人工智能与商业数据挖掘-思维、方法与案例 课件 第十章 商业文本挖掘

第十章商业文本挖掘CATALOGUE目录02文本挖掘的商业应用场景01课前导读03文本向量化的方法04文本挖掘任务05文本挖掘的Python实现方式01PART课前导读互联网时代，文本数据无处不在：购物前查看电商评论、外出前浏览美食点评、旅行前阅读游记、游戏中交流社区心得、明星事件吃瓜、投资前分析年报。这些数据影响决策，避免踩坑。课前导读：文本数据的力量文本数据：日常生活中的隐形力量你是否好奇：这些数据如何影响企业？评论真假如何辨别？这对商业有何启发？请同学们思考：文本数据挖掘如何揭示隐藏价值？文本数据已成为生活常态，帮助用户做出选择。2008年5月12日，汶川地震震惊全国，社会各界纷纷伸出援手，共克时艰。2008年5月18日，在中央电视台《爱的奉献》大型募捐活动中，加多宝集团宣布捐款1亿元。5月19日晚，天涯论坛上出现了名为《让王老吉从中国的货架上消失，封杀它！》的帖子，帖子中说到：“王老吉，你够狠！捐一个亿，胆敢是王石的200倍！为了整治这个嚣张的企业，买光超市的王老吉！上一罐买一罐！不买的就不要顶这个帖子啦！”这个热帖迅速被搜狐、网易、奇虎等国内人气最旺的论坛转载，几天之后，类似的帖子已经充斥大大小小各类网络社区。课前导读：文本数据的力量王老吉：封杀帖的逆转营销事件借势善举，反向激发网友热情，形成病毒式传播，推动品牌口碑。典型互联网营销，展示文本数据如帖子如何放大企业影响力，提升销量。2018年，马蜂窝被曝2100万点评中85%造假，1800万条抄袭携程等，涉及7454个假账号，引发用户流失和监管关注。课前导读：文本数据的力量马蜂窝：点评抄袭的信任危机事件通过文本分析识别抄袭、异常行为，损害品牌信任，导致融资困难。典型文本挖掘应用，强调数据真实性对平台的生存重要性。故事1展示营销传播，故事2揭示挖掘假数据；两者典范本互联网时代文本力量。课前导读：文本数据的力量文本数据：双刃剑的力量尽管焦点不同，均体现文本数据驱动决策、舆情管理和真实性验证。本章重点学习文本挖掘技术，支持企业识别机会与风险，提升竞争力。文本数据挖掘流程图（数据收集

→

语义分析

→

模式识别）主要内容全面介绍商业文本挖掘的定义、作用及Python实现，重点解析文本向量化方法如独热编码、词袋模型、TF-IDF、Word2Vec和Doc2Vec，并探讨文本分类、关联规则、情感分析和主题提取等挖掘任务的应用场景。学习目标理解商业文本挖掘概念及场景，掌握多种文本向量化方法的优缺点及适用性，熟悉文本挖掘任务如可视化、分类、聚类、关联规则、情感分析和主题提取，能够通过Python实现文本挖掘解决商业问题并完成分析报告。本章要点本章重点聚焦于商业文本挖掘的应用场景、文本预处理的关键步骤、文本向量化的方法、常见的文本挖掘任务及技术要点，并详细介绍文本挖掘的Python实现方法，为读者提供全面的技术和应用指导。本章难点如何将商业场景转化为文挖掘任务及原理、文本向量化方法的原理、不同文本挖掘任务的原理及实现方式，是学习的难点，需深入理解并实践应用。02PART文本挖掘的商业应用场景文本挖掘的基础知识文本挖掘的定义文本挖掘，又称文本数据分析或文本知识发现，是指从非结构化的文本数据中提取有用信息和知识的过程。这些信息可以是概念、主题、情感倾向、实体关系等，旨在帮助用户理解数据、做出决策或发现新的见解。与结构化数据（如数据库中的表格）不同，文本数据往往更加复杂多样，包含自然语言的各种特性，如语法、语义、上下文依赖等。这虽然增加了分析的难度，但也为文本挖掘提供了丰富的信息来源。文本挖掘的基础知识文本挖掘的作用情感分析文本摘要信息抽取文本生成文本分类文本聚类文本挖掘的作用文本挖掘的基础知识核心概念与联系（1）核心概念核心概念定义常见操作/方法文本数据由字符、词汇、句子组成的文本信息，如文本文件、HTML页面、电子邮件、社交媒体内容等，可以是非结构化数据（如自由文本）或半结构化数据（如JSON、XML格式的文本数据）-文本预处理对原始文本数据进行清洗、转换和标记化的过程，以便于后续的文本分析和挖掘去除噪声、分词、词性标记、停用词过滤等特征提取从文本数据中提取出与问题相关的特征，以便于模型学习词袋模型、TF-IDF、词嵌入等模型构建根据问题需求和数据特征选择合适的算法和模型，进行参数调整和训练朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林、深度学习模型（如CNN、LSTM、BERT）等模型评估根据测试数据对训练好的模型进行评估，以判断模型的效果和性能准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC等与数据挖掘的关系文本挖掘是数据挖掘领域的一个分支，主要关注从不规范、不完整、不一致的文本数据中发现有价值的信息和知识。因此，数据挖掘的常见算法，如分类、聚类或关联规则等，依然可以应用到文本挖掘领域。文本挖掘在商业领域的应用与机器学习的关系文本挖掘通常涉及到机器学习的算法和模型。许多文本挖掘任务，如文本分类和情感分析，实际上可以看作是机器学习问题，需要使用机器学习算法来构建模型，从文本数据中学习并自动进行分类或情感判断。与自然语言处理的关系自然语言处理是计算机科学与人工智能领域的一个分支，研究如何让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理的主要任务包括语音识别、语言模型、语义分析、语义角色标注、命名实体识别、情感分析、文本摘要、机器翻译等。核心概念与联系（2）概念之间的关系文本挖掘在商业领域的应用企业利用社交媒体和电商平台的消费者评论，通过自然语言处理技术分析情感倾向、聚类热点话题和监测品牌声誉，以发现消费者偏好、优化产品开发和营销策略。市场与消费者分析01通过分析新闻报道、用户评论和线上社区分享，运用文本挖掘技术监测公众态度、传播途径和影响力，实现舆情走向的准确把握，为组织提供科学依据和应对措施。新闻与舆情监测02技术在金融领域至关重要，能深入分析财经新闻和社交媒体言论，筛选市场信息，监测舆论风险，揭示行业挑战，为金融风险的识别与预防提供科学依据。金融风险识别与预防03文本挖掘的商业应用场景案例：工商银行客户服务优化在金融领域，中国工商银行利用文本挖掘技术分析客户服务文本数据，包括电子邮件、社交媒体评论和在线反馈。通过情感分析和主题模型，识别客户对产品的满意度、投诉热点（如手续费高、App体验差）和潜在风险信号，挖掘用户偏好与舆情趋势。系统实时监测负面情绪，及时响应，避免品牌危机。结合新闻舆情监测，预测市场波动因素。根据InfoQ报告，此应用提升客户满意度15%，降低投诉率20%，优化产品开发和风险防控，支持数据驱动决策。03PART文本向量化的方法独热编码

独热编码（One-HotEncoding）指的是为每个词分配一个唯一的二进制向量，其中只有一个位置是1，其余位置是0。这样就可以将每个词表示成具有n个元素的向量，每个词向量中只有一个元素是1，其他元素都是0，不同词汇元素为0的位置不同，其中n的大小是整个语料中不同词汇的总数。独热编码的缺点是完全割裂了词与词之间的联系，而且在大语料集下，每个向量的长度过大，且较为稀疏，占据大量内存。独热编码示例词袋模型

词袋模型（BagofWords）是一种用于文本特征提取的方法，可以将文本数据转换为词频矩阵，其核心思想是将文本中的词汇视为独立的特征，不考虑词汇之间的顺序和关系。其中，词袋是指整理一篇文本的词汇，然后统计每个词汇出现的次数，由前几名的词汇猜测全文大意。词袋模型示例TF-IDF模型

词袋模型方法较简单且通常能取得不错的效果，但其存在一个缺陷：即某些非停用词在文章中频繁出现，但对理解全文大意或与其他文档区分并没有实质性的帮助。因此，后续发展出了改良算法TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency），即词频-逆文档频率模型。其中，TF指的是词频，是词项在特定文档中出现的频率；IDF指的是逆文本频率指数，是词项在其他文章中出现的频率。TF-IDF模型背后的基本逻辑是：词项的重要性随着其在特定文档中出现的次数呈现递增趋势，但同时会随着其在语料库中其他文档中出现的频率递减下降。4.1基本原理通过神经网络模型学习词语的分布式表示，将每个词语映射到一个高维向量空间中；语义相似的词语的向量距离较近，而语义不同的词语的向量距离较远。（2）Skip-gram模型与CBOW相反，通过给定的中心词来预测它的上下文词；目标是通过目标词语的向量来预测上下文词语，公式中词语的向量和上下文词语的向量。（1）CBOW模型通过上下文词语来预测目标词语，词袋模型意味着上下文中的词语顺序是不重要的；模型的目标是通过上下文词语的向量来预测目标词语。Word2Vec模型4.1实现过程Word2Vec模型即将文本语料库转换为模型可接受的格式，例如将每个句子分成一个个词语。准备训练数据01构建词汇表时，需要统计每个词语在语料库中的出现频率。常见的做法是选择一个频率阈值，去除低频词语。02构建词汇表为每个词语随机初始化一个向量作为其词向量。03初始化词向量使用CBOW模型或Skip-gram模型训练词向量。在训练过程中，不断调整词向量的参数，使得模型能够准确预测词语的上下文。训练模型04训练完成后，可以将得到的词向量保存下来（例如使用.txt或.bin格式），以便在后续任务中使用。例如，可以在情感分析、机器翻译、文本分类等任务中利用这些词向量。保存词向量05为了使得文档级别的语义信息得到保留，Doc2Vec在Word2Vec的基础上加入一个文档向量，使得每个文档都有一个唯一的向量表示。该文档向量表示了整个文档的语义信息，并且是训练过程中随着词汇向量一起更新的。Doc2Vec有两种主要的模型结构：（1）分布记忆的段落向量（PV-DM，DistributedMemoryModelofParagraphVectors）类似于Word2Vec中的CBOW模型。（2）分布词袋版本的段落向量（PV-DBOW，DistributedBagofWordsversionofParagraphVector）类似于Word2Vec中的Skip-gram模型。基本原理Doc2Vec模型实现过程Doc2Vec模型0102030405需要对输入文本进行分词，并将其转化为标准格式（例如词的列表）。准备训练数据对于每个词和每个文档，随机初始化其向量。初始化词向量和文档向量训练完成后，文档向量会被保存下来。保存文档向量统计语料库中所有词汇的频率，并根据频率构建一个词汇表。构建词汇表PV-DM模型PV-DBOW模型训练模型基于神经网络的Tokenizer随着深度学习的发展，基于神经网络的Tokenizer也逐渐兴起，利用深度学习模型如RNN、CNN、Transformer等学习文本数据，确定词汇边界并分割成Token单元。其它方法GloVeGloVe是斯坦福大学提出的词嵌入模型，解决了Word2Vec只看局部的缺陷以及词袋模型带来的稀疏性问题，利用全局语料库中的词共现频率信息来构建词向量模型。04PART文本挖掘任务文本分类文本分类的方法文本分类包括统计方法、机器学习方法及深度学习法；统计法依赖词频、TF-IDF等特征构建模型；机器学习法利用算法学习分类规则；深度学习法则通过神经网络模型自动学习文本特征。关键步骤文本分类包括数据预处理、特征提取、模型训练、模型评估和应用部署；数据预处理确保数据质量，特征提取选择合适的特征表示文本，模型训练优化分类算法，评估验证模型性能，最后部署应用。基本知识文本分类基于训练文档集，通过机器学习或深度学习算法找到文档特征与类别间的关系模型，进而判断新文档的类别。其原理是学习已标注文本，使模型能识别并提取关键特征，实现自动分类。030201文本关联规则文本关联规则（TextAssociationRule）主要用于发现文本数据中不同词语或短语之间的关联关系，通过分析大量的文本数据，寻找频繁出现的词语组合，并提取出有意义的关联规则。具体来说，就是找出哪些词语经常一起出现。文本关联规则支持度与置信度支持度指包含词对的文本比例，如“苹果→香蕉”出现在1/3的文本中；置信度指在包含某个词的文本中，另一个词出现的频率，如香蕉→橙子在2个文本中出现，置信度为1/2。应用场景文本关联规则适用于个性化推荐、旅游路线发现及医学文献分析，通过分析用户行为、评论内容及文献数据，发现潜在知识和规律，为用户提供个性化服务、优化旅游规划及深化医学研究。文本情感分析3.1基本知识文本情感分析是指对带有情感色彩的主观性文本进行采集、处理、分析、归纳和推理的过程，其目标是识别和提取文本中表达的情感倾向，判断其是积极的、消极的还是中性的，从而帮助我们理解人们对产品、服务、事件或话题的看法，从而做出更明智的决策。应用场景文本情感分析有很多应用场景，如，监测公众对某个话题的情感倾向，了解用户喜好和潜在需求；评估产品评价的情感倾向，在帮助消费者挑选商品的同时，辅助商家改进商品或服务；识别客户对服务的满意度，快速响应并解决客户问题；剖析热点事件，寻找情感原因，为政府了解民意、预防危害事件的发生提供一定依据。文本情感分析3.2文本情感分析方法基于情感词典的方法的核心在于情感词典的构建和使用。情感词典是一个包含了各种情感词汇及其对应情感值的映射关系的数据集，用于评估文本中词汇的情感倾向。基于情感词典的方法指的是通过对文本进行特征处理，利用朴素贝叶斯和支持向量机（SVM）等算法进行无或有监督学习和训练，最终预测文本的情感极性。基于机器学习的方法基于深度学习的方法指的是通过对文本进行特征处理，利用卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长短时记忆（LSTM）网络等神经网络模型来进行情感分析。基于深度学习的方法文本情