文本挖掘

文本挖掘 （ Text mining ） 有時也被稱爲文字探勘 、 文本數據挖掘等 ， 大致相當於文字分析 ， 一般指文本處理過程中產生高質量的信息 。 高質量的信息通常通過分類和預測來產生 ， 如模式識別 。 文本挖掘通常涉及輸入文本的處理過程 （ 通常進行分析 ， 同時加上一些衍生語言特徵以及消除雜音 ， 隨後插入到數據庫中 ） ， 產生結構化數據 ， 並最終評價和解釋輸出 。 ' 高品質'的文本挖掘通常是指某種組合的相關性 ， 新穎性和趣味性 。 典型的文本挖掘方法包括文本分類 ， 文本聚類 ， 概念 / 實體挖掘 ， 生產精確分類 ， 觀點分析 ， 文檔摘要和實體關係模型 （ 即 ， 學習已命名實體之間的關係 ） 。 文本分析包括了信息檢索與詞典分析來研究詞語的頻數分佈 、 模式識別 、 標籤 \ 註釋 、 信息抽取 ， 數據挖掘技術包括鏈接和關聯分析 、 可視化和預測分析 。 本質上 ， 首要的任務是 ， 通過自然語言處理 （ NLP ） 和分析方法 ， 將文本轉化爲數據進行分析 。