1、文本挖掘与MATLAB的结合：入门指南

文本挖掘与MATLAB的结合：入门指南

1. 文本挖掘与MATLAB概述

在当今信息社会，互联网的普及改变了人们的生活。其中一个重要变化是，我们能够获取几乎无限的数字文本信息。随着文本信息量的增长速度远远超过人类处理能力，文本挖掘作为数据挖掘的一个分支，正受到越来越多的关注。

数据挖掘，也称为数据中的知识发现，可定义为“从大量数据存储库中提取有用知识的科学”。当源数据为文本时，这一过程就称为文本挖掘。严格来说，数据挖掘和文本挖掘并非特定的知识领域，而是面向应用的跨学科领域。文本挖掘与自然语言处理、计算语言学和信息检索等学科密切相关，同时依赖于统计学、机器学习和人工智能等领域的重要贡献。

如今，随着计算能力的提升和数字文本信息的大量获取，文本挖掘成为为用户提供竞争服务、为商业智能和市场研究提取有价值知识的重要工具。

那么，为什么要使用MATLAB这样高度专业化的数值计算语言来开发和实现文本挖掘应用呢？原因如下：
- 它是一种高级的面向应用的语言，相对容易学习和使用。
- 提供大量已编程为函数和工具箱的算法和方法。
- 允许与其他编程语言（如Fortran、C++和Java）进行接口。
- 便于创建用户界面，生成高质量的图形和图表。
- 支持调试和部署独立应用程序。
- 提供了Text Analytics Toolbox™，这是一个专门用于处理、分析和建模文本数据的库。

此外，MATLAB名称源于MATrix LABoratory，最初是为矩阵操作而设计的编程语言。而文本数据集合常用的建模和操作方式之一是向量空间模型，其中整个文档集合可以用矩阵表示，大多数基本语言处理操作可以通过矩阵和