分。
训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。
常用的文本挖掘模型包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、神经网络等。
5. 模型评估在进行模型评估时，常用的指标包括准确率、召回率、F1值等。
准确率表示模型预测的结果与实际结果一致的比例；召回率表示模型能够正确预测的结果占所有实际结果的比例；F1值是准确率和召回率的调和平均值。
6. 结果解释在对模型的结果进行解释时，需要考虑模型的可解释性。
可以通过查看模型的特征权重、特征重要性等指标来解释模型的结果。
此外，还可以使用可视化工具来展示模型的结果，比如词云图、关系图等。
7. 结果应用文本挖掘的结果可以应用于各种领域。
在商业领域，可以利用文本挖掘的结果进行市场调研、舆情分析、用户画像等；在医疗领域，可以利用文本挖掘的结果进行疾病预测、药物副作用监测等；在社交媒体领域，可以利用文本挖掘的结果进行用户情感分析、话题发现等。
8. 持续改进文本挖掘是一个动态的过程，需要不断地进行改进和优化。
文本挖掘的实际应用案例
文本挖掘的实际应用案例随着互联网技术的发展，我们所接触到的信息正在以前所未有的速度不断涌现和扩散，并逐渐由传统的纸媒向电子媒介转移。
在这种信息大爆炸的时代，我们需要更加有效的方式来处理和利用这些信息。
这时候，文本挖掘的技术应运而生。
简而言之，文本挖掘可以被视为一种从海量的、未经处理的文本数据中自动提取出有价值的、潜在的知识的技术。
这项技术可以被应用到很多方面，如领域必须注重的口碑管理、舆情监测、信贷评估、竞争分析等等。
以下是几个文本挖掘的实际应用案例的举例。
1. 个性化推荐系统个性化推荐系统是一项重要的具有商业前景的应用。
具体来说，这项技术可以被用来根据每个人的浏览记录、购买记录和搜索记录等数据，自动生成个性化的商品或服务推荐，以帮助商家更好地营销和销售。
目前，Amazon、Netflix和Spotify等公司都成功地实现了这项技术并大量应用了起来。
2. 口碑管理口碑管理是每个企业都必须关注的领域。
文本挖掘技术可以被应用到对品牌口碑的管理当中，以自动提取出含有负面评价的文本数据源，并帮助企业快速发现问题的根源并解决问题。
这项技术可以被应用在支持CRM、海量信息监测、社交媒体分析、市场研究、新品发布预测等方面。
3. 舆情监测舆情监测是指根据已经发布的文本数据，来对人们的情绪和观点进行分析的过程。
这一技术被广泛运用于政治研究、金融风险管理等领域。
该技术可以以较高的准确性追踪舆情数据，以便及时采取措施遏制或处理突发事件，例如政治骚乱，恐怖袭击或公司丑闻等。
4. 金融风险管理文本挖掘也可以被用来处理金融领域中涉及的大量文本数据，例如金融新闻、报告等等，从而对市场趋势、股票分析以及企业绩效进行预测和评估。
该技术在金融世界中已经被运用于风险控制和交易决策中，帮助银行和其他金融机构发现增加风险的潜在因素，从而做出更加准确的评估和决策。
5. 组织管理领域文本挖掘技术也被应用于公司内部，以帮助人力资源管理部门自动化劳动力资金分配、招聘、绩效评估、培训、职位调整和定向安置等活动。
文本挖掘的步骤
文本挖掘的步骤随着互联网的发展，数据量呈现爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了一个重要的问题。
文本挖掘作为一种数据挖掘技术，可以从文本数据中提取出有用的信息，为企业决策和科学研究提供支持。
本文将介绍文本挖掘的步骤。
一、数据收集文本挖掘的第一步是数据收集。
数据可以来自于各种渠道，如互联网、社交媒体、新闻报道、论文等。
在数据收集过程中，需要注意数据的质量和可靠性，避免收集到噪声数据和虚假信息。
二、数据预处理数据预处理是文本挖掘的重要步骤，它包括文本清洗、分词、去停用词、词干提取等操作。
文本清洗是指去除文本中的噪声数据和无用信息，如HTML标签、特殊符号、数字等。
分词是将文本按照一定的规则划分成词语的过程，可以采用基于规则的分词方法或基于统计的分词方法。
去停用词是指去除一些常用词语，如“的”、“是”、“在”等，这些词语对文本分析没有太大的帮助。
词干提取是将词语还原为其原始形式的过程，如将“running”还原为“run”。
三、特征提取特征提取是将文本转换为数值型向量的过程，以便于计算机进行处理。
常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF模型、主题模型等。
词袋模型是将文本表示为一个词语的集合，每个词语作为一个特征。
TF-IDF模型是在词袋模型的基础上，对每个词语进行加权，以反映其在文本中的重要性。
主题模型是将文本表示为一组主题的分布，每个主题包含一组相关的词语。
四、建模分析建模分析是文本挖掘的核心步骤，它包括分类、聚类、关联规则挖掘等操作。
分类是将文本分为不同的类别，如将新闻分类为政治、经济、文化等。
聚类是将文本按照相似性进行分组，如将新闻按照主题进行聚类。
关联规则挖掘是发现文本中的关联规律，如发现购买了A商品的人也会购买B商品。
五、模型评估模型评估是对建模分析结果进行评估和优化的过程。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
准确率是指分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。
召回率是指分类器正确分类的正样本数占所有正样本数的比例。
文本数据挖掘应用案例
文本数据挖掘应用案例文本数据挖掘是指从大规模文本数据中发现潜在的、以前未知的、可理解的、实际有用的模式和知识的过程。
它是数据挖掘的一个重要分支，随着大数据时代的到来，文本数据挖掘在各个领域都有着广泛的应用。
本文将介绍几个文本数据挖掘的应用案例，以展示其在实际中的价值和意义。
首先，文本数据挖掘在情感分析方面有着重要的应用。
随着社交媒体的兴起，人们在各种平台上产生了大量的文本数据，包括评论、留言、微博等。
这些文本数据蕴含着丰富的情感信息，可以用于情感分析。
比如，一家企业可以通过分析用户在社交媒体上的评论来了解他们对产品的态度和情感倾向，从而及时调整营销策略和产品设计。
又如，政府部门可以通过分析公众舆论来了解民意和舆论动向，从而更好地制定政策和应对舆论危机。
其次，文本数据挖掘在舆情监控方面也有着重要的应用。
舆情监控是指通过对各种媒体上的文本信息进行收集、整理、分析和研判，及时了解社会各界对特定事件、问题和对象的看法和态度的过程。
通过文本数据挖掘技术，可以对海量的文本信息进行实时监控和分析，从而及时了解社会舆论的动向和演变规律，为政府决策和企业管理提供重要参考。
再次，文本数据挖掘在金融领域也有着重要的应用。
金融领域的文本数据包括新闻报道、财经评论、公司公告等，这些文本信息蕴含着丰富的金融信息和市场情绪。
通过文本数据挖掘技术，可以对这些文本信息进行实时分析，从而及时了解市场的热点和趋势，为投资决策提供重要参考。
另外，文本数据挖掘还可以用于金融舆情监控，及时了解市场的风险和预警信号，为投资者提供重要的风险提示。
最后，文本数据挖掘在医疗健康领域也有着重要的应用。
医疗健康领域的文本数据包括病历、医学文献、患者反馈等，这些文本信息蕴含着丰富的医疗信息和健康知识。
通过文本数据挖掘技术，可以对这些文本信息进行分析和挖掘，从而发现潜在的疾病规律、临床路径和治疗方案，为医生诊断和治疗提供重要参考。
另外，文本数据挖掘还可以用于医疗舆情监控，及时了解医疗事件和健康风险，为公众健康提供重要保障。
(完整版)第5章-文本挖掘PPT课件
5.4 文本聚类
1 步骤 Document representation Dimensionality reduction Applying a clustering algorithm Evaluating the effectiveness of the
process
2 评价指标
总体评价
（11）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去 掉，得到W="是三" （12）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉 ，得到W=“是”，这时W是单字，将W加入到S2中，
S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ ”， 并将W从S1中去掉，此时S1="三个课时"；
（21） S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ 三/ 个/ 课时/ ”，此时 S1=""。
文本频数
词的DF小于某个阈值去掉(太少，没有代 表性)。
词的DF大于某个阈值也去掉(太多，没有 区分度)。
信息增益
信息增益是一种基于熵的评估方法，定义为 某特征项为整个分类系统所能提供的信息量。 是不考虑任何特征的熵与考虑该特征之后熵 的差值。它根据训练数据计算出各个特征项 的信息增益，删除信息增益很小的特征项， 其余的按照信息增益的大小进行排序，获得 指定数目的特征项。
Gain(t) Entropy (S) Expected Entropy( St)
{
M i1
P
(
ci
)
log
P(ci
)}
[ P (t ){
M i1
i
|
t)}
P(t ){
M i1
P(ci
|
t
)
log
P(ci
|
文本挖掘技术的应用案例分析
文本挖掘技术的应用案例分析随着大数据时代的到来，信息的量级与质量大幅增加，文本挖掘技术开始备受关注。
文本挖掘是信息技术中将自然语言处理与数据挖掘相结合的一类技术，其目的是从文本数据中提取出有价值的信息，以便于进行更深入的分析和研究。
以下将从实际应用案例角度，探讨文本挖掘技术的应用。
一、垃圾邮件过滤随着互联网技术的成熟，我们日常收到的邮件中常常混杂着各种广告、垃圾信息。
如何过滤掉这些无用信息，并保障重要邮件的安全，成为了一个非常重要的问题。
文本挖掘技术可以对邮件内容进行分析，根据邮件内容的一些特征（如发送者、广告词语、格式等），及时将垃圾邮件过滤出来，而不影响正常的邮件通信。
二、社交媒体情感分析随着互联网的普及，社交媒体已经成为人们进行信息交流和意见表达的重要平台之一。
文本挖掘技术可以通过对社交媒体等平台上的用户评论、微博等内容进行分析，从中提取出用户的情感倾向（如积极、消极、中立等），为企业制定推广策略、品牌管理等方面提供有力支持。
三、医疗信息提取文本挖掘技术在医疗行业中的应用也非常广泛。
医学界有大量的文献、病历等信息，如何从中提取出关键信息，辅助医生制定诊疗方案，成为一项重要的研究方向。
文本挖掘技术可以有效地进行医学信息提取，并为治疗、科研等提供支持。
四、金融领域风险控制金融领域风险控制是金融机构必须关注的问题。
文本挖掘技术可以对金融领域的新闻、公告、报告等材料进行分析，及时发现潜在的风险，帮助金融机构进行风险预警，并制定相应的应对策略。
总之，文本挖掘技术在各个领域都有其广泛的应用，可以帮助我们从大量的信息中快速地挖掘出有价值的信息，促进人类社会的发展和进步。
第12章文本挖掘-PPT文档资料
2019/3/20
3. 基于相似性的检索
v 1 v 2 sim (v , v ) 1 2 v 1v 2
根据一个文档集合 d 和一个项集合 t ，可以 将每个文档表示为在 t 维空间 R 中的一个文 档特征向量v。 向量 v 中第 j 个数值就是相应文档中第 j 个项 的量度。 计算两个文档相似性可以使用上面的公式
2019/3/20
数据仓库与数据挖掘
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2、文档自动聚类的步骤
（1）获取结构化的文本集
（ 2 ）执行聚类算法，获得聚类谱系图。聚类算法 的目的是获取能够反映特征空间样本点之间的 “抱团”性质 （ 3 ）选取合适的聚类阈值。在得到聚类谱系图后， 领域专家凭借经验，并结合具体的应用场合确 定阈值
2019/3/20
数据仓库与数据挖掘
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检索模型包含的三个要素：
文本集 用户提问 文本与用户提问相匹配
2019/3/20
数据仓库与数据挖掘
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布尔模型：将用户提问表示成布尔表达式，查询式是由 用户提问和操作符 and、 or、 not组成的表达式，运用几 何运算来检索。 向量空间模型：有一特征表示集，特征通常为字或词。 用户提问与文本表示成高维空间向量，其中每一维为一 特征。每个特征用权值表示。用户提问向量的权值由用 户制定，通过对代数的向量运算进行检索。 概率模型。富有代表性的模型是二值独立检索模型 (BIR) 。 BIR 模型根据用户的查询 Q ，可以将所有文档 d 分为两类， 一类与查询相关 ( 集合 R) ，另一类与查询不相关 ( 集合 N, 是R 的补集)，建立在概率运算的基础上。
2019/3/20 数据Байду номын сангаас库与数据挖掘 13
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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。
文本挖掘是应用驱动的。
它在商业智能、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。
二、文本挖掘过程
有些人把文本挖掘视为另一常用术语文本知识发现(KDD)的同义词，而另一些人只是把文本挖掘视为文本知识发现过程的一个基本步骤。
文本知识发现主要由以下步骤组成：
1)文本预处理:选取任务相关的文本并将其转化成文本挖掘工具可以处理的中间形式。
2)文本挖掘:在完成文本预处理后，可以利用机器学习、数据挖掘以及模式识别等方法提取面向特定应用目标的知识或模式。
3)模式评估与表示为最后一个环节，是利用已经定义好的评估指标对获取的知识或模式进行评价。
如果评价结果符合要求，就存储该模式以备用户使用;否则返回到前面的某个环节重新调整和改进，然后再进行新一轮的发现。
如果把文本挖掘视为一个独立的过程，则上面三个步骤可以细化为下图表示：
三、文本挖掘关键技术及文本分类
文本转换为向量形式并经特征选择以后,便可以进行挖掘分析了。
常用的文本挖掘分析技术有:文本结构分析、文本摘要、文本分类、文本聚类、文本关联分析、分布分析和趋势预测等。
文本分类是其中一种很关键的挖掘任务也是在文本信息处理领域用得最多的一种技术。
下面做个简要介绍。
文本分类系统的任务是：在给定的分类体系下，根据文本的内容自动地确定文本关联的类别。
从数学角度来看，文本分类是一个映射的过程，它将未标明类别的文本映射到已有的类别中，该映射可以是一一映射，也可以是一对多的映射，因为通常一篇文本可以同多个类别相关联。
用数学公式表示如下：
f : A->B A为待分类文本集，B为分类体系中的类别集合
文本分类的映射规则是系统根据已经掌握的每类若干样本的数据信息，总结出分类的规律性而建立的判别公式和判别规则。
然后在遇到新文本时，根据总结出的判别规则，确定文本相关的类别。
一般来讲，文本分类需要四个步骤:
1)获取训练文本集:训练文本集由一组经过预处理的文本特征向量组成，每个训练文本(或称训练样本)有一个类别标号;
2)选择分类方法并训练分类模型:文本分类方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
在对待分类样本进行分类前，要根据所选择的分类方法，利用训练集进行训练并得出分类模型;
3)用训练好的分类模型对其它待分类文本进行分类;
4)根据分类结果评估分类模型。
下图是一个完整的文本分类过程：
四、文本挖掘应用
主要的应用方向和系统有，详细应用及发展趋势见本blog另外一篇文章《文本挖掘研究进展及趋势》：
1）基于内容的搜索引擎，代表性的系统有北京大学天网、计算所的“天罗”、百度、慧聪等公司的搜索引擎；
2）信息自动分类、自动摘要、信息过滤等文本级应用，如上海交通大学纳讯公司的自动摘要、复旦大学的文本分类，计算所基于聚类粒度原理VSM的智多星中文文本分类器
3）信息自动抽取，即将Internet上大量的非结构化的信息，抽取出格式化的数据，以备进一步的搜索应用。
目前是研究热点，至今还没有实用的系统；
4）自动问答、机器翻译等需要更多自然语言处理和理解的应用。
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