文本挖掘PPT

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8．1．4文本挖掘与信息检索
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信息检索领域一般用查全率和查准率，对检索的效果进行 量化评价。信息检索主要解决文本的标引问题，使用倒排 文本数据结构来表示文本信息。为了提高信息检索的效率， 信息检索系统在不断添加新的功能，如文本分类、文本聚 类、自动摘要和主题词自动抽取等方法，使用户能够更加 方便地从不同途径准确地查找到所需信息。自动摘要能够 减轻用户测览相关文本所需的时间，使用户能够快速地掌 握相关文本中的内容。文本的自动分类和自动聚类能够根 据文本的内容信息将文本集合划分为不同的类或者簇，方 便用户查找所需信息。
8．2．2 Web的特点
Web是一个非常成功的基于超文本的分布式信息系统。Web 的特点如下：
1．庞大性。Web 为全球范围发布和传播信息提供了机会， 它允许任何人在任何地方任何时间传播和获取信息。由于 Web的开放性，使得WCb上的信息与日俱增，呈爆炸性增 长。
2．动态性。Web不仅以极快的速度增长，而且其信息还 在不断地发生更新。新闻、公司广告、股票市场、Web服 务中心等都在不断地更新着各自的页面。链接信息和访问 记录也在频繁更新之中。
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8．1．1文本挖掘概述
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文本挖掘涵盖多种技术 , 包括信息抽取 , 信息检索 , 自然语 言处理和数据挖掘技术。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。文本挖掘在商 业智能、信息检索、生物信息处理等方面都有广泛的应用。 例如，客户关系管理，自动邮件回复，垃圾邮件过滤，自 动简历评审，搜索引擎等等。

spaCy
高性能的NLP库，支持多种语言，提供丰 富的文本处理功能。
Stanford CoreNLP
斯坦福大学开发的NLP工具包，集成多个 先进模型，支持多种任务。
Gensim
专注于主题建模和文档相似度分析的NLP 库。
02
文本预处理技术与方法
文本清洗：去除噪音、停用词等
去除噪音
包括去除标点符号、特殊字符、 数字、非中文字符等。
对话上下文编码
使用神经网络模型对对话历史进行编码，提取上下文信 息。
基于深度学习的机器翻译和对话生成
生成模型
使用生成模型（如RNN、Transformer 等）根据上下文编码生成回复。
VS
对话多样性增强
引入随机性、多样性等技术，增加生成回 复的多样性和自然度。
案例分享：跨语言机器翻译实践
案例介绍 系统架构 关键技术 实验结果
NLP课程PPT课件下载
目录
• NLP概述与基础知识 • 文本预处理技术与方法 • 特征提取与表示学习方法 • 文本分类与情感分析技术 • 信息抽取与问答系统构建 • 机器翻译与对话生成技术
01
NLP概述与基础知识
自然语言处理定义及发展历程
自然语言处理（NLP）定义
研究计算机如何理解和生成人类自然语言的一门科学。
介绍一款基于深度学习的跨语言机器翻译系统，该系统支持多 种语言之间的互译，并具有高性能和实用性。
详细介绍该系统的整体架构、各个模块的功能以及模块之间的 交互方式。
重点介绍该系统在实现过程中所采用的关键技术，如神经网络 模型设计、训练技巧、优化方法等。
展示该系统在多个标准测试集上的实验结果，包括翻译质量、 速度、鲁棒性等方面的评估指标。

√C) Changing bad habits quickly and suddenly D) Taking many small steps over a period of time
Explanation: The passage emphasizes that changing bad habits takes time and discipline, and that the most successful way to change a bad habit is not suddenly, but over a period of time. The passage suggests strategies such as combining the information from habit cycles with positive ideas and taking many small steps over time to create positive changes.
Challging reading 高考仿真
3.According to the passage, what is the main challenge of changing bad habits?
A) Recognizing bad habits early B) Finding a suitable replacement for the routine C) Overcoming pessimism and giving up too easily
Challging reading 高考仿真
2.Which of the following is NOT a strategy mentioned in the passage for changing bad habits?

Beautiful Soup ①提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、
修改分析树等功能。②它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的 数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。
使用selenium模拟用户点击网页，打开页面后使用beautiful soup将其 网页内容解析，获取我们想要的数据，将两者结合，就能够将各个机构 提供的数据从其网页上抓取下来。
01 数据准备 02 分词及词性标注 03 文本相似度计算和主题模型 04 情感计算
情感极性判断
情感极性的判断主要分为两类：第一类是利用情感词典的方法，第 二类是采用机器学习的方法。
情感词典方法是通过建立情感词典也叫情感语料库，进行文本的情 感计算。常用的情感语料库有知网语料库，大连理工大学的情感本体库 等
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文档
物征提 取/文本
表示
特征选 择
挖掘方 法获取 知识模
式
用户评 价
知识
01 数据准备 02 分词及词性标注 03 文本相似度计算和主题模型 04 情感计算
01 数据准备 02 分词及词性标注 03 文本相似度计算和主题模型 04 情感计算
数据获取
网络文本数据包括各大门户网站的新闻、论坛的帖子 、微博、博客等等。
comjiaoan大数据分析技术文档取文本表示特征选挖掘方法获取知识模知识用户评文本挖掘的一般方法数据准备01分词及词性标注0203文本相似度计算和主题模型04情感计算数据准备01分词及词性标注0203文本相似度计算和主题模型04情感计算数据获取网络文本数据包括各大门户网站的新闻论坛的帖子微博博客等等

医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理

单击此处添加文本具体内容
05.
构建电子商务知识词库
单击此处添加文本具体内容
购物链
用户痛点1: 点评这么多？
用户痛点2：有疑问怎么办?
2017
电子商务场景中的用户痛点
01
2018
海量文本挖掘在电子商务场景中的应用
02
2019
针对用户点评信息的挖掘和应用
03
2020
购物知识搜索产品中的文本挖掘
04
2021
构建电子商务知识词库
05
2022
机遇和挑战
06
提 纲
针对用户点评信息的挖掘和应用(1)
01
淘宝每天的点评量
约700万；
02
一淘每天的点评量
约36万；
针对用户点评信息的挖掘和应用(2)
针对用户点评信息的挖掘和应用(3)
针对用户点评信息的挖掘和应用(4)
针对用户点评信息的挖掘和应用(5)
黑白名单等后处理
Dump图片
预处理（过滤文字占比过低）
OCR
合并去重
购物知识识别
结构化知识
文本
图像
挖掘到的数据量
数据来源
URL总数
有效数据量
宝贝详情页
2亿
>2000万
生意经
3000万
115万
外网Q&A
2000万
500万
外网BBS
1000万
100万
电子商务知识词库建设
针对电子商务领域，赋予Term语义信息，比如产品词、品牌、型号、颜色等建立Term之间的关系，比如手机-诺基亚品牌含有哪些型号
电器
大家电
…
手机
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ

人多病少财富
坛酿 酸酒
缸 缸 好 造 醋 坛
文本数据处理的一般过程
非结构化数据：各类的办公文档、文本、图片、 结构化：行数据，二维表结构， XML、HTML、各类报表、图像、音频、视频 遵循数据格式与长度规范
非结构化数据
结构化数据
便于计算机处理
文本数据源 分词 特征提取 数据分析 结果呈现
分词
一般采用词典法和统计法两者结合
import jieba
#引入jieba分词模块
sentence=input("请输入文本：") #定义文本
sent=jieba.cut(sentence,cut_all=True) #全模式分词
print(sent)
#输出结果
import jieba sentence=open(‘文件名’,’r’).read() sent=jieba.cuts(sentence) #精准分词模式 print(sent)
A.根据白名单和黑名单机制，进行垃圾邮件的识别 B.在线客服通过自动应答技术回答问题 C.实时监测景区的人流数据，控制过多的游客进入景区 D.分析消费者的意见数据，挖掘用户观点，辅助运营决策
小试牛刀
2、有关大数据的文本数据处理，下列说法正确的是( D )
A.jieba模块的分词算法属于基于统计的分词方法 B.大数据文本情感分析是电脑将自己的情感表现出来 C.文本处理过程中一般先进行数据分析，再分词、提取特征，最后呈现结 果 D.标签云一般根据词频表现文本特征，以文字大小代表词语的重要性
数据分析：文本情感分析
通过计算机技术对文本的主观性、观点、情绪等进行挖掘和分 析，判断文本的情感倾向。
文本情感分析示例
今天跟集美出去逛街啦，搞点神仙甜品778顺便暴风吸入好 喝到剁jiojio的加芋圆加布丁加椰果加芋泥加奥奥碎加脆啵 啵加奶盖加花生加燕麦加红豆的奶茶最后缓缓口服一片v商 购入的三无控糖片，还点了茶百道的分装做了个隐藏甜品吃 ，茶百道yyds，小狗勾暴风吸入隐藏甜品后好吃到翘jiojio ，真的绝绝子 ～今天跟集美也是在逃公主的一天。

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一、文本挖掘的定义

文本挖掘（text mining）：是指抽取有效、新颖、有用、
可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用 这些知识更好地组织信息的过程。

Text data mining 、knowledge discovery from textual databases
2015/11/6
表示文档词频的词频矩阵
t1 t2 t3 t4
2015/11/6
d1
322 361 25 30
d2
85 90 33 140
d3
35 76 160 70
d4
69 57 48 201
d5
15 13 221 16
d6
320 370 e of Business Intelligence, HFUT
2015/11/6
© The Institute of Business Intelligence, HFUT
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中文分词方法

最大匹配法（Maximum Matching method, MM法）：
选取包含6-8个汉字的符号串作为最大符号串，把最大
符号串与词典中的单词条目相匹配，如果不能匹配，就 削掉一个汉字继续匹配，直到在词典中找到相应的单词 为止。匹配的方向是从右向左。
停用词表
英语单词
存储
剔除
去除重复关键词
词频统计，保留高频词
利用词表确定标引词或直接选择关键词
标引
2015/11/6
© The Institute of Business Intelligence, HFUT
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抽取关键词的方法与过程

它通过研究人类行为和思维过程的模式，帮助人们提高沟通、学习和解决问题的能 力。
NLP提供了一种系统的方法来理解人类思维和行为，并利用这些知识来促进个人和 组织的发展。
NLP的历史与发展
NLP起源于20世纪70年代，由 美国心理学家理查德·班德勒和 语言学家约翰·格林德创立。
起初，NLP被用于解决心理治 疗和沟通问题，后来逐渐扩展 到教育、商业和领导力等领域 。
随着时间的推移，NLP不断发 展，吸收了其他学科的知识， 形成了许多不同的流派和技术 。
NLP的应用领域
个人发展
帮助个人提高沟通、 情绪管理、自我激励 等方面的能力。
组织发展
促进团队建设、领导 力发展、员工培训等 方面的组织变革。
教育
应用于教育领域，帮 助学生提高学习能力 和成绩。
心理咨询
帮助心理治疗师更好 地理解和应对客户的 问题。
可解释性与可信度问题
总结词
可解释性与可信度问题是自然语言处理领域中一个重要 的挑战，它指的是模型做出的决策和输出结果需要具有 可解释性和可信度。
详细描述
随着自然语言处理技术的广泛应用，人们越来越关注模 型的可解释性和可信度问题。然而，由于自然语言处理 的复杂性和歧义性，模型做出的决策和输出结果往往难 以解释和置信。为了解决这个问题，需要不断改进模型 的架构和算法，提高模型的可解释性和可信度。同时， 也需要开展相关研究工作，探索可解释性和可信度问题 的本质和解决方法。
05 NLP面临的挑战与未来发展
数据稀疏与不平衡问题
总结词
数据稀疏与不平衡问题是自然语言处理领域 中一个重要的挑战，它指的是训练数据中某 些类别的样本数量过少或过多，导致模理任务中，如情感分析、文本 分类等，常常会遇到数据稀疏与不平衡问题 。由于不同类别的数据分布不均衡，模型容 易过拟合于数量较多的类别，导致对数量较 少的类别的识别率较低。为了解决这个问题 ，可以采用数据增强、过采样、欠采样等技 术来平衡数据集。