數據挖掘中的文本挖掘

張聰1

數據挖掘中的文本挖掘 張聰1目錄Contents一三二四結語文本挖掘過程文本挖掘的主要研究方向關于數據挖掘和文本挖掘22022/11/23目錄一三二四結語文本挖掘過程文本挖掘的主要研究方向關于數據挖一數據挖掘與文本挖掘DataMiningandTextMining32022/11/23一數據挖掘與文本挖掘DataMiningandText

數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關系性（屬于Associationrulelearning）的信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。文本挖掘一般指文本處理過程中產生高質量的信息，其主要處理過程是對大量文檔集合的內容進行預處理、特征提取、結構分析、文本摘要、文本分類、文本聚類、關聯分析等操作。高質量的信息通常通過分類和預測來產生，如模式識別。42022/11/23數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏于文本挖掘基于單文檔的文本挖掘文本摘要信息提取基于文檔集的文本挖掘文本分類文本聚類個性化文本過濾文檔作者歸屬因素分析文本挖掘的分類52022/11/23文本挖掘基于單文檔的文本挖掘文本摘要信息提取基于文檔集的文本二文本挖掘的主要研究方向MainResearchDirectionofTextMining62022/11/23二文本挖掘的主要研究方向MainResearchDire文本挖掘12534文本檢索文本分類文本聚類網絡瀏覽文檔總結72022/11/23文本挖掘12534文本檢索文本分類文本聚類網絡瀏覽文檔總結7網絡瀏覽文本挖掘技術可以通過分析用戶的網絡行為等，幫助用戶更好地尋找有用信息一個典型的例子是CMU的WebWatcher。這是一個在線用戶向導，可以根據用戶的實際點擊行為分析用戶的興趣，預測用戶將要選擇的鏈接，從而為用戶進行導航。82022/11/23網絡瀏覽文本挖掘技術可以通過分析用戶的網絡行為等，幫助用戶文本檢索文本檢索主要研究對整個文檔文本信息的表示、存諸、組織和訪問，即根據用戶的檢索要求，從數據庫中檢索出相關的信息資料。主要檢索方法有三種：布爾模型是簡單常用的嚴格匹配模型；概率模型利用詞條間和詞條與文檔間的概率相關性進行信息檢索；向量空間模型在于將文檔信息的匹配問題轉化為向量空間中的矢量匹配問題處理。92022/11/23文本檢索文本檢索主要研究對整個文檔文本信息的表示、存諸、組文本分類文本分類是指按照預先定義的主題類別，為文檔集合中的每個文檔確定一個類別。這樣用戶不僅可以方便地閱讀文檔，而且可以通過限制搜索范圍來使文檔查找更容易。近年來涌現出了大量的適合于不同應用的分類算法，如：基于歸納學習的決策樹、基于向量空間模型的K-最近鄰、基于概率模型的Bayes分類器、神經網絡、基于統計學習理論的支持向量機方法等102022/11/23文本分類文本分類是指按照預先定義的主題類別，為文檔集合中的文本聚類與文本分類相對應的是文本自動聚類。文本聚類是一種典型的無監督機器學習問題。它與文本分類的不同之處在于，聚類沒有預先定義好的主題類別，它的目標是將文檔集合分成若干個簇，要求同一簇內文檔內容的相似度盡可能大，而不同簇間的相似度盡可能小。112022/11/23文本聚類與文本分類相對應的是文本自動聚類。文本聚類是一種典文檔總結文檔總結也是Web文本挖掘的一個重要內容。它是指從文檔中抽取關鍵信息，用簡潔的形式，對文檔內容進行摘要和解釋，這樣用戶不需閱讀全文就可了解文檔或文檔集合的總體內容。搜索引擎向用戶返回查詢結果時，通常需要給出文檔摘要，這就是文檔總結的一個實例。122022/11/23文檔總結文檔總結也是Web文本挖掘的一個重要內容。它是三文本挖掘過程ProcessofTextMining132022/11/23三文本挖掘過程ProcessofTextMining1文本挖掘過程圖示142022/11/23文本挖掘過程圖示142022/11/22文本預處理文本預處理是文本挖掘的第一個步驟，對文本挖掘效果的影響至關重要，文本的預處理過程可能占據整個系統的80%的工作量。與傳統的數據庫中的結構化數據相比，文檔具有有限的結構，或者根本就沒有結構即使具有一些結構，也還是著重于格式，而非文檔的內容，且沒有統一的結構，因此需要對這些文本數據進行數據挖掘中相應的標準化預處理；此外文檔的內容是使用自然語言描述，計算機難以直接處理其語義，所以還需要進行文本數據的信息預處理。信息預處理的主要目的是抽取代表文本特征的元數據（特征項），這些特征可以用結構化的形式保存，作為文檔的中間表示形式。152022/11/23文本預處理文本預處理是文本挖掘的第一個步驟，對文本挖掘效果文本的表示基于自然語言處理和統計數據分析的文本挖掘中的文本特征表示指的是對從文本中抽取出的元數據（特征項）進行量化，以結構化形式描述文檔信息。這些特征項作為文檔的中間表示形式，在信息挖掘時用以評價未知文檔與用戶目標的吻合程度，這一步又叫做目標表示。文本表示的模型常用的有：布爾邏輯模型，向量空間模型潛在語義索引和概率模型。其中VSM是使用最多的方法也是效率最好的方法。VSM的基本思想是使用詞袋法表示文本，這種表示法的一個關鍵假設，就是文章中詞條出現的先后次序是無關緊要的，每個特征詞對應特征空間的一維，將文本表示成歐氏空間的一個向量。162022/11/23文本的表示基于自然語言處理和統計數據分析的文本挖掘中的文本特特征集約減通常，特征子集的提取是通過構造一個特征評估函數，對特征集中的每個特征進行評估，每個特征獲得一個評估分數，然后對所有的特征按照評估分大小進行排序，選取預定數目的最佳特征作為特征子集。特征集約減的目的有三個：1）為了提高程序效率，提高運行速度；2）數萬維的特征對文本分類的意義是不同的，一些通用的、各個類別都普遍存在的特征對分類的貢獻小，在某個特定的類中出現的比重大而在其他類中出現比重小的特征對文本的貢獻大。3）防止過擬合（Overfit）。對每一類，去除對分類貢獻小的特征，篩選出針對反映該類的特征集合。一個有效的特征集直觀上說必須具備以下兩個特點：1）完全性：確實體現目標文檔的內容；2）區分性：能將目標文檔同其他文檔區分開來。172022/11/23特征集約減通常，特征子集的提取是通過構造一個特征評估函數，對文本挖掘方法常用的文本分類方法有基于概率模型的方法，如樸素Bayes方法，隱馬爾可夫模型等；基于關系學習的決策樹方法等；基于統計學習的支持向量機方法等；基于向量空間模型的K-近鄰分類法和神經網絡方法等。常用的聚類劃分方法有K-平均算法和K-中心算法。K-平均算法是劃分方法中基于質心技術的一種算法，以K為參數，把n個對象分為K個簇，以使簇內具有較高的相似度，而簇間的相似度較低，相似度的計算根據一個簇內對象的平均值（質心）來計算。K-平均算法對于孤立點敏感，為消除這種敏感性不采用簇中對象平均值作為參考點，而選用簇中位置最中心的對象為參考點，這就是K-中心算法。182022/11/23文本挖掘方法常用的文本分類方法有基于概率模型的方法，如樸素B四結語Summary192022/11/23四結語Summary192022/11/22

文本挖掘和數據挖掘在目的上是一致的，都是試圖從大量的信息中抽取知識。數據挖掘是從原始數據中抽取，而文本挖掘則是從文本材料中抽取。文本挖掘也就可以看成一種數據挖掘，但是數據挖掘傾向于非常精確和結構化，多數研究只考慮從數據庫中抽取知識，這正是許多數據挖掘技術并不能自如地應用于文本挖掘領域的原因。另外在對文本集進行相關分析時，往往會損失文本中的大量信息，這種信息的遺漏，會影響到挖掘的效果，因此還要探索更高效的文本挖掘新方法。文本挖掘最大的動機來自于潛藏在電子形式的文本中的大量數據。202022/11/23文本挖掘和數據挖掘在目的上是一致的，都是試圖將來的工作①如何將現存的數據挖掘技術應用與文本挖掘領域很好地融合，那樣文本挖掘就能夠更有效地進行；②發展全新的非結構化文本挖掘算法；③將文本挖掘與自然語言處理、計算語言學等有效集成,處理文檔中的語義關系。212022/11/23將來的工作①如何將現存的數據挖掘技術應用與文本挖掘領域很好地感謝聆聽！

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數據挖掘中的文本挖掘 張聰1目錄Contents一三二四結語文本挖掘過程文本挖掘的主要研究方向關于數據挖掘和文本挖掘242022/11/23目錄一三二四結語文本挖掘過程文本挖掘的主要研究方向關于數據挖一數據挖掘與文本挖掘DataMiningandTextMining252022/11/23一數據挖掘與文本挖掘DataMiningandText

數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關系性（屬于Associationrulelearning）的信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。文本挖掘一般指文本處理過程中產生高質量的信息，其主要處理過程是對大量文檔集合的內容進行預處理、特征提取、結構分析、文本摘要、文本分類、文本聚類、關聯分析等操作。高質量的信息通常通過分類和預測來產生，如模式識別。262022/11/23數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏于文本挖掘基于單文檔的文本挖掘文本摘要信息提取基于文檔集的文本挖掘文本分類文本聚類個性化文本過濾文檔作者歸屬因素分析文本挖掘的分類272022/11/23文本挖掘基于單文檔的文本挖掘文本摘要信息提取基于文檔集的文本二文本挖掘的主要研究方向MainResearchDirectionofTextMining282022/11/23二文本挖掘的主要研究方向MainResearchDire文本挖掘12534文本檢索文本分類文本聚類網絡瀏覽文檔總結292022/11/23文本挖掘12534文本檢索文本分類文本聚類網絡瀏覽文檔總結7網絡瀏覽文本挖掘技術可以通過分析用戶的網絡行為等，幫助用戶更好地尋找有用信息一個典型的例子是CMU的WebWatcher。這是一個在線用戶向導，可以根據用戶的實際點擊行為分析用戶的興趣，預測用戶將要選擇的鏈接，從而為用戶進行導航。302022/11/23網絡瀏覽文本挖掘技術可以通過分析用戶的網絡行為等，幫助用戶文本檢索文本檢索主要研究對整個文檔文本信息的表示、存諸、組織和訪問，即根據用戶的檢索要求，從數據庫中檢索出相關的信息資料。主要檢索方法有三種：布爾模型是簡單常用的嚴格匹配模型；概率模型利用詞條間和詞條與文檔間的概率相關性進行信息檢索；向量空間模型在于將文檔信息的匹配問題轉化為向量空間中的矢量匹配問題處理。312022/11/23文本檢索文本檢索主要研究對整個文檔文本信息的表示、存諸、組文本分類文本分類是指按照預先定義的主題類別，為文檔集合中的每個文檔確定一個類別。這樣用戶不僅可以方便地閱讀文檔，而且可以通過限制搜索范圍來使文檔查找更容易。近年來涌現出了大量的適合于不同應用的分類算法，如：基于歸納學習的決策樹、基于向量空間模型的K-最近鄰、基于概率模型的Bayes分類器、神經網絡、基于統計學習理論的支持向量機方法等322022/11/23文本分類文本分類是指按照預先定義的主題類別，為文檔集合中的文本聚類與文本分類相對應的是文本自動聚類。文本聚類是一種典型的無監督機器學習問題。它與文本分類的不同之處在于，聚類沒有預先定義好的主題類別，它的目標是將文檔集合分成若干個簇，要求同一簇內文檔內容的相似度盡可能大，而不同簇間的相似度盡可能小。332022/11/23文本聚類與文本分類相對應的是文本自動聚類。文本聚類是一種典文檔總結文檔總結也是Web文本挖掘的一個重要內容。它是指從文檔中抽取關鍵信息，用簡潔的形式，對文檔內容進行摘要和解釋，這樣用戶不需閱讀全文就可了解文檔或文檔集合的總體內容。搜索引擎向用戶返回查詢結果時，通常需要給出文檔摘要，這就是文檔總結的一個實例。342022/11/23文檔總結文檔總結也是Web文本挖掘的一個重要內容。它是三文本挖掘過程ProcessofTextMining352022/11/23三文本挖掘過程ProcessofTextMining1文本挖掘過程圖示362022/11/23文本挖掘過程圖示142022/11/22文本預處理文本預處理是文本挖掘的第一個步驟，對文本挖掘效果的影響至關重要，文本的預處理過程可能占據整個系統的80%的工作量。與傳統的數據庫中的結構化數據相比，文檔具有有限的結構，或者根本就沒有結構即使具有一些結構，也還是著重于格式，而非文檔的內容，且沒有統一的結構，因此需要對這些文本數據進行數據挖掘中相應的標準化預處理；此外文檔的內容是使用自然語言描述，計算機難以直接處理其語義，所以還需要進行文本數據的信息預處理。信息預處理的主要目的是抽取代表文本特征的元數據（特征項），這些特征可以用結構化的形式保存，作為文檔的中間表示形式。372022/11/23文本預處理文本預處理是文本挖掘的第一個步驟，對文本挖掘效果文本的表示基于自然語言處理和統計數據分析的文本挖掘中的文本特征表示指的是對從文本中抽取出的元數據（特征項）進行量化，以結構化形式描述文檔信息。這些特征項作為文檔的中間表示形式，在信息挖掘時用以評價未知文檔與用戶目標的吻合程度，這一步又叫做目標表示。文本表示的模型常用的有：布爾邏輯模型，向量空間模型潛在語義索引和概率模型。其中VSM是使用最多的方法也是效率最好的方法。VSM的基本思想是使用詞袋法表示文本，這種表示法的一個關鍵假設，就是文章中詞條出現的先后次序是無關緊要的，每個特征詞對應特征空間的一維，將文本表示成歐氏空間的一個向量。382022/11/23文本的表示基于自然語言處理和統計數據分析的文本挖掘中的文本特特征集約減通常，特征子集的提取是通過構造一個特征評估函數，對特征集中的每個特征進行評估，每個特征獲得一個評估分數，然后對所有的特征按照評估分大小進行排序，選取預定數目的最佳特征作為特征子集。特征集約減的目的有三個：1）為了提高程序效率，提高運行速度；2）數萬維的特征對文本分類的意義是不同的，一些通用的、各個類別都普遍存在的特征對分類的貢獻小，在某個特定的類中出現的比重大而在其他類中出現比重小的特征對文本的貢獻大。3）防止過擬合（Overfit）。對每一類，去除對分類貢獻小的特征，篩選出針對反映該類的特征集合。一個有效的特征集直觀上說必須具備以下兩個特點：1）完全性：確實體現目標文檔的內容；2）區分性：能將目標文檔同其他文檔區分開來。392022/11/23特征集約減通常，特征子集的提取是通過構造一個特征評估函數，對文本挖掘方法常用的文本分類方法有基于概率模型的方法，如樸素Bayes方法，隱馬爾可夫模型等；基于關系學習的決策樹方法等；基于統計學習的支持向量機方法等；基于向量空間模型的K-近鄰分類法和神經網絡方法等。常用的聚類劃分方法有K-平均算法和K-中心算法。K-平均算法是劃分方法中基于質心技術的一種算法，以K為參數，把n個對象分為K個簇，以使簇內具有較高