文本挖掘(Text Mining)技术基础
人工智能中的自然语言处理与文本挖掘
人工智能中的自然语言处理与文本挖掘人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的发展近年来取得了巨大的进展。
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）和文本挖掘（Text Mining）作为AI的重要分支，在实现计算机与人类之间自然语言交流以及从文本中获取有价值信息方面发挥着重要作用。
本文将详细探讨人工智能中的自然语言处理与文本挖掘技术。
一、自然语言处理（Natural Language Processing）自然语言处理是指计算机对人类自然语言进行理解和处理的技术。
自然语言处理的主要目标是使计算机能够像人类一样正确地理解、处理和生成自然语言。
自然语言处理涉及语法分析、语义理解、机器翻译、自动问答系统等多个领域。
以下是自然语言处理技术的一些典型应用：1. 机器翻译（Machine Translation）：将一种自然语言转化为另一种自然语言。
在机器翻译领域，深度学习技术的快速发展使得机器翻译的准确性和流畅度得到了显著提升。
2. 情感分析（Sentiment Analysis）：对文本进行情感倾向性的分类，判断文本中是否包含正面、负面或中性的情感。
情感分析在社交媒体舆情监测、产品评论分析等方面有着广泛应用。
3. 文本摘要（Text Summarization）：将一篇长文本自动地概括为几个简短的句子或段落，提取出文本中的核心信息。
文本摘要在新闻媒体、知识管理等领域具有重要作用。
4. 问答系统（Question Answering）：根据用户提出的自然语言问题，从大量的知识库中自动提取出答案，并以自然语言形式返回给用户。
问答系统广泛应用于智能助理、搜索引擎等领域。
5. 命名实体识别（Named Entity Recognition）：从文本中识别出命名实体，如人名、地名、组织名等。
命名实体识别被应用于信息提取、知识图谱构建等领域。
二、文本挖掘（Text Mining）文本挖掘是指从大量的文本数据中自动地发现并提取有价值的信息和知识。
文本挖掘技术的使用教程与技巧
文本挖掘技术的使用教程与技巧文本挖掘技术是一种通过自动化方法从海量文本数据中提取有用信息的技术。
它在各个领域中都有着广泛的应用，例如信息检索、情感分析、文本分类等。
本文将介绍文本挖掘技术的使用教程与技巧，帮助读者快速了解并应用这一技术。
一、文本挖掘技术的概述文本挖掘技术是通过将自然语言处理、机器学习和统计学等方法结合，从海量文本数据中自动发现模式、识别主题、提取关键字、分析情感等信息的技术。
它可以帮助人们从大量文本中获取有价值的信息，辅助决策和预测。
二、文本挖掘技术的基本步骤1. 文本预处理：对原始文本进行处理，包括分词、去停用词、词性标注、去除噪音等。
这一步是文本挖掘的关键，直接影响后续步骤的效果。
2. 特征提取：将文本转化为特征向量表示，常用的方法包括词袋模型、TF-IDF、词向量等。
选择适当的特征表示方法可以提高文本挖掘的准确率。
3. 模型构建：根据具体任务的需求选择合适的算法模型，例如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、深度学习模型等。
不同的任务可能需要不同的模型，需要根据实际情况进行选择。
4. 模型训练与评估：使用标注好的数据进行模型训练，并使用评估指标（如准确率、召回率、F1值等）评估模型性能。
5. 结果解释与可视化：对挖掘结果进行解释和分析，并采用可视化技术将结果呈现给用户，提升可理解性和可视性。
三、文本挖掘技术的常见任务与应用1. 信息检索：通过文本挖掘技术，可以建立强大的搜索引擎，实现高效快速地从海量文本中检索出相关信息。
搜索引擎可以应用于网页搜索、文档检索等场景。
2. 文本分类：将文本按照一定的类别划分，常用于情感分析、主题分类等。
通过文本分类，可以自动将文本归类，提高信息处理的效率和精确度。
3. 情感分析：分析文本中蕴含的情感倾向，帮助企业了解用户的情感态度。
在社交媒体分析、舆情监测等领域，情感分析具有重要的应用价值。
4. 关键词提取：从文本中提取关键词或关键短语，帮助用户快速理解文本主题。
文本挖掘技术及应用场景解析
文本挖掘技术及应用场景解析文本挖掘（Text Mining）是指从大量的文本数据中发掘隐藏的信息、知识和模式的一种技术手段。
随着信息时代的到来，海量的文本数据如同一个宝库，蕴含着巨大的价值。
因此，如何利用文本挖掘技术挖掘并应用这些信息对于企业和研究机构来说具有重要意义。
本文将对文本挖掘技术及其应用场景进行深入解析。
首先，我们来了解一下文本挖掘技术的基本步骤。
文本挖掘技术一般包括文本预处理、特征提取、模型构建和模型评估等步骤。
文本预处理是指将原始的文本数据通过一系列的处理方法转化成结构化或半结构化的数据以供进一步的挖掘分析。
这个过程通常包括词法分析、停用词过滤、拼写检查、词干化等。
特征提取是指从预处理后的文本中提取关键信息，常见的方法包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入等。
模型构建是指根据特定的需求，通过训练数据构建合适的模型，常见的方法包括朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等。
模型评估是指对构建好的模型进行评估，以判断其效果是否满足要求。
文本挖掘技术在很多领域都有着广泛的应用。
以下将介绍几个常见的应用场景。
首先，文本分类是文本挖掘技术的主要应用之一。
通过对文本进行分类，可以帮助我们理解和管理海量的文本数据，从而快速找到感兴趣的文本。
比如在产品评论中，可以利用文本分类技术将用户的评论分为正面、负面或中性，帮助企业了解产品的市场反响。
此外，在新闻报道中，可以使用文本分类技术自动将新闻归类为政治、经济、体育等不同的类别，方便用户根据自己的兴趣进行选择。
其次，文本聚类也是文本挖掘技术的重要应用之一。
文本聚类可以把相似的文本聚集在一起，形成独立的类别，从而帮助用户快速浏览和理解大量的文本数据。
比如在社交媒体中，可以使用文本聚类技术将用户的帖子根据内容进行聚类，方便用户查找感兴趣的话题。
另外，文本聚类还可以应用于情感分析领域，通过将具有相似情感倾向的文本聚类在一起，帮助企业了解用户的情感态度。
此外，文本挖掘技术还可以应用于文本摘要、信息抽取、情感分析、知识图谱构建等领域。
大数据时代下的文本挖掘研究
大数据时代下的文本挖掘研究随着互联网技术的发展，我们正逐渐步入一个大数据时代。
面对如此海量的数据，如何更好地从中获取有效信息成为了研究的热点。
其中，文本挖掘技术就成为了一种应对大数据时代的有效手段。
一、什么是文本挖掘文本挖掘（Text Mining）是一种通过处理和分析文本数据来获取有效信息的技术。
它主要基于自然语言处理技术，通过识别、提取、归纳和分析有关知识的方法来发现或提取文本中隐藏的规律、趋势和模式。
在大数据时代，文本挖掘技术已经广泛应用于各个领域，比如金融领域中的信用风险评估、舆情监测与预警等。
二、文本挖掘的关键技术1. 分词分词是将整段文本划分成词语序列的过程。
对于一段文本，将其划分成一个一个离散的词语，是文本挖掘技术的重要前提，同时也是所有自然语言处理任务的基础。
2. 词性标注词性标注是将每个分词标注上其词性（如动词、名词、形容词等）的过程。
通过对词语的词性进行标注，使得文本挖掘算法能更好地理解文本中每个词语的含义和作用。
3. 关键词提取关键词提取是从文本中自动识别出重要词汇的过程。
通过对大量文本进行关键词提取，可以发现文本中的主题、热点、趋势等信息，为后续的分析提供基础。
4. 文本分类文本分类是将大量文本数据根据其内容进行自动分类的过程。
通过对文本数据进行分类，可以快速发现其中存在的规律和差异，为之后的决策和应用提供参考。
5. 实体识别实体识别是指在文本中抽取出具有特定意义的名词、地名、人名等实体信息的过程。
通过实体识别技术，可以快速找到文本中涉及的具体实体信息，并进行进一步处理和分析。
三、文本挖掘在工业界的应用近年来，随着互联网、移动互联网、物联网等技术的不断发展，人们产生的数据呈现爆发式增长，因此，文本挖掘技术在工业界得到了广泛的运用。
1. 社交媒体社交媒体平台，在信息传播、舆情分析等方面的作用越来越大。
比如微博、微信、知乎等平台，用户资源丰富，而这些用户产生了大量的信息和评论。
基于大数据的文本挖掘研究
基于大数据的文本挖掘研究随着互联网技术的快速提升，数据时代已经到来，大数据的时代正式开启。
而在大数据时代，各行各业都面临着数据处理能力的挑战；如果不能充分利用这些数据，失去了大数据的意义也将是微乎其微的。
文本挖掘技术的诞生为人们理解大数据带来了更加丰富的方式，成为了当下热门研究方向之一。
本文将对基于大数据的文本挖掘研究进行探讨，并深入分析其应用和发展。
文本挖掘（Text Mining），又称为文本数据挖掘（Text Data Mining）和文本分析（Text Analytics）。
它是一个跨学科的领域，涵盖了计算机科学、语言学、统计学、人工智能等学科领域，致力于从非结构化或半结构化的文本数据中提取出有价值的信息、知识或情报。
简单来说，它是利用计算机技术对文本数据进行分析、组织和理解的过程。
文本挖掘可以从不同的角度进行分析，如：文本分类、主题分析、情感分析、命名实体识别、信息抽取等等。
基于大数据的文本挖掘研究其实就是利用大规模文本数据作为数据源，进行文本挖掘研究。
那么，如何获取大规模的文本数据呢？一种获取方式是爬虫技术，通过抓取互联网上的文本信息；另一种方式是采用无标注的文本数据，通过先期无监督学习方法建立起矩阵，再通过无监督的聚类方法将原始文本数据自动分成若干类，获得大规模的无标注文本数据。
此外，一些大型在线社区如微博、贴吧、论坛等平台的文本数量也很大，可以用作研究对象。
在文本挖掘过程中，有几个重要的工作环节需要提及。
首先是文本预处理，它是文本挖掘的基础。
文本预处理包括文本清洗、文本切分、词法分析、词性标注、停用词删除等环节，这些操作都是为了保证文本数据的质量，为后续的任务提供良好基础。
其次是特征提取，所有文本挖掘任务都需要对文本进行特征提取。
特征提取的过程是将原始文本数据转换为可以被计算机识别的向量或矩阵，使得文本挖掘任务可以被看作是一个机器学习或统计学习问题。
最后是建模和评估，需要使用机器学习或统计学习算法对提取的特征数据进行建模和评估。
文本挖掘(Text Mining)技术基础
19
IDF(inverse document frequency)
20
TF-IDF
把TF(Term Frequency)、IDF(inverse document frequency)这两项结合起来，对单词t和文档d，定 义
TF-IDF(t,d) = TF(t,d) * IDF(t)
TF-IDF的作用：
Parallel Arrays
Lucene Term Vectors (TV)
Field.TermVector.NO:不保存term vectors Field.TermVector.YES:保存term vectors Field.TermVector.WITH_POSITIONS:保存term vectors.(保
Concept，概念
—同义词：开心 高兴 兴奋 —相关词cluster，word cluster：葛非/顾俊
N-gram，N元组：中国 国人 人民 民银 银行
某种规律性模式：比如某个window中出现的固
定模式
2020/1/17
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分词：主要的分词方法
最大匹配法（Maximum Matching method, MM法）：选取包含6-8个汉字的 符号串作为最大符号串，把最大符号串与词典中的单词条目相匹配，如果 不能匹配，就削掉一个汉字继续匹配，直到在词典中找到相应的单词为止 。匹配的方向是从右向左。
VSM的基本思路：用向量模型来标识一篇文档或一个查询？ 把文档看作一系列索引词(Inex Term)组成，每一个词都有
一个权重(Term weight)，不同的索引词根据自己在文档中 的权重来影响文档相关性的打分计算。 在向量空间模型中可以把所有此文档中词(term)的权重 (term weight) 看作一个向量，并以此权重向量来表征文 档。查询和文档都可转化成索引词及其权重组成的向量
文本挖掘技术的研究与实践
文本挖掘技术的研究与实践随着信息时代的到来，数据量不断增加，给人们带来了更多的信息，但同时也给信息处理带来了巨大的挑战。
文本挖掘技术的出现为解决这个难题提供了新的方法和技术手段。
本文将会从定义、分类、技术原理、典型应用四个方面分析文本挖掘技术的研究与实践。
一、概述文本挖掘（Text Mining）是指从大量未经结构化的文本数据中通过数据挖掘技术和自然语言处理技术自动提取出有用的信息和知识的过程。
文本挖掘技术的应用范围非常广泛，包括金融、医疗、新闻、社交、生物等领域。
二、分类文本挖掘的应用范围非常广泛，根据应用场景和技术手段的不同，文本挖掘可以分为以下几个方面：1. 文本分类：指将文本按照某种标准进行分类。
2. 文本聚类：指将文本按照相似性进行分组，每个组称为一个聚类。
3. 关键词抽取：从文本数据中提取出最能反映文本意义的词语。
4. 实体抽取：识别文本中的人名、地名、机构名等实体元素。
5. 情感分析：根据文本上下文的分析，判别文本的情感倾向。
三、技术原理文本挖掘技术的基本流程包括分词、特征选择、建立模型、模型评估等。
其中，文本的分词是指将文本内容分割成适当的词语，词语则是文本挖掘的基本单位。
文本特征是指用来描述文本某一局部或所有的特殊性质，包括词频、信息熵、TF-IDF等。
其中，TF-IDF是计算一个词语在文档中出现频率和在所有文档中出现频率之比，用于衡量一个词语对于一个文档的重要性。
建立模型包括监督学习和非监督学习，其中最常见的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机等。
模型评估则是通过预测和现实的比较来评估模型的准确性和可预测性。
四、典型应用文本挖掘在实际应用中有着非常广泛的应用场景，主要包括以下几个方面：1. 情报分析：文本挖掘可以用来分析各种新闻、论文等文本信息，帮助政府、企业等机构做出更明智的决策。
2. 金融分析：文本挖掘可以用于金融新闻和分析报告的挖掘和分析，帮助投资者做出更加明智的决策。
3. 市场营销：文本挖掘可以帮助企业利用社交媒体和用户评论等文本信息进行市场调研分析，找出潜在的商业机会。
文本挖掘与自然语言处理的基础原理与实践
文本挖掘与自然语言处理的基础原理与实践第一章：文本挖掘的基础原理文本挖掘是一种从大量文本数据中自动发现隐藏的知识和信息的技术。
它结合了信息检索、机器学习、数据挖掘和自然语言处理等领域的理论与方法。
在文本挖掘中，有几个基础的原理需要掌握。
1. 文本预处理文本预处理是文本挖掘的第一步，目的是将原始的文本数据转化为可供分析的结构化数据。
包括去除噪声、标准化文本格式、分词、去除停用词等操作。
2. 特征提取特征提取是指从文本数据中提取出有用的特征。
常见的特征包括词频、逆文档频率、TF-IDF等。
特征提取的目的是降维，减少分析的维度，提高算法的效率。
3. 文本分类与聚类文本分类是将文本按照一定的标准进行分类的过程，常用的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机等。
文本聚类是将文本按照相似性进行聚类的过程，常用的算法包括K-means、层次聚类等。
4. 关键词提取与摘要生成关键词提取是从文本中自动提取出能够反映文本主题的关键词，常用的算法包括TF-IDF、TextRank等。
摘要生成是将一篇文本自动化地缩减为几个句子的过程，常用的算法包括TextRank、LDA 等。
第二章：自然语言处理的基础原理自然语言处理是一种研究如何将计算机与人的自然语言进行交互的技术。
它涉及到文本分析、词法分析、句法分析、语义分析等多个方面。
1. 词法分析词法分析是指将一个句子的单词按照一定的规则进行分词和词性标注的过程。
常见的词法分析技术包括正则表达式、最大匹配算法等。
2. 句法分析句法分析是指将一个句子的词汇按照一定的语法规则进行语法结构的分析。
常见的句法分析技术包括基于规则的句法分析和统计句法分析。
3. 语义分析语义分析是指对一个句子进行词义的理解与判断。
常见的语义分析技术包括词义消歧、语义角色标注等。
4. 机器翻译机器翻译是指将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的过程。
常见的机器翻译技术包括基于规则的机器翻译和统计机器翻译。
第三章：文本挖掘与自然语言处理的实践文本挖掘与自然语言处理的实践是指将上述的理论与方法运用到具体的项目中去。
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8
Lucene 系统架构
9
搜索引擎中文本挖掘典型问题
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？
10
信息检索模型
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。 信息检索模型本质上是对相关度建模。
40
分词：中文特征词(Term)的粒度
Character，字：中 Word，词：中国 Phrase，短语：中国人民银行 Concept，概念
—同义词：开心 高兴 兴奋 —相关词cluster，word cluster：葛非/顾俊
N-gram，N元组：中国 国人 人民 民银 银行
某种规律性模式：比如某个window中出现的固 定模式
2 i 1
相关相似性（Pearson相关系数 ）
sim(u, v)
iIuv
iIuv
( Rui Ri )( Rui Ri )
( Rui Ri )2
iI uv
( Rvi Ri ) 2
修正的余弦相似性（adjusted-cosine similarity）
sim(u, v)
30
Inverted Files
Inverted Files
Word-Level Inverted File
Lucene Term Vectors (TV)
In Lucene, a TermFreqVector is a representation of all of the terms and term counts in a specific Field of a Document instance
TF-IDF的作用：
—某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件
集合中的低文件频率，可以产生出高权重的TF-IDF。
—因此，TF-IDF倾向於过滤掉常见的词语，保留重要的词
语。
21
TF-IDF的例子
22
摘自：http://bit.ly/cbDyIK
向量空间模型 VSM（Vector Space Model）
文本挖掘（Text Mining） 技术基础
出家如初,成佛有余 2010年10月
1
议题
搜索引擎文本挖掘基础
文本挖掘基础
2
搜索引擎技术不单纯只是搜索
搜索引擎技术除了实现Web搜索、图片搜索外，还能 够干什么？ 搜索引擎核心技术有哪些？
—网络爬虫
—中英文分词 —排序算法
2014-3-17 41
分词：主要的分词方法
最大匹配法（Maximum Matching method, MM 法）：选取包含6-8个汉字的 符号串作为最大符号串，把最大符号串与词典中的单词条目相匹配，如果 不能匹配，就削掉一个汉字继续匹配，直到在词典中找到相应的单词为止 。匹配的方向是从右向左。 逆向最大匹配法（Reverse Maximum method, RMM 法）：匹配方向与MM法 相反，是从左向右。实验表明：对于汉语来说，逆向最大匹配法比最大匹 配法更有效。
37
Lucene Scoring核心类图
38
Lucene MoreLikeThis
Lucene 的contrib包中提供了MoreLikeThis 、 MoreLikeThisQuery包，很容易实现“您可能也喜欢”的功能
—org.apache.lucene.search.similar.MoreLikeThis
—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
4
搜索引擎技术使用场景：内容相似度
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
5
搜索引擎技术使用场景：内容分类、聚类
6
通用搜索引擎系统流程
7
Lucene 系统架构
—org.apache.lucene.search.similar.MoreLikeThisQuery
参考：http://bit.ly/dpUQAP
String indexDir = "d:/index";
FSDirectory directory = FSDirectory.open(new File(indexDir));
35
Lucene Scoring 评分机制
36
Lucene Scoring 评分机制
参考org.apache.lucene.search.Similarity
/java/3_0_2/scoring.html http://bit.ly/bq7xNh
文档和查询条件的相似度值由以下公式获得：
dj
q
26
向量相似度算法
余弦相似性（cosine-based similarity）
u v sim(u , v) cos(u , v) uv
R
i 1 n i 1 ui
n
ui
Rvi
n 2 vi
R R
VSM的基本思路：用向量模型来标识一篇文档或一个查询？ 把文档看作一系列索引词(Inex Term)组成，每一个词都有 一个权重(Term weight)，不同的索引词根据自己在文档中 的权重来影响文档相关性的打分计算。 在向量空间模型中可以把所有此文档中词(term)的权重 (term weight) 看作一个向量，并以此权重向量来表征文 档。查询和文档都可转化成索引词及其权重组成的向量
iI uv
iI uv
( Rui Ru )( Rui Rv )
( Rui Ru )2
iI uv
( Rvi Rv ) 2
27
文档相似性
其中：
—Di为文档i —Wij是第i个特征项在第j个文档向量中的权值
28
Vector Space Model
29
向量空间模型例子
摘自：http://bit.ly/cbDyIK
Lucene Term Vectors (TV)
Field.TermVector.NO:不保存term vectors
Field.TermVector.YES:保存term vectors
Field.TermVector.WITH_POSITIONS:保存term vectors.(保
—参数估计难度较大
—条件概率值难估计 —系统的检索性能提高不明显，需与其他检索模型结合
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词频（TF）、文件频率（DF）
假如要搜索一个词语ti 在文件集合{d1 ,d2 ,...,dn }出现的频率，则有两部分的重要信息： ti 在某篇文档dj 中出现的次数，称为此词语在此篇 文档的频率（词频）：TF(Term Frequency) 文档集合{d1 ,d2 ,...,dn } 中包含ti 的文档个数， 称为此词语在文档集合{d1 ,d2 ,...,dn }的文件频率 ：DF（Document Frequency ）
18
TF(Term Frequency):
19
IDF(inverse document frequency)
20
TF-IDF
把TF(Term Frequency)、IDF(inverse document frequency)这两项结合起来，对单词t和文档d，定 义 TF-IDF(t,d) = TF(t,d) * IDF(t)
As a tuple:
termFreq = <term, term countD> <fieldName, <…,termFreqi, termFreqi+1,…>>
As Java:
public String getField();
public String[] getTerms(); public int[] getTermFrequencies(); Parallel Arrays
IndexReader reader = IndexReader.open(directory); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); int numDocs = reader.maxDoc();
MoreLikeThis mlt = new MoreLikeThis(reader);
存值和token位置信息)
Field.TermVector.WITH_OFFSETS:保存term vectors.(保存
值和Token的offset)
Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS:保存term
vectors.(保存值和token位置信息和Token的offset)
—Text Mining相关
—海量数据存储 —分布式计算 —等等
3
Google的十大核心技术
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
mlt.setFieldNames(new String[] {"title", "author"}); mlt.setMinTermFreq(1); mlt.setMinDocFreq(1) ..