python文字探勘 简介

By geo
python mining

文字探勘简介 (Text Mining Introduction)

定义 (Definition)

文字探勘是一种从大量的非结构化文本数据中提取高质量、有价值信息和模式的过程。

  • 它结合了自然语言处理 (NLP)、机器学习 (Machine Learning) 和统计学 (Statistics) 的技术。
  • 目标是将人类可读的文本转换成机器可处理的格式，从中发现知识。

主要应用 (Key Applications)

文字探勘被广泛应用于各种领域，例如：

  • 商业智能 (Business Intelligence):
    • 情感分析/情绪分析 (Sentiment Analysis): 分析用户评论、社交媒体帖子等，了解公众对产品或品牌的态度。
    • 客户反馈分析: 从客户服务记录或调查问卷中提取常见问题和痛点。
  • 科学研究与医疗:
    • 从大量的学术论文或病历中提取新的知识、药物相互作用或疾病关联性。
  • 法律与安全:
    • 文档分类和检索，例如电子发现 (e-Discovery)。
  • 媒体与内容管理:
    • 自动摘要生成、主题建模 (Topic Modeling)、新闻分类。

文字探勘基本流程 (Basic Text Mining Workflow)

文字探勘通常遵循一个多步骤的流程，其中您提到的三个核心阶段是：清理 (Cleaning)、表示 (Representation) 和分析 (Analysis)。

清理/预处理 (Cleaning / Pre-processing)

这是将原始文本转换为可用格式的关键步骤。

步骤 目的 示例操作
文本分段/分词 将连续文本切分成有意义的单元。 中文：切分成词语（例如：文字 / 探勘）
去除停用词 移除对意义贡献小的常见词。 移除“的”、“是”、“一个”等。
词形还原/词干提取 将词语简化为基本形式。 将 “running” 还原为 “run”。
处理特殊字符 移除标点符号、数字、HTML标签等。 移除句号、问号、$ \% $ 符号。

表示/特征提取 (Representation / Feature Extraction)

将清理后的文本数据转换为机器可理解的数值格式（通常是向量或矩阵），这是从文本到数学模型的桥梁。

模型/技术 描述 示例
词袋模型 (Bag-of-Words, BoW) 忽略词序，只统计词语出现的频率。 **
TF-IDF 衡量一个词语对一个文档的重要性（词频 × 逆文档频率）。 用于识别某个文档的独特关键词。
词嵌入 (Word Embeddings) 将词语表示为密集向量，捕捉词语之间的语义关系。 Word2Vec, GloVe, BERT 等。

分析/建模 (Analysis / Modeling)

使用各种算法对数值表示的数据进行处理，以提取知识和模式。

分析类型 目标 常用算法
分类 (Classification) 将文本划分到预定义的类别。 朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、深度学习。
聚类 (Clustering) 自动将相似的文本分组成簇，无需预设标签。 K-means、层次聚类。
主题建模 (Topic Modeling) 发现文档集合中潜在的抽象主题。 潜在狄利克雷分配 (LDA)。
信息提取 (IE) 识别并提取命名实体（人名、地名等）或关系。 条件随机场 (CRF)。