05_文本分析全工作过程链

文本分析挖掘教学平台、教育交互、下图所示的文本分析全过程链、文本分析挖掘概述、文本挖掘涵盖了信息提取信息检索自然语言处理和数据挖掘技术等多种技术。主要用途是从原来未使用的文本中提取未知知识，但文本挖掘是一项非常困难的任务，因为需要处理模糊的、非结构化的文本数据。因此，它是涉及信息技术、文本分析、模式识别、统计、数据可视化、数据库技术、机器学习、数据挖掘等技术的多个领域的混合领域。文本挖掘广泛应用于商业智能、信息检索、生物信息处理等领域。例如客户关系管理、自动邮件响应、垃圾邮件过滤、自动简历审查、搜索引擎等。文本挖掘过程、文本挖掘过程通常包括文本准备、特征索引、词频矩阵对维数、知识模式提取、知识模式评估、知识模式输出等过程。下图：文本挖掘过程，(1)文本准备阶段是文本选择、净化和预处理过程，该过程确定基于文本的信息源和用于进一步分析的信息源的文本。具体工作包括词类的标记、句子及段落的分割、信息过滤等。(2)特征索引是授予文本内容特征的过程，通常自动选择计算机系统可用作文本特征的一组关键字或关键字。(3)词性矩阵是自动从原始要素集中提取要素部分的过程，通常以两种方式完成。一种是根据对范例集的统计分析移除没有资讯或仅包含少量资讯的图征。第二是将多个低级特征合成为新特征。文本挖掘过程，(4)知识模式提取是发现文本的不同实体、实体之间的概念关系和文本的不同类型的隐含知识的过程。(5)知识模式评估阶段的任务是从提取的知识模式集合中筛选出用户感兴趣的有意义的知识模式。(6)以知识模式输出的任务是以多种方式向用户提交挖掘出的知识模式。文本挖掘可以帮助您比较多个文档、对文档重要性和相关性进行排序，或确定多个文档的模式和趋势。文本挖掘方法、文本挖掘可用于总结、关联、分类和聚类分析大量文档集合的内容。挖掘文本数据库的方法如下：(1)文本摘要。文本摘要是从文档中提取核心信息，并以简洁的形式概括或说明文档内容。这样，用户就无需编写全文以了解文档或文档集合的全部内容。文本摘要在某些情况下很有用。例如，搜索引擎可以在将查询结果返回给用户时汇总文档，使用户更容易理解。文本挖掘方法，(2)基于关键字的关联分析。关键字的关联分析首先要收集经常一起使用的关键字或词汇，然后找出它们的关联或相互关系。在这种分析中，每个文档都被视为事务处理，文档的关键字组可以被视为事务处理的事务处理条目组。这样，基于关键字的关联就成为事务数据库中事务项的关联挖掘问题。经常连续出现或紧密相关的一些关键字可以形成单词或短语。关联分析有助于查找与计算机、软件、硬件等领域相关的复杂关联，如单词或短语。与文本数据库中大多数数据分析和搜索引擎中的方法一样，关联分析首先分析文本数据，词根处理(即do，done，doing，does，did恢复包含一个词的多个变体的词根)，删除停用词，以及对文章的语义分析没有意义的词(主要是in，)在文件资料库中，每个文件都用作传递，文件的关键字群组可以被视为传递的传递项目群组。这将文档数据库中的关键字关联规则挖掘问题转换为事务数据库中项目集的关联规则挖掘问题。文本挖掘方法，(3)文档分类分析。文档分类分析允许自动分类大量在线文档，以便于检索和分析文档。文档分类分析通常将预分类的文档集创建为培训集，然后分析培训集以导出分类模式。这种分类模式一般需要经过一定的测试过程继续精炼。最后，使用分类模式对其他文档进行分类。通常，对文档进行分类的有效方法之一是基于关联的分类。此分类方法是基于一组相关的频繁出现的文本模式对文档进行分类。通过简单的信息搜索技术或关联分析技术提出关键字或词汇，使用现有词类，基于专家知识，或使用关键字分类系统生成关键字和词的概念层次，最后使用词级关联挖掘方法查找相关词组的过程。这将每个类型的文档相关性表示为一系列关联规则。这些分类规则可以根据出现频率和识别能力进行排序，并用于对新文档进行分类。文本挖掘方法，(4)文档聚类分析。文档群集是将文档集合分为不同组的自动过程。文档群集与分类的区别在于，群集没有预定义的主题类别，因此文档群集必须将文档集分为组，在同一组内尽可能地要求文档内容的相似性，并将其他组之间的相似性最小化。当文档的内容成为群集的基础时，其他组对应于集合中讨论的其他主题或主题。因此，群集是查找集合中包含的内容的方法。群集工具标识此文档组中经常出现的术语或单词的列表，以帮助您识别项目组。群集也可以基于文档的特性集(例如长度、日期等)实现。文本挖掘和信息搜索、关键字或示例文档等基于用户输入查找相关文档的过程。由于数据库系统和信息检索处理不同类型的数据，因此某些数据库问题(如并发控制和恢复、事务处理管理和更新)通常不会出现在信息检索系统中。同样，信息检索系统处理的一些问题在数据库系统中也没有得到足够的重视。例如，在信息搜索区域处理非结构化文档的问题(如使用关键字模糊的查询)，以及根据查询文档的相关性搜索文档的问题。在文本挖掘中，文本信息的更精确表示，通常使用单词和短语来表示文本的概念内容。在文本挖掘系统中，使用了大多数神经网络模型来描述文本和文本集的概念之间、文本和文本之间以及概念和文本之间的相互关系。信息检索系统不分析文本中概念之间的相互关系，而是根据用户的查询要求返回相关的文本集合。文本挖掘和信息搜索、信息搜索领域通常使用搜索速度和准确性来定量评估搜索的效果。信息检索主要解决文本的索引问题，并使用逆推文本数据结构表示文本信息。为了提高信息检索的效率，信息检索系统不断添加文本分类、文本聚类、自动摘要、关键字自动提取等新功能，使用户更容易在不同路径上找到所需信息，自动摘要减少了用户查看相关文本所需的时间，使用户可以快速确定相关文本的内容。文本的自动分类和自动群集可以根据文本的内容信息将文本集合拆分为不同的类或群集，从而使用户更容易找到所需的信息。文本挖掘应用程序、人们根据许多文本挖掘技术开发了实用软件，如用户感兴趣的文本过滤器、基于语义和统计组合的文本摘要系统、基于各种机器学习算法的文本分类系统、可视化中文文本挖掘系统等。这些软件使用一种文本挖掘技术，或综合使用多种文本挖掘技术，其中一些作为核心功能部件集成到其他类型的应用软件中，成为智能搜索引擎、网络信息智能过滤系统、知识管理系统、电子商务应用系统、电子政府应用系统、办公自动化系统、竞争信息系统等软件系统的一部分。文本挖掘应用程序、文本挖掘应用程序可概括为以下几个方面：1 .在电子邮件管理新应用程序中使用文本挖掘构建的电子邮件路由可以对电子邮件进行文本挖掘，然后根据处理该电子邮件的部门、谁以及该电子邮件的内容创建相关统计数据。2.在文档管理中应用文档管理是许多组织非常麻烦和重要的工作，通过文本挖掘可以有效地管理数千个文档，使组织能够快速确定需要查询的文档的位置和包含的内容。文本挖掘应用程序，3 .客户自动问答系统的应用企业可以使用文本挖掘构建客户自动问答系统。在对客户发送的邮件、电子邮件进行文本挖掘后，如果根据反映的关键问题确定了客户的要求，则可以自动向客户发送相应的回复。4.市场调