文本挖掘概述ppt课件
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生物医学文本挖掘及其应用ppt课件
• 尤其是对Medline文摘记录的分析。
• 易获取 • 免费
5
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。
41
42
GoDisease+iHOP+Cytoscape
43
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）]
35
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
• 易获取 • 免费
5
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。
41
42
GoDisease+iHOP+Cytoscape
43
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）]
35
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
Page 3
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)
Page 24
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).
Page 4
文本检索应用实例
Page 5
文本检索过程
Page 6
文档检索基本步骤
Page 7
文本挖掘与数据挖掘的区别：
Page 17
2.2 文档检索方法
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
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term_ID
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Doc_1 Doc_2
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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
文本挖掘课件
第一章自动机：方法及其狂热自动机理论的研究对象是抽象计算装置，即“机器”。
在20世纪30年代计算机出现以前，图灵（A. Turing）就研究了一种抽象机器，这种机器具有现代计算机的所有能力，至少它们的计算能力是相同的。
图灵的目的是要精确地描述什么是计算机所能做的和不能做的。
他的结论不仅适用于他自己的抽象图灵机，也适用于今天的实际计算机。
20世纪40和50年代，许多研究人员还研究了一些更简单的机器，现在称这类机器为“有穷自动机”。
原先提出有穷自动机是为了建立人脑功能的模型，但后来发现它对其它许多目的也十分有用。
第1.1节将提及这些目的。
还是在20世纪50年代后期，语言学家乔姆斯基（N. Chomsky）开始研究形式“文法”。
文法虽然不是严格意义上的机器，但与抽象自动机有着十分密切的关系。
现在文法已被用作一些重要软件的基础，如某些编译器部件。
1969年库克（Cook）将图灵的研究扩展到什么能计算和什么不能计算。
有些问题虽然原则上计算机能解，但实际上，除了很小规模的实例外，解这些问题需要计算机花费太多的时间以至于计算机根本无能为力。
这类问题称为“难解的”或“NP-难的”。
即使计算机硬件的计算速度一直以来都呈指数级增长（摩尔（Moore）定律），但还是不会对我们解决大规模难解问题的能力产生重要影响。
库克能在难解问题中分离出计算机可有效解的问题。
所有这些理论进展对计算机科学家今天所做的事都有直接影响。
有些概念，如有穷自动机和某些种类的形式文法，已经被用于一些重要软件的设计和构造。
另外一些概念，如图灵机，则可帮助我们理解软件能做什么。
特别地，难解性问题理论使我们能够作如下的判断：是否能够“正面”地处理一个问题并且写一个程序来解之（因为它不在难解性类中），或者是否不得不拐弯抹角地处理难解性问题，如寻找近似算法、使用启发式算法，或者使用其它方法来限制程序解此问题时所花费的时间量。
本入门章首先介绍关于自动机理论的一个非常高水平的观点，再介绍它的使用者都是谁。
(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
|
第12章文本挖掘-PPT文档资料
数据仓库与数据挖掘 11
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
16
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
9
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
10
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
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
16
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
9
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
10
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
第1讲 文本挖掘概述
近年来涌现出了大量的适合于不同应用的分类 算法，如： 基于归纳学习的决策树 基于向量空间模型的 K-最近邻 基于概率模型的方法，如朴素Bayes 分类器， 隐马尔可夫模型等。 神经网络方法 基于统计学习理论的支持向量机方法 ……
还有什么能比搜索引擎更基础呢？
代表性的文本是以文字串形式表示的数据文件 非结构化文本源（如文档、网页、企业管理日志等） 文本的特点 语言难点：文本不是给计算机阅读的 复杂的语言结构：语法语义 更困难的：歧义 这辆车没有锁； 小张租小王两间房； 多语言
三个学校的领导； 这个人好说话； 放弃美丽的女人让人心碎。
经典的数据挖掘和文本挖掘的数据表示有很大不同。文本挖掘方 法想要看到文档格式，而经典数据挖掘方法着重于处理电子表格 格式的数据，而在文档领域描述数据的标准是称为XML格式的变 体。很明显，我们期望文本和数字是完全不同的。 我们将讨论的文本方法和数据挖掘中使用的方法是相似的。这些 方法已经被证明是非常成功的，尽管它们没有考虑到特定的文本 属性，例如语法的概念或者文字的意义。通过使用频率信息—— 例如一个词在文档中出现的次数——成熟的机器学习方法得以应 用于文本挖掘。 文本挖掘的一个重要支撑是---文本数据到数值数据的转换，所以 虽然数据初始表示不同，但是通过中间阶段将数据转换成到经典 的数据挖掘编码格式，无结构的数据将会被结构化。
◦ ◦ ◦ ◦ ◦
大规模的数据集 高维 过适应 over fitting 噪声数据 挖掘出的模式的可理解性
区别： ◦ 文本挖掘：文档本身是半结构化的或非结构化的，无确定形式并且缺乏机 器可理解的语义； ◦ 数据挖掘：其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; ◦ 数据挖掘已不是什么方兴未艾的新兴技术，在业界远未普及，但是，理论 技术已经高度发达，对于某些问题解决也几近成熟。文本挖掘面临好多问 题。 ◦ 大多数情况，数据挖掘的技术不适用于文本挖掘，或至少需要预处理。
文本挖掘简介共17页PPT
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
➢ Edit distance
✓ Short text, words ✓ For personal text
➢ Jaccard distance
✓ Long text, ignoring the word similarity ✓ For government text
Real-world Data is Rather Dirty！
✓ 逆文档频率 IDiF lo2N g/ni
➢ TF*IDF值
Similarity Applications
Many Web-mining problems can be expressed as finding “similar” sets:
Plagiarism/Mirror Pages/Articles from the Same Source/Duplication Remove
✓ Suppose each record is a single text document
• x = “yes as soon as possible”
• y = “as soon as possible please”
word
yes
as soon as1 possbile please
token A
Microsoft Academic Search
Kenneth De Jong
Kenneth Dejong
PK
academic.research.microsoft/Autho r/2037349.aspx
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
➢ Edit distance
✓ Short text, words ✓ For personal text
➢ Jaccard distance
✓ Long text, ignoring the word similarity ✓ For government text
Real-world Data is Rather Dirty！
✓ 逆文档频率 IDiF lo2N g/ni
➢ TF*IDF值
Similarity Applications
Many Web-mining problems can be expressed as finding “similar” sets:
Plagiarism/Mirror Pages/Articles from the Same Source/Duplication Remove
✓ Suppose each record is a single text document
• x = “yes as soon as possible”
• y = “as soon as possible please”
word
yes
as soon as1 possbile please
token A
Microsoft Academic Search
Kenneth De Jong
Kenneth Dejong
PK
academic.research.microsoft/Autho r/2037349.aspx
大数据与数据挖掘之文本挖掘(PPT 56张)
文档的向量空间模型
W权值计算方法TF-IDF
目前广泛采用TF-IDF权值计算方法来计算权重， TF-IDF的主 要思想是，如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF 高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具 有很好的类别区分能力，适合用来分类。 TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件 中出现的次数。 IDF逆文档频率(Inverse Document Frequency)是全体文档数与 包含词条文档数的比值。如果包含词条的文档越少，IDF越 大，则说明词条具有很好的类别区分能力。 在完整的向量空间模型中，将TF和IDF组合在一起，形成TFIDF度量：TF-IDF（d,t）= TF(d,t)*IDF(t)
• （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=""。 • （22）S1为空，输出S2作为分词结果，分词过程结束。
停用词
• • • • 指文档中出现的连词，介词，冠词等并无太大意义的词。 英文中常用的停用词有the，a, it等 中文中常见的有“是”，“的”，“地”等。 停用词消除可以减少term的个数，降低存储空间。停用词 的消除方法： • （1）查表法：建立一个停用词表，通过查表的方式去掉 停用词。 • （2）基于DF的方法：统计每个词的DF，如果超过总文档 数目的某个百分比(如80%)，则作为停用词去掉。
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文本分ຫໍສະໝຸດ 等。为什么要进行文本分析？
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
西文文本标引流程图
遇空分词
存储
剔除
去除重复关键词
词频统计，保留高频词
利用词表确定标引词或直接选择关键词
19
标引
抽取关键词的方法与过程 以西文文本为例
利用计算机抽取西文关键词，首先要建立一个以介词、冠 词、连词等无实质意义的单词组成的停用词表，然后利用 创建的停用词表，从被标引的文本中筛去停用词，抽取关 键词。
Det Noun Aux Verb Det Noun Prep Det
Noun
(词性标注)
Noun Phrase Complex Verb
Noun Phrase
Noun Phrase
语义分析 Dog(d1). Boy(b1). Playground(p1). Chasing(d1,b1,p1).
+
Scared(x) if Chasing(_,x,_).
第四节 文本挖掘概述
1
一、文本挖掘的定义
文本挖掘是数据挖掘的一个分支。 将文本型信息源作为分析对象，利用智能算法，
如神经网络、基于案例的推理等，并结合文字处 理技术，分析大量的非结构化文本源（如文档、 网页、企业管理日志等），从中寻找信息的结构、 模型、模式等各种隐含的知识。 文本挖掘就是利用计算机的高速度和海量处理能 力，来帮助人们处理文本信息。
四、文本挖掘的关键技术
利用计算机抽取西文关键词，首先要建立一个以 介词、冠词、连词等无实质意义的单词组成的停 用词表（ stop words ），然后利用创建的停用词 表，从被标引的文本中筛去停用词，抽取关键词。
分词：英文分词
一般采用keyword，无需分词，单词之间有空格分开。 stop words：指文档中出现的连词，介词，冠词等并
无太大意义的词。例如在英文中常用的停用词有the， a, it等；在中文中常见的有“是”，“的”，“地” 等。 索引词（标引词，关键祠）:可以用于指代文档内容 的预选词语,一般为名词或名词词组。
Natural Language Processing
A dog is chasing a boy on the playground 词汇分析
（1）从文本中取出一个单词：西文中每两个单词间有空 格间隔，可通过空格取词。
四、文本挖掘的关键技术 特征提取
特征是概念的外在表现形式，特征提取是识别潜 在概念结构的重要基础。
利用自动标引技术可以对文本进行特征标引。 对汉语文本进行特征抽取时，需要先对文本进行
分词处理。
分词实例
和平民主 和平、民主 和、平民、主
提高人民生活水平 提高、高人、人民、民生、生活、活水、水平
一、文本挖掘的定义
文本挖掘（text mining）：是指抽取有效、新颖、 有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知 识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。
Text data mining 、knowledge discovery from textual databases
二、文本挖掘的作用
文本的向量空间表示
文本表示是指用文本的特征信息集合来代表原来 的文本。
目前，在信息处理领域，文本的表示方法主要是 采用向量空间模型（Vector Space Model， VSM）。
向量是既有大小又有方向的量。
三、文本挖掘的关键技术 文本预处理
向量空间模型的基本思想是以向量来表示文本： （W1，W2，W3……Wn），其中Wi 为第i个特 征项的权重。
特征项一般选用字、词或词组。因此要将文本表 示为向量空间中的一个向量，就首先将文本分词， 用这些词作为向量的维数来表示文本。
最初的向量表示完全是0、1的形式。但这种形式 无法体现词在文本中的作用程度，故0、1逐渐被 更精确的词频代替。
三、文本挖掘的关键技术语种识别
语种识别工具能自动发现文本使用的语种。这类 工具应用文本内容的一些线索来识别语种。通常 用机器领域里的算法，利用相应语种的训练文本 进行训练，最终实现识别的目的。
Scared(b1) 推理、推断
Verb Phrase
Prep Phrase
语法分析
Verb Phrase Sentence
A person saying this may be reminding another person to
get the dog back…
语用分析 (语言行为)
(Taken from ChengXiang Zhai, CS 397cxz – Fall 2003)
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
西文文本标引流程图
遇空分词
存储
剔除
去除重复关键词
词频统计，保留高频词
利用词表确定标引词或直接选择关键词
19
标引
抽取关键词的方法与过程 以西文文本为例
利用计算机抽取西文关键词，首先要建立一个以介词、冠 词、连词等无实质意义的单词组成的停用词表，然后利用 创建的停用词表，从被标引的文本中筛去停用词，抽取关 键词。
Det Noun Aux Verb Det Noun Prep Det
Noun
(词性标注)
Noun Phrase Complex Verb
Noun Phrase
Noun Phrase
语义分析 Dog(d1). Boy(b1). Playground(p1). Chasing(d1,b1,p1).
+
Scared(x) if Chasing(_,x,_).
第四节 文本挖掘概述
1
一、文本挖掘的定义
文本挖掘是数据挖掘的一个分支。 将文本型信息源作为分析对象，利用智能算法，
如神经网络、基于案例的推理等，并结合文字处 理技术，分析大量的非结构化文本源（如文档、 网页、企业管理日志等），从中寻找信息的结构、 模型、模式等各种隐含的知识。 文本挖掘就是利用计算机的高速度和海量处理能 力，来帮助人们处理文本信息。
四、文本挖掘的关键技术
利用计算机抽取西文关键词，首先要建立一个以 介词、冠词、连词等无实质意义的单词组成的停 用词表（ stop words ），然后利用创建的停用词 表，从被标引的文本中筛去停用词，抽取关键词。
分词：英文分词
一般采用keyword，无需分词，单词之间有空格分开。 stop words：指文档中出现的连词，介词，冠词等并
无太大意义的词。例如在英文中常用的停用词有the， a, it等；在中文中常见的有“是”，“的”，“地” 等。 索引词（标引词，关键祠）:可以用于指代文档内容 的预选词语,一般为名词或名词词组。
Natural Language Processing
A dog is chasing a boy on the playground 词汇分析
（1）从文本中取出一个单词：西文中每两个单词间有空 格间隔，可通过空格取词。
四、文本挖掘的关键技术 特征提取
特征是概念的外在表现形式，特征提取是识别潜 在概念结构的重要基础。
利用自动标引技术可以对文本进行特征标引。 对汉语文本进行特征抽取时，需要先对文本进行
分词处理。
分词实例
和平民主 和平、民主 和、平民、主
提高人民生活水平 提高、高人、人民、民生、生活、活水、水平
一、文本挖掘的定义
文本挖掘（text mining）：是指抽取有效、新颖、 有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知 识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。
Text data mining 、knowledge discovery from textual databases
二、文本挖掘的作用
文本的向量空间表示
文本表示是指用文本的特征信息集合来代表原来 的文本。
目前，在信息处理领域，文本的表示方法主要是 采用向量空间模型（Vector Space Model， VSM）。
向量是既有大小又有方向的量。
三、文本挖掘的关键技术 文本预处理
向量空间模型的基本思想是以向量来表示文本： （W1，W2，W3……Wn），其中Wi 为第i个特 征项的权重。
特征项一般选用字、词或词组。因此要将文本表 示为向量空间中的一个向量，就首先将文本分词， 用这些词作为向量的维数来表示文本。
最初的向量表示完全是0、1的形式。但这种形式 无法体现词在文本中的作用程度，故0、1逐渐被 更精确的词频代替。
三、文本挖掘的关键技术语种识别
语种识别工具能自动发现文本使用的语种。这类 工具应用文本内容的一些线索来识别语种。通常 用机器领域里的算法，利用相应语种的训练文本 进行训练，最终实现识别的目的。
Scared(b1) 推理、推断
Verb Phrase
Prep Phrase
语法分析
Verb Phrase Sentence
A person saying this may be reminding another person to
get the dog back…
语用分析 (语言行为)
(Taken from ChengXiang Zhai, CS 397cxz – Fall 2003)