文本挖掘系统面向自动化学科中文期刊论文报告人刘禹.ppt
生物医学文本挖掘及其应用ppt课件
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基本概念（1）
• 术语（Term）：专门领域里的名称。 • 术语集（terminology）：术语的集合。
• 生物医学文本中到处是术语，是医学知识的基本构件。 • 如各种细胞的名称，蛋白质、医学设备、疾病、基因突变、化学物质名
、蛋白质域的名称。
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GoDisease+iHOP+Cytoscape
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发现：Discovery
• Besides finding relationships, text miners are also interested in discovering relationships
• Swanson：undiscovered public knowledge • 【见例子1】
• PML与抗-JO1抗体有明确关系。 • 将这种关系简化为三元体：两个名词+一个动词。
• PML is associated with anti-JO1 antibodies
• 识别动词：
• 词性标注：part-of-speech (POS) tagger
• 三元体表述因其简单而功能强大，但是忽略了文章中的重要的细节。比如有 些证据是来自于临床病例报告。
（complication）]
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MetaMap工作原理：产生变形体
• Ocular{[adj]，0=””} • Eye{[noun],2=”s”}同义词
• Eyes{[noun],3=”si”}同义词的复数 • Optic{[adj],4=”ss”}同义词的同义词 • Ophthalmic{[adj],4=”ss”}同义词的同义词
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
《中文信息检索专题》PPT课件
十、信息检索的评测
❖ 召回率（Recall，又称查准 率）和准确率（precision， 又称查全率）。
❖ 准确率是一个给定被检索 文档的相似度的概率。
❖ 召回率是一个给定相关性 文档的被检索的概率。
十、信息检索的评测（续）
❖ 其中，E（效率）用来指定 准确率和召回率重要性。
❖ P代表准确率，R表示召回 率，α是变量，值为0－1。 如果取值是0，表示召回率 更重要；取值1/2表示召回 率和准确率同等重要；取 值1表示准确率更重要。
十一、信息检索的模型
❖ 一般而言，有两种信息检索的模型：基于统计的 模型和基于语义的模型。
❖ 基于统计的模型是应用某些统计的手段从被检索 文档和高标注等级文档中查询与用户需求匹配程 度最好的文档；
❖ 而基于语义的模型则尝试对需求实现一定程度语 法和语义的分析，即对用户输入的自然语言文本 进行一定程度的理解并重新生成查询。
十三、信息检索系统介绍（续）
❖ Topic ❖ 与上面三个商业文本检索系统不同，Topic
并不是利用自己拥有的文本集合提供信息 服务而是一个单独的文本检索工具。用户 购买Topic，然后装载自己的信息，利用 Topic提供自己的信息服务。
十三、信息检索系统介绍（续）
❖ SMART
❖ SMART是由康奈尔大学的Gerard Salton开发的，是 最早的文本检索系统之一。它具有以下特点：（1） 自动建立索引；（2）自动生成聚类层次计算聚类 中心；（3）进行查询/文档相似度计算并且根据 文档与查询的相似程度对文档排序；（4）将文档 以基于词汇的向量空间表示；（5）根据用户反馈 自动提高对查询的处理。
14030903 王莉
……
……
性别
数据挖掘_11_文本挖掘
2015/6/3
11
关键词抽取环节
读取 标引源 数据库
一条待标引记录 遇空分词
停用词表 关键词
英语单词
非用词 剔除
数据源为全文或文摘
存储
数据源为标题 去除重复关键词
分析处理环节
词频统计，保留高频词
标引环节
利用词表确定标引词或直接选择关键词
西 文 自 动 标 引 实 现 流 程 图
标引
2015/6/3
文本挖掘的功能主要包括：
文本总结（自动摘要） 文本分类 文本聚类
信息抽取
关联分析 分布分析 趋势预测
4
2015/6/3
11.1 文本挖掘概述
文本挖掘面临的研究课题
文本的特征表示
空间降维问题
文本相似性度量问题 模式的理解和可视化显示
一词多义和多词一义问题
12
汉语信息自动标引技术 - 难点
词与词之间无分隔标记
字与字之间组词灵活
从标引角度分析，存在交集型字符串
虚词繁多
新词频繁出现
2015/6/3
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汉语信息的切分标引
词典法切分标引 前后缀标记切分标引 单汉字标引 无词典标引 语义、语法分词标引
2015/6/3
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词典法切分标引
2015/6/3
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4 信息抽取研究
IE的内涵
信息抽取 (Information Extraction) 是指从一段文本 中抽取指定的一类信息（例如命名实体、事件、事
实）、并将其形成结构化的数据填入一个数据库中
(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
|
文本挖掘技术的研究与应用
文本挖掘技术的研究与应用第一章：概述文本挖掘技术是信息技术领域的一项重要技术，它是利用自然语言处理、数据挖掘、机器学习等技术，从文本中抽取出有用信息的一类技术。
文本挖掘技术在互联网信息处理、社交媒体分析、舆情监测、电子商务等领域得到了广泛应用，同时，也在学术研究、科技创新等领域发挥了重要作用。
第二章：文本挖掘技术的基本过程文本挖掘技术的基本过程包括文本预处理、特征提取、模型建立、模型评价等步骤。
其中，文本预处理是文本挖掘技术的重要基础，主要包括文本清洗、分词、去除停用词、词干化等步骤。
特征提取是指将文本转化为特征向量的过程，主要包括词袋模型、TF-IDF权重等方法。
在模型建立过程中，常用的文本分类模型包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
最后，模型评价是需要通过训练集和测试集来评价模型的准确度、召回率、精确率等指标。
第三章：文本挖掘技术的应用3.1 互联网信息处理互联网上的信息量非常庞大，文本挖掘技术可以帮助人们更好地利用这些信息，提取出对他们有价值的信息。
例如，在电子商务领域中，文本挖掘技术可以发现商品的销售趋势、热门关键词等，从而帮助商家制定更好的营销策略。
在搜索引擎中，文本挖掘技术可以帮助人们更准确地搜索到他们想要的信息。
3.2 社交媒体分析随着社交媒体的飞速发展，人们在社交媒体上所发布的信息量越来越大，文本挖掘技术可以帮助人们更好地了解社交媒体中的情感倾向、热门话题等。
例如，在微博上，我们可以通过文本挖掘分析来了解某一话题的热度、人们对其的情感倾向等信息。
3.3 舆情监测对于政府和企事业单位来说，了解公众的情感倾向、热点话题等信息对于制定政策和营销策略非常重要。
文本挖掘技术可以帮助他们及时了解公众的反应，从而更好地回应公众关切，提高公众满意度。
3.4 学术研究文本挖掘技术也在学术研究中发挥了重要作用。
科学家们通过分析已有文献，探索尚未被发掘的知识点。
例如，在药物研发领域，通过文本挖掘技术可以挖掘出已有的药物研究成果，发现新的药物应用方向。
文本挖掘概述ppt课件
把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本 信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结 构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进 行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和 代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算 和操作来实现对文本的识别。
三、文本挖掘的关键技术 文本预处理
提高了海量非结构化信息源的利用价值； 使得人们能够更加方便地从海量文本中发现隐含
的知识； 为企业的战略决策提供竞争情报的支持
文本挖掘的过程
相对于数据挖掘而言，文本挖掘技术还不成熟。 文本数量巨大，结构不统一，处于动态变化中； 自然语言理解理论在语言的深层理解方面没有根
本性的突破，致使文本处理的准确度不高，文本 挖掘的效果不够理想。
计算机理解语言的能力非常有限！
三、文本挖掘的关键技术
文本预处理 文本分类
文本的向量空间表示 文本特征提取 文本相似度
文本聚类 文本自动摘要
为什么要进行文本分析？
文本是以文字串形式表示的数据文件。 文本分析过程即通过文本分析，从中找出一些特
征以便将来使用。
文本分析包括语种识别、特征提取、文本聚类和
四、文本挖掘的关键技术特征提取
用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。 在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征
项。 特征提取主要是使用自动的提取过程，识别文本中词项的
意义。
特征提取对掌握该文本的内容很重要，是一种强有力的 文本挖掘工具。
在一篇文本中，标题是该文本的高度概括，文本中的特 征，如人命、地名、组织名等是文本中的主体信息。
标引源 数据库
停用词表
一条待标引的记录 英语单词
中文文本挖掘的流程与工具分析
中文文本挖掘的流程与工具分析1. 引言1.1 中文文本挖掘的重要性中文文本挖掘是信息技术领域中的一个重要研究方向，其重要性不言而喻。
随着互联网和大数据时代的到来，我们正面临着海量的中文文本数据，如新闻报道、社交媒体内容、科技论文等，这些数据蕴含着丰富的信息和知识，但要从中获取有用的信息并利用这些知识，却需要借助文本挖掘技术。
中文文本挖掘的重要性主要体现在以下几个方面：中文文本挖掘可以帮助我们快速有效地获取信息，对文本数据进行分析和理解。
通过文本挖掘技术，我们能够识别出文本中的关键信息、主题和情感等，从而更好地进行信息检索和知识发现。
中文文本挖掘可以帮助我们进行大规模文本数据的处理和管理，提高工作效率和数据利用率。
通过挖掘文本数据的隐藏信息和规律，我们可以更好地进行数据挖掘、决策支持和预测分析。
中文文本挖掘也可以应用于各行各业，如金融、医疗、电商等领域，为企业和组织提供智能化解决方案，提升竞争力和效益。
中文文本挖掘在当前信息社会中扮演着重要的角色，其应用前景广阔，对于推动信息技术的发展和社会进步具有重要意义。
1.2 中文文本挖掘的研究意义1. 语言信息处理：中文文本挖掘可以帮助我们更好地理解和处理汉语语言信息。
通过对大规模中文文本的分析和挖掘，可以揭示出中文语言的规律和特点，从而为自然语言处理领域的研究提供参考和支持。
2. 数据挖掘和知识发现：中文文本中蕴含着丰富的信息和知识，通过文本挖掘技术可以从中抽取出有用的信息，发现隐藏在文本背后的规律和模式，为决策和预测提供依据。
3. 情感分析和舆情监控：随着社交媒体和互联网的发展，中文文本中蕴含着大量的情感信息。
通过对中文文本的情感分析和舆情监控，可以及时发现和处理舆情事件，保护公众利益和社会稳定。
4. 文化遗产保护：中文文本记录了中华文化的宝贵遗产，通过文本挖掘技术可以对古籍文献进行数字化处理和保护，让更多人了解和学习中华传统文化。
中文文本挖掘不仅对语言信息处理和数据挖掘领域具有重要意义，也对社会舆情监控、文化遗产保护等领域有着广泛的应用前景和研究意义。
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加边算法
两单位字符串的最长公共子序列长度与其中 较小字符串长度之比大于0.9且两单位字符 串的最长非对称前缀长度大于2
两单位字符串的最长非对称前缀匹配模板 （大学|研究院|研究所|研究中心）
两单位字符串的最长非对称前缀匹配模板 （？！<中国科）学院
最长公共子序列
一个给定序列的子序列即为给定序列在保持 原有位序的基础上去掉若干元素（也可能一 个都不去掉），如<>是<>的子序列
基于卡方拟合优度的特征词 选择算法 关键词的形态语义聚类算法 人物机构对齐算法 同名消歧算法
评价
低维优势显著、选词更具代 表性 92.14% 87.6837% 98.14%
两个给定序列的最长公共子序列既是X的子 序列，又是Y的子序列，且在所有的公共子 序列中长度最长。
最长非对称前缀（）
如果z是两个字符串的非对称式前缀,则可能 有以下两种情况出现：
z分别是的前缀
z是s的前缀，是t的子串
如果z在所有的非对称式前缀集合中长度最 长，那么则称z是字符串的最长非对称式前 缀
基于卡方拟合优度的特征词选择算法()
理论背景 皮尔逊卡方检验主要应用在检测两个随机变
量是否独立和检验分布的拟合中 特征词选择算法从分布拟合的角度对词汇和
类别之间的独立性进行假设检验 计算公式
,ifN0orN0andnot N0andN0
实验结果
0.9 0.9
结论0.8 0.8
RI RonI ConhiCnehsieneNseewNs ewwitshwMituhltKinNoNmiCalaBsasyifeiserClassifier
从知识服务网络平台与其他平台的对比来看
总结
文本挖掘系统在知识要素抽取上的效果
题录信息
关键词中英对照组 作者
原始数据（条） 116,642（知网） /58,235（万方）
148,825 299,823
处理后数据（条） 109,788
83,602 135,969
总结
论文中提出的算法及性能评价
论文成果
特征词选择算法和卡方、信息增益等特征词 0.7 0.7
chifit
chifit
RI RI
0.6 0.6
选择算法效果相当，好于点互信息特征词选 0.5 0.5
择算法0.4
chi-square ig df point-wise mi
chi-square ig df point-wise mi
0.4
特征0.词3 0.3选择算法可以在较低的特征维度上获
人物记录条目；299,823为总的人物记录条 目
同名消歧算法
需求分析 汉语中存在大量人名重复现象，给准确统计
学者的学术成果带来困难
算法思路 将同一个名字的作者条目映射为散点图上的
结点 每一个结点有且仅有机构字符串属性 按照属性相似度原则给散点图加边 图中的每一个连通分量上的条目指向同一人
实验结果
பைடு நூலகம்
人工标注白硕、王斌、赵军的样本作为测试
集
熵
纯度
归一化
文章数
生成簇
实际簇
互信息
数目
数目
白硕
0
1
0
45
2
1
王斌
0.184
93.9%
0.957
82
29
31
赵军
0.039
99.1%
0.898
116
25
20
白硕 王斌
赵军
准确率
100% 95.2% 99.5%
召回率
62.2% 90.8% 79.9%
人物机构对齐算法
需求分析 通过英文形式的作者姓名与机构名称之间的
对应关系获得对应的中文形式
算法流程
基于距离属性的二叉分裂算法 保持原有位序的分裂式层次聚类方法
实验结果 数据处理中记录下可能出现潜在错误的实例 计算得到人物机构对齐算法的准确率为 262,896/299,823=87.684% 其中262,896为被正确进行人物机构对齐的
文本挖掘系统
面向自动化学科中文期刊论文
报告人：刘禹
主要内容
需求概述 研究目标 系统概述 关键技术 总结及展望
需求概述
自动化学科创新方法课题的三个目标是： （1）建立学科知识体系；（2）开发学科知
识服务网络平台；（3）提供知识服务，推动 知识创新。
科技创新平台
知识
作者
知识
前沿
机构
周期
算法有效性
不需要人工事先整理出机构规范化表 不需要有很厚语文素养的专家参与 不需要复杂的规则模板 仅依赖数据的自学习和自校验能力
总结
从处理前后数据量的变化来看文本挖掘系统 的有效性
从实验数据的评测指标上来看文本挖掘系统 的有效性
从知识服务网络平台的用户体验上来看文本 挖掘系统的有效性
实验结果
数据集：抽取224个汉语术语进行实验，按 照语义是否相同人工标注真值
我们的方法 传统编辑距离计算
准确率 0.9214 0.4833
召回率 0.9348 0.4202
0.9281 0.4495
应用场景 自动构建知识族谱 将与查询知识点密切相关的知识点，按照时
序上的发展继承演变关系组织起来
专业
帮助
研究目标
获得论文的题录信息 初步分离作者、机构、文章题目、关键词、
摘要等知识要素 利用文本挖掘技术实现对知识要素的精细化
处理
系统概述
垂直爬虫技术
文本分类技术
特征词选择算法
关键词语义聚类
数据获取
数据获取 数据清洗
知识获取 构建学科知识体系 关键词语义重复
关键技术
基于卡方拟合优度的特征词选择算法 关键词的形态语义聚类算法 人物机构对齐算法 同名消歧算法 机构名称抽取算法
F值
0.767 0.930 0.886
兰德指数
0.622 0.983 0.938
决策次数
990 3321 6670
机构名称抽取算法
需求分析 机构字符串书写不规范，给统计学术机构的
学术成果带来不便
算法思路
借助同一作者实体的机构记录对机构名称进 行规范化
算法流程
模板优先队列
⑴中国科学院.*?所； ⑵中国科学院.*?院； ⑶中国科学院.*?中心； ⑷中国科学院.*?台； ⑸^.*?大学； ⑹^.*?学院； ⑺^.*?学校； ⑻^.*?研究院；
得较0.好2 0.2的分类效果，因此适用于计算资源有
0.1
应用场景
采用特征词选择算法从关键词中挑选出属于 自动化学科的专业术语，交给编辑人员筛选， 构建自动化学科知识树
关键词的形态语义聚类算法
需求分析 自动生成汉英术语对照词典 构建“知识族谱”
算法流程 编辑距离二次计算框架 作用于最优路径集合上的启发式规则集