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文本挖掘

文本分类 关键词抽取,文档摘要 观点提取,情感分析
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文本挖掘介绍

      它的主要用途是从原本未经使用的文本中提取出未知的知识。但是文本挖掘也是一项非常困难的工作,因为它必须处理那些本来就模糊而且非结构化的文本数据,所以它是一个多学科混杂的领域,涵盖了信息技术、文本分析、模式识别、统计学 、数据可视化 、数据库技术、机器学习以及数据挖掘等技术


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功能特色

  • 文本分类

文本分类指按照预先定义的主题类别 为文档集合中的每个文档确定一个类别。

  • 文本聚类

主要是依据著名的聚类假设 :同类的文档相似度较大,而不同类的文档相似度较小。作为一种无监督的机器学习方法,它在给定的某种相似性度量下把对象集合进行分组 ,使彼此相近的对象分到同一个组内。

  • 特征提取

特征子集选取算法一般是构造一个评价函数,对特征集中的每一个特征进行独立的评估, 这样每个特征都获得一个评估分,然后对所有的特征按照其评估分的大小进行排序, 选取预定数目的最佳特征作为结果的特征子集。

文本挖掘经典案例

客户单位

合作项目

国双科技

情感、情绪识别技术

微信

微信公众号的分类和语义标签扩展

华为

华为App Store的App的标签抽取

搜狗

中文互联网用户互斥观点型问题聚类与观点倾向性判别系统研发 

上海蜜度信息

消费意图识别系统



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