采集内容插入词库(文本挖掘文档挖掘或者挖掘的过程..(组图))

　　采集内容插入词库(文本挖掘文档挖掘或者挖掘的过程..(组图))

　　文本挖掘或文档挖掘是从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或有用的模式的过程。文本挖掘涵盖了多种技术，包括信息提取、信息检索、自然语言处理和数据挖掘技术。其主要目的是从原创未使用的文本中提取未知知识。但是文本挖掘也是一项非常艰巨的任务，因为它要处理那些原本含糊不清的非结构化文本数据，所以它是一个多学科的混合领域，涵盖信息技术、文本分析、模式识别、统计、数据可视化、数据库技术、机器学习和数据挖掘。

　　最好的文本挖掘系统应该是一个按一定顺序执行的过程。有些过程类似于数据挖掘，也描述了提取知识的过程，但将信息提取和信息检索合并为一个预处理过程。

　　（1)信息检索：查找和检索所有认为与当前工作相关的文本。一般系统用户可以定义文本集，但仍然需要一个过滤相关文本的系统。

　　(2) 信息抽取：从选中的文本中抽取信息。这个抽取过程一般是填入用户定义的所需信息模式的过程。

　　（3)信息挖掘：一旦你为每个文本填写了条目，你就进入了挖掘标准数据库的阶段，你可以期待发现一些有用的知识模式。

　　（4)说明：将解释器放在挖掘阶段导出的模型之上。当然，解释器应该能够理解自然语言的格式。

　　NLPIR大数据语义智能分析平台（原ICTCLAS）是一个比较好的系统。它由北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室主任张华平开发。针对大数据内容采集、编辑、搜索的综合需求，融合网络精准。采集，自然语言理解、文本挖掘、语义搜索的最新研究成果，近两年不断创新几十年。平台提供客户端工具、云服务、二次开发接口等多种产品使用形式。每个中间件API都可以无缝集成到客户的各种复杂应用系统中，兼容Windows、Linux、Android、Maemo5、FreeBSD等不同操作系统平台，

　　NLPIR大数据语义智能分析平台的十三项功能：

　　NLPIR大数据语义智能分析平台客户端

　　精准采集：*敏*感*词*海量信息实时精准采集，主题采集（主题根据信息需求采集）和站点采集 两种模式（给定网站列表中的定点采集 功能）。

　　文档转换：将文本信息转换为doc、excel、pdf、ppt等多种主流文档格式，效率满足大数据处理要求。

　　新词发现：从文本中发现新词、新概念，用户可将其用于专业词典的编纂，并可进一步编辑标注，导入分词词典，提高分词系统的准确率，并适应新的语言变化。

　　批量分词：原创语料分词，自动识别人名、地名、机构名称等未注册词，新词标注，词性标注。并在分析过程中，导入用户自定义词典。

　　语言统计：根据分词和标注结果，系统自动进行一元词频数统计和二元词转移概率统计。对于常用术语，会自动给出相应的英文解释。

　　文本聚类：可以从*敏*感*词*数据中自动分析热点事件，并提供事件主题的关键特征描述。同时适用于短文、微博等长文和短文的热点分析。

　　文本分类：根据规则或训练方法对大量文本进行分类，可用于新闻分类、简历分类、邮件分类、办公文档分类、区域分类等诸多方面。

　　抽象实体：对于单个或多个文章，自动提取内容摘要，提取人名、地名、机构名称、时间和主题关键词；方便用户快速浏览文本内容。

　　智能过滤：对文本内容进行语义智能过滤和审核，内置国内最全的词库，智能识别多种变体：变形、音变、繁简变体、精准语义消歧。

　　情感分析：针对预先指定的分析对象，系统自动分析海量文档的情感倾向：情感极性和情感值测度，并给出原文中的正负分和句例。

　　文档去重：快速准确判断文件集合或数据库中是否存在内容相同或相似的记录，同时查找所有重复记录。

　　全文搜索：支持文本、数字、日期、字符串等多种数据类型，多字段高效搜索，支持AND/OR/NOT、NEAR接近等查询语法，支持维吾尔语、藏语、蒙语、阿拉伯语和韩语 搜索各种少数民族语言。

　　代码转换：自动识别内容的代码，统一将代码转换为其他代码。

　　以上是推荐的文本挖掘工具。我希望能帮助你。如果您有任何问题，请联系我，我会帮助您！