文本挖掘核心技术及其应用
文本挖掘技术在新闻媒体中的应用
文本挖掘技术在新闻媒体中的应用近年来，随着大数据时代的来临，文本挖掘技术越来越受到广泛的关注和应用。
在新闻媒体领域，文本挖掘技术的应用已经成为了一种趋势，对于新闻媒体的管理、分析和传播起到了至关重要的作用。
一、文本挖掘技术的概述文本挖掘技术，是指对于大量的文本数据进行预处理、文本特征提取、文本分类、文本聚类等数据挖掘技术的应用。
其核心思想是利用计算机自动分析文本数据中的关键信息和规律，通过对文本数据的各种操作和处理，从中提取出有用的信息和知识，以便更好地支持决策和研究工作。
文本挖掘技术的应用主要包括三个方面：信息提取、情感分析和关键词提取。
其中，信息提取是指通过自然语言处理技术对文本数据进行解析，提取出其中的实体和关系，并对这些实体和关系进行分类和统计分析；情感分析是通过对文本中表达情感的词汇和语句进行分析，判断文本作者在表达情感方面的意图和态度；关键词提取是通过算法和统计模型来寻找文本数据中最具代表性和概括性的词汇，以便更好地展示文本的主题和内容。
二、文本挖掘技术在新闻媒体中的应用在新闻报道和编辑工作中，文本挖掘技术的应用已经成为了一种趋势。
这主要体现在如下几个方面。
1. 新闻文本分类利用文本挖掘技术对新闻稿件进行分类和标注。
通过对不同的文本数据进行分类和标注，可以更好地实现新闻数据的归类和管理。
例如，可以将新闻稿件分为不同的主题（如政治、经济、娱乐等），以实现对不同类型新闻的分层管理和传播。
2. 新闻内容分析利用文本挖掘技术对新闻稿件的内容进行分析和统计。
通过对新闻稿件中的信息、事件、人物和主题等内容进行分析和统计，可以更好地了解新闻报道的趋势和引导方向，为新闻传播提供有力的支撑和服务。
3. 新闻事件关系挖掘利用文本挖掘技术对新闻报道中出现的事件和人物关系进行挖掘。
通过建立新闻事件之间的关系图，可以更好地掌握新闻事件的脉络和演变过程，既方便编辑和报道，也方便公众了解相关事件。
4. 新闻模板生成利用文本挖掘技术对新闻稿件和报道进行分析和挖掘，生成新闻稿件模板，通过对不同类型的新闻报道的统计和分析，得出新闻模板，并进行自动生成，以提高新闻报道的效率和质量。
计算广告中的文本挖掘技术与应用
计算广告中的文本挖掘技术与应用随着互联网的快速发展，广告已经成为了商业领域中不可或缺的一部分。
计算广告作为一种新兴的广告形式，以其高效、智能的特点受到了越来越多企业和广告主的青睐。
其中，文本挖掘技术在计算广告中的应用起到了关键性的作用。
本文将重点探讨计算广告中的文本挖掘技术与应用。
一、计算广告中的文本挖掘技术1. 关键词提取关键词提取是计算广告中的一项重要的文本挖掘技术。
通过对广告文本进行分析，提取出文本中最具有代表性的关键词，从而帮助广告主更好地定位目标受众。
关键词提取还可以为广告投放平台提供相关的关键词推荐，提高广告匹配的准确性和效果。
2. 情感分析情感分析是一项用于识别文本情感倾向的技术，可以帮助广告主确定广告语言风格和内容。
通过对广告文本的情感分析，可以了解到广告文字传达给受众的情感效果，从而对广告进行优化和调整，提高广告的点击率和转化率。
3. 文本分类文本分类是指根据文本的内容和特点将文本分为不同的类别，帮助广告主将广告投放到与目标受众最相关的领域。
通过文本分类技术，可以实现广告的精准投放，提高广告的点击效果和投放成本的效益。
二、计算广告中的文本挖掘应用1. 智能推荐文本挖掘技术可以对用户的搜索历史和浏览行为进行分析，从而为用户提供个性化的广告推荐。
通过分析用户的搜索关键词和浏览内容，广告平台可以根据用户的兴趣和偏好，提供与用户需求相关的广告推荐，提高广告的点击率和转化率。
2. 广告优化通过对广告文本的情感分析和关键词提取，广告主可以了解到广告素材的优势和改进空间。
根据文本挖掘的分析结果，广告主可以对广告进行优化和调整，加强广告文字的亲和力和吸引力，提高广告的效果和受众的回应率。
3. 信息安全文本挖掘技术在计算广告中还可以应用于信息安全领域。
通过对广告文本进行分类和分析，可以识别出恶意广告和欺诈信息，保护用户的权益和信息安全。
三、计算广告中的文本挖掘技术面临的挑战尽管文本挖掘技术在计算广告中有着广泛的应用前景，但是也面临着一些挑战。
文本挖掘及其在知识管理中的应用
文本挖掘及其在知识管理中的应用文本挖掘是一种通过技术手段从大量文本数据中提取有用信息的方法。
它结合了自然语言处理、机器学习和数据挖掘等技术，可以帮助人们更好地管理和利用知识。
在知识管理中，文本挖掘可以应用于多个方面。
首先，文本挖掘可以帮助人们从海量文本数据中获取有用的知识。
随着互联网的普及和信息技术的发展，大量的文本数据被产生和积累。
通过应用文本挖掘技术，可以从这些数据中抽取关键信息，发现隐藏在文本背后的知识。
例如，企业可以通过分析用户评论和社交媒体数据，了解用户对产品的反馈和需求，从而指导产品改进和市场营销策略的制定。
文本挖掘还可以用于知识的组织和分类。
在大规模的文本数据中，往往存在大量的重复和冗余信息，这给知识的管理和利用带来了困难。
通过文本挖掘技术，可以对文本数据进行自动聚类和分类，将相似的文本归为一类，从而实现知识的组织和整理。
例如，在一个企业的文档库中，可以利用文本挖掘技术将文档按照主题进行分类，使得用户可以更快地找到所需的信息。
文本挖掘还可以用于知识的发现和推荐。
通过对文本数据进行关联分析和模式挖掘，可以发现文本之间的关联规律和隐藏的知识。
基于这些发现，可以为用户推荐相关的文本信息，帮助他们更好地获取所需的知识。
例如，在一个电商网站上，可以通过分析用户的购买历史和浏览行为，利用文本挖掘技术为用户推荐个性化的商品和服务。
文本挖掘还可以应用于知识的可视化和分析。
通过将文本数据转化为图形和图表的形式，可以更直观地展示和分析文本信息。
例如，可以利用文本挖掘技术将大量的新闻报道转化为词云图，从而一目了然地展示不同主题的热点和趋势。
文本挖掘在知识管理中具有重要的应用价值。
通过运用文本挖掘技术，可以帮助人们从海量文本数据中获取有用的知识，实现知识的组织和分类，发现隐藏的知识和规律，并将知识可视化和分析。
随着文本数据的不断增长和知识管理的需求不断提升，文本挖掘在知识管理中的应用前景将更加广阔。
文本挖掘技术在社交网络中的应用及意义
文本挖掘技术在社交网络中的应用及意义随着社交网络的广泛应用，越来越多的用户将自己的生活、想法、情感等内容通过文字、图片、视频等形式发布到网络上。
这些海量而杂乱的用户生成内容，包含了丰富的信息资源，但也使人们面临着巨大的信息过载和难以处理的挑战。
而文本挖掘技术作为一种有效的数据处理和分析工具，正在成为解决这一问题的有力工具之一。
一、文本挖掘技术的基本原理文本挖掘技术是一种利用计算机自动分析、识别和提取文本信息的技术。
其基本原理包括自然语言处理、信息检索、机器学习等多种技术。
其中，自然语言处理是实现文本挖掘的关键技术之一。
自然语言处理技术可以对文本进行分词、词性标注、句法分析、语义理解等处理，将文本转化为计算机可以处理的结构化数据。
信息检索技术则可以将文本进行索引、搜索和排名，方便用户对文本进行快速访问和查找。
机器学习技术则是通过训练模型，让计算机能够自动识别和分类文本。
二、文本挖掘技术在社交网络中的应用1. 情感分析社交网络中充斥着大量的情感信息，比如用户发表的评论、评分、点赞等等。
文本挖掘技术可以通过情感分析，对这些信息进行情感倾向的判断，从而了解用户对某一主题的态度是积极的、消极的还是中立的。
这种情感分析可以为企业、政府等提供市场调查、舆情分析等方面的依据。
2. 用户画像文本挖掘技术可以通过对用户在社交网络中发布的内容进行分析，提取用户的性别、年龄、职业、兴趣爱好等信息，从而生成用户画像。
通过用户画像，企业可以更准确地了解自己的目标用户，从而制定更有效的市场策略。
3. 社交关系分析社交网络中的用户之间存在复杂的社交关系，包括朋友、关注、粉丝等多种关系形式。
文本挖掘技术可以通过分析用户之间的互动行为和交流内容，建立用户与用户之间的关系网络图，从而帮助企业更好地了解自己的社交用户群体。
三、文本挖掘技术在社交网络中的应用意义1. 优化信息管理社交网络中的信息是非常丰富的，但是其中也存在大量的冗余、垃圾信息，对用户阅读和使用造成了很大的困扰。
文本数据挖掘技术及应用
文本数据挖掘技术及应用随着信息技术和互联网的发展，数据的规模和复杂程度不断增加，这也促使了数据挖掘技术的发展。
文本数据挖掘技术是其中的一个分支，它能够从大量的文本数据中提取有用的信息和知识。
本文将从文本数据挖掘技术的基本原理、方法和应用等方面进行详细探讨。
一、文本数据挖掘技术的基本原理文本数据挖掘技术是一种从文本数据中提取有用信息的技术。
它的基本原理是将文本数据转换为数学模型，然后通过各类数学方法和算法对其进行分析和处理。
文本数据挖掘技术的基本流程包括文本预处理、特征提取、模型构建和模型评估等步骤。
1.文本预处理文本预处理是文本数据挖掘技术的第一步。
它主要涉及到对原始文本数据的清洗、分词、去停用词和词干化等操作。
其中清洗操作是为了去除数据中的噪声和重复内容，而分词和去停用词则可以将连续的文本字符串拆分成含义明确的单词，进而构建出文本的词频矩阵。
词干化操作则是为了将不同形式的单词归一化，减少因单词形态变化而造成的误差。
2.特征提取特征提取是文本数据挖掘技术的关键步骤。
它主要是将文本数据转换为有意义的特征向量，以便进一步应用各类算法对其进行分析处理。
常见的特征提取方法包括词袋模型、tf-idf模型、主题模型等。
其中词袋模型将文本数据表示为一个二进制或计数向量，表示每个单词是否出现在文本中；tf-idf模型则降低了停用词的权重，强调了有区分性的单词；主题模型则将文本数据表示为一组隐含主题的特征向量，这些主题反映了文本的潜在语义信息。
3.模型构建待数据经过预处理和特征提取后，就可以进行模型构建。
文本数据挖掘技术常用的模型包括聚类、分类、关联规则挖掘、情感分析等。
其中聚类技术主要是将文本数据无监督地分为几个有意义的类别，常用的算法包括k-means、层次聚类等；分类技术则将文本数据有监督地划分为多个预定义类别，常用的算法包括朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等；关联规则挖掘则主要用来发现文本数据中的频繁模式和规律；情感分析则通过对文本数据的评价和主观性判断，分析文本数据中的情感状态。
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。
中文文本挖掘的关键技术是什么
中文文本挖掘的关键技术是什么在当今信息爆炸的时代，大量的中文文本数据不断涌现，如何从这些海量的数据中挖掘出有价值的信息成为了一项重要的任务。
中文文本挖掘作为一门涉及多领域知识的技术，包含了一系列关键技术，这些技术相互协作，帮助我们理解和处理中文文本。
首先，中文分词是中文文本挖掘中至关重要的一步。
与英文等语言不同，中文词语之间没有明显的分隔符。
因此，需要通过特定的算法和词典将连续的中文字符串分割成有意义的词语。
这不仅需要考虑词语的常见用法，还要应对新词、歧义词等复杂情况。
一个好的中文分词工具能够准确地将文本分割成词语，为后续的分析打下坚实的基础。
特征提取技术在中文文本挖掘中也占据着重要地位。
在处理中文文本时，需要从大量的文本数据中提取出能够代表文本特征的关键信息。
这些特征可以是词频、词性、语义等。
例如，通过计算某些关键词在文本中出现的频率，可以初步判断文本的主题。
同时，利用词向量等技术将词语转换为数值向量，以便计算机能够进行处理和分析。
接下来是文本分类技术。
面对海量的中文文本，将它们按照不同的类别进行划分是非常有意义的。
比如将新闻分为政治、经济、体育等类别，或者将客户评论分为好评、中评、差评等。
这需要建立有效的分类模型，常用的方法有基于规则的分类、基于机器学习的分类（如支持向量机、决策树等）以及基于深度学习的分类（如卷积神经网络、循环神经网络等）。
通过对大量已标注的文本数据进行学习，模型能够自动对新的文本进行分类。
文本聚类也是一项重要的技术。
与分类不同，聚类是将相似的文本归为一组，而事先并不确定具体的类别。
通过计算文本之间的相似度，将相似的文本聚集在一起。
这有助于发现潜在的文本模式和主题，对于数据探索和分析具有很大的帮助。
情感分析在中文文本挖掘中也有着广泛的应用。
它旨在判断文本所表达的情感倾向，是积极、消极还是中性。
这对于了解用户对产品、服务的态度，以及社会舆论的走向非常重要。
情感分析通常会结合词典、机器学习算法和深度学习模型来实现。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
22
应用
——网络舆情监控 倾向性分析
自动聚合网络新闻并自动进行褒贬倾向性的分析。 对文章的观点进行倾向性分析和 统计，识别正负面信息。
23
应用
——网络舆情监控
通过对网络信息中的犯罪信息量的 分析计算来反映网民的安全感， 并进行分级； 通过对政府工作相关语料的褒贬分 析计算来描述公众对政府工作的满 意程度，并进行分级。
12
自动摘要
对文章中的所有句子进行权值运算，对所有的句子按权值排列，提取出权值大的作为 关键句，进而形成摘要。
13
目录
文本挖掘步骤
文本挖掘功能 文本挖掘应用
14
应用
——文档自动归类
预处理 特征表示 特征提取 特征约减 权值调整
文本源 原始数据
分词 过滤虚词
合并词根
过滤特征 计算权值
合并特征
结果展示 展示界面
应用
——电子商务网站
面临的问题
数据激增，且有大量的非结构化数据 如何从大量数据中发现有价值的客户 挖掘其内在规律
关键需求
分析商品之间的内在关联 发现有价值客户 对用户行为进行预测28ຫໍສະໝຸດ 应用——电子商务网站
网站产品评论挖掘：IT168网站是中国指导IT产品采购的知名媒体品牌，是国内最大、最
文本1
文本2
文本3 文本4
类别2： 关键词：旅游、黄金、游客、记者、旅行社、 中国、国家、假日、北京、线路
类别3： 关键词：公司、企业、招聘、面试、求职、专业、 职业、学生、大学、人才 ……
文本5
……
9
信息抽取
信息抽取是从文本中抽取指定的一类信息（事件、事实）并将其形成结构化的数据， 填入一个数据库中以供用户查询使用。
6
自动分词
7
自动分类
时政 社会 国际 评论 军事 文化 历史
莫言对话杨振宁： 来生学物理，当下 梦飞天
8
自动聚类
自动对大量无类别的文档进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为该类 生成主题词，为用户确定类目名称提供方便。 类别1： 关键词： 比赛、赛季、联赛、球队、比分、 太阳、NBA、球员队员、领先
合并特征
结果展示 展示界面
模式提取 关联规则 分类模式 聚类模式
文本挖掘 关联分析 文本分类 文本聚类
4
文本挖掘主要功能及应用
实现功能
自动分词 自动分类 自动聚类 信息抽取 文本相似性检索 自动摘要
文本挖掘
应用
文档归类 舆情监控 垃圾邮件过滤 企业竞争情报系统 电子商务 客户自动问答
5
目录
文本挖掘步骤 文本挖掘功能 文本挖掘应用
24
应用
——企业竞争情报系统
面临的问题
企业情报采集效率低和实时性差 信息孤岛，缺少跨部门情报资源共享 情报内容存在重复性，资源没有得到有效整合
关键需求
自动化收集商业信息 对情报内容进行统一管理 根据情报内容，确定潜在威胁，及时预警，
并制定相应策略
25
应用
——企业竞争情报系统
伊利作为中国乳业巨头之一，面临多方竞争，必须密切关注对手动态，其最大的 竞争对手是蒙牛，因此，蒙牛公司的动态对伊利公司有很大的影响。采集2010年 6月至11月蒙牛官网的信息，对其进行分析。
警情： 蒙牛整合君乐宝，实现战略合作 警情分析：
整合事件极大程度转变蒙牛低温
市场地位，并提升蒙牛竞争力， 对伊利构成极大威胁； 提升蒙牛在华北地位，威胁伊利 华北市场战略地位； 发现共线词关系：君乐宝—低温； 华北；蒙牛—奶源，奶源—君乐宝
27
极大提升蒙牛奶源优势，对伊利 在奶源的竞争造成威胁。
6月 词频量 7月 词频量 8月 词频量 9月 词频量 10月 词频量 11月 词频量
激增词 频警报
合作
君乐宝
8
0
6
0
9
0
10
0
7
0
104
140
递增词 频警报
6月 词频量 奶源 9
7月 词频量 7
8月 词频量 17
9月 词频量 22
10月 词频量 29
11月 词频量 58
26
应用
——企业竞争情报系统
关键需求
舆情信息的采集与提取 话题发现与追踪 网络舆情倾向性分析
应用
——网络舆情监控
论坛
博客
新闻
难点
采集和提取
引擎
垂直 页面
20
应用
——网络舆情监控 热点分析
♥
所采集的网络 范围内重复程 度最高的话题
21
应用
——网络舆情监控 网络舆情摘要
♥
提取出几条最 重要的新闻，自 动生成摘要，生 成简报。
模式提取 分类模式
文本挖掘 文本分类
15
应用
——文档自动归类
16
应用
——垃圾邮件过滤
面临的问题
商家利用电子邮件传播大量广告 垃圾邮件持续攀升 逐一查看邮件浪费时间
关键需求
对垃圾邮件进行过滤 对邮件进行归类 邮件自动回复
17
18
应用
——网络舆情监控
面临的挑战
互联网的普及，网络舆论热点层出不穷； 民意表达向网络倾斜； 网络舆论一旦被错误控制和引导，影响社会稳定；
文本挖掘核心技术及其应用
目录
文本挖掘步骤 文本挖掘功能 文本挖掘应用
2
文本挖掘步骤
特征的 建立
文档集
特征集 的缩减
学习与知识 模式的提取
模式质量 的评价
知识模式
文本挖掘的一般处理过程
3
文本挖掘步骤
文本源 原始数据
预处理
特征表示
特征提取 特征约减 权值调整
分词 过滤虚词
合并词根
过滤特征 计算权值
会议时间 会议地点 会议召集者/ 主持人
1998年3月9日 北京 个人姓名/团 体名称Name 机构、职位 Org/Post 蒋正华 主席，农工民 主党中央
会议名称/标 题
中国农工民主党第十二届中央 常务委员会第一次会议
10
信息抽取
11
文本相似性检索
文本相似性检索式对一篇文档到索引库中查找与其内容重复率高的文档和相似的文 档。目前应用最广的是论文查重。
分：褒、中、贬 强度：良好、优秀
分类
分类和结果评价
特征词提取
特征标注
结果评价
如功能、价格、 屏幕等
程度副词和极性词
应用
——电子商务网站
挖掘结果及分析：
数字代表特征的极性平均值
诺基亚5800XM的功能强大，价格合理， 但是电池不太好；诺基亚5320XM的电池 不好，但功能齐全，价格实惠。
30
帮助消费者作出购买决策； 给商家提供客户满意度信息，并获得 产品优缺点，帮助商家改进营销策略 或者生产决策。
权威的导购咨询网站之一。从IT168网站下载三种产品的评论，分别是：诺基亚5320XM的 206篇评论、诺基亚5800XM的205篇评论和富士S5205EXR的72篇评论。如，以下是诺基亚 5320XM的一篇评论：
步骤： 文本源 原始数据
预处理 分词
词性标注 去除停用词
特征识别
语义极性分析 极性词识别 和强度确定 句子极性 分析