基于文档主题结构的关键词抽取 方法研究
文本挖掘中的关键词抽取技术研究综述
文本挖掘中的关键词抽取技术研究综述文本挖掘是一种通过计算机技术来从大量的文本数据中提取有用信息的方法。
而在文本挖掘的过程中，关键词抽取技术是非常重要的一环。
本文将对文本挖掘中的关键词抽取技术进行综述，介绍其基本概念、常用方法以及应用领域。
一、关键词抽取技术的基本概念关键词抽取技术是指从文本中自动识别出具有代表性和重要性的词语或短语。
这些关键词可以帮助我们快速了解文本的主题和内容，并且在信息检索、文本分类、舆情分析等领域具有广泛的应用价值。
二、常用的关键词抽取方法1. 基于频率的方法：这种方法认为在文本中频繁出现的词语往往是关键词。
常用的算法有TF-IDF（词频-逆文档频率）和TextRank。
TF-IDF通过计算一个词在文本中的频率和在整个文集中的频率之比来确定关键词的重要性；TextRank则是基于图论的算法，通过计算词语之间的相似度来确定关键词。
2. 基于语义的方法：这种方法认为在文本中具有特定语义的词语往往是关键词。
常用的算法有LSA（潜在语义分析）和LDA（潜在狄利克雷分配）。
LSA通过对文本进行降维处理，将文本表示为一个低维的语义空间，从而提取关键词；LDA则是一种生成模型，通过对文本进行主题建模来抽取关键词。
3. 基于机器学习的方法：这种方法通过训练机器学习模型来抽取关键词。
常用的算法有SVM（支持向量机）和CRF（条件随机场）。
SVM通过构建一个分类器来判断词语是否为关键词；CRF则是一种序列标注模型，通过考虑词语之间的上下文关系来抽取关键词。
三、关键词抽取技术的应用领域1. 信息检索：在搜索引擎中，关键词能够帮助用户快速找到相关的文档。
通过抽取文档的关键词，可以提高搜索引擎的准确性和效率。
2. 文本分类：在文本分类任务中，关键词可以作为特征来区分不同类别的文本。
通过抽取文本的关键词，可以提高文本分类的准确率。
3. 舆情分析：在舆情分析中，关键词可以帮助我们了解公众对某个事件或话题的关注点和情感倾向。
文本挖掘中的关键词抽取算法技巧
文本挖掘中的关键词抽取算法技巧在文本挖掘中，关键词抽取是一项重要的任务，它可以帮助我们从大量的文本数据中提取出与主题相关的关键词，进而提高信息的检索和分类效率。
本文将介绍文本挖掘中的关键词抽取算法技巧，并探讨它们的应用。
一、基于统计的关键词抽取算法基于统计的关键词抽取算法是一种常见而有效的方法，它利用词频和共现关系等统计信息来判断关键词的重要性。
1. TF-IDF算法TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法是最常用的关键词抽取算法之一。
它通过计算词频和逆文档频率来评估一个词对于文档的重要性，词频表示某个词在文档中的出现频率，逆文档频率表示该词在整个语料库中的重要程度。
2. TextRank算法TextRank算法是一个图算法，它利用词语之间的关系构建图模型，并通过迭代计算来评估词语的重要性。
它类似于PageRank算法，通过计算词语之间的相似度和重要性来确定关键词。
二、基于机器学习的关键词抽取算法除了基于统计的算法，还有一些基于机器学习的关键词抽取算法，它们利用机器学习模型来识别和抽取关键词。
1. 词性标注与过滤词性标注是将文本中的每个词语标注为相应的词性，例如名词、动词、形容词等。
通过词性标注，我们可以根据不同的任务需求，过滤掉一些不相关的词语，从而提取出与主题相关的关键词。
2. 基于模式的抽取基于模式的抽取算法是一种利用特定的规则或模式来抽取关键词的方法。
例如，我们可以利用正则表达式来抽取符合某种模式的词语，如专有名词、特定短语等。
三、基于深度学习的关键词抽取算法近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的关键词抽取算法也得到了广泛应用。
1. 基于循环神经网络的抽取循环神经网络（RNN）是一种可以处理序列数据的神经网络模型，在关键词抽取中可以使用RNN模型来学习词语之间的上下文信息，从而更准确地抽取关键词。
2. 基于注意力机制的抽取注意力机制（Attention Mechanism）是一种可以对序列数据进行加权处理的方法，它可以让模型更关注重要的词语。
一种关键词抽取方法研究
“ 对 比较 法” 成 进行 了算法优 化 。
关键 词 ： 关键 词 ； 法 ； 算 文本 中 图分 类号 ： Ｔ ３ １ Ｐ ０ 文献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ７ －７ ６ ２ １ ） ６ ２９ ０ （０ １ 增刊 ． １９ ０ ０４ ．５
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ Ｋｅ ｗｏ ｄ Ｅｘ ｒ ｃ ｉ ｎ ｅ ｈｏ ｓ ａ ｃ ｎ ｙ ｒ ｔ ａ ｔｏ Ｍ ｔ ｄ
ｒｔ ｍ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｓ ｃ ￣ｉｄ ｏ ｔｂ ｓｎ ｘＴｉｉｇ ｍｅｈ ｄ，ａ ｇ ｎ ｔ ｌｏ ｉｈ ｉｈ ｏ ｔｍｉａｉｎ ｉ ａ ｅ ｕ ｙ ｕ ｉ ｇ ａ Ｔｅ ｔ ｌ ｔ ｏ ｎ ｅ ｅ ｉ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｃ
ｓ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｔｏ 。 Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｅ ｗｏ ｄ；ａ ｇ ｒｔ ｍ ；ｔ ｘ ｋｙ ｒ ｌｏ ｉ ｈ ｅｔ
性 、 识 表 示 的复 杂 性 ， 得 难 度 十分 巨大 ， 今 进 展 甚 微 。针 对 以上 两类 方 法 的不 足 ， 文 提 出 一 种 基 于 词 知 使 迄 本 频 统 计 的利 用 标 题 小 标 题 的 提取 和 “ 成对 比较法 ” 的关 键 词 抽 取方 法 。
ｌ 标 题 小标 题 的提取 和文 本 意义段 的 划分
一
级 小 标题 就 组 成 了 文 章 中各 个 级 别 的小 标 题 。
本文的方法是在 Ｈ ａ ｔ 出的 Ｔ ｘ ｉｎ 方法 的基 础上 ， 过利用 遗传算法 优化相关 参数 ， ｅｒ 提 ｓ ｅｔ ｌ ｇ Ｔｉ 通 来完成 文本 的隐式 章节划分任务。一篇文档的结构可 以描述 为一些子主题 的序列 。在科技说明文中子主题之 间有 时会 有 明显 的小标题 。而大部分的文章 中， 段落之 间没有 明显 的物理标 志 ， 本文针对 这种情 况利用 Ｔｘ ｉｎ ｅｔ ｌ ｇ算 Ｔｉ 法来解 决这 个问题。Ｔ ｘ ｉｎ 算 法将文章分成一系列大小为 Ｗ的块 （ ｌ ｋ ， ｅｔ ｌ ｇ Ｔｉ ｂｏ ） 对每一对邻近的块计算它们 之 ｃ 间的余 弦相 似度 。算 法假设 它们 越相似 ， 就越有可能是 一个 主题 的延续 ； 相反 ， 如果 相似度较 小就意 味着 它
数据挖掘中的关键词抽取算法研究及实验结果分析
数据挖掘中的关键词抽取算法研究及实验结果分析引言：在当今大数据时代，海量的信息使得寻找、过滤和组织信息变得越来越重要。
关键词抽取是一种重要的数据挖掘技术，它可以从文本中提取出具有代表性和重要性的关键词或短语，帮助人们理解和组织信息。
本文将重点关注数据挖掘中的关键词抽取算法的研究及实验结果分析。
一、关键词抽取算法的研究1. 频率统计算法：频率统计算法是一种简单而有效的关键词抽取方法。
它通过统计文档中词语出现的次数或频率来判断其重要性。
常用的方法有词频（TF）和逆文档频率（IDF）。
2. 文本分析算法：文本分析算法通过分析文本中的语义、上下文、词组结构等信息来抽取关键词。
常用的文本分析算法包括基于词性标注的关键词抽取算法、基于词语相似度的关键词抽取算法以及基于词组结构的关键词抽取算法。
3. 主题模型算法：主题模型算法通过对文本进行主题建模，抽取与主题相关的关键词。
常用的主题模型算法包括Latent Dirichlet Allocation（LDA）、Probabilistic Latent Semantic Analysis（pLSA）等。
二、实验设计与方法1. 数据集：选择一个包含大量文本的数据集，如新闻文章集、论文集等。
确保数据集的文本类型和领域多样性，以充分考察各种关键词抽取算法的适用性。
2. 实验流程：首先，对选定的数据集进行预处理，包括分词、去除停用词、词干化等。
然后，针对不同的关键词抽取算法，利用各自的特征和计算方法进行关键词抽取。
最后，评估抽取结果是否准确和有效。
3. 评估指标：选择合适的评估指标来评估不同算法的抽取结果。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F值等。
三、实验结果分析根据实验设计与方法，对比分析不同关键词抽取算法在选定的数据集上的实验结果。
评估指标的高低可以反映算法的效果。
初步实验结果表明：1. 频率统计算法在文本分析任务中表现不错，尤其适用于短文本的关键词抽取。
2. 文本分析算法在利用语义和上下文信息进行关键词抽取时表现良好，对长文本和专业领域文本的关键词抽取效果较好。
中文文本关键词抽取方法的研究
中文文本关键词抽取方法的研究摘要：在关键词抽取方法研究中，提出了多步骤的中文文本关键词抽取方法。
该方法采用一元、二元及三元文法进行文本候选关键词的抽取，提出基于语言学特征的扩展tf/idf关键词的加权计算方法，以及对抽取未登录词的关键词的方法和对关键词抽取进行优化的策略。
关键词：多步骤；候选关键词；未登录词在信息飞速发展的时代，人们在信息的海洋中要“广、快、精、准”地查找到自己所需要的信息也变得越来越困难。
合适的抽取出关键词，能在一定程度上解决信息过剩所带来的一些问题。
文章综合各种算法的优缺点并结合中文关键词抽取的特点。
使用了一元、二元及三元文法在文本中掘挖候选关键词，提出基于标题挖掘的方法来检测未被分词器发现的潜在关键词。
试验表明文章提出的关键词抽取方法在查准率和查全率上都比已有的算法有显著的提高，同时也为信息检索和文本的自动生成打下良好的基础。
1关键词抽取步骤及算法关键词是指几个能对文本概述、与文本语义内容相关的词或短语，具体包括文中出现的人物、地点（国家、地区或特定场所）、机构、组织、主题概念等，抽取步骤如图1所示。
1.1预处理对于一篇文本，首先利用ICTCLAS(汉语词法分析系统)来完成文档的分句、分词和词性标注的预处理工作。
同时去掉一些不符合定义的词及停用词（不符合作为关键词的词），虚词、标点符号是毫无疑问要被滤去的。
另外，一些方法中中认为关键词只包括名词或名词短语，因而要把词性为形容词、副词、动词等词性的词给过滤了，剩下的为关键词候选词集。
1.2特征计算从词的词频、词性、出现位置及形态四方面考虑，除词性外为每个词设置了七个特征值，各特征及计算方法如表1所示。
特征计算过程还负责将一些时间词、地点词等进行归一化的处理，如“元宵”及“元宵节”、这些词在同一篇文本中出现，其实是同一个概念，文章根据它们的常用程度w.ctf及在文中的出现频率w.tf，将一词合并到另一词中，然后频率相加，其他特征的合并以强特征为准。
基于主题模型的文本关键词提取方法
基于主题模型的文本关键词提取方法随着互联网的快速发展和信息爆炸式增长，人们在海量文本中寻找所需信息变得越来越困难。
而文本关键词提取作为一种重要的文本挖掘任务，可以帮助我们在海量文本中快速准确地找到关键信息。
然而，由于文本的复杂性和多样性，传统的关键词提取方法在提取准确性和普适性方面存在一定的局限性。
近年来，基于主题模型的文本关键词提取方法成为热门研究领域。
主题模型是一种用来挖掘文本隐藏语义结构的统计模型，通过对文本进行主题建模，能够准确地抽取出文本的主题信息。
基于主题模型的文本关键词提取方法具有以下优势：1. 考虑语义相关性：传统的关键词提取方法通常基于词频统计或词性分析，忽视了词语之间的语义相关性。
而主题模型能够通过学习文本中的主题信息，将相关主题的词语归为一类，从而更好地反映词语之间的语义相关性。
2. 提取全局信息：传统的关键词提取方法通常只考虑局部上下文信息，往往无法捕捉到文本内容的整体特征。
而主题模型能够对全局文本进行建模，提取出更全面、准确的关键词。
3. 考虑多样性：传统的关键词提取方法往往只提取与文本内容相关的关键词，忽略了文本中可能存在的多种主题。
而主题模型能够发现文本中的多个主题，从而提取出多样性的关键词，更好地反映文本的内容。
基于主题模型的文本关键词提取方法通常包括以下步骤：1. 数据预处理：对原始文本数据进行清洗和预处理，包括去除停用词、标点符号和特殊字符，进行分词等。
2. 主题模型构建：使用主题模型算法，如隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA)等，对预处理后的文本数据进行建模。
主题模型可以将文本转化为主题分布和词语分布的组合，反映文本内容的语义结构。
3. 关键词提取：根据主题模型的输出结果，通过计算关键词的权重或者基于主题分布的方法，提取文本的关键词。
一般可以使用词语权重或者排名来确定关键词。
4. 关键词过滤：根据关键词的特征和需求，对提取得到的关键词进行过滤和筛选。
基于主题的关键词提取方法对比研究(3)
（2）缺点：①概率模型不够完备：在文档层面上没有提供合适的概率模型，使得PLSA并不是完备的生成式模型，而必须在确定文档的情况下才能对模型进行随机抽样；②随着文档和单词个数的增加，PLSA模型也线性增加，变得越来越庞大；③EM算法需要反复的迭代，需要很大计算量；3.4 潜在狄利克雷分布（LDA）潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA）模型是一种比较全面的文档生成模型[31]，可以用来识别大规模文档集中潜藏的主题信息。
该算法假设文档是由若干个主题所组成的一个混合概率分布，而其中的每一个主题则又是由单词所组成的概率分布。
概率主题模型可以看作是文档生成模型，也就是说，基于主题模型的一个简单概率过程来生成文档。
当得到了新的文档时，首先计算其主题分布情况，接着再对该文档的各个单词从现有的主题分布中随机选取一个主题，并根据由此主题得到单词分布，最后随机选取单词分布中的一个单词。
3.4.1 LDA模型介绍LDA是一种非监督的机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）中潜藏的主题信息。
它也采用了词袋的方法，这种方法将每篇文档视为一个词频向量，从而将文本信息转化为易于建模的数字信息。
LDA是一种三层贝叶斯生成模型，它的基本思想是：文档可以视为有若干潜在的主题所组成的，利用概率推导等方式可以将单个文档表示为这些潜在主题的组合，对于每个主题而言，它又可以看成是若干词汇的概率分布。
因此，可以认为文档由主题组成，主题由单词组成。
可以由下图3.7表示：图3.7对于语料库中的每篇文档，LDA 定义了如下生成过程（见下图）：（1） 对每一篇文档，从主题分布中抽取一个主题；（2） 从上述被抽到的主题所对应的单词分布中抽取一个单词；（3） 重复上述过程直至遍历文档中的每一个单词。
具体一点来说：原文中给出的一篇文中单词的w 的生成过程如下：（1） 选择 ~()n z Multinomial θ（2） 选择 ~()Dir θα（3） 对于N 个单词中的每一个：① 选择主题~()n z Multinomial θ ② 根据(|,)n n p w z β选择单词n w下面对上面的生成过程进行分析：（1） N 是表示文档长度，服从Poisson 分布。
基于主题的关键词提取方法对比研究(上)
摘要关键词提供了文档的概要信息，在信息检索、文本聚类和分类系统中受到了越来越多的应用，关键词的提取算法也受到了越来越多的重视。
传统的方法主要依靠词汇的统计信息进行关键词提取，本文在回顾关键词提取的算方法的基础上，从文档主题的角度，综述了基于主题的关键词提取的三种算法--潜在语义分析(LSA)、概率潜在语义分析（PLSA）、隐含狄利克雷分布（LDA）。
LSA方法将文档从稀疏的高维词汇空间映射到一个低维的向量空间，主要通过奇异值分解SVD的方式来求解。
PLSA方法它用概率的方法来表示LSA，在文档和词汇之间引入一个潜在语义层（即主题层）。
LDA的基本思想是: 利用概率推导等方式可以将单个文档表示为这些潜在主题的集合，对于主题而言，它又可以看成是若干词汇的概率分布。
为了验证这三种方法的性能的优越与否，将理论与实践结合，本文通过实验将三种基于主题的关键词提取算法与TF-IDF方法进行对比，对实验结果进行总结归纳；实验证明，这三种方法无论是从召回率上还是从准确率上都优于TF-IDF方法，能够有效推荐关键词。
关键词：关键词提取；LSA；PLSA；LDAResearch on Algorithms of Topic Based Keyword ExtractionAbstractKeywords provide semantic metadata producing an overview of the content of a document. They are widely used in information retrieval, text clustering and classification system. As a result, people pay a lot of attention to keyword extraction algorithm. Traditional methods for keyword extraction simply rank keywords according to the statistical information of words. After reviewing some methods of keyword extraction, this article summarizes three topic based methods of keyword extraction which are Latent Semantic Analysis (LSA), Probability Latent Semantic Analysis (PLSA), Latent Dirichlet Allocation (LDA).LSA maps the document from sparse high dimension space to a low dimensional vector space, mainly through the singular value decomposition (SVD). PLSA brings in a latent semantic layer which is called theme layer between documents and words. It explains LSA in a probabilistic way. The basic idea of LDA is: document can be regarded as the combination of several potential themes. A single document can be described as the collection of the underlying theme in a probabilistic way.To prove whether the topic based keyword extraction algorithms are efficient，this article combines theory with practice. After experiment, it compares these three algorithms with the traditional TF-IDF algorithm. It proves that both the recall and the precision get improved. The three topic based keyword extraction algorithm dose well in keyword extraction.Key Words：keyword extraction; LSA; PLSA; LDA1绪论1.1 研究的背景和意义1.1.1 研究背景随着网络信息量的激增，人们对信息质量的需求不断地提升，促使信息的组织和获取方式发生了极大的变化也面临着极大的挑战。
网络文本挖掘中的关键词抽取与主题模型研究
网络文本挖掘中的关键词抽取与主题模型研究随着互联网和社交媒体的快速发展，网络文本数据的数量不断增加，如何从这海量的文本数据中准确地提取出关键词和主题，成为了网络文本挖掘的重要研究方向。
关键词抽取和主题模型是网络文本挖掘中的两个核心任务，本文将重点探讨这两个研究领域的最新进展和应用。
关键词抽取是指从一段文本中自动地识别出具有代表性和关键性的词语或短语。
关键词的提取可以为后续的信息检索、分类、摘要生成等任务提供重要的基础。
传统的关键词提取方法主要包括基于统计、基于机器学习和基于语义的方法。
基于统计的方法通常使用词频统计、TF-IDF等技术来计算词语的重要性，但这种方法没有考虑词语在上下文中的语义信息。
基于机器学习的方法则通过训练一个分类器或回归模型来判断词语是否是关键词，但这种方法对于大规模文本数据的训练和特征选择较为困难。
基于语义的方法利用WordNet、词向量等语义资源来衡量词语的语义相似度，从而提取关键词，但这种方法对语义资源的依赖较强。
近年来，深度学习的兴起为关键词抽取提供了新的思路。
通过使用神经网络模型，可以更好地捕捉词语在上下文中的语义信息，提高关键词抽取的性能。
例如，TextRank算法是一种基于图的排序模型，它利用单词之间的语义关联性来确定关键词的重要性。
另外，基于注意力机制的模型如BERT和Transformer模型也取得了不错的效果。
这些新的方法在关键词抽取任务中取得了较好的性能，并且在多个领域的应用中展现了巨大潜力。
主题模型是一种用于发现文本隐藏主题的统计模型。
主题模型假设每个文档都由多个主题混合而成，而主题又由词语的分布表示。
通过这种方式，主题模型可以有效地挖掘文本中的潜在主题，并将文档划分到不同的主题中。
最常见的主题模型是潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）模型。
LDA模型被广泛应用于文本挖掘、信息检索、情感分析等领域。
但传统的LDA模型也存在一些问题，例如无法准确地确定主题的个数，主题之间的语义关联性不明显等。
大数据分析中的关键词提取方法研究
大数据分析中的关键词提取方法研究随着互联网技术的快速发展和数据采集、存储技术的逐渐成熟，大数据分析已成为目前最热门的领域之一。
在大数据分析过程中，关键词提取是非常重要的一项工作，它可以帮助我们从大量的文本数据中提取出与我们所关注的话题相关的关键词，为我们的决策提供有力的支持。
本文将从大数据分析中的关键词提取方法出发，详细探讨几种常见的关键词提取方法及其优缺点，并对其应用领域进行分析，为读者提供一些有益的参考和思考。
一、基于TF-IDF算法的关键词提取方法TF-IDF是一种常用的文本处理算法，它可以用来评估一篇文章中一个词的重要性。
这个算法流行于信息检索和文本数据挖掘领域。
TF-IDF算法的核心思想是：一个词的重要性与它在文章中出现的频率成正比，与它在语料库中出现的频率成反比。
在应用TF-IDF算法进行关键词提取时，我们首先需要建立一个语料库，其中包含大量与我们所关注话题相关的数据。
然后，我们计算出每个词在语料库中的出现频率，以及在当前文章中的出现频率，最后使用TF-IDF公式来计算每个词的重要性，将其排序后，即可得到文章中的关键词。
此方法的优点在于对文章的长度没有限制，可以处理任意长度的文章，并且可以应用于各种类型的文本数据。
缺点是该算法不能捕捉到上下文相关性，即同一词汇在不同上下文中的含义可能不同，容易导致关键词提取的错误和不准确。
二、基于LDA主题模型的关键词提取方法LDA是一种经典的主题模型，它可以用来发现隐藏在文本数据中的主题。
基于LDA算法的关键词提取方法是先通过LDA算法抽取出一篇文章的主题词，然后根据主题词的权重来提取出文章的关键词。
与TF-IDF算法相比，LDA算法能够更好地捕捉到文本数据中的关联性和上下文相关性，从而提高了关键词的准确率。
但是，由于LDA模型的训练时间较长，且对语料库的质量要求较高，因此该方法在大规模数据分析中的效率和可行性受到了一定的限制。
三、基于文本聚类的关键词提取方法文本聚类是一种数据挖掘技术，它可以将大量文本数据分成多个类别，每个类别中的文本数据具有相似的特征。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。