22、文本挖掘与文本分析：原理、应用与挑战

文本挖掘与文本分析：原理、应用与挑战

文本挖掘的重要性与挑战

在当今世界，人类记录的大部分信息都是以书面文本的形式存在的。从婴儿时期开始，我们就学习阅读和书写，通过文字来表达自己，并了解他人的所知、所想和所感。在日常阅读或撰写邮件、博客、短信时，我们无时无刻不在运用这项技能，因此书面语言对大多数人来说是自然而然的。

企业坚信，人们产生的文本中蕴含着巨大的价值，事实也的确如此。这些文本包含了人们的喜好、厌恶、知识需求、渴望和欲望，以及他们当前的健康状况或情绪等信息。这些信息对公司和研究人员来说具有重要意义，但面对海量的书面材料，没有任何人能够独自阅读并解读。因此，我们需要借助计算机来完成这项工作。

然而，自然语言对计算机来说并不像对人类那样“自然”。在从文本中提取意义、区分重要信息和不重要信息方面，人类仍然比任何机器都更擅长。幸运的是，数据科学家可以应用特定的文本挖掘和文本分析技术，从大量文本中找到相关信息，否则这些文本可能需要他们花费数百年的时间才能读完。

文本挖掘或文本分析是一门将语言科学、计算机科学与统计和机器学习技术相结合的学科。它用于分析文本并将其转化为更结构化的形式，然后从这种结构化形式中获取见解。例如，在分析警方报告中的犯罪情况时，文本挖掘可以帮助从报告中识别出人物、地点和犯罪类型，进而深入了解犯罪的演变趋势。

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    A[警方报告] --> B[添加结构]
    B --> C[分析与可视化]
    C --> D[犯罪演变洞察]

自然语言处理与文本挖掘的应用

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