2.1 文本挖掘与文本分类的概念

文本挖掘是从非结构化文本中寻找并提取有用知识的过程。本文介绍了文本挖掘的主要领域,包括搜索和信息检索、文本聚类、文本分类等,并讨论了两种主要的文本分类方法:基于模式系统和基于分类模型。

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文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程,同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考。简言之,文本挖掘就是从非结构化的文本中寻找知识的过程。

文本挖掘的7个主要领域如下:
  • 搜索和信息检索(IR):存储和文本文档的检索,包括搜索引擎和关键字搜索。
  • 文本聚类:使用聚类方法,对词汇、片段、段落或文件进行分组和归类。
  • 文本分类:对片段、段落或文件进行分组和归类,在使用数据挖掘分类方法的基础上,经过训练地标记示例模型。
  • Web挖掘:在互联网上进行数据和文本挖掘,并特别关注网络的规模和相互联系。
  • 信息抽取(IE):从非结构化文本中识别与提取有关的事实和关系;从非结构化或半结构化文本中抽取结构化数据的过程。
  • 自然语言处理(NLP):将语言作为一种有意义、有规则的符号系统,在底层解析和理解语言的任务(例如,词性标注);目前的技术主要从语法、语义的角度发现语言最本质的结构和所表达的意义。
  • 概念提取:把单词和短语按语义分成意义相似的组。
目前,有两种主要的文本分类方法:
  • 基于模式系统:通过运用知识工程技术,将专家知识以规则表达式的形式编码成分类系统
  • 基于分类模型:通过使用统计、机器学习技术,是一个广义的归纳过程,采用一组预分类的例子,通过训练建立分类
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