關於數據挖掘中的文本挖掘
文本挖掘， 顧名思義，就是挖掘本文信息中潛在的有價值的信息。文本數據與數值數據的區別有三： 第一，非結構化且數據量大； 文本數據的數據量是非常之巨大的，一百萬條結構化數據可能才幾十到幾百兆，而一百萬條文本數據就已經是GB了。當然文本數據的數據量無法與每天的log數據相比 ...
原文：數據挖掘——文本挖掘-繪制詞雲
文本挖掘是將文本信息轉化為可利用的數據的知識。 一 創建 語料庫 語料庫 Corpus 是我們要分析的所有文檔的集合。 將現有的文本文檔的內容添加到一個新的語料庫中。 實現邏輯： 將各文本文件分類放置在一個根目錄下，通過遍歷讀取根目錄下所有子目錄中的所有文件， 然后將讀取結果賦值到一個數據框中，得到含有文件路徑 文件內容的結果。 代碼核心： 構建方法：os.walk fileDir 對在fileD ...
2018-09-11 23:00 0 704 推薦指數：
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