基于文本挖掘的本体自动构建系统架构解析

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文本挖掘中的主题模型构建教程

文本挖掘中的主题模型构建教程主题模型是一种用于从大规模文本集合中自动发现潜在主题的统计模型。

它可以帮助我们了解文本集合中隐藏的语义结构，并从中提取出关键信息。

本文将介绍主题模型的基本原理、常用算法以及构建主题模型的步骤。

一、主题模型的基本原理主题模型是基于概率图模型的算法，其中最常用的是潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation, LDA)模型。

LDA模型假设每个文档由多个主题构成，每个主题又由多个单词构成。

通过统计学习方法和迭代推断算法，可以估计每个主题和单词的概率分布。

最终得到的主题-单词分布和文档-主题分布可以用于主题的推断和文本的分类。

二、主题模型的常用算法除了LDA模型，还有一些其他主题模型算法可供选择。

其中，潜在狄利克雷分布主题模型(Latent Dirichlet Distribution Allocation, LDDA)是对LDA模型的改进。

LDDA模型引入了潜在狄利克雷分布对主题和文档的先验分布进行建模，这种建模方式可以有效地挖掘主题之间的内在结构。

此外，还有隐含主题模型(Latent Semantic Allocation, LSA)和隐含狄利克雷分布主题模型(Latent Dirichlet Distribution Allocation, LD-DA)等算法可用于不同的应用场景。

三、构建主题模型的步骤构建主题模型的过程可以分为以下几个步骤：1. 数据预处理：对文本进行清洗和标准化，包括去除特殊字符、停用词和数字，使用词干提取或词形还原等手段对单词进行规范化。

2. 构建词袋模型：将每个文档表示为一个向量，向量的每个维度表示一个单词，值表示该单词在文档中的出现次数或权重。

3. 训练主题模型：选择合适的主题模型算法，并使用训练数据集进行模型训练。

在训练过程中，需要设置主题个数和其他超参数。

4. 参数估计和推断：通过迭代算法估计模型参数，包括每个主题的单词分布和每个文档的主题分布。

基于文本挖掘的知识图谱构建与应用

基于文本挖掘的知识图谱构建与应用随着互联网与大数据技术的发展，文本挖掘已经成为了一种热门的学科和技术。

文本挖掘的主要任务是从大量的文本数据中挖掘出有用的信息和知识。

因此，构建一个完整、丰富的知识图谱，成为了一个重要的任务和挑战。

一. 什么是知识图谱知识图谱是一个根据语言、文化、国家等不同领域和特点，将不同领域的有效信息组织起来，形成一个通过语义和关系链接而构成了知识网络的图谱。

简而言之，知识图谱就是把数据变得更加有意义。

知识图谱的主要作用是将分散的知识进行关联，从而建立起知识的联系，提供准确的答案。

目前，俄罗斯的Yandex知识图谱、苹果的Siri、微软的Bing、Google的Knowledge Graph等已经成为了知识图谱领域的佼佼者。

二. 基于文本挖掘的知识图谱构建传统的方法是通过专家人工提炼的方式进行构建，但是这种方式效率低、准确性差，现在大量采用基于文本挖掘的知识图谱构建方法。

应用文本挖掘技术，将大量的文本数据分析提取并结构化，以实现知识图谱的生成。

基于文本挖掘的知识图谱构建技术需要实现3个基本步骤：第一个是文本信息抽取，从非结构化数据中提取出结构化的数据；第二个是信息标注，通过自然语言处理和机器学习等方式将信息标记化；第三个是与其他信息互连，将文本数据连接起来，形成一个知识图谱。

三.知识图谱的应用1. 针对搜索AI时代中，搜索必须要跨越语言、文字之间的差异，而知识图谱能够提供这种跨越文字、语言间障碍的可能性。

对机器来说，搜索的本质是能够理解人类提问的意图，然后理解并返回答案。

因此，知识图谱能够帮助机器理解并回答真正有用的问题。

2. 自动问答知识图谱可以将几百万个数据关联在一起，包括人、地点、事件、公司、产品等，因此它可以为各种问题提供答案。

利用知识图谱技术，可以将问答系统中的问题与已知的信息图谱连接起来，然后产生各种自然语言的答案。

3. 推荐引擎基于知识图谱的个性化推荐算法可以通过用户的喜好、兴趣、爱好等信息对用户进行推荐。

从文本中构建领域本体技术综述

从文本中构建领域本体技术综述领域本体技术综述：从文本中构建知识的关键步骤和方法摘要：领域本体是某一特定领域内概念、实体及其之间关系的规范化描述。

构建领域本体有助于提高自动化处理和理解的准确性，从而实现知识的有效获取、共享和应用。

本文对当前主流的领域本体构建技术进行综述，并探讨其应用领域及未来发展趋势。

关键词：领域本体；知识表示；自然语言处理；机器学习；。

引言：领域本体是知识表示的一种重要形式，它聚焦于某一特定领域，捕获该领域内的关键概念、实体及其之间的关系。

通过构建领域本体，我们能够提高自动化处理和理解的准确性，从而更有效地获取、共享和应用知识。

目前，领域本体的构建已成为人工智能、自然语言处理、机器学习等领域的热点研究问题。

然而，如何高效地构建领域本体仍面临诸多挑战。

本体构建技术综述：领域本体的构建技术可大致分为以下几类：领域知识库构建：此类方法主要基于专家手动构建，具有较高的精度，但效率较低。

常用的工具包括Protégé、OBO-Edit等。

本体建模方法：该方法通过分析领域内的文本、图像等数据，自动或半自动地构建领域本体。

其中，基于规则的方法和基于机器学习的方法是最常用的两种方式。

领域本体匹配技术：在已有本体之间进行匹配，自动发现相似或相关的概念、实体及关系，从而扩展领域本体的内容。

此方法主要依赖于相似度计算和实体链接技术。

领域本体进化技术：通过不断吸收新数据源，动态更新领域本体，以保持其时效性和准确性。

此方法需要解决的关键问题是如何确定新增内容的正确性和相关性。

领域本体可视化技术：此类技术可将领域本体以图形化方式呈现，方便用户理解和使用。

目前常用的工具有不少，例如Biso等。

本体应用领域综述：领域本体已广泛应用于多个领域，以下是一些主要应用方向：知识库构建：在知识库构建方面，领域本体提供了规范化的知识表示方式，有助于提高知识库的完整性和准确性。

例如，在生物医学领域，利用领域本体可以构建全面且准确的知识库，为医疗科研和诊断提供有力支持。

文本挖掘法构建指数

文本挖掘法构建指数引言文本挖掘是在大规模文本数据中发现有用信息的一种技术。

随着信息时代的到来，文本数据的增长呈指数级增长，如何从海量的文本数据中提取出有价值的信息对于决策者和研究人员来说变得越来越重要。

文本挖掘法构建指数是基于文本挖掘技术和指数构建方法，通过对大规模文本数据的分析，将关键词和主题转化为指数，用于描述和比较不同主题的发展趋势、情感分析等。

本文将介绍文本挖掘的基本概念和技术，以及如何使用文本挖掘法构建指数。

文本挖掘的基本概念和技术文本挖掘的定义文本挖掘是从文本数据中自动发现有用信息和知识的过程。

它是信息检索、数据挖掘和自然语言处理的交叉领域，主要包括文本分类、文本聚类、信息抽取、情感分析等。

文本挖掘的基本步骤文本挖掘通常包括以下几个基本步骤：1.预处理：对原始文本数据进行清洗、分词、过滤等操作，以便后续处理。

2.特征提取：从预处理后的文本中提取关键词、主题、实体等特征，用于描述文本的内容。

3.模型构建：根据特定的任务需求选择合适的模型，如分类模型、聚类模型等，对特征进行建模和训练。

4.模型评估：通过对已标注数据的预测结果进行评估，计算模型的准确率、召回率等指标。

文本挖掘的技术方法文本挖掘主要依赖于自然语言处理(NLP)和机器学习方法。

常用的技术方法包括：1.分词：将文本按照一定的规则切分成词语或短语。

2.停用词过滤：去除常见的无意义的词语，如介词、连词等。

3.词干化：将词语的各种变体归一化为其原始形式，如将”running”和”ran”都转化为”run”。

4.词袋模型：将文本表示为词语的集合，不考虑词语的顺序和结构。

5.TF-IDF：计算词语在文本中的重要程度，通过词频和逆文档频率的乘积来评估词语的重要性。

6.主题模型：通过分析文本中的概念、话题和意义，将每篇文档表示为一组主题分布。

文本挖掘法构建指数的步骤基于文本挖掘的方法可以构建各种类型的指数，如舆情指数、经济指数、行业指数等。

下面将介绍文本挖掘法构建指数的一般步骤。

基于机器学习的文本自动分类系统设计与实现

基于机器学习的文本自动分类系统设计与实现随着信息技术的快速发展，海量的文本数据产生并积累，如何从这些数据中获取有价值的信息成为一个重要的问题。

文本分类作为信息检索和文本挖掘的一个重要研究方向，能够帮助人们快速准确地对大量文本进行分类和理解，因此备受学术界和工业界的关注。

本文将介绍一种基于机器学习的文本自动分类系统的设计与实现。

一、系统的需求分析文本自动分类系统的主要任务是将一篇给定的文本自动分配到已定义的分类中。

根据需求分析，我们对系统进行以下的功能需求和性能需求的要求。

1. 功能需求- 自动对给定的文本进行分类，无需人工干预。

- 支持多类别的分类，可以将文本分配到多个分类中。

- 系统具有良好的扩展性，可以根据需要增加或修改分类。

2. 性能需求- 系统的分类准确率要高，可以达到业界领先水平。

- 系统的处理速度要快，能够处理大规模的文本数据。

基于上述需求，我们可以采用机器学习的方法来设计和实现文本自动分类系统。

二、系统的设计与实现1. 数据预处理在开始设计系统之前，我们需要对文本数据进行预处理。

预处理的主要任务包括去除文本中的停用词（如“the”、“and”、“is”等），进行词干提取，以及将文本转换成数值型特征。

这些预处理步骤可以帮助减少数据的噪声，提取有效的特征。

2. 特征提取特征提取是文本分类的重要步骤之一。

在本系统中，我们将采用词袋模型（Bag of Words）作为特征提取的方法。

首先，我们需要构建一个词库，包含了所有文本数据中出现的词。

然后，我们可以使用词频或者TF-IDF等方法将每篇文本转换成一个向量表示。

3. 模型选择与训练在特征提取完成后，我们需要选择一个合适的机器学习模型来进行分类任务。

常见的机器学习模型包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和深度学习模型等。

根据我们的需求，我们可以选择一个性能较好的分类模型进行训练。

在模型选择后，我们需要为系统进行模型训练。

我们可以使用已经标注好的文本数据进行有监督学习，或者使用无标注数据进行半监督学习。

本体的自动构建方法

本体的自动构建方法解峥;王盼卿;彭成【摘要】The method of information integration based on ontology is the most effective way to solve the semantic heterogeneity,but the traditional ontology construction requires a ot ofmanpower material resources. With the help of artificial intelligence technology and ealizeautomatic build of ontology, such as WordNet knowledge base will save a lot of social costs, will be the focus of the present and future aspects of building ontology research. In this paper, the mainstream in the world today paper summarizes the method of building ontology automatically, it is concluded that the future main direction of ontology automatic building technology.%基于本体的信息集成方法是解决语义异构的最有效途径，但是传统的本体构建需要大量的人力物力。

借助人工智能技术和WordNet等知识库实现本体的自动构建，将节省大量的社会成本，将是现在以及未来的本体构建方面研究的重点。

文中对当今世界上主流的本体自动构建方法进行归纳总结，得出未来本体自动构建技术的主要发展方向。

中医厥证领域本体构建研究

中医厥证领域本体构建研究
张仕娜;高远;郑爱华;晏峻峰
【期刊名称】《湖南中医药大学学报》
【年(卷),期】2024(44)3
【摘要】目的利用本体技术实现中医厥证领域知识的共建、共享及推理。

方法提取中医文献中的厥证相关知识,使用斯坦福大学提出的本体构建“七步法”,基于Protégé工具构建中医厥证领域本体,实现厥证相关知识的领域建模,并进行内部一致性检验,实现本体的推理功能。

结果构建的中医厥证领域本体共有27类,585个实例,25个对象属性,其中反向属性6个,数值属性1个,均通过了一致性检验,实现厥证领域知识的语义化表达,完成厥证知识的共建、共享和推理。

结论本研究采用本体技术,促使中医厥证领域知识的融合重组与推理,为将来中医急危重症诊疗知识库的构建、中医急危重症应急决策和辅助诊疗等系统的建立,奠定基础并提供参考。

【总页数】8页(P427-434)
【作者】张仕娜;高远;郑爱华;晏峻峰
【作者单位】湖南中医药大学中医学院;湖南中医药大学第二附属医院重症医学科;湖南中医药大学信息科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】R259
【相关文献】
1.基于术语部件的领域本体自动构建方法研究——以教育技术学领域本体构建为例
2.基于文本挖掘的领域本体半自动构建方法研究——以教学设计学科领域本体建设为例
3.基本形形式化本体重要概念解析及对中医领域本体构建的提示
4.顶层本体GFO在中医药领域本体构建中的应用展望
5.“领域本体七步法”在中医辨证推理知识库构建中的应用
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文本挖掘技术在知识图谱构建中的应用研究

文本挖掘技术在知识图谱构建中的应用研究概述随着信息技术的快速发展，海量的文本数据储存和管理成为了一项重要的挑战。

知识图谱作为一种结构化的知识表示方法，可以将海量的文本数据转化为计算机可理解和利用的形式。

文本挖掘技术作为一种自动化的信息提取和分析方法，对于帮助构建知识图谱具有重要意义。

本文将探讨文本挖掘技术在知识图谱构建中的应用研究。

一、文本挖掘技术的基本方法文本挖掘技术是从大规模文本数据中自动地提取出有用的信息、知识和模式的技术。

主要包括文本预处理、特征提取、文本分类、关键词提取和实体识别等步骤。

1. 文本预处理文本预处理是文本挖掘的第一步，目的是将原始文本数据转化为可供后续处理的形式。

常见的文本预处理方法包括去除标点符号、分词、去除停用词、词形还原和词性标注等。

2. 特征提取特征提取是文本挖掘的核心步骤，其目的是从文本中提取出有用的特征。

常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF 权重、词嵌入和主题模型等。

3. 文本分类文本分类是将文本数据划分到不同的类别中的任务。

常见的文本分类方法包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习等。

4. 关键词提取关键词提取是从文本中自动识别出最能代表文本主题的词语。

常见的关键词提取方法包括基于统计的方法和基于机器学习的方法等。

5. 实体识别实体识别是从文本中自动识别出具有特定意义的实体或命名实体的任务。

常见的实体识别方法包括基于规则的方法和基于机器学习的方法等。

二、文本挖掘技术在知识图谱构建中的应用知识图谱是一种具有语义关联的知识网络，可以用来存储和表示实体间的关系。

文本挖掘技术在知识图谱构建中的应用主要体现在以下几个方面：1. 知识抽取知识抽取是将文本中的知识以结构化的形式提取出来的过程。

文本挖掘技术可以帮助实现实体识别、关系抽取、事件抽取和属性抽取等任务，从而将大量的文本数据转化为知识图谱的节点和边。

2. 关系推理关系推理是根据已有的知识推断出未知的知识的过程。

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・０１１・
建技术，对解决本体构建问题具有很大的借Байду номын сангаас意义。
知识挖掘，包括文本自动摘要、本聚类、文关联规则抽
取和语义关系挖掘等。由于知识挖掘得到的结果可能
ｌ文本挖掘
文本挖掘（ｅｔｎｇ是指为了发现知识，大ＴｘＭｉｎ）ｉ从
基金项目：国家国际科技合作计划项目（０９Ｆ１１０）２０ＤＡ３１
作者简介：中玉（９１）男，薛１８一，河南开封人，硕士，程师，ｒ从ｍ文本
挖掘、体和信息检索研究。本
第１期
薛中玉等：基于文本挖掘的本体自动构建系统架构解析
第２卷１
第１期
计算机技术与发展
ＣＯＭＰＵ、ＣＨＮＯＬｑＥＲＴＥ．ＵＧＹＡＮＤＤＥＶＭＥＮＴＥｔＯＰ
Ｖｏ．Ｎｏ１２１．１
２１０１年１月
Ｊｎ２１ａ．０１
基于文本挖掘的本体自动构建系统架构解析
间，但现阶段本体主要采用人工构建方法，投入资源大、设周期长，质量无法保障，些成为制约本体应用的主要瓶建且这颈。文中提出了一种基于文本挖掘的本体自动构建系统和方法，详细介绍了用户层、统工具层和数据资源层中各模块系的功能和实现方法，体分析了系统数据处理的整个流程。该系统和方法对于解决本体构建问题具有借鉴意义。具关键词：文本挖掘；本体构建；系统架构中图分类号：Ｐ１Ｔ３文献标识码：Ａ文章编号：６３６９（０１Ｏ一１ｏｏ１７ — ２Ｘ２１）１Ｏ０ — ４
薛中玉李春梅黄道雄，，
（．１北京中机科海科技发展有限公司，北京１０４；００８２机械工业仪器仪表综合技术经济研究所，．北京１０５）００５
摘要：本体可以为人与计算机之间的沟通和交流提供语义支撑，人工智能、识工程等众多领域有着广泛的应用空在知
ｏｙｃｎｔｃｉｎｇｏｓｒｔ．ｕｏＫｅｒｓ：ｅｔｍｉｉｇ；ｎｏｏｙｃｎｔｃｉｎ；ｙｔｍｒｈｔｃｕｅｙｗｏｄｔｘｎｎｏｔｌｇｏｓｒｔｏｓｓｅａｃｉｔｒｕｅ
Ｏ引言
ＡｂｔａｔＯｎｏｏｙｉｂｅｔｆｅｅｎｔｕｐｒｏｕｎ－ｏｕｅｎｅａｔｎＳｈｔｉｃｎｂｏｎｄｐｌａｏｓｉｈｓｒｃ：ｔｌｇｓａｌＯｏｆｒａｓｍａｉｓｐｏｔｒｈｍａｃｍｐｔｒｉｔｒｃｏＯｔａｔａｅｆｕｄｗｉｅａｐｉｔｎｎｔｅｃｆｉｃｉｉｌｓｏｒｆｉｌｉｔｌｇｎｅ，ｋｏｅｇｎｉｅｒｎｄＳｎｆｅｄｆａｔｃａｎｅｌｅｃｉｉｉｎｗｌｄｅｅｇｎｅｇａＯｏ．ＨｏｖｒｔｒｓｎｎｏｏｙｃｎｔｕｔｎｍａｎｙＵｅｅｍａｕｌａ — ｉｎｗｅｅ，ａｅｅｔｏｔｌｇｏｓｒｃｏｉｌＳＳｔｎａｐｐｉｈ
ＳｓｅｃｔｃｕｒａｙｉｆＡｕｏａｉｎｓｒｔｏｙｔｍＡｒｈｉｅｔｅＡｎｌｓｓｏｔｍｔｃＣｏｔｕｃｉｎ
ＳｙｔｍｆＯｎｏｏｙＢａｅｎＴｅｔＭｉｎｇｓｅｏｔｌｇｓｄｏｘｎｉ
的概念和关系，为本体自动构建提供所需的素材。能够
通过开发的文本挖掘结果分析工具和本体自动构建工具，进而能够实现本体的自动构建。
所有的概念、知识和专家学者的思想，如果能够利用好这些信息中所包含的知识，完全可以构建非常完整、实
２系统架构
２１用户层．
用户层包括领域资料管理（具体分为本体名称、核心概念、主题词表和语料库等）规则模版管理、、核心概念管理、三元组管理和本体文件管理等接口模块，用于提供丰富的人机交互接口。各模块主要功能如
念间关系（ｅｔｎ）Ｒｌｉｓ和规则（ｕｓ构成。ａｏＲｌ）ｅ本体由其自身的特点，以将人们广泛认可的各可种类型知识转化为规范的、算机可以理解的形式，计为
“ 计算机与人之间正常沟通与交流” 提供语义支撑。
收稿日期：０００ — ７修回日期：０００ — ３２１－４２；２１— ７０
ｐｃｔｄｓｄａｔｇｆｉｈｒｏｓｕｔｎＣＳ．ｏｇｄｖｌｍｅｔｅｏ。ｄｕｓｒｕｉ．ＴｉｂｃｍｓｊｒｏｎｃｍａｈｗｉｉｖａｅｏｇｅｎｔｃｏＯｔ１ｎｅｅｏｎｐｒｄａｎｕｅｑａｔｈｓｅｏｅｍａｏｍｅｅｋｔｈａｎｈｃｒｉｐｉｎｌｙａｂＯ
工作量相当之大。鉴于本体构建工程的复杂性和智力
密集性等特点使得本体的构建往往投入资源大、建设周期长，质量无法保障，且这些成为影响本体应用和推广的主要瓶颈和难点… 。因此，解决本体构建阶段现有技术和方法的瓶颈和难点成为业内人士主要研究方向之一。文中提出了一种基于文本挖掘的本体自动构
“ 本体” Ｏｔｏｙ最初是哲学领域的术语，（ｎｌ）ｏｇ是关于事物存在及其本质规律的学说… 。２０世纪末，随着信息技术的发展，本体被引入人工智能、知识工程等领
域，用于构建大型集成的知识库系统，解决知识概念表
因此，本体在人工智能、知识工程、图书情报和搜索引
擎等众多领域都有广泛的应用空间。但是，目前真
正投人使用的本体还很少。其主要原因在于现有本体
的构建是以人手工为主，用Ｐｏ６６和０ — 利ｒｔｇｎ
ｔｄｔ等常见本体工具，ｏｉＥ技术的应用实施还很困难，由于该项工作是一项非常复杂、庞大的系统工程，将相关领域的概念和关系进行梳理，并用规范化的模式进
ｈｎｅｎｏｏｙａｐｉａｏｓｉｄｒｏｔｌｇｐｌｔｎ．Ｔｈｓｐｐｒｐｅｅｔｕｏｔｏｓｒｃｉｎｓｓｅｏｎｏｏｙａｄｍｅｈｄｂｓｄｏｅｔｍｉｉｇ，ｉｒｃｉｉａｅｒｓｎｓａａｔｍａｉｃｎｔｕｔｙｔｍｆｏｔｌｇｎｔｏａｅｎｔｘｎｎｎｃｏｎｔｏｄｃｓｉｄｔｌｔｅｆｎｔｏｓａｄｉｌｍｅｔｔｎｍｅｏｆｔｅｕｅａｅ，ｓｓｅｔｏｓｌｙｒａｄｄｔｅｏｒｅｌｙｎｔｅｓｓｅ，ａｄｕｅｎｅａｈｕｃｉｎｍｐｅｎａｏｔｄｏｓｒｌｙｒｙｔｍｏｌａｅａａｒｓｕｃａｅｉｈｙｔｍｉｎｉｈｈｎｒｎｎｌｚｓｔｅｗｈｌｙｔｍａｐｏｅｓｏａａｙｅｈｏｅｓｓｅｄｔｒｃｓｉｇｆｗ．Ｔｈｓｓｓｅａｄｍｅｏａｅｕｄｆｒｒｆｒｎｅｔｏｖｈｉｌｒｐｏｌｍｓｉｎｏ・ａｎｌｉｙｔｍｎｔｄＣｂｓｅｅｅｃｓｌｅｔｅｓｍｉａｒｂｅｎｏｔｌｈｎｅｏＯ
基于文本挖掘的本体自动构建系统架构如图１。
用的本体。但是，因为这些信息是由非结构化的自然
语言表示的，具有模糊性和歧义性，无法直接获取蕴含的概念和知识，需要运用文本挖掘技术对其进行分析
和处理。。。
该系统主要分为用户层、系统工具层和数据资源层等。
ＸＵＥｏｇ—ｙ，ｕＺｈｎｕＬＩＣｈｎ—ｍｅ。ＨＵＡＮＧａｉＤｏ—ｘｏｉｎｇ
，
（．ｅｉｇＺｏｇｋｈｉｅｈｏｏｙＤｖｌｍｅｔｔ，ｅｉ００８，ｈａ１ＢｉｎｈｎｊｅａＴｃｎｌｅｅｐｎｄＢｉｎ１０４Ｃｉ；ｊｉｇｏＬｊｇｎ２ＭａｈｎｒｄｓｙＩｓｕｎａｏｅｈｏｏｙａｄＥｏｏｎｔｕ，ｅｉｇ１０５，ｈａ）．ｃｉｅｙＩｕｔｎｔｍｅｔｉｎＴｃｎｌｇｎｃｎｍｙＩｓｔｔＢｉｎ００５Ｃｉｎｒｒｔｉｅｊｎ
下：
文本挖掘的过程一般包括文本数据预处理、文本
信息提取和索引、本知识挖掘及知识后处理等步文骤。数据预处理包括数据清洗（去噪、如去重）数、据选择（选择合适的、向特定领域的文本数据）面和文本切分（中文分词、如段落切分）。数据预处理后，等必须提取中文文本的特征信息，包括关键词提取、术语提取、基于模板的信息抽取和基于专业词典的概念转换等操作。经过中文文本特征提取操作后，中文文本数据转换为中文文本信息。在文本信息的基础上进行