文本挖掘方法概述課件

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文本挖掘過程與方法簡介PPT模板下載：www.1ppt.co大數據分析技術大數據分析技術文檔物征提取/文本表示特征選擇挖掘方法獲取知識模式知識用戶評價

文本挖掘的一般方法文檔物征提取/文本表示特征選擇挖掘方法獲取知識模式知識用戶評數據準備01分詞及詞性標注0203文本相似度計算和主題模型04情感計算數據準備01分詞及詞性標注0203文本相似度計算和主題模型0數據準備01分詞及詞性標注0203文本相似度計算和主題模型04情感計算數據準備01分詞及詞性標注0203文本相似度計算和主題模型0數據獲取

網絡文本數據包括各大門戶網站的新聞、論壇的帖子、微博、博客等等。

爬取數據可以使用“火車頭”、“網絡神采”等工具。也可以使用java、python等的開源的爬蟲框架。自己編寫爬蟲的話，對于網頁解析可以用“正則表達式”或Beautifulsoup。數據獲取網絡文本數據包括各大門戶網站的新聞、論數據獲取——常用兩個類庫Selenium①一個用于Web應用程序測試的工具。②直接運行在瀏覽器中的一款測試工具，和真正的用戶打開瀏覽網頁一樣。③用selenium打開網頁后，使用beautifulsoup解析加載頁面的內容，其主要的功能特點能讓我們非常精確地獲取網頁數據。BeautifulSoup

①提供一些簡單的、python式的函數用來處理導航、搜索、修改分析樹等功能。②它是一個工具箱，通過解析文檔為用戶提供需要抓取的數據，因為簡單，所以不需要多少代碼就可以寫出一個完整的應用程序。使用selenium模擬用戶點擊網頁，打開頁面后使用beautifulsoup將其網頁內容解析，獲取我們想要的數據，將兩者結合，就能夠將各個機構提供的數據從其網頁上抓取下來。數據獲取——常用兩個類庫Selenium①一個用于Web應用數據存取對于數據量不是很大的話可以用json和csv格式來存儲，比較好處理，對于數據量很大的話就直接存入數據庫（如sqlserver）中。對于有些數據結構，存入非關系型數據庫比較好，常見的非關系型數據有MongoDB等，具體可以參考/。數據存取對于數據量不是很大的話可以用json和c示例——爬取中國房地產信息網的數據

使用python的scrapy框架爬取了中國房地產信息網的政策動向中的土地政策、金融政策、財稅政策、保障政策和中介政策。并以csv格式存取。示例——爬取中國房地產信息網的數據使用pyth文本挖掘方法概述課件數據準備01分詞及詞性標注0203文本相似度計算和主題提取04情感計算數據準備01分詞及詞性標注0203文本相似度計算和主題提取0中文分詞及詞性標注

如果以每條評論為單位來進行產品特征評論語句來分類容易產生混淆分詞之前需要對文本進行分句，可以用Python程序按照標點（或空格）分句。

中文分詞(ChineseWordSegmentation)指的是將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。分詞就是將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。中文分詞是文本挖掘的基礎，對于輸入的一段中文，成功的進行中文分詞，可以達到電腦自動識別語句含義的效果。所謂詞性標注就是根據句子的上下文信息給句中的每個詞確定一個最為合適的詞性標記。中文分詞及詞性標注如果以每條評論為單位來進行產中文分詞工具

中文分詞工具主要有MSRSeg、

Hylanda

、HIT、ICTCLAS等。

其中ICTCLAS是中國科學院計算機研究所研制的。主要功能包括中文分詞、詞性標注、命名實體識別、新詞識別同時支持用戶詞典。是當前世界上最好的漢語詞法分析器。

另外，Python的jieba擴展包用于分詞也是非常好的工具。中文分詞工具中文分詞工具主要有MSRSeg、

去除停用詞在進行了分詞和詞性標注之后，得到的數據對我們來說還是冗余的，一些介詞、量詞、助詞、標點符號等對文本研究無意義的詞，需要剔除，所以我們還需要對這些評論語料進行停用詞過濾和標點符號過濾。停用詞和標點符號的過濾我們采用根據停用詞表取出停用詞，再使用python編寫過濾程序。去除停用詞在進行了分詞和詞性標注之后，得到的數分詞示例原始文本分詞后詞性標注分詞示例原始文本分詞后詞性標注數據準備01分詞及詞性標注0203文本相似度計算和主題模型04情感計算數據準備01分詞及詞性標注0203文本相似度計算和主題模型0文本相似性計算計算文本的相似度在工程中有著重要的應用，比如文本去重，搜索引擎網頁判重，論文的反抄襲，ACM競賽中反作弊，個性化推薦、社交網絡、廣告預測等等。文本相似性計算計算文本的相似度在工程中有著重計算文本相似性的主要算法

計算文本相似度的算法有IF-IDF、基于向量空間的余弦算法、隱形語義標引（LSI/LSA）、主題模型—LDA。計算文本相似性的主要算法計算文本相似度的算法用于實現LSI、LDA模型的python軟件包——gensimGensim是用來計算文檔相似性的python軟件包，使用非常簡單。用于實現LSI、LDA模型的python軟件包——gensiLDA模型的計算舉例針對從中國房地產信息網爬取的數據進行主題提取，一共有8301篇文檔，提取10個主題，由于分詞后對于停用詞沒有去除，所以結果中有的詞不是很好，但進行相似性分析（取第8篇文章與其余的進行相似性分析，并按相似性排序）時還是比較準的。LDA模型的計算舉例針對從中國房地產信息網爬取數據準備01分詞及詞性標注0203文本相似度計算和主題模型04情感計算數據準備01分詞及詞性標注0203文本相似度計算和主題模型0情感極性判斷

情感極性的判斷主要分為兩類：第一類是利用情感詞典的方法，第二類是采用機器學習的方法。

情感詞典方法是通過建立情感詞典也叫情感語料庫，進行文本的情感計算。常用的情感語料庫有知網語料庫，大連理工大學的情感本體庫等機器學習方法主要是通過已經標注好的語料分為訓練集和測試集，采用支持向量機（SVM）、最大熵、KNN等分類器使用訓練預料進行訓練并用測試預料測試分類器的準確度。機器學習包很多，比如python的NLTK+scikit-learn就很好。情感極性判斷情感極性的判斷主要分為兩類：第一

情感計算旨在賦予計算機觀察、理解和生成各種情感的能力，情感表達方式主要是文字、語音以及多模態(tài)數據。目前文本情感計算局限于褒貶二義的傾向性分析，方法以統(tǒng)計學習為主，缺乏情感語義資源的支撐和認知語言學的指導。我們研究目的旨在以多情感的語義資源為基礎，以認知語言學為指導，進行文本的情感識別和情感遷移的研究。并將其應用在意見挖掘、產品評論和輿情監(jiān)控等方面。情感分析情感計算旨在賦予計算機觀察、理解和生成各種情

利用情感分析技術和情感語義資源，①面向互聯網海量的在線評論，主要針對產品、音樂、電影和博客等，分析產品的屬性評價，生成產品的評價摘要；②利用主觀評價，結合用戶的行為，進行信息推薦；③統(tǒng)計博客的支持率和反對率，進而計算博主的個人聲譽度。④也可以結合話題跟蹤和檢測技術，發(fā)現感興趣的話題，建立話題的傳播模型，計算話題的網絡各個方面的傾向性，進行輿情分析。應用——觀點挖掘和輿情分析利用情感分析技術和情感語義資源，①面向互聯網謝謝！謝謝！文本挖掘過程與方法簡介PPT模板下載：/moban/行業(yè)PPT模板：/hangye/節(jié)日PPT模板：/jieri/PPT素材下載：/sucai/PPT背景圖片：/beijing/PPT圖表下載：/tubiao/優(yōu)秀PPT下載：/xiazai/PPT教程：/powerpoint/Word教程：/word/Excel教程：/excel/資料下載：/ziliao/PPT課件下載：/kejian/范文下載：/fanwen/試卷下載：/shiti/教案下載：/jiaoan/

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網絡文本數據包括各大門戶網站的新聞、論壇的帖子、微博、博客等等。

爬取數據可以使用“火車頭”、“網絡神采”等工具。也可以使用java、python等的開源的爬蟲框架。自己編寫爬蟲的話，對于網頁解析可以用“正則表達式”或Beautifulsoup。數據獲取網絡文本數據包括各大門戶網站的新聞、論數據獲取——常用兩個類庫Selenium①一個用于Web應用程序測試的工具。②直接運行在瀏覽器中的一款測試工具，和真正的用戶打開瀏覽網頁一樣。③用selenium打開網頁后，使用beautifulsoup解析加載頁面的內容，其主要的功能特點能讓我們非常精確地獲取網頁數據。BeautifulSoup

①提供一些簡單的、python式的函數用來處理導航、搜索、修改分析樹等功能。②它是一個工具箱，通過解析文檔為用戶提供需要抓取的數據，因為簡單，所以不需要多少代碼就可以寫出一個完整的應用程序。使用selenium模擬用戶點擊網頁，打開頁面后使用beautifulsoup將其網頁內容解析，獲取我們想要的數據，將兩者結合，就能夠將各個機構提供的數據從其網頁上抓取下來。數據獲取——常用兩個類庫Selenium①一個用于Web應用數據存取對于數據量不是很大的話可以用json和csv格式來存儲，比較好處理，對于數據量很大的話就直接存入數據庫（如sqlserver）中。對于有些數據結構，存入非關系型數據庫比較好，常見的非關系型數據有MongoDB等，具體可以參考/。數據存取對于數據量不是很大的話可以用json和c示例——爬取中國房地產信息網的數據

使用python的scrapy框架爬取了中國房地產信息網的政策動向中的土地政策、金融政策、財稅政策、保障政策和中介政策。并以csv格式存取。示例——爬取中國房地產信息網的數據使用pyth文本挖掘方法概述課件數據準備01分詞及詞性標注0203文本相似度計算和主題提取04情感計算數據準備01分詞及詞性標注0203文本相似度計算和主題提取0中文分詞及詞性標注

如果以每條評論為單位來進行產品特征評論語句來分類容易產生混淆分詞之前需要對文本進行分句，可以用Python程序按照標點（或空格）分句。

中文分詞(ChineseWordSegmentation)指的是將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。分詞就是將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。中文分詞是文本挖掘的基礎，對于輸入的一段中文，成功的進行中文分詞，可以達到電腦自動識別語句含義的效果。所謂詞性標注就是根據句子的上下文信息給句中的每個詞確定一個最為合適的詞性標記。中文分詞及詞性標注如果以每條評論為單位來進行產中文分詞工具

中文分詞工具主要有MSRSeg、

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、HIT、ICTCLAS等。

其中ICTCLAS是中國科學院計算機研究所研制的。主要功能包括中文分詞、詞性標注、命名實體識別、新詞識別同時支持用戶詞典。是當前世界上最好的漢語詞法分析器。

另外，Python的jieba擴展包用于分詞也是非常好的工具。中文分詞工具中文分詞工具主要有MSRSeg、

去除停用詞在進行了分詞和詞性標注之后，得到的數據對我們來說還是冗余的，一些介詞、量詞、助詞、標點符號等對文本研究無意義的詞，需要剔除，所以我們還需要對這些評論語料進行停用詞過濾和標點符號過濾。停用詞和標點符號的過濾我們采用根據停用詞表取出停用詞，再使用python編寫過濾程序。去除停用詞在進行了分詞和詞性標注之后，得到的數分詞示例原始文本分詞后詞性標注分詞示例原始文本分詞后詞性標注數據準備01分詞及詞性標注0203文本相似度計算和主題模型04情感計算數據準備01分詞及詞性標注0203文本相似度計算和主題模型0文本相似性計算計算文本的相似度在工程中有著重要的應用，比如文本去重，搜索引擎網頁判重，論文的反抄襲，ACM競賽中反作弊，個性化推薦、社交網絡、廣告預測等等。文本相似性計算計算文本的相似度在工程中有著重計算文本相似性的主要算法

計算文本相似度的算法有IF-IDF、基于向量空間的余弦算法、隱形語義標引（LSI/LSA）、主題模型—LDA。計算文本相似性的主要算法計算文本相似度的算法用于實現LSI、LDA模型的python軟件包——gensimGensim是用來計算文檔相似性的python軟件包，使用非常簡單。用于實現LSI、LDA模型的python軟件包——gensiLDA模型的計算舉例針對從中國房地產信息網爬取的數據進行主題提取，一共有8301篇文檔，提取10個主題，由于分詞后對于停用詞沒有去除，所以結果中有的詞不是很好，但進行相似性分析（取第8篇文章與其余的進行相似性分析，并按相似性排序）時還是比較準的。LDA模型的計算舉例針對從中國房地產信息網爬取數據準備01分詞及詞性標注0203文本相似度計算和主題模型04情感計算數據準備01分詞及詞性標注0203文本相似度計算和主題模型0