文本挖掘， 顾名思义，就是挖掘本文信息中潜在的有价值的信息。文本数据与数值数据的区别有三： 第一，非结构化且数据量大； 文本数据的数据量是非常之巨大的，一百万条结构化数据可能才几十到几百兆，而一百万条文本数据就已经是GB了。当然文本数据的数据量无法与每天的log数据相比 ...

文本挖掘是将文本信息转化为可利用的数据的知识。　　 一、创建“语料库” 语料库（Corpus）是我们要分析的所有文档的集合。 将现有的文本文档的内容添加到一个新的语料库中。 实现逻辑： 　　将各文本文件分类放置在一个根目录下，通过遍历读取根目录下所有子目录中的所有文件， 　　然后将读取 ...

一、文本挖掘定义 文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识，它是数据挖掘中的一种方法。文本挖掘中最重要最基本的应用是实现文本的分类和聚类，前者是有监督的挖掘算法，后者是无监督的挖掘算法。 二、文本挖掘步骤 1)读取数据库或本地外部文本文件 2)文本分词 2.1)自定义字典 ...

众所周知，由于缺乏意识和缺乏技术的能力，很多组织的数据都在睡大觉。数据包含这关于客户、伙伴和竞争对手的相关信息，对其进行挖掘，可以提高组织竞争力 在数据洪流（data deluge）面前，文本挖掘的价值是不言而喻的。因为它能够帮助我们减轻信息过载的问题。 什么是文本挖掘 从文本数据 ...

文本挖掘介绍 文本挖掘：“自动化或半自动化处理文本的过程”，包含了文档聚类、文档分类、自然语言处理、文本变化分析及网络挖掘等领域内容。对于文本处理过程首先需要有分析的语料（text corpus），然后根据这些语料建立半结构化的文本库（text database）。最后生成包含语频 ...

一个暑假回来到了该找工作的紧张时期了。不过项目还是要继续做嘛，╮(╯_╰)╭，放假前用python爬到了一些网页，也尝试着分了词。现在进入文本挖掘阶段吧。 R在数据挖掘和机器学习方面好似很方便，安了试试看。界面跟Matlab有几分相似呢……o(≧v≦)o ...

　　当我们尝试使用统计机器学习方法解决文本的有关问题时，第一个需要的解决的问题是，如果在计算机中表示出一个文本样本。一种经典而且被广泛运用的文本表示方法，即向量空间模型(VSM)，俗称“词袋模型”。 　　我们首先看一下向量空间模型如何表示一个文本： 　　空间向量模型需要一个“字典”：文本 ...

python 结巴分词(jieba)学习 特点 1，支持三种分词模式： a,精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； b,全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度 ...