15、文本处理、分析与数据挖掘可视化

文本处理、分析与数据挖掘可视化

在当今数字化的时代，文本数据和网络数据的处理、分析以及可视化变得越来越重要。本文将深入探讨文本处理和分析的相关技术，以及如何对网络数据进行搜索、挖掘和可视化。

文本处理与分析

文本预处理与二元词组构建

在处理文本数据时，我们常常需要对文本进行预处理，以提取有价值的信息。例如，对于一个工作招聘信息的文本，我们可以进行如下操作：

with open('job-snippet.txt', 'r') as file:
    data = file.read()
tokens = word_tokenize(data)
stoplist = stopwords.words('english')
without_stops = [word for word in tokens if word not in stoplist]
result = remove_punctuation(build_2grams(without_stops, grams))
print(result)

上述代码的具体步骤如下：
1. 读取文件 job-snippet.txt 中的内容。
2. 使用 word_tokenize 函数将文本分词。
3. 去除停用词，停用词是指在文本中频繁出现但对文本分析没有太大意义的词汇，如 “the”、“and” 等。
4. 构建二元词组（2-grams），并去除标点符号。

执行上述代码后，输出结果如下： </